前言：

實驗室管理系統(tǒng)（LIMS）是以數(shù)據(jù)庫為核心的信息化和技術與實驗室管理需求相結合的信息化管理系統(tǒng)，現(xiàn)今市面上大多數(shù)實驗室管理系統(tǒng)中更多的是對數(shù)據(jù)進行記錄，而不是對數(shù)據(jù)進行加工處理。隨著當今社會和科技的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)智能化相繼走進了大眾視野，而企業(yè)也迫切需要一種更加高效簡捷的信息技術手段來解決質量穩(wěn)定性管控等一系列問題，國工智能實驗室管理系統(tǒng)則融合了國工智能數(shù)據(jù)大腦平臺來解決這一問題。

國工數(shù)據(jù)大腦平臺融合了大量數(shù)據(jù)分析算法及機器學習算法，通過這些算法可對企業(yè)的數(shù)據(jù)進行分類、聚類、關聯(lián)、預測等方向的數(shù)據(jù)挖掘，支持自動預測銷量數(shù)據(jù)，分析質量問題原因等等，并能幫助挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，分析結果可為企業(yè)戰(zhàn)略提供重要引導，幫助企業(yè)快速發(fā)展。

含義：

移動平均法是根據(jù)一組最近數(shù)據(jù)，推測出未來一期或多期數(shù)據(jù)。當需求既不快速增長，也不快速下降，且不受季節(jié)、周期性影響的情況下，移動平均法能有效的消除預測中的波動，多應用于即期預算，即近期預算或短時間預，屬于時間序列最常用的方法之一。而根據(jù)權重的不同可細分為簡單移動平均和加權移動平均。權重相同時，為簡單移動平均法（一般簡稱為移動平均），當權重不同時，為加權移動平均。

案例：

某企業(yè)的某實驗室每天樣品測試優(yōu)等品數(shù)B列次，當測試次數(shù)即不快速增長也不快速下降，且不受季節(jié)周期性影響時，國工數(shù)據(jù)大腦移動平均法組件，能有效的降低預測值的波動，可以根據(jù)以往數(shù)據(jù)預測出下一天該實驗室樣品測試優(yōu)等品數(shù)量。初次之外算法也可以用來預測不合格品數(shù)量或者每月能耗數(shù)據(jù)，當數(shù)量出現(xiàn)較大偏差時可以讓實驗室管理系統(tǒng)LIMS或者生產(chǎn)管理系統(tǒng)MES自動提醒用戶關注數(shù)據(jù)，從而減少異常的發(fā)生。

提供的數(shù)據(jù)案例樣本如上。

分析過程：

①使用國工數(shù)據(jù)大腦組件對數(shù)據(jù)進行讀取，直接訪問數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)集。

②使用集成好算法的移動平均法組件對數(shù)據(jù)進行預測，對組件參數(shù)進行設置，樣本設置為number，預測值個數(shù)設置為1，移動平均長度設置為3，單擊運行，從調試面板中查看分析結果。

分析結果：

從分析的結果中可以看出，國工移動平均法組件可以根據(jù)每間隔三次的實際數(shù)據(jù)，預測出第四次的擬合數(shù)據(jù)，依次類推可以得出下一天優(yōu)等品的預測值，為保證數(shù)據(jù)的合理性，國工移動平均法組件還會給出預測上線與預測下線。移動平均法組件還會根據(jù)所測數(shù)據(jù)計算出平均百分誤差、平均絕對誤差、平均偏差平均和，平均百分誤差是衡量預測準確性的統(tǒng)計指標，平均絕對誤差能更好地反應預測值誤差的實際情況，平均偏差平方和則是刻畫試驗所得全部數(shù)據(jù)的離散程度的一個指標，依據(jù)這些可以更直觀看出數(shù)據(jù)的準確性。

從圖中我們可知平均百分誤差很小為7.2828，所求擬合值也基本貼合實際值，平均絕對誤差為3.0208，平均的偏差平方和為12.6273，所出差異數(shù)值都不大。

根據(jù)模型分析得出，預測的每天的優(yōu)等品數(shù)量基本與實際值相符合，依此類推可以預測出下一天的優(yōu)等品數(shù)量，由此可以將歷史優(yōu)等品數(shù)量得以發(fā)揮價值，使利益最大化。

與實驗室LIMS系統(tǒng)相融合：

國工數(shù)據(jù)大腦平臺可直接獲取實驗室管理系統(tǒng)LIMS中的數(shù)據(jù)，通過將實驗室數(shù)據(jù)對接到創(chuàng)建好的移動平均法模型中，以減少對數(shù)據(jù)進行導入導出操作時間。平臺根據(jù)所給數(shù)據(jù)進行的計算，最后可在調試信息里直觀看到往期預測數(shù)據(jù)的趨勢，方便進行最后一次數(shù)據(jù)對比來保證數(shù)據(jù)的準確性，以此來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的真實度，進而提高生產(chǎn)部門生產(chǎn)的準確交付率和提高客戶的滿意程度，而數(shù)據(jù)分析也為公司戰(zhàn)略提供重要引導。

參數(shù)說明：

移動平均長度：根據(jù)所填數(shù)字來相加求平均。

平均百分誤差：是每次相對誤差乘以百分百平均值，為衡量預測準確性的統(tǒng)計指標。

平均相對誤差：是每次絕對誤差除以實際值的大小的平均值。

平均絕對誤差：是每次實際值和擬合值之間的差值大小的平均值。平均絕對誤差可以避免誤差相互抵消，因此可以準確反映實際預測誤差的大小。

平均偏差平方和：是各個偏差值的平方相加后的平均值，是刻畫測試所得全部數(shù)據(jù)的離散程度的一個指標。

適用范圍：

移動平均法適用于需有足夠的資料，具有直線趨勢的時間序列，且數(shù)據(jù)不應具有趨勢或季節(jié)分量。