5. Prognóza prodeje produktů a řízení poptávky
K analýze aktuálních změn a kombinací poptávky použijte velká data.
Velká data jsou dobrým nástrojem pro analýzu prodeje. Prostřednictvím vícerozměrné kombinace historických údajů můžeme vidět podíl a změnu regionální poptávky, tržní popularitu kategorií produktů, nejběžnější kombinované formy a úroveň spotřebitelů. Za účelem úpravy strategie a distribuce produktu.
V nějaké analýze můžeme zjistit, že poptávka po papírenském zařízení ve městech s více vysokými školami a univerzitami na začátku školní sezóny bude mnohem vyšší, takže můžeme zvýšit podporu prodejců v těchto městech, abychom je přilákali, aby si objednali více na začátku školní sezóny a zároveň na začátku školní sezóny. Plánování výrobní kapacity bylo zahájeno před jednou nebo dvěma měsíci, aby se vyhovělo poptávce po propagaci.
Pokud jde o vývoj produktu, funkce produktu a výkonnost jsou upravovány na základě zaměření spotřebitelské skupiny. Například před několika lety se všichni rádi používali hudební telefony, ale nyní je každý nakloněn používání mobilních telefonů k surfování po internetu, fotografování a sdílení atd. Zlepšení funkce kamery mobilních telefonů je jen jedna věc. Trend, 4G mobilní telefony také zabírají větší podíl na trhu. Prostřednictvím analýzy velkých dat některých podrobností trhu lze nalézt více potenciálních prodejních příležitostí.
6. Plánování a plánování výroby
Výrobní průmysl čelí víceúrovňovému a malému produkčnímu modelu. Rafinovaný, automatický, včasný a pohodlný sběr dat (MES/DCS) a variabilita vedly k dramatickému nárůstu dat. Kromě toho je pro rychle reagující APS zapotřebí více než deset let historických údajů o informatizaci, je to obrovská výzva.
Kontrolní systém Hangao Tech (Seko Machinery ) intelligent stainless steel industrial welded pipe making machinery line can track and record the production data of each welded pipe, such as current size, welding speed, annealing temperature, etc. On this basis, with the introduction of Internet of Things technology, big data can give us more detailed data information, discover the probability of deviation between historical predictions and actual, consider capacity constraints, personnel skill constraints, material availability constraints, tooling and mold constraints, and through intelligent Algoritmy optimalizace, vyvíjejí předběžné plánování a plánování a sledujte odchylku mezi plánem a skutečným na místě a dynamicky upravují plánování a plánování.
Pomozte nám vyhnout se vadám 'portrét ' a přímo ukládat skupinové vlastnosti jednotlivcům (údaje o pracovním centru se přímo mění na konkrétní data, jako jsou zařízení, personál, formy atd.). Prostřednictvím korelační analýzy dat a jejich monitorováním můžeme naplánovat budoucnost.
Přestože jsou velká data mírně vadná, pokud jsou správně použita, velká data se pro nás stanou silnou zbraní. Tehdy se Ford zeptal, co potřebují zákazník Big Data? Odpověď byla „rychlejší kůň “ místo vozů, které jsou nyní populární.
Proto jsou ve světě velkých údajů obzvláště důležité kreativita, intuice, dobrodružný duch a intelektuální ambice.
7. Správa a analýza kvality produktu
Tradiční výrobní průmysl čelí dopadu velkých dat. Pokud jde o výzkum a vývoj produktů, návrh procesů, řízení kvality, výrobu a provoz, dychtivě se těšíme na narození inovativních metod, jak splňovat výzvy velkých dat v průmyslovém kontextu.
Například v polovodičovém průmyslu se čipy během výrobního procesu podrobují mnoha složitým procesům, jako je doping, nahromadění, fotolitografie a tepelné zpracování. Každý krok musí splňovat velmi náročné fyzikální vlastnosti. Vysoce automatizované zařízení se používá ke zpracování produktů. Současně byly také generovány obrovské výsledky testů současně.
Je to obrovské množství dat zátěží podniku nebo zlatého dolu podniku? Pokud tomu tak je, jak můžeme rychle zjistit klíčové důvody pro výkyvy produktu z 'Gold Mine '? Jedná se o technický problém, který po mnoho let trápí polovodičové inženýry.
Poté, co oplatky vytvořené polovodičovou technologickou společností procházejí testovacím procesem, je každý den generován soubor dat obsahující více než sto testovacích položek a několik milionů řádků testovacích záznamů.
Podle základních požadavků řízení kvality je nezbytnou úkolem provádět analýzu procesních schopností pro více než sto testovacích položek s různými technickými specifikacemi.
Pokud budeme sledovat tradiční pracovní model, musíme vypočítat více než sto indexů procesních schopností krok za krokem a vyhodnotit každou charakteristiku kvality po druhém.
Bez ohledu na obrovské a těžkopádné pracovní zátěž zde, i když někdo může vyřešit problém výpočtu, je obtížné vidět korelaci mezi nimi ze stovek indexů procesních schopností a je ještě obtížnější určit celkovou kvalitu produktu. Existuje komplexní porozumění a shrnutí výkonu.
Pokud však použijeme platformu pro správu kvality velkých dat, kromě rychlého získání dlouhé tradiční zprávy o analýze procesu jednotlivých indikátorů, co je důležitější, můžeme také získat mnoho nových analýz ze stejného souboru velkých dat. výsledek.
8. Testování průmyslového znečištění a ochrany životního prostředí
Na základě internetu věcí jsou zaznamenána a monitorována všechna data ve výrobním procesu a velká data mají velkou hodnotu pro ochranu životního prostředí.
Na webových stránkách čínské vlády jsou webové stránky různých ministerstev a provizí, oficiální webová stránka Petrochina a Sinopeku, oficiální webové stránky organizací na ochranu životního prostředí a některých zvláštních agentur, stále více a více údajů o ochraně životního prostředí a takto, a tak.
Tato data jsou však příliš rozptýlená, příliš profesionální, nedostatečná analýza a nedostatek vizualizace a obyčejní lidé tomu nerozumí. Pokud dokážete pochopit a věnovat pozornost, velká data se stanou pro společnost pro sledování ochrany životního prostředí.
Baiduovo spuštění „Národní monitorovací mapa znečištění “ je dobrý způsob. V kombinaci s otevřenou ochranou životního prostředí Big Data Baidu Maps přidala vrstvu detekce znečištění. Kdokoli jej může použít k prohlížení země a provincií a měst ve svém vlastním regionu, vše v ochraně životního prostředí. Informace o poloze, název organizace, typ zdroje emisí a nejnovější status dodržování předpisů znečištění oznámený Agenturou pro ochranu životního prostředí (včetně různých tepelných elektráren, průmyslových podniků kontrolovaných státem a čistírny odpadních vod) pod dohledem předsednictva.
Můžete zkontrolovat zdroj znečištění nejblíže k vám a objeví se připomenutí, která z inspekčních položek v monitorovacím bodě překračuje standard a kolikrát překročí standard. Tyto informace lze použít na platformách sociálních médií v reálném čase k informování přátel a připomenutí všem, aby věnovali pozornost zdrojům znečištění a osobní bezpečnosti a zdraví.
Hodnotový potenciál průmyslových aplikací velkých dat je obrovský. Pro realizaci těchto hodnot je však ještě mnoho práce.
Jedním z nich je otázka zřízení povědomí o velkých datech. V minulosti existovala taková velká data, ale protože nebylo povědomí o velkých datech a metody analýzy dat nebyly dostatečné, bylo mnoho údajů v reálném čase vyřazeno nebo odloženo a byla pohřbena potenciální hodnota velkého množství dat.
Dalším důležitým problémem je otázka datových ostrovů. Data mnoha průmyslových podniků jsou distribuována na různých ostrovech v podniku, zejména ve velkých nadnárodních společnostech. Je docela obtížné tyto údaje extrahovat z celého podniku.
Proto je důležitým problémem pro průmyslové aplikace velkých dat integrované aplikace.
