5. Pronóstico de ventas de productos y gestión de la demanda
Use Big Data para analizar los cambios y combinaciones actuales de demanda.
Big Data es una buena herramienta de análisis de ventas. A través de la combinación multidimensional de datos históricos, podemos ver la proporción y el cambio de la demanda regional, la popularidad del mercado de las categorías de productos, las formas de combinación más comunes y el nivel de los consumidores. Para ajustar la estrategia de producto y la estrategia de distribución.
En algunos análisis, podemos encontrar que la demanda de papelería en ciudades con más colegios y universidades al comienzo de la temporada escolar será mucho mayor, para que podamos aumentar la promoción de los distribuidores en estas ciudades para atraerlos para ordenar más al comienzo de la temporada escolar, y al mismo tiempo al comienzo de la temporada escolar. La planificación de la capacidad de producción se inició hace uno o dos meses para satisfacer la demanda de promoción.
En términos de desarrollo de productos, las funciones y el rendimiento del producto se ajustan en función del enfoque del grupo de consumo. Por ejemplo, hace unos años, a todos les gustaba usar teléfonos musicales, pero ahora todos están más inclinados a usar teléfonos móviles para navegar por Internet, tomar fotos y compartir, etc. La mejora de la función de la cámara de los teléfonos móviles es solo una cosa. Tendencia, los teléfonos móviles 4G también ocupan una mayor participación de mercado. A través del análisis de big data de algunos detalles del mercado, se pueden encontrar más oportunidades de ventas potenciales.
6. Planificación y programación de la producción
La industria manufacturera se enfrenta a un modelo de producción de múltiples variedades y lotes pequeños. La recopilación refinada, automática, oportuna y conveniente de datos (MES/DC) y la variabilidad han llevado a un aumento dramático en los datos. Además, se requieren más de diez años de datos históricos de informatización para los AP que responden rápidamente, es un gran desafío.
El sistema de control de Hangao Tech (Seko Machinery ) La línea de maquinaria de maquinaria de fabricación de maquinaria inteligente de acero inoxidable de acero inoxidable puede rastrear y registrar los datos de producción de cada tubería soldada, como el tamaño de la corriente, la velocidad de soldadura, la temperatura de recocido, etc. sobre esta base, con la introducción de la tecnología de Internet de las cosas, Big Data puede brindarnos información de datos más detallada, descubrir la probabilidad de la desviación entre las predicciones entre las predicciones y considerar la restricción de la capacidad, las restricciones de la persona, las restricciones de la calificación de la persona, las restricciones de la calificación de la persona, las restricciones de la calificación de la calificación material, las restricciones de la calma de la calificación de la persona, las restricciones de la calificación de la calificación de la persona, las restricciones de la calificación de la hallavas y la calificación de la materia, las restricciones de la calificación de la calificación. Algoritmos de optimización, desarrollar planificación previa y programación, y monitorear la desviación entre el plan y el sitio real, y ajustar dinámicamente la planificación y la programación.
Ayúdenos a evitar los defectos de 'retrato ' e imponga directamente las características del grupo a las personas (los datos del centro de trabajo se cambian directamente a datos específicos como equipos, personal, moldes, etc.). A través del análisis de correlación de los datos y el monitoreo, podemos planificar el futuro.
Aunque Big Data es ligeramente defectuoso, siempre que se aplique correctamente, Big Data se convertirá en un arma poderosa para nosotros. En aquel entonces, Ford preguntó cuáles eran los big data que el cliente necesita. La respuesta fue 'un caballo más rápido' en lugar de los autos que ahora son populares.
Por lo tanto, en el mundo de los grandes datos, la creatividad, la intuición, el espíritu aventurero y la ambición intelectual son particularmente importantes.
7. Gestión y análisis de la calidad del producto
La industria manufacturera tradicional se enfrenta al impacto de Big Data. En términos de investigación y desarrollo de productos, diseño de procesos, gestión de calidad, producción y operación, esperamos ansiosamente el nacimiento de métodos innovadores para enfrentar los desafíos de los big data en el contexto industrial.
Por ejemplo, en la industria de los semiconductores, los chips se someten a muchos procesos complejos como el dopaje, la acumulación, la fotolitografía y el tratamiento térmico durante el proceso de producción. Cada paso debe cumplir con las características físicas extremadamente exigentes. Se utiliza equipos altamente automatizados para procesar productos. Al mismo tiempo, también se generaron grandes resultados de las pruebas simultáneamente.
¿Es esta gran cantidad de datos la carga de la empresa o la mina de oro de la empresa? Si este último es el caso, ¿cómo podemos descubrir rápidamente las razones clave para las fluctuaciones de rendimiento del producto de la 'mina de oro'? Este es un problema técnico que ha afectado a los ingenieros de semiconductores durante muchos años.
Después de que las obleas producidas por una compañía de tecnología de semiconductores pasan por el proceso de prueba, se genera un conjunto de datos que contiene más de cien elementos de prueba y varios millones de líneas de registros de prueba todos los días.
De acuerdo con los requisitos básicos de la gestión de la calidad, una tarea indispensable es realizar un análisis de capacidad de proceso para más de cien elementos de prueba con diferentes especificaciones técnicas.
Si seguimos el modelo de trabajo tradicional, necesitamos calcular más de cien índices de capacidad de proceso paso a paso, y evaluar cada característica de calidad una por una.
Independientemente de la enorme y engorrosa carga de trabajo aquí, incluso si alguien puede resolver el problema del cálculo, es difícil ver la correlación entre ellos a partir de los cientos de índices de capacidad de proceso, y es aún más difícil determinar la calidad general del producto. Existe una comprensión integral y un resumen del rendimiento.
Sin embargo, si utilizamos la plataforma de análisis de gestión de calidad de big data, además de obtener rápidamente un informe de análisis de capacidad de proceso de indicador único tradicional, lo que es más importante, también podemos obtener muchos análisis nuevos del mismo conjunto de big data. resultado.
8. Pruebas de contaminación industrial y protección del medio ambiente
Según el Internet de las cosas, todos los datos en el proceso de producción se registran y monitorean, y Big Data tiene un gran valor para la protección del medio ambiente.
En el sitio web del gobierno chino, los sitios web de varios ministerios y comisiones, el sitio web oficial de Petrochina y Sinopec, el sitio web oficial de las organizaciones de protección del medio ambiente y algunas agencias especiales, cada vez más datos de protección del bienestar y protección del medio ambiente pueden ser consultados, incluidos datos nacionales e hidrológicos, datos meteorológicos, distribución de fábricas y el estado de cumplimiento de descargas de contaminación que esperan datos y así.
Sin embargo, estos datos están demasiado dispersos, demasiado profesionales, falta de análisis y falta de visualización, y las personas comunes no pueden entenderlo. Si puede comprender y prestar atención, Big Data se convertirá en un medio importante para que la sociedad monitoree la protección del medio ambiente.
El lanzamiento de Baidu del 'Mapa de monitoreo de la contaminación nacional' es una buena manera. Combinado con Big Data de protección ambiental abierta, Baidu Maps ha agregado una capa de detección de contaminación. Cualquiera puede usarlo para ver el país y las provincias y ciudades de su propia región, todo en protección del medio ambiente. La información de ubicación, el nombre de la organización, el tipo de fuente de emisiones y el último estado de cumplimiento de la descarga de contaminación anunciado por la Agencia de Protección Ambiental (incluidas varias centrales térmicas, empresas industriales controladas por el estado y plantas de tratamiento de aguas residuales) bajo la supervisión de la Oficina.
Puede verificar la fuente de contaminación más cercana a usted, y aparecerá un recordatorio, cuál de los elementos de inspección en el punto de monitoreo excede el estándar, y cuántas veces excede el estándar. Esta información se puede utilizar en plataformas de redes sociales en tiempo real para informar a los amigos y recordar a todos que presten atención a las fuentes de contaminación y la seguridad y la salud personal.
El potencial de valor de las aplicaciones industriales de big data es enorme. Sin embargo, todavía hay mucho trabajo por hacer para realizar estos valores.
Uno es el problema del establecimiento de la conciencia de Big Data. En el pasado, había tales big data, pero debido a que no había conciencia de Big Data, y los métodos de análisis de datos eran insuficientes, se descartaban o archivaban muchos datos en tiempo real, y se enterró el valor potencial de una gran cantidad de datos.
Otro tema importante es el problema de las islas de datos. Los datos de muchas empresas industriales se distribuyen en varias islas de la empresa, especialmente en grandes empresas multinacionales. Es bastante difícil extraer estos datos de toda la empresa.
Por lo tanto, un tema importante para las aplicaciones industriales de big data son las aplicaciones integradas.
