面對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，制造企業(yè)想要得到客戶的認(rèn)可，不得不從價(jià)格優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品質(zhì)量的高低已經(jīng)關(guān)系到企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要一環(huán)。如何有效地管理和利用這些從企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)中產(chǎn)生的龐雜的質(zhì)量數(shù)據(jù)，是企業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題。

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量管理中，挖掘出生產(chǎn)過(guò)程中影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素及其內(nèi)在聯(lián)系，有針對(duì)性地采取預(yù)防措施，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量，為企業(yè)持續(xù)改善質(zhì)量提供決策支持。

聚類分析將個(gè)體或?qū)ο蠓诸悾沟猛活愔袑?duì)象之間的相似性比其他類的對(duì)象的相似性更強(qiáng)。其目的在于使類內(nèi)對(duì)象的同質(zhì)性最大化和類與類之間對(duì)象的異質(zhì)性最大化。觀測(cè)值聚類就是把相似的樣品歸成類，處理起來(lái)就簡(jiǎn)單很多。

含義：

1. 觀測(cè)值聚類是通過(guò)分析數(shù)據(jù)，把值最接近的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)組，直到最后只剩一個(gè)組，每個(gè)組也都會(huì)計(jì)算出距離值，測(cè)算的距離值越小說(shuō)明數(shù)據(jù)越接近，距離值越大，說(shuō)明數(shù)據(jù)的相似度越低。

2. 圖中畫(huà)圈的值表示的是數(shù)據(jù)之間的距離值。 

2.觀測(cè)值聚類檢測(cè)的數(shù)據(jù)不能使用字符串類型，需要轉(zhuǎn)換為數(shù)字類型。比如性別，可以使用1表示男和2表示女。

案例：

現(xiàn)有7種飲品，可口可樂(lè)，百事可樂(lè)，七喜,芬達(dá)，咖啡，雪碧，橙汁。測(cè)試人員對(duì)其營(yíng)養(yǎng)成分進(jìn)行觀測(cè)值聚類分析。

分析過(guò)程：

   用到數(shù)據(jù)大腦觀測(cè)值聚類插件，使?fàn)I養(yǎng)成分相近的分為同一聚類。

 分析結(jié)果：

    通過(guò)國(guó)工數(shù)據(jù)大腦分析平臺(tái)分析的聚類結(jié)果可以看出，如果想看聚2類找倒數(shù)第二行，0到5都是1分為一類，6為0作為另一類。如果想看聚3類找倒數(shù)第三行，0、1、3都是1，分為一類，2、4、5都是2作為第二類，6為0作為第三類。依次類推。

    最終推薦聚成幾類主要看距離這一列，從3到422距離依次增大，觀察到從11增加到44.5增幅比3到8.5及8.5到11都要大的多，因此說(shuō)明44.5這行聚為3類是不合適的，最好聚成11這行的4類(可口可樂(lè)、百事可樂(lè)、芬達(dá)聚為一類，咖啡、雪碧聚成一類，七喜單獨(dú)聚成一類，橙汁單獨(dú)聚成一類)。

與國(guó)工智能MES系統(tǒng)相融合：

    1. 數(shù)據(jù)大腦之觀測(cè)值聚類與國(guó)工智能MES系統(tǒng)相結(jié)合，客戶在生產(chǎn)電極糊時(shí)，因?yàn)槊總€(gè)批次的產(chǎn)品配方都不相同，人工無(wú)法將產(chǎn)品進(jìn)行有效分類。

    2. 使用國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦,對(duì)電極糊產(chǎn)品的每個(gè)倉(cāng)的投料信息進(jìn)行分析，從而將投料實(shí)際值，喂料值，提前量值，慢喂值，以及誤差值相近聚類結(jié)果的電極糊分為同一個(gè)聚類。

    3. 下圖是生產(chǎn)電極糊的部分配方數(shù)據(jù)。

    4. 我們將此數(shù)據(jù)放進(jìn)國(guó)工數(shù)據(jù)大腦進(jìn)行測(cè)試。

分析結(jié)果：

如果想聚2類，看上表中距離一列中315435.9722對(duì)應(yīng)的這一行（分別是碳粉單獨(dú)聚為一類，其余聚為一類），依次類推，可以看到從1429這行到7504距離值突然變大，因此說(shuō)明距離值為7054這一行對(duì)應(yīng)的聚6類是不合適的，所以推薦距離值為1429這一行對(duì)應(yīng)的聚7類的這種聚類方式。

適用范圍：

觀測(cè)值聚類主要是適用對(duì)樣本進(jìn)行聚類，特別是事先不明確聚成多少類的情況下。