5. Produktumsatzprognose und Nachfragemanagement
Verwenden Sie Big Data, um aktuelle Nachfrageänderungen und -kombinationen zu analysieren.
Big Data ist ein gutes Verkaufsanalyse -Tool. Durch die mehrdimensionale Kombination historischer Daten können wir den Anteil und die Veränderung der regionalen Nachfrage, die Marktpopularität von Produktkategorien, die häufigsten Kombinationsformen und das Niveau der Verbraucher erkennen. Um die Produktstrategie und Vertriebsstrategie anzupassen.
In einigen Analysen können wir feststellen, dass die Nachfrage nach Schreibwaren in Städten mit mehr Hochschulen und Universitäten zu Beginn der Schulsaison viel höher sein wird, damit wir die Förderung von Händlern in diesen Städten erhöhen können, um sie zu Beginn der Schulsaison und gleichzeitig zu Beginn der Schulsaison mehr zu bestellen. Die Produktionskapazitätsplanung wurde vor ein oder zwei Monaten gestartet, um die Werbenachfrage zu befriedigen.
In Bezug auf die Produktentwicklung werden Produktfunktionen und Leistung basierend auf dem Fokus der Verbrauchergruppe angepasst. Zum Beispiel benutzte alle vor ein paar Jahren gerne Musiktelefone, aber jetzt neigt jeder eher dazu, Mobiltelefone zu verwenden, um das Internet zu surfen, Bilder und teilen usw. Die Verbesserung der Kamerafunktion von Mobiltelefonen ist nur eine Sache. Trend, 4G -Mobiltelefone belegen ebenfalls einen größeren Marktanteil. Durch die Big -Data -Analyse einiger Marktdetails finden Sie mehr potenzielle Verkaufschancen.
6. Produktionsplanung und -planung
Die Fertigungsindustrie ist mit einem Mehrvaloritäts- und Klein-Batch-Produktionsmodell konfrontiert. Die raffinierte, automatische, zeitnahe und bequeme Sammlung von Daten (MES/DCs) und die Variabilität haben zu einer dramatischen Erhöhung der Daten geführt. Darüber hinaus sind mehr als zehn Jahre Informatisierung historischer Daten für die schnell ansprechenden APs erforderlich, es ist eine große Herausforderung.
Das Steuerungssystem von Hangao Tech (Seko Machinery) 's 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 Optimierungsalgorithmen, Entwickeln Sie Vorplanung und Planung und überwachen Sie die Abweichung zwischen dem Plan und der tatsächlichen vor Ort und passen Sie die Planung und Planung dynamisch an.
Helfen Sie uns, die Defekte des 'Porträts' zu vermeiden und direkt Gruppenmerkmale für Einzelpersonen aufzuerlegen (Arbeitszentrumdaten werden direkt in spezifische Daten wie Geräte, Personal, Formen usw. geändert). Durch die Korrelationsanalyse von Daten und die Überwachung können wir für die Zukunft planen.
Obwohl Big Data leicht fehlerhaft ist, werden Big Data eine leistungsstarke Waffe für uns. Damals fragte Ford, was der Big Data -Kunden benötigt. Die Antwort war 'ein schnelleres Pferd' anstelle der Autos, die jetzt beliebt sind.
Daher sind in der Welt der Big Data Kreativität, Intuition, abenteuerlicher Geist und intellektueller Ambitionen besonders wichtig.
7. Produktqualitätsmanagement und -analyse
Die traditionelle Fertigungsindustrie steht vor den Auswirkungen von Big Data. In Bezug auf die Produktforschung und -entwicklung, das Prozessdesign, das Qualitätsmanagement, die Produktion und den Betrieb freuen wir uns sehr auf die Geburt innovativer Methoden, um die Herausforderungen von Big Data im industriellen Kontext zu bewältigen.
In der Halbleiterindustrie werden beispielsweise Chips während des Produktionsprozesses viele komplexe Prozesse wie Doping, Aufbau, Photolithographie und Wärmebehandlung durchlaufen. Jeder Schritt muss äußerst anspruchsvolle physikalische Eigenschaften erfüllen. Hoch automatisierte Geräte werden zur Verarbeitung von Produkten verwendet. Gleichzeitig wurden gleichzeitig große Testergebnisse generiert.
Ist diese massive Datenmenge die Last des Unternehmens oder der Goldmine des Unternehmens? Wenn letzteres der Fall ist, wie können wir dann schnell die wichtigsten Gründe für Produktrenditeschwankungen aus der 'Goldmine' herausfinden? Dies ist ein technisches Problem, das seit vielen Jahren Halbleiteringenieure geplagt hat.
Nachdem die Wafers, die von einem Semiconductor -Technologieunternehmen erstellt wurden, den Testprozess durchlaufen, wird täglich ein Datensatz mit mehr als einhundert Testelementen und mehreren Millionen Testdatensätzen generiert.
Nach den grundlegenden Anforderungen des Qualitätsmanagements besteht eine unverzichtbare Aufgabe darin, eine Prozessfunktionsanalyse für mehr als einhundert Testelemente mit unterschiedlichen technischen Spezifikationen durchzuführen.
Wenn wir dem traditionellen Arbeitsmodell folgen, müssen wir Schritt für Schritt mehr als einhundert Prozess -Capability -Indizes berechnen und jedes Qualitätsmerkmal nacheinander bewerten.
Unabhängig von der riesigen und umständlichen Arbeitsbelastung hier ist es schwierig, die Korrelation zwischen ihnen aus den Hunderten von Prozess -Fähigkeitsindexen zu erkennen, und es ist noch schwieriger, die Gesamtqualität des Produkts zu bestimmen. Es gibt ein umfassendes Verständnis und eine Zusammenfassung der Leistung.
Wenn wir jedoch die Big Data Quality Management -Analyse -Plattform verwenden, können wir vor allem auch viele neue Analysen aus demselben Big -Data -Satz erhalten. Ergebnis.
8. Industrieverschmutzung und Umweltschutztests
Basierend auf dem Internet der Dinge werden alle Daten im Produktionsprozess aufgezeichnet und überwacht, und Big Data ist für den Umweltschutz von großem Wert.
Auf der Website der chinesischen Regierung, auf den Websites verschiedener Ministerien und Kommissionen, der offiziellen Website von Petrochina und Sinopec, der offiziellen Website von Umweltschutzorganisationen und einigen speziellen Agenturen, immer mehr öffentliche Wohlergehen und Umweltschutzdaten können Daten in der Lage sein, die Daten und die hydrologischen Daten, die Daten zu nationalen, und so hydrologischen Daten, den Status der Verteilung der Verschmelzung und Verschmutzung der Verschmelzung zu erleiden.
Diese Daten sind jedoch zu verstreut, zu professionell, mangelnde Analysen und mangelnde Visualisierung, und gewöhnliche Menschen können sie nicht verstehen. Wenn Sie verstehen und aufpassen können, werden Big Data ein wichtiges Mittel für die Gesellschaft, um den Umweltschutz zu überwachen.
Baidus Start der 'Nationalen Verschmutzungsüberwachungskarte' ist ein guter Weg. In Kombination mit offenem Umweltschutz Big Data hat Baidu Maps eine Schicht zur Erkennung von Verschmutzung hinzugefügt. Jeder kann es verwenden, um das Land und die Provinzen und Städte in seiner eigenen Region zu betrachten, alle im Umweltschutz. Die Standortinformationen, der Name der Organisation, die Art der Emissionsquelle und der von der Umweltschutzbehörde (einschließlich verschiedene Wärmekraftwerke, staatlich kontrollierte Industrieunternehmen und Abwasserbehandlungsanlagen) unter Aufsicht des Büros angekündigte Standortinformationen und der jüngste Status der Verschmutzung.
Sie können die Verschmutzungsquelle überprüfen, die Ihnen am nächsten liegt, und es wird eine Erinnerung angezeigt, welche der Inspektionselemente am Überwachungspunkt den Standard überschreitet und wie oft er den Standard überschreitet. Diese Informationen können auf Echtzeit-Social-Media-Plattformen verwendet werden, um Freunde zu informieren und alle daran zu erinnern, die Umweltverschmutzungsquellen sowie die persönliche Sicherheit und Gesundheit zu beachten.
Das Wertpotenzial industrieller Big -Data -Anwendungen ist enorm. Es gibt jedoch noch viel zu tun, um diese Werte zu verwirklichen.
Eine davon ist das Problem der Einrichtung des Big Data -Bewusstseins. In der Vergangenheit gab es so große Daten, aber da es kein Bewusstsein für Big Data gab und die Datenanalysemethoden unzureichend waren, wurden viele Echtzeitdaten verworfen oder zurückgestellt, und der potenzielle Wert einer großen Datenmenge wurde begraben.
Ein weiteres wichtiges Thema ist das Problem der Dateninseln. Die Daten vieler Industrieunternehmen werden auf verschiedenen Inseln im Unternehmen verteilt, insbesondere in großen multinationalen Unternehmen. Es ist ziemlich schwierig, diese Daten aus dem gesamten Unternehmen zu extrahieren.
Ein wichtiges Problem für industrielle Big -Data -Anwendungen sind daher integrierte Anwendungen.
