大數據分析在異型自動插件機應用有兩大技術難點：
第一個就是數據變異性，不同異型自動插件機，在不同時間、不同環境下的數據具有不同的統計特性，也就是說，在這個異型自動插件機上采集的數據不可能直接拿來去用于另一個異型自動插件機的建模。當你把采集到的數據分配到每個異型自動插件機、每個時間點、每個不同的環境條件下去做分析的時候，你會發現數據量其實并不大，甚至很小。
另外一個難點是工藝的變化。制造工藝隨時間在不斷演變，同樣一個異型自動插件機，今年制造出來的測試結果和明年制造出來的測試結果完全不同，因為產線在不斷變化，這是大數據分析的一個軟肋。我們分析的數據都是歷史數據，所以大數據分析實際上就是兩步，
第一步記錄歷史數據，
第二步根據這些歷史數據去預測未來。如果由于工藝變化導致未來和歷史是不一致的，那么大數據分析的最根本假設就已經不成立了。這也是大數據分析的一個痛點所在。
怎么去解決這一問題？從我來看，大數據未來發展的一個最大難點就是缺乏復合型的人才。要找到一個既懂數據又懂專業領域的雙料人才非常困難，所以培養跨學科的人才是我們企業的一個重要任務。
佳永異型自動插件機是一家從事電子元件插、貼裝（AI/SMT）設備研發、生產和銷售的國家高新技術企業。企業致力于各類自動化裝備的研制，服務與電子（電器）產品智能組裝的各個工序，從而節約人力、提高效率。公司于2005年率先在國內開發出八大系列、擁有自主知識產權的電子元件插裝設備：跳線臥式插件機、順序編排機、立式插件機、異型元件插件機、鉚釘機、散裝LED插件機、臥式連體插件機等。其中OIM-2S異型元件插件機便是一款新產品，技術含量相當高。
以上就是小編對于大數據分析在異型自動插件機應用有兩大技術難點的介紹，希望可以對大家有用哦！
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