5. توقعات مبيعات المنتج وإدارة الطلب
استخدم البيانات الضخمة لتحليل تغييرات الطلب الحالية والمجموعات.
البيانات الضخمة هي أداة تحليل مبيعات جيدة. من خلال مزيج متعدد الأبعاد من البيانات التاريخية ، يمكننا أن نرى نسبة وتغيير الطلب الإقليمي ، وشعبية السوق لفئات المنتجات ، وأشكال المجموعة الأكثر شيوعًا ، ومستوى المستهلكين. من أجل ضبط استراتيجية المنتج واستراتيجية التوزيع.
في بعض التحليلات ، يمكننا أن نجد أن الطلب على القرطاسية في المدن مع المزيد من الكليات والجامعات في بداية موسم المدرسة سيكون أعلى بكثير ، حتى نتمكن من زيادة الترويج للتجار في هذه المدن لجذبهم لطلب المزيد في بداية موسم المدرسة ، وفي نفس الوقت في بداية موسم المدرسة. بدأ تخطيط القدرات الإنتاجية قبل شهر أو شهرين لتلبية الطلب على الترويج.
فيما يتعلق بتطوير المنتج ، يتم ضبط وظائف المنتج والأداء بناءً على تركيز مجموعة المستهلك. على سبيل المثال ، قبل بضع سنوات ، كان الجميع يحبون استخدام الهواتف الموسيقية ، ولكن الآن الجميع يميلون إلى استخدام الهواتف المحمولة لتصفح الإنترنت ، والتقاط الصور والمشاركة ، وما إلى ذلك. إن تحسين وظيفة الكاميرا للهواتف المحمولة هو شيء واحد. الاتجاه ، تشغل الهواتف المحمولة 4G أيضًا حصة سوقية أكبر. من خلال تحليل البيانات الضخمة لبعض تفاصيل السوق ، يمكن العثور على المزيد من فرص المبيعات المحتملة.
6. تخطيط الإنتاج والجدولة
تواجه صناعة التصنيع نموذج إنتاج متعدد الأوساط ودائم صغيرة. أدى جمع البيانات المكررة ، التلقائي ، في الوقت المناسب ومريحة للبيانات (MES/DC) والتقلب إلى زيادة كبيرة في البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، هناك حاجة إلى أكثر من عشر سنوات من البيانات التاريخية للمعلوماتية للحصول على APs سريعة الاستجابة ، إنها تحد كبير.
نظام التحكم في هانكاو تيك (ماكو آلات ) يمكن لخط آلات صنع الأنابيب المصنوعة من الفولاذ الصناعي الذكي من الفولاذ المقاوم للصدأ تتبع وتسجيل بيانات الإنتاج لكل أنبوب ملحوم ، مثل الحجم الحالي ، وسرعة اللحام ، ودرجة حرارة الصلب ، وما إلى ذلك ، على هذا الأساس ، مع إدخال تكنولوجيا الإنترنت ، يمكن للبيانات الكبيرة أن تمنحنا معلومات أكثر تفصيلًا ، وتجنيبًا ، وتكتشف احتمالية الانحراف بين التنبؤات التاريخية ، وتبني القدرات ، وتبني المهارات ، وتجلبها ، وتجاوزات المهارات ، والتوصيلات ، والتوصيلات. خوارزميات التحسين ، وتطوير التخطيط المسبق والجدولة ، ومراقبة الانحراف بين الخطة والكبار الفعلي في الموقع ، وضبط التخطيط والجدولة ديناميكيا.
ساعدنا في تجنب عيوب 'Portrait ' وفرض خصائص المجموعة مباشرة على الأفراد (يتم تغيير بيانات مركز العمل مباشرة إلى بيانات محددة مثل المعدات ، الموظفين ، القوالب ، إلخ). من خلال تحليل الارتباط للبيانات ومراقبتها ، يمكننا التخطيط للمستقبل.
على الرغم من أن البيانات الكبيرة معيب قليلاً ، طالما تم تطبيقها بشكل صحيح ، فإن البيانات الكبيرة ستصبح سلاحًا قويًا بالنسبة لنا. في ذلك الوقت ، سأل فورد عن احتياجات العملاء الكبيرة التي كانت احتياجاتها؟ كان الجواب 'حصان أسرع ' بدلاً من السيارات التي تحظى بشعبية الآن.
لذلك ، في عالم البيانات الضخمة والإبداع والحدس والروح المغامرة والطموح الفكري مهمان بشكل خاص.
7. إدارة جودة المنتج وتحليله
تواجه صناعة التصنيع التقليدية تأثير البيانات الضخمة. فيما يتعلق بأبحاث المنتجات وتطويرها وتصميم العمليات وإدارة الجودة والإنتاج والتشغيل ، فإننا نتطلع بشغف إلى ولادة الأساليب المبتكرة لمواجهة تحديات البيانات الضخمة في السياق الصناعي.
على سبيل المثال ، في صناعة أشباه الموصلات ، تخضع الرقائق إلى العديد من العمليات المعقدة مثل المنشطات والتراكم والتصوير الضوئي والمعالجة الحرارية أثناء عملية الإنتاج. يجب أن تلبي كل خطوة الخصائص الفيزيائية الشديدة. يتم استخدام المعدات الآلية للغاية لمعالجة المنتجات. في الوقت نفسه ، تم إنشاء نتائج اختبار ضخمة أيضًا في وقت واحد.
هل هذه الكمية الهائلة من البيانات هي عبء المؤسسة أو منجم الذهب للمؤسسة؟ إذا كان هذا هو الحال ، فكيف يمكننا اكتشاف الأسباب الرئيسية لتقلبات إنتاج المنتج بسرعة من 'منجم الذهب '؟ هذه مشكلة فنية ابتليت مهندسي أشباه الموصلات لسنوات عديدة.
بعد أن تمر الرقاقات التي تنتجها شركة تكنولوجيا أشباه الموصلات ، يتم إنشاء مجموعة بيانات تحتوي على أكثر من مائة عنصر اختبار ويتم إنشاء عدة ملايين من سجلات الاختبار كل يوم.
وفقًا للمتطلبات الأساسية لإدارة الجودة ، تتمثل المهمة التي لا غنى عنها في إجراء تحليل قدرة العملية لأكثر من مائة عنصر اختبار مع مواصفات فنية مختلفة.
إذا اتبعنا نموذج العمل التقليدي ، فنحن بحاجة إلى حساب أكثر من مائة فهارس قدرة العملية خطوة بخطوة ، وتقييم كل مميزة جودة واحدة تلو الأخرى.
بغض النظر عن عبء العمل الضخم والمرحص هنا ، حتى لو كان بإمكان شخص ما حل مشكلة الحساب ، فمن الصعب رؤية الارتباط بينهما من مئات فهارس قدرة العملية ، ومن الصعب تحديد الجودة الإجمالية للمنتج. هناك فهم شامل وملخص للأداء.
ومع ذلك ، إذا استخدمنا منصة تحليل إدارة جودة البيانات الضخمة ، بالإضافة إلى الحصول على تقرير تحليل القدرة التقليدية التقليدية المفردة بسرعة ، الأهم من ذلك ، يمكننا أيضًا الحصول على العديد من التحليلات الجديدة من نفس مجموعة البيانات الكبيرة. نتيجة.
8. التلوث الصناعي وحماية البيئة
استنادًا إلى إنترنت الأشياء ، يتم تسجيل جميع البيانات في عملية الإنتاج ومراقبتها ، والبيانات الكبيرة ذات قيمة كبيرة لحماية البيئة.
على موقع الحكومة الصينية ، يمكن استفسار مواقع الويب الخاصة بالوزارات واللجان المختلفة ، والموقع الرسمي لبيتروتشينا و Sinopec ، وموقع الويب الرسمي لمنظمات حماية البيئة ، وبعض الوكالات الخاصة ، والمزيد والمزيد من بيانات الرفاهية العامة وحماية البيئة ، على ذلك.
ومع ذلك ، فإن هذه البيانات منتشرة للغاية ، ومهنية للغاية ، وعدم التحليل ، وعدم وجود تصور ، ولا يمكن للأشخاص العاديين فهمها. إذا تمكنت من فهم وإيلاء الاهتمام ، ستصبح البيانات الكبيرة وسيلة مهمة للمجتمع لمراقبة حماية البيئة.
يعد إطلاق Baidu لخريطة مراقبة التلوث الوطنية 'طريقة جيدة. جنبا إلى جنب مع البيانات الكبيرة حماية البيئة المفتوحة ، أضافت خرائط Baidu طبقة الكشف عن التلوث. يمكن لأي شخص استخدامه لعرض البلد والمقاطعات والمدن في منطقتهم ، وكل ذلك في حماية البيئة. معلومات الموقع واسم المنظمة ونوع مصدر الانبعاثات وأحدث حالة الامتثال لتفريغ التلوث التي أعلنتها وكالة حماية البيئة (بما في ذلك مختلف محطات الطاقة الحرارية والمؤسسات الصناعية التي تسيطر عليها الدولة ومحطات معالجة الصرف الصحي) تحت إشراف المكتب.
يمكنك التحقق من مصدر التلوث الأقرب إليك ، وسيظهر تذكير ، أي من عناصر التفتيش في نقطة المراقبة يتجاوز المعيار ، وعدد المرات التي يتجاوز فيها المعيار. يمكن استخدام هذه المعلومات على منصات التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي لإبلاغ الأصدقاء وتذكير الجميع بالاهتمام بمصادر التلوث والسلامة والصحة الشخصية.
إمكانات قيمة تطبيقات البيانات الضخمة الصناعية ضخمة. ومع ذلك ، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به لتحقيق هذه القيم.
واحد هو مسألة إنشاء الوعي بالبيانات الكبيرة. في الماضي ، كانت هناك مثل هذه البيانات الكبيرة ، ولكن نظرًا لعدم وجود وعي بالبيانات الضخمة ، ولم تكن طرق تحليل البيانات غير كافية ، فقد تم تجاهل الكثير من البيانات في الوقت الفعلي أو تم رفاه ، وتم دفن القيمة المحتملة لكمية كبيرة من البيانات.
مسألة مهمة أخرى هي مسألة جزر البيانات. يتم توزيع بيانات العديد من المؤسسات الصناعية في جزر مختلفة في المؤسسة ، وخاصة في الشركات الكبيرة متعددة الجنسيات. من الصعب للغاية استخراج هذه البيانات من المؤسسة بأكملها.
لذلك ، هناك مشكلة مهمة لتطبيقات البيانات الضخمة الصناعية هي التطبيقات المتكاملة.
