1、產(chǎn)品背景

企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)如銷售、質(zhì)檢、實(shí)驗(yàn)室、人力資源、生產(chǎn)制造等等，這些海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含大量靠人工現(xiàn)有認(rèn)知無法發(fā)現(xiàn)的規(guī)則與規(guī)律，而這些規(guī)律往往是決定企業(yè)未來的根本。所以企業(yè)需要一套平臺(tái)系統(tǒng)可以裝入這些數(shù)據(jù)進(jìn)行基于人工智能自主分析去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。

國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是國(guó)工智能制造平臺(tái)中的一部分，通過融合的大量人工智能算法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)等方向的數(shù)據(jù)挖掘。能自動(dòng)預(yù)測(cè)產(chǎn)銷量數(shù)據(jù)，分析質(zhì)量問題的原因，分析產(chǎn)品配方和工藝并給出建議等等，并能將分析結(jié)果應(yīng)用到現(xiàn)場(chǎng)的自動(dòng)化設(shè)備和信息系統(tǒng)從而成為企業(yè)的智能大腦。

2、產(chǎn)品概要

國(guó)工數(shù)據(jù)大腦系統(tǒng)是一個(gè)集數(shù)據(jù)調(diào)度，數(shù)據(jù)清洗，機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。系統(tǒng)以簡(jiǎn)單易用web操作方式進(jìn)行人機(jī)交互，屏蔽了數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，大大降低了數(shù)據(jù)分析工作的技術(shù)門檻。以流程化的方式構(gòu)建整個(gè)數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)整合，快速構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。同時(shí)具備完備的數(shù)據(jù)清洗功能，準(zhǔn)確定位異常數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)過濾。提供多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法組件，快速完成對(duì)歷史數(shù)據(jù)的增量/批量學(xué)習(xí)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)成果，實(shí)現(xiàn)配分學(xué)習(xí)、質(zhì)量分析、銷售預(yù)測(cè)等等業(yè)務(wù)應(yīng)用，幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)關(guān)鍵因素、安排生產(chǎn)與庫(kù)存計(jì)劃、制定銷售策略等提供分析和決策支持，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值轉(zhuǎn)換。

3、應(yīng)用領(lǐng)域

3.1、為采購(gòu)增智

通過將以往的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，數(shù)據(jù)大腦在大量的數(shù)據(jù)中利用機(jī)器挖掘的能力，查找其中規(guī)則或規(guī)律，并利用這些規(guī)則和規(guī)律來為采購(gòu)部門提供合理精確地采購(gòu)預(yù)測(cè)計(jì)劃，提升資源利用率，降低冗余庫(kù)存。

3.2、為生產(chǎn)增智

通過將人工智能技術(shù)注入生產(chǎn)流程，幫助制造業(yè)更柔性的生產(chǎn)方式，同時(shí)提升生產(chǎn)效率。現(xiàn)在人工智能在工藝優(yōu)化這個(gè)場(chǎng)景已經(jīng)有所應(yīng)用。通過使機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品模型，發(fā)現(xiàn)流程問題，完成質(zhì)檢，并在這個(gè)過程中，不斷的優(yōu)化工藝流程，使產(chǎn)品生產(chǎn)更趨向與最優(yōu)的核心點(diǎn)，完成產(chǎn)品良品率提升。

3.3、為銷售增智

利用人工智能中關(guān)聯(lián)和聚類等能力，從歷史的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中尋找訂單之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)客戶對(duì)商品的購(gòu)買喜好。如，67%的顧客在購(gòu)買啤酒的同時(shí)也會(huì)購(gòu)買尿布。利用這種方式，在充分?jǐn)U展產(chǎn)品價(jià)值，同時(shí)借助分類能力進(jìn)行產(chǎn)品訂單分析，獲取產(chǎn)品銷售建議，并根據(jù)關(guān)聯(lián)制定未來的銷售策略，幫助企業(yè)決策者更好的把握戰(zhàn)略方向。

3.4、為服務(wù)增智

通過人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，國(guó)工數(shù)據(jù)大腦為制造企業(yè)提供精準(zhǔn)增值服務(wù)。售前營(yíng)銷階段通過人工智能對(duì)用戶需求進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。在售后服務(wù)方面，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品檢測(cè)和管理，同時(shí)為可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)售后的管理。利用大數(shù)據(jù)和智能算法，遠(yuǎn)程管理龐大設(shè)備群，這樣的方式大大提升了設(shè)備運(yùn)營(yíng)效率，同時(shí)還降低了運(yùn)營(yíng)成本。

3.5、為管理增智

風(fēng)險(xiǎn)是每個(gè)企業(yè)要面臨的問題，通過人工智能的技術(shù)，獲取大量的有用信息，將以往同行業(yè)或已經(jīng)出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效分析計(jì)算，來提前發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)可能產(chǎn)生