5. Прогноза за продажбите на продукти и управление на търсенето
Използвайте големи данни, за да анализирате текущите промени в търсенето и комбинациите.
Големите данни са добър инструмент за анализ на продажбите. Чрез многоизмерната комбинация от исторически данни можем да видим съотношението и промяната на регионалното търсене, популярността на пазара на продуктовите категории, най-често срещаните комбинирани форми и нивото на потребителите. За да се коригира продуктовата стратегия и стратегията за разпространение.
В някои анализи можем да открием, че търсенето на канцеларски материали в градове с повече колежи и университети в началото на училищния сезон ще бъде много по -високо, така че да можем да увеличим популяризирането на дилъри в тези градове, за да ги привлечем да поръчаме повече в началото на училищния сезон и в същото време в началото на училищния сезон. Планирането на производствения капацитет е започнало преди един или два месеца, за да отговори на търсенето на промоция.
По отношение на разработването на продукти, функциите на продукта и производителността се коригират въз основа на фокуса на потребителската група. Например, преди няколко години всички обичаха да използват музикални телефони, но сега всички са по -склонни да използват мобилни телефони, за да сърфират в интернет, да правят снимки и да споделят и т.н. Подобряването на функцията на камерата на мобилните телефони е само едно нещо. Тенденция, 4G мобилни телефони също заемат по -голям пазарен дял. Чрез анализ на големи данни на някои детайли на пазара могат да се намерят повече потенциални възможности за продажби.
6. Планиране и планиране на производството
Производствената индустрия е изправена пред модел на многостепенно и малки партиди. Рафинираното, автоматично, навременното и удобно събиране на данни (MES/DC) и променливостта доведоха до драстично увеличение на данните. В допълнение, повече от десет години исторически данни за информатизацията са необходими за бързо реагиращите AP, това е огромно предизвикателство.
Системата за управление на Hangao Tech (Seko Machinery ) Интелигентна индустриална линия за изработка на тръби от неръждаема стомана може да проследява и записва производствените данни на всяка заварена тръба, като размер на тока, скорост на заваряване, температура на отгряване и др. Алгоритми, разработване на предварително планиране и планиране и наблюдавайте отклонението между плана и действителния на място и динамично коригирайте планирането и планирането.
Помогнете ни да избегнем дефектите на 'портрет ' и директно налагате характеристики на групата на хората (данните на работния център се променят директно на специфични данни като оборудване, персонал, плесени и т.н.). Чрез корелационния анализ на данните и мониторинга му можем да планираме бъдещето.
Въпреки че големите данни са леко недостатъчни, стига да се прилагат правилно, големите данни ще се превърнат в мощно оръжие за нас. Тогава Ford попита какви са големи данни на клиентите? Отговорът беше 'по -бърз кон ' вместо колите, които сега са популярни.
Следователно, в света на големите данни, креативността, интуицията, приключенският дух и интелектуалната амбиция са особено важни.
7. Управление и анализ на качеството на продукта
Традиционната производствена индустрия е изправена пред въздействието на големите данни. По отношение на изследванията и разработването на продукти, проектирането на процеси, управлението на качеството, производството и експлоатацията с нетърпение очакваме раждането на иновативни методи, за да отговорим на предизвикателствата на големите данни в индустриалния контекст.
Например, в полупроводниковата индустрия, чиповете претърпяват много сложни процеси като допинг, натрупване, фотолитография и топлинна обработка по време на производствения процес. Всяка стъпка трябва да отговаря на изключително взискателни физически характеристики. Силно автоматизираното оборудване се използва за обработка на продукти. В същото време бяха генерирани и огромни резултати от теста едновременно.
Това огромно количество данни е тежестта на предприятието или златната мина на предприятието? Ако последният е такъв, тогава как бързо можем да разберем ключовите причини за колебанията на продукта от 'златната мина '? Това е технически проблем, който е поразил инженерите по полупроводници в продължение на много години.
След като WAFS, произведени от компания за полупроводникови технологии, преминават през процеса на тестване, всеки ден се генерират набор от данни, съдържащ повече от сто тестови елемента и няколко милиона линии тестови записи.
Според основните изисквания на управлението на качеството, незаменима задача е да се извърши анализ на способността на процеса за повече от сто тестови елемента с различни технически спецификации.
Ако следваме традиционния работен модел, трябва да изчислим повече от сто индекси на способността на процеса стъпка по стъпка и да оценим всяка характеристика на качеството един по един.
Независимо от огромното и тромаво натоварване тук, дори ако някой може да реши проблема с изчисляването, е трудно да се види корелацията между тях от стотиците индекси на процеса и е още по -трудно да се определи общото качество на продукта. Съществува цялостно разбиране и обобщение на представянето.
Ако обаче използваме платформата за анализ на качеството на качеството на данните, в допълнение към бързото получаване на дълъг традиционен доклад за анализ на способностите на процеса на един индикатор, по -важното е, че можем да получим и много нови анализи от един и същ набор от големи данни. резултат.
8. Промишлено замърсяване и тестване за опазване на околната среда
Въз основа на Интернет на нещата, всички данни в производствения процес се записват и наблюдават, а големите данни са от голяма полза за опазването на околната среда.
На уебсайта на китайското правителство уебсайтовете на различни министерства и комисионни, официалния уебсайт на Petrochina и Sinopec, официалния уебсайт на организациите за опазване на околната среда и някои специални агенции, могат да бъдат проучени повече данни за обществено отношение и опазване на околната среда, включително национални въздушни и хидрологични данни, метеорологични данни, фабрично разпространение и замърсяване на състоянието на замърсяване изчакайте данните и така.
Тези данни обаче са твърде разпръснати, твърде професионални, липса на анализ и липса на визуализация и обикновените хора не могат да го разберат. Ако можете да разберете и обърнете внимание, големите данни ще се превърнат в важно средство за обществото да наблюдава опазването на околната среда.
Стартирането на Baidu на 'Националната карта за наблюдение на замърсяването ' е добър начин. В комбинация с открити големи данни за опазване на околната среда, Baidu Maps добави слой за откриване на замърсяване. Всеки може да го използва за разглеждане на страната и провинциите и градовете в собствения си регион, всички в опазването на околната среда. Информацията за местоположението, наименованието на организацията, тип източник на емисии и най-новото състояние на съответствие на замърсяването, обявено от Агенцията за опазване на околната среда (включително различни термични електроцентрали, контролирани от държавата индустриални предприятия и пречиствателни станции за канализация) под надзора на Бюрото.
Можете да проверите най -близкия до вас източник на замърсяване и ще се появи напомняне, кой от елементите за проверка в точка за наблюдение надвишава стандарта и колко пъти надвишава стандарта. Тази информация може да се използва в платформите за социални медии в реално време, за да информира приятелите и да напомня на всички да обърнат внимание на източниците на замърсяване и личната безопасност и здраве.
Стойният потенциал на индустриалните приложения за големи данни е огромен. Въпреки това, все още има много работа, за да се осъществи тези ценности.
Единият е въпросът за създаването на информираност за големи данни. В миналото имаше толкова големи данни, но тъй като нямаше осведоменост за големите данни и методите за анализ на данни бяха недостатъчни, много данни в реално време бяха изхвърлени или отложени и потенциалната стойност на голямо количество данни беше погребана.
Друг важен въпрос е въпросът за островите данни. Данните на много индустриални предприятия се разпределят на различни острови в предприятието, особено в големи многонационални компании. Доста е трудно да се извлекат тези данни от цялото предприятие.
Следователно важен проблем за индустриалните приложения за големи данни са интегрираните приложения.
