5. Previsió de vendes de productes i gestió de la demanda
Utilitzeu dades grans per analitzar els canvis i les combinacions de la demanda actuals.
Big Data és una bona eina d’anàlisi de vendes. Mitjançant la combinació multidimensional de dades històriques, podem veure la proporció i el canvi de la demanda regional, la popularitat del mercat de les categories de productes, les formes de combinació més comunes i el nivell de consumidors. Per tal d’ajustar l’estratègia i l’estratègia de distribució del producte.
En algunes anàlisis, podem trobar que la demanda de papereria a ciutats amb més col·legis i universitats al començament de la temporada escolar serà molt més alta, de manera que puguem augmentar la promoció de distribuïdors d’aquestes ciutats per atraure -les a ordenar més al començament de la temporada escolar i al mateix temps a l’inici de la temporada escolar. La planificació de la capacitat de producció es va iniciar fa un o dos mesos per satisfer la demanda de promoció.
En termes de desenvolupament de productes, les funcions del producte i el rendiment s’ajusten en funció del focus del grup de consum. Per exemple, fa uns anys, a tothom li agradava utilitzar telèfons musicals, però ara tothom té més intenció d’utilitzar telèfons mòbils per navegar per Internet, fer fotos i compartir, etc. La millora de la funció de la càmera dels telèfons mòbils és només una cosa. Tendència, els telèfons mòbils 4G també ocupen una quota de mercat més gran. Mitjançant l’anàlisi de grans dades d’alguns detalls del mercat, es poden trobar més oportunitats de vendes potencials.
6. Planificació i planificació de la producció
La indústria manufacturera s’enfronta a un model de producció multi-varietat i de petit lots. La recollida refinada, automàtica, oportuna i convenient de dades (MES/DCs) i la variabilitat han comportat un augment dramàtic de les dades. A més, es requereixen més de deu anys d’informatització dades històriques per als AP que responen ràpidament, és un repte enorme.
El sistema de control de Herao Tech (Seko Machinery) 's La línia de maquinària de canonades soldades industrials d’acer inoxidable intel·ligent pot fer un seguiment i registrar les dades de producció de cada canonada soldada, com ara la mida actual, la velocitat de soldadura, la temperatura de recobriment, etc. Sobre aquesta base, amb la introducció de la tecnologia d’internet de les coses, les dades grans poden donar -nos informació més detallada Restriccions i mitjançant algorismes d’optimització intel·ligent, desenvolupen la planificació i la planificació prèvia i supervisen la desviació entre el pla i el lloc real i ajusten dinàmicament la planificació i la programació.
Ajudeu -nos a evitar els defectes de 'Retrat ' i a imposar directament les característiques del grup a les persones (les dades del centre de treball es canvien directament a dades específiques com ara equips, personal, motlles, etc.). Mitjançant l’anàlisi de correlació de les dades i el seguiment, podem planificar el futur.
Tot i que les dades grans són lleugerament defectuoses, sempre que s’apliquin correctament, Big Data es convertirà en una arma potent per a nosaltres. En aquell moment, Ford va preguntar què era el client de Big Data? La resposta va ser 'un cavall més ràpid ' en lloc dels cotxes que ara són populars.
Per tant, en el món de les grans dades, la creativitat, la intuïció, l’esperit aventurer i l’ambició intel·lectual són especialment importants.
7. Gestió i anàlisi de la qualitat del producte
La indústria manufacturera tradicional s’enfronta a l’impacte de Big Data. En termes de recerca i desenvolupament de productes, disseny de processos, gestió de la qualitat, producció i operació, esperem amb ganes el naixement de mètodes innovadors per afrontar els reptes de les grans dades en el context industrial.
Per exemple, a la indústria dels semiconductors, els xips experimenten molts processos complexos com ara dopatge, acumulació, fotolitografia i tractament tèrmic durant el procés de producció. Cada pas ha de complir les característiques físiques extremadament exigents. Els equips altament automatitzats s’utilitzen per processar productes. Al mateix temps, també es van generar grans resultats de les proves simultàniament.
Aquesta quantitat massiva de dades és la càrrega de l’empresa o la mina d’or de l’empresa? Si aquest últim és el cas, com podem esbrinar ràpidament els motius principals de les fluctuacions del rendiment del producte de la 'Mina d'or '? Aquest és un problema tècnic que ha plagiat enginyers de semiconductors durant molts anys.
Després que les hòsties produïdes per una empresa tecnològica de semiconductors passin pel procés de prova, cada dia es genera un conjunt de dades que conté més de cent articles de prova i diversos milions de línies de registres de proves.
Segons els requisits bàsics de la gestió de la qualitat, una tasca indispensable és realitzar una anàlisi de la capacitat de procés per a més de cent articles de prova amb diferents especificacions tècniques.
Si seguim el model de treball tradicional, hem de calcular més de cent índexs de capacitat de procés pas a pas i avaluar cada característica de qualitat un per un.
Independentment de la gran i feixuga càrrega de treball aquí, fins i tot si algú pot solucionar el problema del càlcul, és difícil veure la correlació entre ells dels centenars d’índexs de capacitat de procés, i és encara més difícil determinar la qualitat global del producte. Hi ha una comprensió i un resum integrals del rendiment.
Tanmateix, si utilitzem la plataforma d’anàlisi de gestió de la qualitat de les dades, a més d’obtenir ràpidament un llarg informe d’anàlisi de capacitats de processos d’indicadors únics tradicionals, el que és més important, també podem obtenir moltes noves anàlisis del mateix conjunt de dades grans. resultat.
8. Prova de contaminació industrial i protecció ambiental
A partir d’Internet de les coses, es registren i controlen totes les dades del procés de producció i les dades grans són de gran valor per a la protecció del medi ambient.
Al lloc web del govern xinès, els llocs web de diversos ministeris i comissions, el lloc web oficial de Petrochina i Sinopec, el lloc web oficial d’organitzacions de protecció ambiental i algunes agències especials, cada cop més el benestar públic i les dades de protecció ambiental es poden preguntar, incloses les dades nacionals i les dades hidrològiques, les dades meteorològiques, la distribució de fàbriques i l’estat de compliment de la contaminació de la contaminació per a les dades i així.
Tot i això, aquestes dades estan massa disperses, massa professionals, la falta d’anàlisi i la falta de visualització i la gent normal no ho pot entendre. Si podeu entendre i parar atenció, Big Data es convertirà en un mitjà important per a la societat per controlar la protecció ambiental.
El llançament de Baidu del 'Mapa nacional de control de la contaminació ' és una bona manera. Combinat amb protecció ambiental oberta Big Data, Baidu Maps ha afegit una capa de detecció de contaminació. Qualsevol persona pot utilitzar -lo per veure el país i les províncies i ciutats de la seva pròpia regió, totes en protecció ambiental. La informació sobre la ubicació, el nom de l’organització, el tipus d’origen d’emissions i l’estat de compliment de la descàrrega de la contaminació anunciada per l’Agència de Protecció Ambiental (incloses diverses centrals tèrmiques, empreses industrials controlades per l’estat i plantes de tractament d’aigües residuals) sota la supervisió de la Mesa.
Podeu comprovar la font de contaminació més propera a vosaltres i apareixerà un recordatori, quins dels articles d’inspecció del punt de control supera la norma i quantes vegades supera la norma. Aquesta informació es pot utilitzar en plataformes de xarxes socials en temps real per informar als amics i recordar a tothom que presti atenció a les fonts de contaminació i a la seguretat i a la salut personal.
El potencial de valor de les aplicacions industrials de grans dades és enorme. Tot i això, encara hi ha molta feina per fer per realitzar aquests valors.
Una és la qüestió de la creació de la consciència de Big Data. En el passat, hi havia dades tan grans, però com que no hi havia consciència de Big Data i els mètodes d’anàlisi de dades eren insuficients, es van descartar o es van comprometre moltes dades en temps real i es va enterrar el valor potencial d’una gran quantitat de dades.
Un altre tema important és el tema de les illes de dades. Les dades de moltes empreses industrials es distribueixen en diverses illes de l’empresa, especialment en grans empreses multinacionals. És bastant difícil extreure aquestes dades de tota l’empresa.
Per tant, un problema important per a les aplicacions industrials de Big Data són les aplicacions integrades.
