自工業革命以來，為了改進運營，制造商一直以來都有意采集并存儲數據，此舉的主要目的是幫助管理者提高決策能力，檢測異常數據，在過去的經驗基礎上預言未來趨勢等。而隨著時間的推移，數據在制造業分析的需求正變得越來越大。

例如，通過對大量氣象資料和銷售資料的處理及分析，德國的啤酒商發現，夏天氣溫每升高1℃，就會增加230萬瓶的啤酒銷量；而日本人則發現，夏季30℃以上的天氣每增加一天，空調的銷量便增加4萬臺。

舉例：電信從數據中挖掘客戶流失的可能性

讓數據產生巨大的創新價值，就是數據挖掘的意義所在。而在氧化鋁等材料產業中，每個環節都會產生海量的流程，變量，測量結果等數據——原料的相關信息、外界及車間的溫度濕度、窯頭進料的相關信息、窯尾出料的相關信息、操作人員的相關信息、成品的相關信息等。該如何將這些龐大的數據轉變為對生產有利的結果，是目前高溫氧化鋁質量控制系統的重要議題。

不過就目前而言，雖然許多人都知曉大數據挖掘的重要性，但大部分可能還不得其門而入。因為在數字化轉型上，需要關注的不僅是實際數據量的多少，更重要的是這些數據的處理方法在特定場合的應用。

就此話題，在4月24-26日于蘇州舉辦的第三屆全國氧化鋁技術交流會上，粉體圈邀請到了來自新鄉學院的陳瑋博士發表題為“數據挖掘與高溫氧化鋁質量控制系統”的報告。屆時，陳瑋博士將與大家共同探討，該如何找出影響隧道窯生產高溫氧化鋁中比表面積的影響因素，并最終穩定生產出特定要求的氧化鋁粉體的方法。

關于報告人

陳瑋博士

陳瑋，男，漢族，中共黨員，工學博士，教授級高工。1972年5月出生于河南省新鄉市。1995年7月本科畢業于中南工業大，2003年碩士畢業于中南大學，2010年博士畢業于中南大學獲工學博士學位。

1995年在鄭州輕金屬研究院（現中國鋁業鄭州有色金屬研究院）參加工作，工作23年，于2018年6月底離職，7月就職于新鄉學院。主要從事高技術陶瓷、粉體工程、化學品氧化鋁、耐磨材料、拋光材料的研究與開發。

粉體圈 作者：小榆