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基于工业大数据的商业智能BI应用（二）：图像识别的Qlik可视化

yuyuxi 2020-10-10 BI, 商业智能（BI）, 数据可视化, 深度学习 1,639 views

在开始本文之前，请阅读这篇文章以了解什么是Qlik，以及Qlik的功能详细介绍：商业智能BI明星产品：一篇文章带你走进Qlik

前面几篇文章，我们已经详细介绍了Qlik灵活的功能、强大的性能、有趣的扩展性，以及授权和系统要求。接下来本文主要通过图像识别的Qlik可视化为大家介绍基于工业大数据的Qlik可视化。

基于工业大数据的Qlik可视化

随着21世纪席卷而来的科技浪潮，企业从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节无不产生相应的数据，并对应输入到相应的系统或形成相应的数据文本，从而形成工业大数据的数据基础。主要来源可分为三类：第一类是生产经营相关业务数据，主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部，包括企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）和环境管理系统（EMS）等。通过这些企业信息系统已累计大量的产品研发数据、生产性数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据及环境数据。此类数据是工业领域传统的数据资产，在移动互联网等新技术应用环境下正在逐步扩大范围。第二类是设备物联数据，主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。狭义的工业大数据即指该类数据，即工业设备和产品快速产生的并且存在时间序列差异的大量数据。第三类是外部数据，指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据，例如，评价企业环境绩效的环境法规、预测产品市场的宏观社会经济数据等。

基于工业大数据的Qlik可视化是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和驱动决策等。基于工业大数据的Qlik可视化应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，将所获得的有价值的数据转化为信息的可视化过程。基于工业大数据的Qlik可视化的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息、知识，从而促进工业企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。

图像识别的Qlik可视化

通过图像识别技术，得到庞大的识别数据结果，利用Qlik Sense可以立即对数据结果进行探索与分析，如下图所示：

基于Qlik认知引擎的Insights功能自动生成的数据分析结果，对于合适的图表可以直接添加到工作表，对于维度、度量有业务逻辑错误的图表可以手动修改，再加入到工作表。进入Qlik Sense分析面板，可以进行更多自助性分析，如下图所示：

可以看出在2017年5月缺陷发生量最大，利用extension可以生成时间筛选器，可以自由地选择时间，包括年、月、日，如下图所示：

由此可以看到，5月10号到5月20号之间缺陷发生量明显较高，由此可以展开更加深入的原因分析，如下图所示：

可以看出，在5月10号到5月20号之间共发生1228次缺陷，并分布在B03、B04、B07三项工序中，其中缺陷发生概率集中在B07这项工序中，由此可以进行更加深入的原因分析。

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