在開始本文之前，請閱讀這篇文章以瞭解什麼是Qlik，以及Qlik的功能詳細介紹：商業智慧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、強大的效能、有趣的擴充套件性，以及授權和系統要求。接下來本文主要通過影象識別的Qlik視覺化為大家介紹基於工業大資料的Qlik視覺化。

基於工業大資料的Qlik視覺化

隨著21世紀席捲而來的科技浪潮，企業從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、採購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個產品全生命週期各個環節無不產生相應的資料，並對應輸入到相應的系統或形成相應的資料文字，從而形成工業大資料的資料基礎。主要來源可分為三類：第一類是生產經營相關業務資料，主要來自傳統企業資訊化範圍，被收集儲存在企業資訊系統內部，包括企業資源計劃（ERP）、產品生命週期管理（PLM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關係管理（CRM）和環境管理系統（EMS）等。通過這些企業資訊系統已累計大量的產品研發資料、生產性資料、經營性資料、客戶資訊資料、物流供應資料及環境資料。此類資料是工業領域傳統的資料資產，在移動網際網路等新技術應用環境下正在逐步擴大範圍。第二類是裝置物聯資料，主要指工業生產裝置和目標產品在物聯網執行模式下，實時產生收集的涵蓋操作和執行情況、工況狀態、環境引數等體現裝置和產品執行狀態的資料。此類資料是工業大資料新的、增長最快的來源。狹義的工業大資料即指該類資料，即工業裝置和產品快速產生的並且存在時間序列差異的大量資料。第三類是外部資料，指與工業企業生產活動和產品相關的企業外部網際網路來源資料，例如，評價企業環境績效的環境法規、預測產品市場的巨集觀社會經濟資料等。

基於工業大資料的Qlik視覺化是使工業大資料中所蘊含的價值得以挖掘和展現的一系列技術與方法，包括資料採集、預處理、儲存、分析挖掘、視覺化和驅動決策等。基於工業大資料的Qlik視覺化應用，則是對特定的工業大資料集，整合應用工業大資料系列技術與方法，將所獲得的有價值的資料轉化為資訊的視覺化過程。基於工業大資料的Qlik視覺化的研究與突破，其本質目標就是從複雜的資料集中發現新的模式與知識，挖掘得到有價值的新資訊、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。

影象識別的Qlik視覺化

通過影象識別技術，得到龐大的識別資料結果，利用Qlik Sense可以立即對資料結果進行探索與分析，如下圖所示：

基於Qlik認知引擎的Insights功能自動生成的資料分析結果，對於合適的圖表可以直接新增到工作表，對於維度、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，並分佈在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。

關於慧都大資料分析平臺與Qlik

慧都作為Qlik官方的中國合作伙伴，我們為Qlik的中國使用者提供產品授權與實施、定製分析方案、技術培訓等服務，旨在讓中國企業的每個Qlik使用者都能探索出資料的價值，讓企業形成分析文化。