京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析在玻璃企业中的重要性
小白:大湿你上次说到数据分析有重要的作用,我想了解一下。
大湿:好啊,今天我们一起探讨一下。先了解一下目前数据分析在全球范围内大部分行业的应用和效果吧。目前先进的行业和优秀的企业大多数于都在使用数据分析,目的是加快产品研发、迭代,高效解决生产效率和质量问题,进而赚取更多的利润。比如美国的英特尔、惠普、戴尔、通用电器,中国的华为、阿里巴巴、腾讯等大公司都在使用。2016年参加美国JMP中国分公司在深圳举办的数据分析大会,宝洁公司高级工程师参加大会演讲,题目为女性卫生巾包装的数据建模,介绍如何使用JMP数据分析软件建模分析来探知、预测消费者对包装样式、颜色等喜好,进一步增加销售,占领更多的市场。宝洁的厉害之处在我看来,就是在大家认为没有价值或意义的地方探索发现有价值和意义的东西,争取到更多的用户、销售更多的产品。
小白:那咋们玻璃行业有运用数据分析的企业吗?
大湿:当然有,不过国外的企业多一下,比如已经知道的美国O-I玻璃、法国圣戈班玻璃、日本旭肖子玻璃,中国的福耀玻璃集团,中国南玻集团等。
小白:我们公司也有统计文员啊,也在做数据分析报表呢!比如把每天生产现场纸质记录的数据录入到excel 已有格式的表格里,还能把前五位主要的缺陷筛选出来做出好看的图表。这不就是数据分析吗?
大湿:当然也是数据分析的一部分,只是沧海一粟。数据分析不光是呈现或突出归纳已有的数据,还能在看似杂乱无章的数据背后发现玻璃生产过程中潜藏的规律,进而引导我们往更好的方向改进,能科学地验证我们的猜想和已有经验的条件和边界,使我们有限的经验转化为可靠的工艺技术,通过有效的工艺调试(试验设计DOE)在最小的调整次数和最短的时间能找到最佳、最可靠的工艺参数。
小白:好像有点高大上啊,我还是最想了解我们玻璃工厂在哪些方面能用到哪些你说的数据分析方法解决实际问题?这个是我最关心的问题。
大湿:这个问题好,戳中我们谈论的焦点。其实玻璃企业本质上和其他传统行业或高科技行业没有多大的区别,都是提供产品和服务满足客户需求,同时创造价值各取所需,只是运用的知识和实现的路径不同而已。玻璃厂在以下几个方面如果用数据分析进行决策、改进会取得不同的效果。第一、比较差异。在采购中,判定购买的不同厂家原材料、包装材料等物资哪家更好或不同批次之间是否有明显的差异,或哪家的性价比最高等等需要用到数据分析;在配料中,分析原料称重在批次间是否存在显著的波动,对玻璃的组成或结构是否造成一定影响(精确称量要求高时需要用的控制图SPC);第二、参数优化。在玻璃料方设计中,需要找到最佳的产品生产工艺对应的料方组成,同时还要满足经济、环保的要求,这就需要借助数据分析中的混料设计方法来达到料方设计目的;在窑炉控制、行列机制瓶中,需要探索最佳工艺参数制造出缺陷最少、能耗最低、数量最多的产品,这也需要用到探索性数据分析工具或者试验设计(DOE)的方法。第三、产品检验。我们生产的产品或是抽检或是全检,但都只能保证每班批次的每支产品尽量都是合格,无法做到大量产品100%合格。所以检验人员如何随机抽取测试的样品、最少应该测试多少数量的样品来评估生产的产品质量等等情况,也需要用到数据分析。
小白:我以前以为只要认真细致的观察、加以直觉感知到的经验提炼就能摸索出一套行之有效的方法,解决技术上的问题。没有想到应用数据分析是在最底层的原理、方法上进行严格的推演、证明、运算,显得更加科学有效。如果能例举一些数据分析在玻璃生产实际运用的实例,那就更加贴切、具体了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16