5. پیش بینی فروش محصول و مدیریت تقاضا
از داده های بزرگ برای تجزیه و تحلیل تغییرات تقاضای فعلی و ترکیبات استفاده کنید.
داده های بزرگ یک ابزار خوب تجزیه و تحلیل فروش است. از طریق ترکیب چند بعدی داده های تاریخی ، می توانیم نسبت و تغییر تقاضای منطقه ای ، محبوبیت بازار دسته بندی محصولات ، رایج ترین فرم های ترکیبی و سطح مصرف کنندگان را مشاهده کنیم. به منظور تنظیم استراتژی محصول و استراتژی توزیع.
در برخی از تجزیه و تحلیل ، می توانیم دریابیم که تقاضا برای لوازم التحریر در شهرها با دانشکده ها و دانشگاه های بیشتری در ابتدای فصل مدرسه بسیار بیشتر خواهد بود ، به طوری که ما می توانیم ارتقاء فروشندگان را در این شهرها افزایش دهیم تا آنها را جذب کنند تا در ابتدای فصل مدرسه و در همان زمان در ابتدای فصل مدرسه سفارش دهند. برنامه ریزی ظرفیت تولید یک یا دو ماه پیش برای پاسخگویی به تقاضای ارتقاء آغاز شد.
از نظر توسعه محصول ، عملکردهای محصول و عملکرد بر اساس تمرکز گروه مصرف کننده تنظیم می شوند. به عنوان مثال ، چند سال پیش ، همه دوست داشتند از تلفن های موسیقی استفاده کنند ، اما اکنون همه تمایل بیشتری به استفاده از تلفن های همراه برای گشت و گذار در اینترنت ، گرفتن عکس و به اشتراک گذاری و غیره دارند. بهبود عملکرد دوربین تلفن های همراه فقط یک چیز است. Trend ، تلفن های همراه 4G همچنین سهم بازار بیشتری را اشغال می کنند. از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برخی از جزئیات بازار ، فرصت های بالقوه فروش را می توان یافت.
6. برنامه ریزی و برنامه ریزی تولید
صنعت تولید با یک مدل تولید چند متغیره و کوچک روبرو است. جمع آوری داده های تصفیه شده ، اتوماتیک ، به موقع و راحت داده ها (MES/DC) و تغییرپذیری منجر به افزایش چشمگیر داده ها شده است. علاوه بر این ، بیش از ده سال از داده های تاریخی برای اطلاعات برای AP های سریع پاسخ دهنده لازم است ، این یک چالش بزرگ است.
سیستم کنترل از Hangao Tech (ماشین آلات Seko ) فولاد ضد زنگ هوشمند لوله جوش داده شده صنعتی خط ماشین آلات می تواند داده های تولید هر لوله جوش داده شده ، مانند اندازه فعلی ، سرعت جوشکاری ، دمای آنیل شدن ، و غیره را ردیابی و ضبط کند. بر این اساس ، با معرفی اینترنت فناوری ، داده های بزرگ می تواند اطلاعات اطلاعاتی دقیق تر به ما بدهد ، احتمال انحراف بین پیش بینی های تاریخی ، ابزارآلات را در اختیار شما قرار می دهد. الگوریتم های بهینه سازی هوشمند ، توسعه قبل از برنامه ریزی و برنامه ریزی ، و نظارت بر انحراف بین برنامه و واقعی در محل ، و به صورت پویا برنامه ریزی و برنامه ریزی را تنظیم می کنند.
به ما کمک کنید از نقص 'پرتره' جلوگیری کنیم و مستقیماً ویژگی های گروهی را به افراد تحمیل کنیم (داده های مرکز کار مستقیماً به داده های خاص مانند تجهیزات ، پرسنل ، قالب و غیره تغییر می یابد). از طریق تجزیه و تحلیل همبستگی داده ها و نظارت بر آن ، می توانیم برای آینده برنامه ریزی کنیم.
اگرچه داده های بزرگ تا زمانی که به درستی اعمال شود ، کمی ناقص است ، داده های بزرگ برای ما به یک سلاح قدرتمند تبدیل می شوند. در آن زمان ، فورد پرسید که مشتری Big Data نیاز دارد؟ جواب 'یک اسب سریعتر' به جای اتومبیل هایی بود که اکنون محبوب هستند.
بنابراین ، در دنیای داده های بزرگ ، خلاقیت ، شهود ، روحیه پرماجرا و جاه طلبی فکری از اهمیت ویژه ای برخوردار است.
7. مدیریت و تجزیه و تحلیل کیفیت محصول
صنعت تولید سنتی با تأثیر داده های بزرگ روبرو است. از نظر تحقیق و توسعه محصول ، طراحی فرآیند ، مدیریت کیفیت ، تولید و بهره برداری ، ما مشتاقانه منتظر تولد روشهای نوآورانه برای رفع چالش های داده های بزرگ در زمینه صنعتی هستیم.
به عنوان مثال ، در صنعت نیمه هادی ، تراشه ها در طی فرآیند تولید فرآیندهای پیچیده ای مانند دوپینگ ، ساخت ، فوتولیتوگرافی و عملیات حرارتی را پشت سر می گذارند. هر مرحله باید ویژگی های بدنی بسیار خواستار را برآورده کند. تجهیزات بسیار خودکار برای پردازش محصولات استفاده می شود. در عین حال ، نتایج آزمایش عظیم نیز به طور همزمان تولید شد.
آیا این مقدار گسترده از داده ها بار شرکت یا معدن طلای شرکت است؟ اگر مورد دوم باشد ، پس چگونه می توانیم به سرعت دلایل اصلی نوسانات عملکرد محصول را از 'معدن طلای' پیدا کنیم؟ این یک مشکل فنی است که سالها مهندسین نیمه هادی را به ستوه آورده است.
بعد از اینکه ویفرهای تولید شده توسط یک شرکت فناوری نیمه هادی از طریق فرآیند آزمایش می روند ، یک مجموعه داده حاوی بیش از صد مورد آزمایش و چندین میلیون خط سوابق آزمایش هر روز تولید می شود.
با توجه به الزامات اساسی مدیریت کیفیت ، یک کار ضروری انجام تجزیه و تحلیل توانایی فرآیند برای بیش از صد مورد آزمون با مشخصات فنی مختلف است.
اگر از مدل کار سنتی پیروی کنیم ، باید گام به گام بیش از صد شاخص توانایی فرآیند را محاسبه کنیم و هر ویژگی با کیفیت را یک به یک ارزیابی کنیم.
صرف نظر از حجم کار عظیم و دست و پا گیر در اینجا ، حتی اگر کسی بتواند مشکل محاسبه را حل کند ، دیدن همبستگی بین آنها از صدها شاخص توانایی فرآیند دشوار است و تعیین کیفیت کلی محصول حتی دشوارتر است. درک و خلاصه ای از عملکرد وجود دارد.
با این حال ، اگر ما از پلت فرم تجزیه و تحلیل مدیریت کیفیت داده های بزرگ استفاده کنیم ، علاوه بر این که به سرعت یک گزارش تجزیه و تحلیل توانایی فرآیند شاخص سنتی طولانی را دریافت می کنیم ، مهمتر از همه ، می توانیم بسیاری از تجزیه و تحلیل های جدید را از همان مجموعه داده های بزرگ بدست آوریم. نتیجه
8. آلودگی صنعتی و آزمایش حفاظت از محیط زیست
بر اساس اینترنت اشیاء ، تمام داده های موجود در فرآیند تولید ثبت و کنترل می شوند و داده های بزرگ برای حفاظت از محیط زیست از اهمیت زیادی برخوردار هستند.
در وب سایت دولت چین ، وب سایت های وزارتخانه ها و کمیسیون های مختلف ، وب سایت رسمی پتروچینا و سینوپک ، وب سایت رسمی سازمان های حفاظت از محیط زیست ، و برخی از آژانس های ویژه ، بیشتر و بیشتر داده های مربوط به رفاه عمومی و حفاظت از محیط زیست را می توان پرسید ، از جمله داده های ملی هوای و هیدرولوژیکی ، داده های هواشناسی ، توزیع کارخانه و آلودگی از وضعیت انطباق Disclusion Discression برای داده ها و بنابراین.
با این حال ، این داده ها بیش از حد پراکنده ، بیش از حد حرفه ای ، عدم تجزیه و تحلیل و عدم تجسم هستند و افراد عادی نمی توانند آن را درک کنند. اگر بتوانید توجه و توجه داشته باشید ، داده های بزرگ به وسیله مهمی برای نظارت بر حمایت از محیط زیست تبدیل می شوند.
Baidu از 'نقشه نظارت بر آلودگی ملی' راه خوبی است. همراه با داده های بزرگ حفاظت از محیط زیست باز ، نقشه هایوو یک لایه تشخیص آلودگی اضافه کرده است. هر کس می تواند از آن برای دیدن کشور و استانها و شهرها در منطقه خود ، همه در حفاظت از محیط زیست استفاده کند. اطلاعات مکان ، نام سازمان ، نوع منبع انتشار و آخرین وضعیت انطباق تخلیه آلودگی که توسط آژانس حفاظت از محیط زیست (از جمله نیروگاه های مختلف حرارتی ، شرکت های صنعتی تحت کنترل دولت و کارخانه های تصفیه فاضلاب) تحت نظارت دفتر اعلام شده است.
شما می توانید منبع آلودگی را نزدیک به شما بررسی کنید ، و یک یادآوری ظاهر می شود ، کدام یک از موارد بازرسی در نقطه نظارت از استاندارد فراتر می رود و چند بار از استاندارد فراتر می رود. این اطلاعات می تواند در سیستم عامل های رسانه های اجتماعی در زمان واقعی برای آگاه سازی دوستان و یادآوری همه به منابع آلودگی و ایمنی و سلامتی شخصی مورد استفاده قرار گیرد.
پتانسیل ارزش برنامه های داده های بزرگ صنعتی بسیار زیاد است. با این حال ، هنوز کارهای زیادی برای تحقق این مقادیر انجام می شود.
یکی مسئله ایجاد آگاهی از داده های بزرگ است. در گذشته ، چنین داده های بزرگی وجود داشت ، اما از آنجا که هیچ آگاهی از داده های بزرگ وجود نداشت ، و روش های تجزیه و تحلیل داده ها کافی نبود ، داده های زیادی در زمان واقعی دور ریخته یا قفسه بندی شدند و مقدار بالقوه مقدار زیادی از داده ها دفن شد.
مسئله مهم دیگر مسئله جزایر داده است. داده های بسیاری از شرکت های صنعتی در جزایر مختلف این شرکت ، به ویژه در شرکت های بزرگ چند ملیتی توزیع می شود. استخراج این داده ها از کل شرکت بسیار دشوار است.
بنابراین ، یک مسئله مهم برای برنامه های داده های بزرگ صنعتی برنامه های یکپارچه است.
