工業(yè)生產環(huán)境中有大量生產履歷，傳感器，原料質量重量參數(shù)等數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)改良生產，針對行業(yè)的痛點進行數(shù)據(jù)挖掘方案的實驗以及實施，＊終提高企業(yè)生產效率是一個具有建設性，大量需求性的問題。如液晶屏幕面板行業(yè)高技術含量的柔性屏生產率常在50%（該數(shù)據(jù)不＊＊準確，但良率確實極低）。

同時，工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘是個多面而復雜的問題，工業(yè)制造涉及生物化學制藥，精密機械零件，電子液晶面板等等等等門類，不同行業(yè)不同需求，且不同企業(yè)不同情景下需要的方案必然不同，有些甚至需要從裝傳感器數(shù)據(jù)采集卡的硬件方案，NoSQL數(shù)據(jù)庫等等從零做起。

其中裝備的壽命預測管理是一個較為有趣且緊急的方面，如現(xiàn)代鋼鐵冶煉過程中使用的熔煉礦石提取鐵的高爐，其主體以及各部分使用的零部件就是一個需要對其壽命進行嚴格管控的例子，若零部件超過壽命會使得產量下降，嚴重時發(fā)生生產事故。

再如自動化生產線用于切削磨銑工件（如手機殼，ipad殼，汽車發(fā)動機軸齒等等）的刀具，有相當部分是特種合金制的昂貴的進口刀具，每把刀的壽命（加工工件次數(shù)）非硬固定的，若超過極限會使產品加工壞，或更嚴重的使機床主軸由于錯誤加工造成破損（這可能造成百萬以上的損失，包括機床維修和生產產能減少）?？傊b備壽命預測管理是一個即緊迫又經濟潛力豐富的課題。

而自動化機床的刀具壽命管理又是一個更為具體而情景廣泛的點。例如，有些精密加工的機臺刀具價值在萬元人民幣上下，若將1000把＊大壽命可能在5000次的刀在4500次換下，就丟掉了10萬人民幣，但在4600次換下可能造成產線停工10-20次，反而得不償失。

若能精確的對刀具壽命進行管理，在僅有10次加工次數(shù)時就進行預警可以即保護產線又完全利用刀具使得成本降低10%，畢竟一個工廠有百臺機臺24小時不間斷加工，每臺機臺3-6小時換一次刀具十分正常，在如此大的數(shù)量基礎下能節(jié)省的經濟價值是十分可觀的。