. Prognoza prodaje proizvoda i upravljanje potražnjima
Koristite velike podatke za analizu trenutne promjene i kombinacije potražnje.
Veliki podaci su dobri alat za analizu prodaje. Kroz višedimenzionalnu kombinaciju povijesnih podataka možemo vidjeti udio i promjenu regionalne potražnje, na tržištu popularnost kategorija proizvoda, najčešći kombinirani oblici i nivo potrošača. Da bi se prilagodio strategiju i strategiju distribucije proizvoda.
U neku analizu možemo utvrditi da će potražnja za pribora za gradove sa više fakulteta u početku školske sezone biti mnogo veća, tako da možemo povećati promociju dilera u tim gradovima kako bi ih privukli da bi ih naredili više u početku školske sezone. Planiranje proizvodnog kapaciteta započelo je prije jednog ili dva mjeseca kako bi zadovoljio potražnju na promociji.
U pogledu razvoja proizvoda, funkcije i performanse proizvoda prilagođavaju se na temelju fokusa potrošačke grupe. Na primjer, prije nekoliko godina, svi su voljeli koristiti muzičke telefone, ali sada su svi skloniji korištenju mobilnih telefona za surfanje interneta, slikati i scrovati itd. Poboljšanje funkcije mobilnih telefona je samo jedna stvar. Trend, 4G mobilni telefoni takođe zauzimaju veći tržišni udio. Kroz velike analize podataka o određenim tržišnim detaljima može se naći više potencijalnih prodajnih mogućnosti.
6. Planiranje i zakazivanje proizvodnje
Industrija za preradu suočena je s višestrukim i malim serijarskim modelom proizvodnje. Rafinirano, automatsko, pravovremeno i praktično prikupljanje podataka (MES / DCS) i varijabilnost doveli su do dramatičnog povećanja podataka. Pored toga, potrebno je više od deset godina informatizacije povijesnih podataka za brzo reagiranje AP-a, to je veliki izazov.
Kontrolni sistem od Hangao Tech (Seko Machinery ) Inteligentna linija za izradu cijevi od nehrđajućeg čelika može pratiti i snimati proizvodne podatke svake zavarene cijevi, kao što su trenutne brzine, zavarivanje, s uvođenjem odstupanja itd. Razmotrite ograničenja kapaciteta, ograničenja materijala, ograničenja materijala i ograničenja alata i ograničenja alata i ograničenja kalupa i ograničenja kalupa i Inteligentni algoritmi za optimizaciju, razvijaju unaprijed planiranje i zakazivanje i nadgledaju odstupanje između plana i stvarnog na licu mjesta i dinamički prilagođavaju planiranje i zakazivanje.
Pomozite nam da izbjegnete nedostatke 'portret ' i direktno nametnuti grupne karakteristike na pojedincima (podaci o radnom centru direktno se mijenjaju u određene podatke poput opreme, osoblja, kalupa itd.). Kroz korelacijsku analizu podataka i nadgledanje ga možemo planirati za budućnost.
Iako su veliki podaci malo manjkavi, sve dok se pravilno primjenjuje, veliki podaci postat će snažno oružje za nas. Tada je Ford pitao šta su bile velike potrebe kupaca podataka? Odgovor je bio 'brži konj ' umjesto automobila koji su sada popularni.
Stoga su u svijetu velikih podataka kreativnosti, intuicije, avanturističkog duha i intelektualne ambicije posebno važni.
7. Upravljanje i analiza kvaliteta proizvoda
Tradicionalna prerađivačka industrija suočena je sa utjecajem velikih podataka. U pogledu istraživanja i razvoja proizvoda, dizajn procesa, upravljanje kvalitetom, proizvodnju i rad, željno se radujemo rođenju inovativnih metoda za ispunjavanje izazova velikih podataka u industrijskom kontekstu.
Na primjer, u industriji poluvodiča, čipovi se prolazi mnogo složenih procesa kao što su doping, izgradnja, fotolitografija i toplotni tretman tokom proizvodnog procesa. Svaki korak mora ispuniti izuzetno zahtjevne fizičke karakteristike. Za obradu proizvoda koristi se visoko automatizirana oprema. Istovremeno su i ogromni rezultati ispitivanja generirani i istovremeno.
Da li je ta masivna količina podataka teret preduzeća ili zlatni rudnik preduzeća? Ako je potonji slučaj, kako onda možemo brzo saznati ključne razloge fluktuacije prinosa proizvoda iz 'rudnika zlata '? To je tehnički problem koji je već dugi niz godina zalupio inženjere poluvodiča.
Nakon što su vafli proizveli poluvodički tehnološka kompanija prolazi kroz postupak testiranja, skup podataka koji sadrži više od stotinu testnih predmeta i nekoliko miliona linija testnih rekorda generira se svakog dana.
Prema osnovnim zahtjevima upravljanja kvalitetom, neophodan zadatak je provesti analizu sposobnosti procesa za više od stotinu testnih predmeta s različitim tehničkim specifikacijama.
Ako slijedimo tradicionalni model rada, moramo izračunati više od stotinu indeksa mogućnosti procesa korak po korak i procijeniti svaku kvalitetu karakteristiku jedan po jedan.
Bez obzira na ogromno i nezgrapno radno opterećenje, čak i ako neko može riješiti problem izračuna, teško je vidjeti korelaciju između njih iz stotina indeksa procesa i još je teže odrediti ukupni kvalitet proizvoda. Postoji sveobuhvatno razumijevanje i sažetak performansi.
Međutim, ako koristimo platformu za analizu kvaliteta kvalitete podataka, osim što brzo dobivamo dugu tradicionalnu izvještaj o analizi negiranog indikatora, što je još važnije, možemo dobiti i mnoge nove analize iz istog velikog skupa podataka. rezultat.
8. Industrijski zagađenje i testiranje zaštite okoliša
Na osnovu interneta stvari, svi podaci u proizvodnom procesu evidentiraju i nadgledaju, a veliki podaci su od velike vrijednosti za zaštitu okoliša.
Na web stranici kineske vlade, web stranice različitih ministarstava i komisija, službena web stranica organizacija za zaštitu okoliša, i neke posebne agencije i podaci o zaštiti okoliša, meteorološkim podacima, tvornički raspodjeli i zagađenje status saglasnosti čekaju podatke i tako dalje.
Međutim, ovi su podaci previše raštrkani, previše profesionalni, nedostatak analize i nedostatak vizualizacije, a obični ljudi to ne mogu razumjeti. Ako možete shvatiti i obratiti pažnju, veliki podaci postat će važan način za društvo za praćenje zaštite okoliša.
Baidu je pokretanje 'Nacionalnog mapa praćenja zagađenja ' dobar je način. U kombinaciji sa otvorenim zaštitom okoliša velikim podacima, baidu mape dodali su sloj za otkrivanje zagađenja. Svatko ga može koristiti za pregled zemlje i pokrajine i gradove u svojoj regiji, sve u zaštiti okoliša. Informacije o lokaciji, naziv organizacije, vrstu izvora emisije i najnovijeg statusa usklađenosti za zagađenje koje je najavio agencija za zaštitu okoliša (uključujući različite termoelektrane, industrijska preduzeća za državnu kontroluju i biljke za pročišćavanje kanalizacije) pod nadzorom Biroa.
Možete provjeriti izvor zagađenja koji vam je najbliži, a pojavit će se podsjetnik, koji od inspekcijskih stavki na točku za nadzor premašuje standard i koliko puta premaši standard. Te se informacije mogu koristiti na platformi za društvene medije u stvarnom vremenu da obavijeste prijatelje i podsjećaju da svi obratite pažnju na izvore zagađenja i ličnu sigurnost i zdravlje i zdravlje.
Potencijal vrijednosti industrijskih velikih podataka je ogroman. Međutim, još uvijek postoji puno posla za ostvarivanje ovih vrijednosti.
Jedno je pitanje uspostavljanja velike svijesti podataka. U prošlosti su postojali tako veliki podaci, ali zato što nije bilo svijesti o velikim podacima, a metode analize podataka nisu bile nedovoljne, puno podataka u stvarnom vremenu odbačeno je ili police, a sahranjena je potencijalna vrijednost velike količine podataka.
Drugo važno pitanje je pitanje podataka o otocima. Podaci mnogih industrijskih preduzeća distribuiraju se na raznim otocima u preduzeću, posebno u velikim multinacionalnim kompanijama. Prilično je teško izvući ove podatke iz cijelog preduzeća.
Stoga je važno pitanje za industrijske velike aplikacije za podatke integrirane aplikacije.
