5. Прагноз продажаў прадукцыі і кіраванне попытам
Выкарыстоўвайце вялікія дадзеныя для аналізу бягучых змяненняў попыту і камбінацый.
Вялікія дадзеныя - добры інструмент аналізу продажаў. Дзякуючы шматмернай камбінацыі гістарычных дадзеных, мы можам убачыць прапорцыю і змену рэгіянальнага попыту, папулярнасць рынку катэгорый прадуктаў, найбольш распаўсюджаныя камбінаваныя формы і ўзровень спажыўцоў. Для таго, каб наладзіць стратэгію прадукту і стратэгію размеркавання.
У некаторых аналізах мы можам выявіць, што попыт на канцылярскія тавары ў гарадах з большай колькасцю каледжаў і універсітэтаў у пачатку школьнага сезона будзе значна вышэй, каб мы маглі павялічыць прасоўванне дылераў у гэтых гарадах, каб прыцягнуць іх да таго, каб замовіць больш у пачатку школьнага сезона і ў той жа час у пачатку навучальнага сезона. Планаванне вытворчых магутнасцей было створана адзін -два месяцы таму для задавальнення попыту на прасоўванне.
З пункту гледжання распрацоўкі прадукту, функцыі прадукту і прадукцыйнасць рэгулююцца на аснове асноўнай групы спажыўцоў. Напрыклад, некалькі гадоў таму ўсе любілі карыстацца музычнымі тэлефонамі, але зараз усе больш схільныя выкарыстоўваць мабільныя тэлефоны для пошуку ў Інтэрнэце, фатаграфаваць і дзяліцца і г.д. Паляпшэнне функцыі камеры мабільных тэлефонаў - гэта толькі адно. Тэндэнцыя, 4G мабільныя тэлефоны таксама займаюць вялікую долю рынку. Дзякуючы аналізу вялікіх дадзеных некаторых дэталяў рынку, можна знайсці больш патэнцыйных магчымасцей продажу.
6. Планаванне і планаванне вытворчасці
Вытворчая прамысловасць сутыкаецца з мадэллю шматлікіх і невялікіх партый. Вытанчаная, аўтаматычная, своечасовая і зручная калекцыя дадзеных (МС/ДК) і зменлівасць прывялі да рэзкага павелічэння дадзеных. Акрамя таго, для хуткага рэагавання АП патрабуецца больш чым дзесяць гадоў інфарматызацыі гістарычных дадзеных, гэта вялікая праблема.
Сістэма кіравання Hangao Tech (Seko Machinery) 's Інтэлектуальная прамысловая зварная труба з нержавеючай сталі можа адсочваць і запісваць дадзеныя аб вытворчасці кожнай зварнай трубы, напрыклад, памеры току, хуткасць зваркі, тэмпературу адпалу і г.д. На гэтай аснове, увядзенне тэхналогіі ў Інтэрнэце, вялікія дадзеныя могуць даць нам больш падрабязную інфармацыю пра дадзеныя, выявіце верагоднасць адхілення паміж гістарычнымі прагнозамі, разгледзець, разгледзець абмежаванне патэнцыялу, канструкцыі навыкаў персаналу, матэрыяльныя дадзеныя, інструмент, інструмент, інструмент, прыбудова, маштабныя матэрыялы, маштабныя матэрыялы. Абмежаванні і праз інтэлектуальныя алгарытмы аптымізацыі распрацоўваюць папярэдняе планаванне і планаванне, а таксама кантралююць адхіленне паміж планам і фактычным на месцы і дынамічна карэктуюць планаванне і планаванне.
Дапамажыце нам пазбегнуць дэфектаў 'партрэта ' і непасрэдна навязваць групавыя характарыстыкі для асоб (дадзеныя працоўнага цэнтра непасрэдна зменены на пэўныя дадзеныя, такія як абсталяванне, персанал, формы і г.д.). Дзякуючы карэляцыйнаму аналізу дадзеных і маніторынгу іх, мы можам планаваць будучыню.
Хоць вялікія дадзеныя злёгку недапрацаваныя, пакуль яны правільна прымяняюцца, вялікія дадзеныя стануць для нас магутнай зброяй. Тады Форд спытаў, якія патрэбныя кліентам вялікіх дадзеных? Адказ быў 'больш хуткі конь' замест аўтамабіляў, якія зараз папулярныя.
Таму ў свеце вялікіх дадзеных, творчасць, інтуіцыя, авантурны дух і інтэлектуальныя амбіцыі асабліва важныя.
7. Кіраванне якасцю прадукцыі і аналізу
Традыцыйная вытворчая прамысловасць сутыкаецца з уздзеяннем вялікіх дадзеных. З пункту гледжання даследаванняў і распрацоўкі прадуктаў, распрацоўкі працэсаў, кіравання якасцю, вытворчасці і працы мы з нецярпеннем чакаем нараджэння інавацыйных метадаў для вырашэння праблем вялікіх дадзеных у прамысловым кантэксце.
Напрыклад, у паўправадніковай галіне чыпы падвяргаюцца шматлікіх складаных працэсаў, такіх як допінг, нарошчванне, фоталітаграфія і цеплавая апрацоўка падчас вытворчага працэсу. Кожны крок павінен адпавядаць надзвычай патрабавальным фізічным характарыстыкам. Высока аўтаматызаванае абсталяванне выкарыстоўваецца для апрацоўкі прадуктаў. У той жа час велізарныя вынікі выпрабаванняў таксама былі створаны адначасова.
Ці з'яўляецца гэтая вялікая колькасць дадзеных цяжарам прадпрыемства ці залатой шахты прадпрыемства? Калі апошні выпадак, то як мы можам хутка даведацца ключавыя прычыны ваганняў ураджаю прадукцыі ад 'залатой шахты '? Гэта тэхнічная праблема, якая на працягу многіх гадоў пакутаваў інжынерам -паўправаднікоў.
Пасля таго, як пласціны, вырабленыя кампаніяй Semiconductor Technology, праходзяць працэс тэсціравання, кожны дзень генеруецца набор дадзеных, які змяшчае больш за сто тэставых элементаў і некалькі мільёнаў ліній тэставых запісаў.
Згодна з асноўнымі патрабаваннямі кіравання якасцю, неабходнай задачай з'яўляецца правядзенне аналізу магчымасці працэсу для больш чым ста тэставых элементаў з рознымі тэхнічнымі характарыстыкамі.
Калі мы будзем прытрымлівацца традыцыйнай мадэлі працы, нам трэба вылічыць больш за сто індэксаў магчымасці працэсу крок за крокам і ацаніць кожную якасную характарыстыку па адной.
Незалежна ад велізарнай і грувасткай нагрузкі тут, нават калі хтосьці можа вырашыць праблему разліку, цяжка ўбачыць сувязь паміж імі з сотнямі індэксаў магчымасці працэсу, і яшчэ складаней вызначыць агульную якасць прадукту. Існуе ўсёабдымнае разуменне і кароткае вынікі працы.
Аднак, калі мы выкарыстоўваем платформу аналізу кіравання якасцю Big Data, акрамя хуткага атрымання доўгага традыцыйнага справаздачы аб аналізе магчымасці працэсу працэсу, што яшчэ важней, мы таксама можам атрымаць шмат новых аналізаў з таго ж набору дадзеных. вынік.
8. Прадукцыя прамысловага забруджвання і тэставання на ахову навакольнага асяроддзя
Зыходзячы з Інтэрнэту рэчаў, усе дадзеныя ў вытворчым працэсе запісваюцца і кантралююцца, а вялікія дадзеныя маюць вялікае значэнне для аховы навакольнага асяроддзя.
На сайце кітайскага ўрада, вэб -сайты розных міністэрстваў і камісій, афіцыйнага сайта Petrochina і Sinopec, афіцыйнага сайта арганізацый па ахове навакольнага асяроддзя, а таксама некаторых спецыяльных агенцтваў, усё больш і больш публічных дадзеных аб ахове навакольнага асяроддзя і аховы навакольнага асяроддзя, у тым ліку нацыянальных паветраных і гідралагічных дадзеных, метэаралагічных дадзеных, размеркавання заводскага распаўсюджвання і разраду забруджвання.
Аднак гэтыя дадзеныя занадта раскіданыя, занадта прафесійныя, адсутнасць аналізу і адсутнасць візуалізацыі, і звычайныя людзі не могуць іх зразумець. Калі вы можаце зразумець і звярнуць увагу, вялікія дадзеныя стануць важным сродкам для грамадства для кантролю за аховай навакольнага асяроддзя.
Запуск Байду на 'Нацыянальным карце маніторынгу забруджвання' - добры спосаб. У спалучэнні з адкрытай экалагічнай абаронай вялікія дадзеныя, Baidu Maps дадала пласт выяўлення забруджвання. Любы чалавек можа выкарыстоўваць яго для прагляду краіны і правінцый і гарадоў у сваім рэгіёне, усё ў ахове навакольнага асяроддзя. Інфармацыя пра месцазнаходжанне, назва арганізацыі, тып крыніцы выкідаў і найноўшы статус захавання забруджвання, абвешчаны Агенцтвам па ахове навакольнага асяроддзя (уключаючы розныя цеплавыя электрастанцыі, падкантрольныя дзяржавай прамысловыя прадпрыемствы і ачышчальныя збудаванні) пад кіраўніцтвам бюро.
Вы можаце праверыць бліжэйшую да вас крыніцу забруджвання, і з'явіцца напамін, які з элементаў праверкі ў пункце маніторынгу перавышае стандарт, і колькі разоў ён перавышае стандарт. Гэтая інфармацыя можа быць выкарыстана на платформах сацыяльных медыя ў рэжыме рэальнага часу, каб паведаміць пра сяброў і нагадаць усім звярнуць увагу на крыніцы забруджвання і асабістую бяспеку і здароўе.
Патэнцыял значэння прамысловых прыкладанняў для вялікіх дадзеных велізарны. Аднак для рэалізацыі гэтых каштоўнасцей трэба зрабіць яшчэ шмат працы.
Адзін з іх - пытанне стварэння ўсведамлення вялікіх дадзеных. У мінулым былі такія вялікія дадзеныя, але паколькі не было дасведчанасці аб вялікіх дадзеных, і метады аналізу дадзеных былі недастатковымі, было пахавана шмат дадзеных у рэжыме рэальнага часу, і было пахавана патэнцыяльнае значэнне вялікай колькасці дадзеных.
Яшчэ адным важным пытаннем з'яўляецца пытанне астравоў дадзеных. Дадзеныя многіх прамысловых прадпрыемстваў распаўсюджваюцца на розных астравах прадпрыемства, асабліва ў буйных транснацыянальных кампаніях. Даволі складана здабыць гэтыя дадзеныя з усяго прадпрыемства.
Такім чынам, важным пытаннем для прамысловых прыкладанняў для вялікіх дадзеных з'яўляецца інтэграваныя прыкладанні.
