在開始本文之前，請閱讀這篇文章以了解什么是Qlik，以及Qlik的功能詳細介紹：商業智能BI明星產品：一篇文章帶你走進Qlik

前面幾篇文章，我們已經詳細介紹了Qlik靈活的功能、強大的性能、有趣的擴展性，以及授權和系統要求。接下來本文主要通過圖像識別的Qlik可視化為大家介紹基于工業大數據的Qlik可視化。

基于工業大數據的Qlik可視化

隨著21世紀席卷而來的科技浪潮，企業從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節無不產生相應的數據，并對應輸入到相應的系統或形成相應的數據文本，從而形成工業大數據的數據基礎。主要來源可分為三類：第一類是生產經營相關業務數據，主要來自傳統企業信息化范圍，被收集存儲在企業信息系統內部，包括企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管理（PLM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）和環境管理系統（EMS）等。通過這些企業信息系統已累計大量的產品研發數據、生產性數據、經營性數據、客戶信息數據、物流供應數據及環境數據。此類數據是工業領域傳統的數據資產，在移動互聯網等新技術應用環境下正在逐步擴大范圍。第二類是設備物聯數據，主要指工業生產設備和目標產品在物聯網運行模式下，實時產生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態、環境參數等體現設備和產品運行狀態的數據。此類數據是工業大數據新的、增長最快的來源。狹義的工業大數據即指該類數據，即工業設備和產品快速產生的并且存在時間序列差異的大量數據。第三類是外部數據，指與工業企業生產活動和產品相關的企業外部互聯網來源數據，例如，評價企業環境績效的環境法規、預測產品市場的宏觀社會經濟數據等。

基于工業大數據的Qlik可視化是使工業大數據中所蘊含的價值得以挖掘和展現的一系列技術與方法，包括數據采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和驅動決策等。基于工業大數據的Qlik可視化應用，則是對特定的工業大數據集，集成應用工業大數據系列技術與方法，將所獲得的有價值的數據轉化為信息的可視化過程。基于工業大數據的Qlik可視化的研究與突破，其本質目標就是從復雜的數據集中發現新的模式與知識，挖掘得到有價值的新信息、知識，從而促進工業企業的產品創新、提升經營水平和生產運作效率以及拓展新型商業模式。

圖像識別的Qlik可視化

通過圖像識別技術，得到龐大的識別數據結果，利用Qlik Sense可以立即對數據結果進行探索與分析，如下圖所示：

基于Qlik認知引擎的Insights功能自動生成的數據分析結果，對于合適的圖表可以直接添加到工作表，對于維度、度量有業務邏輯錯誤的圖表可以手動修改，再加入到工作表。進入Qlik Sense分析面板，可以進行更多自助性分析，如下圖所示：

可以看出在2017年5月缺陷發生量最大，利用extension可以生成時間篩選器，可以自由地選擇時間，包括年、月、日，如下圖所示：

由此可以看到，5月10號到5月20號之間缺陷發生量明顯較高，由此可以展開更加深入的原因分析，如下圖所示：

可以看出，在5月10號到5月20號之間共發生1228次缺陷，并分布在B03、B04、B07三項工序中，其中缺陷發生概率集中在B07這項工序中，由此可以進行更加深入的原因分析。

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