后来车间那个搞数据分析的小伙子拉了一周的数据跑了一下，半天就出结果：虚焊基本都出在每天早上八点到八点半之间，对应三把焊枪，枪头温度比同工位别的枪低两度。追去现场一看，哦嗬，新换的空调风管出风口刚好对着这三把枪，早班刚开机冷风直吹，温度上不来。
就这么个破问题，工艺组折腾了半个月。你说，这就是大数据分析的魔力？
别被”大”字吓住，它就是找关联的放大镜
很多人一听这名字，觉得就是飘在写字楼里的高科技，跟满身油污的机械制造不搭边。不对。
说白了，制造领域的大数据分析，就是把你产线上所有能攒下来的数据，全拉到一块找关系。原来工艺员找问题，都是靠经验猜，一个一个试，对吧？你只会想到查焊枪本身，查来料，查电流电压，不会想到去扯空调的关系。
那数据从哪来？现在每条自动化产线，小到焊枪的压力，大到环境的温湿度，每一件产品每一个工序，都有传感器不停记数据。原来这些数据存在服务器里，除了出了事故调出来翻一翻，没人碰。现在就是把这些沉睡的数据拉出来，找你之前看不到的隐藏关联。
说白了，原来你是拿手电筒照，一次只能照一个地方。现在它给你把整个车间的灯都打开，让你看到哪块影子不对。就这么简单。没有那么多玄乎的。
最坑的难点，从来都不是计算
说实话，我接触过好几个大数据项目，九成以上栽的坑，都不是算法不行，是数据不对。
什么叫数据不对？就是数据脏了。举个例子，产线上换料，工人忙起来忘了扫二维码，这一批的来料数据就跟后一批混了。传感器用久了漂移，本来测的是20度，它给你显成25度，日积月累，一堆错数。你拿错数去跑分析，能跑出什么正确结果？
还有一个难点，就是你根本不知道该找什么。很多企业上大数据，开口就是”我要把所有数据都存起来，挖宝藏”。挖什么宝藏？没人说得清。
就说刚才那个虚焊的例子，要是一开始没人说”我就要解决虚焊不合格的问题”，你把所有数据扔给算法，它给你跑出一百个关联，你挨个验证去吧，半年都搞不完。
不过话说回来，最有意思的就是它能找出你想破头都想不到的关联。我之前还听过同行聊起一件事，同一条生产线，阴雨天生产品不合格率比晴天高五个点，找了一年才发现，阴雨天气压高，车间换气扇排不出去有机溶剂蒸汽，粘在冲压模具上，出的零件就有暗纹。这种事，靠人找，真不知道要耗多久。
别信神化，它干不了这几件事
现在吹大数据吹得太邪乎，什么”不用工艺员了””AI自动解决所有问题”，扯犊子。
第一个常见误解，就是大数据能帮你解决所有问题。不对。它只能给你指出”哪个变量可能和问题有关”，最后验证，还是得人跑到现场，摸一遍，试一遍，改一遍。它说温度相关度87%，你能不试就直接改风管吗？谁敢？出了批量问题谁担责？
第二个误解，就是数据越多越好。我见过不少企业，花大价钱存了一堆没用的数据，比如机床每天待机八个小时的电流数据，存十年，占了一堆存储，屁用没有。大数据分析不是收集垃圾，你得先想清楚，你要解决什么问题，再去攒对应的数据，就行。
第三个误解，就是它只适合大规模自动化产线，小工厂用不起。不对啊，现在很多小加工厂，哪怕你只有十台机床，把每天加工的合格率、刀具更换时间、加工的材料硬度记下来，跑个简单的关联，就能知道刀具什么时候该换，能省不少刀钱，对吧？没那么贵，也没那么复杂。
我自己作为搞工艺的，一开始挺反感这东西，觉得就是外行来制造业圈钱的噱头。见得多了才觉得，它就是个工具。就跟我们口袋里的游标卡尺、千分尺一样，就是帮你找问题的，用对了，能省大把的时间力气，用不对，就是一堆占地方的废铁。对吧。