5. Rhagolwg Gwerthu Cynnyrch a Rheoli Galw
Defnyddiwch ddata mawr i ddadansoddi newidiadau a chyfuniadau o'r galw cyfredol.
Mae data mawr yn offeryn dadansoddi gwerthiant da. Trwy'r cyfuniad aml-ddimensiwn o ddata hanesyddol, gallwn weld cyfran a newid y galw rhanbarthol, poblogrwydd marchnad categorïau cynnyrch, y ffurfiau cyfuniad mwyaf cyffredin, a lefel y defnyddwyr. Er mwyn addasu'r strategaeth cynnyrch a'r strategaeth ddosbarthu.
Mewn rhywfaint o ddadansoddiad, gallwn ddarganfod y bydd y galw am ddeunydd ysgrifennu mewn dinasoedd â mwy o golegau a phrifysgolion ar ddechrau tymor yr ysgol yn llawer uwch, fel y gallwn gynyddu hyrwyddiad delwyr yn y dinasoedd hyn i'w denu i archebu mwy ar ddechrau'r tymor ysgol, ac ar yr un pryd ar ddechrau'r tymor ysgol. Dechreuwyd y cynllunio gallu cynhyrchu fis neu ddau fis yn ôl i ateb y galw am hyrwyddiad.
O ran datblygu cynnyrch, mae swyddogaethau cynnyrch a pherfformiad yn cael eu haddasu yn seiliedig ar ganolbwynt y grŵp defnyddwyr. Er enghraifft, ychydig flynyddoedd yn ôl, roedd pawb yn hoffi defnyddio ffonau cerddoriaeth, ond nawr mae pawb yn fwy tueddol o ddefnyddio ffonau symudol i syrffio'r rhyngrwyd, tynnu lluniau a rhannu, ac ati. Dim ond un peth yw gwella swyddogaeth camera ffonau symudol. Mae tuedd, ffonau symudol 4G hefyd yn meddiannu cyfran fwy o'r farchnad. Trwy ddadansoddi data mawr o rai manylion y farchnad, gellir dod o hyd i fwy o gyfleoedd gwerthu posib.
6. Cynllunio ac Amserlennu Cynhyrchu
Mae'r diwydiant gweithgynhyrchu yn wynebu model cynhyrchu aml-amrywiaeth a swp bach. Mae'r casgliad mireinio, awtomatig, amserol a chyfleus o ddata (MES/DCS) a'r amrywioldeb wedi arwain at gynnydd dramatig mewn data. Yn ogystal, mae angen mwy na deng mlynedd o ddata hanesyddol gwybodus ar gyfer yr APau sy'n ymateb yn gyflym, mae'n her enfawr.
System reoli Tech Hangao (Peiriannau Seko ) Gall llinell peiriannau gwneud pibellau wedi'u weldio mewn weldio dur gwrthstaen deallus olrhain a chofnodi data cynhyrchu pob pibell wedi'i weldio, megis maint cyfredol, cyflymder weldio, tymheredd anelio, ac ati. Ar y sail hon, gyda chyflwyniad technoleg Rhyngrwyd Pethau, gall data mawr roi gwybodaeth ddata fanylach inni, darganfod y tebygolrwydd o wyro rhwng cyfansoddion hanesyddol, cyhuddiadau, cyhuddiadau, cyhuddiadau, cosbau hanesyddol, yn ystyried, Mae cyfyngiadau offer a llwydni, a thrwy algorithmau optimeiddio deallus, yn datblygu cyn-gynllunio ac amserlennu, ac yn monitro'r gwyriad rhwng y cynllun a'r gwirioneddol ar y safle, ac addasu'r cynllunio a'r amserlennu yn ddeinamig.
Helpwch ni i osgoi diffygion 'portread ' a gosod nodweddion grŵp yn uniongyrchol ar unigolion (mae data canolfannau gwaith yn cael ei newid yn uniongyrchol i ddata penodol fel offer, personél, mowldiau, ac ati). Trwy'r dadansoddiad cydberthynas o ddata a'i fonitro, gallwn gynllunio ar gyfer y dyfodol.
Er bod data mawr ychydig yn ddiffygiol, cyhyd â'i fod yn cael ei gymhwyso'n iawn, bydd data mawr yn dod yn arf pwerus i ni. Yn ôl wedyn, gofynnodd Ford beth oedd anghenion cwsmeriaid y Data Mawr? Yr ateb oedd 'ceffyl cyflymach ' yn lle'r ceir sydd bellach yn boblogaidd.
Felly, ym myd data mawr, mae creadigrwydd, greddf, ysbryd anturus ac uchelgais ddeallusol yn arbennig o bwysig.
7. Rheoli a Dadansoddi Ansawdd Cynnyrch
Mae'r diwydiant gweithgynhyrchu traddodiadol yn wynebu effaith data mawr. O ran ymchwil a datblygu cynnyrch, dylunio prosesau, rheoli ansawdd, cynhyrchu a gweithredu, rydym yn edrych ymlaen yn eiddgar at eni dulliau arloesol i gwrdd â heriau data mawr yn y cyd -destun diwydiannol.
Er enghraifft, yn y diwydiant lled-ddargludyddion, mae sglodion yn cael llawer o brosesau cymhleth fel dopio, cronni, ffotolithograffeg, a thriniaeth wres yn ystod y broses gynhyrchu. Rhaid i bob cam fodloni nodweddion corfforol hynod heriol. Defnyddir offer awtomataidd iawn i brosesu cynhyrchion. Ar yr un pryd, cynhyrchwyd canlyniadau profion enfawr ar yr un pryd hefyd.
A yw'r swm enfawr hwn o ddata yn faich y fenter neu fwynglawdd aur y fenter? Os yw'r olaf yn wir, yna sut allwn ni ddarganfod yn gyflym y rhesymau allweddol dros amrywiadau cynnyrch cynnyrch o'r 'Gold Mine '? Mae hon yn broblem dechnegol sydd wedi plagio peirianwyr lled -ddargludyddion ers blynyddoedd lawer.
Ar ôl i'r wafferi a gynhyrchir gan gwmni technoleg lled -ddargludyddion fynd trwy'r broses brofi, cynhyrchir set ddata sy'n cynnwys mwy na chant o eitemau prawf a sawl miliwn o linellau o gofnodion prawf bob dydd.
Yn ôl gofynion sylfaenol rheoli ansawdd, tasg anhepgor yw cynnal dadansoddiad gallu proses ar gyfer mwy na chant o eitemau prawf gyda gwahanol fanylebau technegol.
Os dilynwn y model gwaith traddodiadol, mae angen i ni gyfrifo mwy na chant o fynegeion gallu proses gam wrth gam, a gwerthuso pob nodwedd ansawdd fesul un.
Waeth bynnag y llwyth gwaith enfawr a beichus yma, hyd yn oed os gall rhywun ddatrys problem cyfrifo, mae'n anodd gweld y gydberthynas rhyngddynt o'r cannoedd o fynegeion gallu proses, ac mae'n anoddach fyth pennu ansawdd cyffredinol y cynnyrch. Mae dealltwriaeth gynhwysfawr a chrynodeb o berfformiad.
Fodd bynnag, os ydym yn defnyddio'r platfform Dadansoddi Rheoli Ansawdd Data Mawr, yn ogystal â chael adroddiad Dadansoddi Gallu Proses Dangosydd Sengl traddodiadol hir yn gyflym, yn bwysicach fyth, gallwn hefyd gael llawer o ddadansoddiadau newydd o'r un set ddata fawr. canlyniad.
8. Llygredd Diwydiannol a Phrofi Diogelu'r Amgylchedd
Yn seiliedig ar Rhyngrwyd Pethau, mae'r holl ddata yn y broses gynhyrchu yn cael ei gofnodi a'i fonitro, ac mae data mawr o werth mawr i ddiogelu'r amgylchedd.
Ar wefan Llywodraeth China, gellir ymchwilio i wefannau amrywiol weinidogaethau a chomisiynau, gwefan swyddogol Petrochina a Sinopec, gwefan swyddogol sefydliadau diogelu'r amgylchedd, a rhai asiantaethau arbennig, mwy a mwy o ddata lles cyhoeddus a diogelu'r amgylchedd, gan gynnwys data aer a hydrolegol cenedlaethol, data meteorolegol, wynebu ffatri a llygredd yn gollwng a llygredd yn cael ei amodedd ac yn llygredd llygredig.
Fodd bynnag, mae'r data hyn yn rhy wasgaredig, yn rhy broffesiynol, diffyg dadansoddiad, a diffyg delweddu, ac ni all pobl gyffredin ei ddeall. Os gallwch chi ddeall a rhoi sylw, bydd data mawr yn dod yn fodd pwysig i gymdeithas fonitro diogelu'r amgylchedd.
Mae lansiad Baidu o'r 'Map Monitro Llygredd Cenedlaethol ' yn ffordd dda. Ynghyd â data mawr Diogelu'r Amgylchedd Agored, mae Baidu Maps wedi ychwanegu haen canfod llygredd. Gall unrhyw un ei defnyddio i weld y wlad a'r taleithiau a'r dinasoedd yn eu rhanbarth eu hunain, i gyd ym maes diogelu'r amgylchedd. Y wybodaeth am leoliad, enw'r sefydliad, y math o ffynhonnell allyriadau, a'r statws cydymffurfio rhyddhau llygredd diweddaraf a gyhoeddwyd gan Asiantaeth Diogelu'r Amgylchedd (gan gynnwys nifer o weithfeydd pŵer thermol, mentrau diwydiannol a reolir gan y wladwriaeth, a gweithfeydd trin carthion) o dan oruchwyliaeth y Swyddfa.
Gallwch wirio'r ffynhonnell llygredd agosaf atoch chi, a bydd nodyn atgoffa yn ymddangos, pa un o'r eitemau arolygu ar y pwynt monitro sy'n fwy na'r safon, a sawl gwaith y mae'n fwy na'r safon. Gellir defnyddio'r wybodaeth hon ar lwyfannau cyfryngau cymdeithasol amser real i hysbysu ffrindiau ac atgoffa pawb i roi sylw i ffynonellau llygredd a diogelwch ac iechyd personol.
Mae potensial gwerth cymwysiadau data mawr diwydiannol yn enfawr. Fodd bynnag, mae llawer o waith i'w wneud o hyd i wireddu'r gwerthoedd hyn.
Un yw mater sefydlu ymwybyddiaeth ddata fawr. Yn y gorffennol, roedd data mor fawr, ond oherwydd nad oedd ymwybyddiaeth o ddata mawr, a bod y dulliau dadansoddi data yn ddigonol, cafodd llawer o ddata amser real ei daflu neu ei silffio, a chladdwyd gwerth posibl llawer iawn o ddata.
Mater pwysig arall yw mater ynysoedd data. Mae data llawer o fentrau diwydiannol yn cael eu dosbarthu mewn amrywiol ynysoedd yn y fenter, yn enwedig mewn cwmnïau rhyngwladol mawr. Mae'n eithaf anodd tynnu'r data hyn o'r fenter gyfan.
Felly, mater pwysig ar gyfer cymwysiadau data mawr diwydiannol yw cymwysiadau integredig.
