Doing the right things.Doing things right
2018年LNS联合MESA对欧美有关企业发出有关企业和工厂的数据分析现状的问卷调查。从350家企业反馈中发现，制造企业为改善业务过程和制造过程进行数据分析的前五个主要应用是：1）改善制造质量占46%；2）对生产进行更准确的预测占43%；3）制定卓越运营计划占39%；4）持续改善制造流程占36%；5）改善客户服务和支持占34%。其他一些应用比如：更好预测多个工厂的生产状况占27%；发现关键工厂性能参数占24%；连续改善资产设备性能占19%；多个工厂的报警管理占17%；直接在现场对产品进行软件升级占12%等。
从以上数据可以发现，目前工业数据分析主要还是用于像能效、设备可靠性等比较没有风险、而且容易取得结果的场合。这些场合很多都是有人工干预的，如运维计划的改善等，其它则是直接影响设备、设计信息、产品流动或生产速度节拍等方面。对于制造或过程进行快速反馈的用例几乎没有，因为至今还存在将分析结果直接反馈给自动控制系统的强烈畏惧感。
使用过程数据的场景和现有的自动控制系统没有必然联系。在自动控制领域仍然会是PID和多变量模型预测控制的天下，这个情况应该不会改变。但是除了闭环控制外，如何充分的使用数据实现卓越运营可能才是数据分析应该关注的场景。但是在自动控制系统如何使用新的工具提高工作效率、创造更多效益、实现更大价值也是非常值得研究的，数据分析技术有可能带来革命性的技术实现这些愿景。
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