也許大家都知道BI是指商業(yè)智能，但很多人應該并不知道什么是MI，什么是OI。MI是指制造智能，OI是指運營智能。據美國西北分析公司（NWA）市場副總裁Peter Guilfoyle介紹，當今工業(yè)的生產企業(yè)，首要考慮的不再是如何提升產量，而是如何能夠優(yōu)化生產，實現精益。制造商用現有的系統(tǒng)產生大量的數據。目前的挑戰(zhàn)是將這些數據轉換成實時、可行的決策所需要的智能信息。美國西北分析公司就是專門提供MI系統(tǒng)平臺的公司，而如何實現MI，正是要通過基于工業(yè)大數據分析這一當前十分熱門的技術。
美國西北分析公司是一家專精于過程制造數據分析的系統(tǒng)提供商。工業(yè)生產企業(yè)因生產，實驗室管理，SCADA， 生產管理、質量管理等多種系統(tǒng)的應用，產生了大量的數據。美國西北分析正是基于這些數據，進行統(tǒng)計學分析，從而對生產過程做出預測和優(yōu)化的。當前此公司90%以上的用戶業(yè)務來自統(tǒng)計過程控制（SPC）。這是一種傳統(tǒng)的借助數理統(tǒng)計方法的過程控制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息對過程異常做出判斷，及時報警，甚至進行預測，從而主動對調整、優(yōu)化生產過程控制采取措施。以達到控制生產質量的目的。而從2013年開始，美國西北分析面向客戶提供新的高端EMI方案。所謂EMI (Enterprise Manufacturing Intelligent)企業(yè)智能制造，Peter說：美國西北分析提供的EMI工具是業(yè)界第一個用戶主導的制造智能解決方案。它能利用所有的數據源，為企業(yè)提供整體范圍的實時生產可見性，將數據轉化為行動，進行更明智的決策支持、降低成本、增加產量。
Peter指出：EMI先進于SPC工具之處可總結為：實時的過程數據集成、分析和可視化。首先，你不需要在做大數據分析前，收集、轉移、拷貝這些數據，而是實時地分布式的在各個數據源進行就地分析。首先EMI和傳統(tǒng)的SPC相比，不用轉移，拷貝數據，只需通過行業(yè)標準集成技術，如ODBC，OLEdb，OPC和用戶定義的SQL的支持，就可直接連接到所有主要的過程數據庫（歷史數據庫、LIMS、MES等），而不需要冗余數據存儲。最新簡化的數據建模，加速了跨多個數據源的整合實施。這首先意味著進行大數據分析成本的直接降低，規(guī)避了過度的對數據存儲資源的占用。而且，數據避免了因傳輸造成的損失或錯誤的風險。
實時性是EMI的最大亮點。傳統(tǒng)的SPC強調全過程監(jiān)控、全系統(tǒng)參與，并且強調用統(tǒng)計方法來保證全過程的預防。而最先進的EMI工具可以實現這種統(tǒng)計學分析的實時化。
可視化上的改進同樣是EMI方案的重要亮點。在可視化層面，企業(yè)用戶可根據自身需求，進行角色特定的可配置控制面板，顯示所需要的信息，以便在正確的時間做出正確的決策.而基于網絡的消息發(fā)布，使得最新分析和報告信息能在整個企業(yè)中能夠得到及時的發(fā)布與傳播。
石油化工行業(yè)是當前美國西北分析公司提供工業(yè)大數據分析平臺的用戶最多的行業(yè)。另外，在制藥、生命科學，石油天然氣、包裝、礦山冶金等眾多行業(yè)有美國西北分析公司的大數據分析工具的應用。如果說工業(yè)大數據應用基于兩個基本因素，足夠多的數據資源，準確可靠的分析平臺。那么，第一階段企業(yè)需要大量采集數據，在第二階段，當企業(yè)考慮如何實時分析這些數據，并做到快速有效發(fā)布時，EMI正是最佳選擇。
針對當前工業(yè)領域熱議的大數據業(yè)務，Peter強調：EMI是用戶驅動的解決方案。維護這一數據分析系統(tǒng)的人正是使用這一系統(tǒng)的人。他們是工廠廠長，管理者，是工程師，或許還有一些必要的IT人員涉及其間。然而，應用EMI分析平臺，工廠里并不真正需要一個所謂的數據分析師。因為這個專業(yè)的數據分析師，正是這一系統(tǒng)本身。
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