5. Pagtataya ng Pagbebenta ng Produkto at Pamamahala ng Demand
Gumamit ng malaking data upang pag -aralan ang kasalukuyang mga pagbabago sa demand at mga kumbinasyon.
Ang Big Data ay isang mahusay na tool sa pagtatasa ng benta. Sa pamamagitan ng multi-dimensional na kumbinasyon ng makasaysayang data, makikita natin ang proporsyon at pagbabago ng demand sa rehiyon, ang katanyagan ng merkado ng mga kategorya ng produkto, ang pinaka-karaniwang mga form ng kumbinasyon, at ang antas ng mga mamimili. Upang ayusin ang diskarte sa produkto at diskarte sa pamamahagi.
Sa ilang pagsusuri, mahahanap natin na ang demand para sa mga kagamitan sa pagsulat sa mga lungsod na may mas maraming mga kolehiyo at unibersidad sa simula ng panahon ng paaralan ay magiging mas mataas, upang madagdagan natin ang pagsulong ng mga negosyante sa mga lungsod na ito upang maakit ang mga ito upang mag -order nang higit pa sa simula ng panahon ng paaralan, at sa parehong oras sa simula ng panahon ng paaralan. Ang pagpaplano ng kapasidad ng produksiyon ay sinimulan ng isa o dalawang buwan na ang nakakaraan upang matugunan ang demand ng promosyon.
Sa mga tuntunin ng pag -unlad ng produkto, ang mga pag -andar ng produkto at pagganap ay nababagay batay sa pokus ng pangkat ng consumer. Halimbawa, ilang taon na ang nakalilipas, nagustuhan ng lahat na gumamit ng mga telepono ng musika, ngunit ngayon ang lahat ay mas nakakiling na gumamit ng mga mobile phone upang mag -surf sa internet, kumuha ng litrato at ibahagi, atbp Ang pagpapabuti ng pag -andar ng camera ng mga mobile phone ay isang bagay lamang. Trend, 4G mobile phone ay sumasakop din sa isang mas malaking bahagi ng merkado. Sa pamamagitan ng malaking pagsusuri ng data ng ilang mga detalye sa merkado, ang higit pang mga potensyal na mga pagkakataon sa pagbebenta ay matatagpuan.
6. Pagpaplano ng Produksyon at Pag -iskedyul
Ang industriya ng pagmamanupaktura ay nahaharap sa isang multi-pagkakaiba-iba at maliit na batch na modelo ng paggawa. Ang pino, awtomatiko, napapanahon at maginhawang koleksyon ng data (MES/DC) at ang pagkakaiba -iba ay humantong sa isang dramatikong pagtaas ng data. Bilang karagdagan, higit sa sampung taon ng impormasyon sa kasaysayan ng impormasyon ay kinakailangan para sa mabilis na pagtugon sa mga AP, ito ay isang malaking hamon.
Ang control system ng HANGAO TECH (SEKO MACHINERY) 's Ang intelihenteng hindi kinakalawang na asero na pang -industriya na welded pipe na makinarya ay maaaring masubaybayan at maitala ang data ng paggawa ng bawat welded pipe, tulad ng kasalukuyang laki, bilis ng hinang, temperatura ng pagsusubo, atbp. at sa pamamagitan ng mga intelihenteng algorithm ng pag-optimize, bumuo ng pre-planning at pag-iskedyul, at subaybayan ang paglihis sa pagitan ng plano at ang aktwal na on-site, at pabago-bago ayusin ang pagpaplano at pag-iskedyul.
Tulungan kaming maiwasan ang mga depekto ng 'Portrait ' at direktang magpataw ng mga katangian ng pangkat sa mga indibidwal (ang data ng sentro ng trabaho ay direktang nabago sa mga tiyak na data tulad ng kagamitan, tauhan, hulma, atbp.). Sa pamamagitan ng pagsusuri ng ugnayan ng data at pagsubaybay dito, maaari tayong magplano para sa hinaharap.
Bagaman ang malaking data ay bahagyang may kamalian, hangga't maayos itong inilalapat, ang malaking data ay magiging isang malakas na sandata para sa amin. Bumalik noon, tinanong ni Ford kung ano ang kailangan ng customer ng customer? Ang sagot ay 'isang mas mabilis na kabayo ' sa halip na mga kotse na sikat na ngayon.
Samakatuwid, sa mundo ng malaking data, pagkamalikhain, intuwisyon, malakas na espiritu at ambisyon ng intelektwal ay partikular na mahalaga.
7. Pamamahala at Pagsusuri ng Marka ng Produkto
Ang tradisyunal na industriya ng pagmamanupaktura ay nahaharap sa epekto ng malaking data. Sa mga tuntunin ng pananaliksik at pag -unlad ng produkto, disenyo ng proseso, pamamahala ng kalidad, paggawa at operasyon, sabik na inaasahan namin ang pagsilang ng mga makabagong pamamaraan upang matugunan ang mga hamon ng malaking data sa konteksto ng industriya.
Halimbawa, sa industriya ng semiconductor, ang mga chips ay sumasailalim sa maraming mga kumplikadong proseso tulad ng doping, build-up, photolithography, at paggamot ng init sa panahon ng proseso ng paggawa. Ang bawat hakbang ay dapat matugunan ang labis na hinihingi na mga pisikal na katangian. Ang mataas na awtomatikong kagamitan ay ginagamit upang maproseso ang mga produkto. Kasabay nito, ang malaking mga resulta ng pagsubok ay nabuo din nang sabay -sabay.
Ito ba ang napakalaking halaga ng data na ito ng pasanin ng negosyo o ang minahan ng ginto ng negosyo? Kung ang huli ay ang kaso, kung gayon paano natin malalaman ang mga pangunahing dahilan para sa mga pagbabago ng ani ng produkto mula sa 'gintong minahan '? Ito ay isang teknikal na problema na naganap ang mga inhinyero ng semiconductor sa loob ng maraming taon.
Matapos ang mga wafer na ginawa ng isang kumpanya ng teknolohiya ng semiconductor ay dumaan sa proseso ng pagsubok, ang isang set ng data na naglalaman ng higit sa isang daang mga item sa pagsubok at ilang milyong linya ng mga talaan ng pagsubok ay nabuo araw -araw.
Ayon sa pangunahing mga kinakailangan ng pamamahala ng kalidad, ang isang kailangang -kailangan na gawain ay ang pagsasagawa ng isang pagsusuri sa kakayahan ng proseso para sa higit sa isang daang mga item sa pagsubok na may iba't ibang mga pagtutukoy sa teknikal.
Kung susundin natin ang tradisyunal na modelo ng trabaho, kailangan nating kalkulahin ang higit sa isang daang proseso ng mga index ng kakayahan sa hakbang -hakbang, at suriin ang bawat kalidad na katangian nang paisa -isa.
Anuman ang napakalaking at masalimuot na workload dito, kahit na ang isang tao ay maaaring malutas ang problema ng pagkalkula, mahirap makita ang ugnayan sa pagitan nila mula sa daan -daang mga index ng kakayahan sa proseso, at mas mahirap matukoy ang pangkalahatang kalidad ng produkto. Mayroong isang komprehensibong pag -unawa at buod ng pagganap.
Gayunpaman, kung gagamitin namin ang malaking platform ng pagsusuri ng kalidad ng data, bilang karagdagan sa mabilis na pagkuha ng isang mahabang tradisyunal na ulat ng pagsusuri ng kakayahan sa proseso ng pag -aaral, mas mahalaga, maaari rin tayong makakuha ng maraming mga bagong pagsusuri mula sa parehong malaking set ng data. resulta
8. Pagsubok sa Polusyon sa Pang -industriya at Kapaligiran sa Proteksyon
Batay sa Internet ng mga Bagay, ang lahat ng data sa proseso ng paggawa ay naitala at sinusubaybayan, at ang malaking data ay may malaking halaga sa proteksyon sa kapaligiran.
Sa website ng gobyerno ng Tsina, ang mga website ng iba't ibang mga ministro at komisyon, ang opisyal na website ng Petrochina at Sinopec, ang opisyal na website ng mga organisasyon ng proteksyon sa kapaligiran, at ilang mga espesyal na ahensya, higit pa at mas maraming data sa kapakanan at pangangalaga sa kapaligiran, ang pamamahagi ng pabrika at pag -aalis ng katayuan ng pagsunod sa katayuan ng pagsunod sa data at iba pa.
Gayunpaman, ang mga datos na ito ay masyadong nakakalat, masyadong propesyonal, kakulangan ng pagsusuri, at kakulangan ng paggunita, at ang mga ordinaryong tao ay hindi maiintindihan ito. Kung maiintindihan mo at bigyang pansin, ang malaking data ay magiging isang mahalagang paraan para masubaybayan ng lipunan ang proteksyon sa kapaligiran.
Ang paglulunsad ni Baidu ng 'National Pollution Monitoring Map ' ay isang mahusay na paraan. Pinagsama sa bukas na proteksyon sa kapaligiran ng malaking data, ang mga mapa ng Baidu ay nagdagdag ng isang layer ng pagtuklas ng polusyon. Kahit sino ay maaaring gumamit nito upang tingnan ang bansa at ang mga lalawigan at lungsod sa kanilang sariling rehiyon, lahat sa proteksyon sa kapaligiran. Ang impormasyon ng lokasyon, pangalan ng samahan, uri ng mapagkukunan ng paglabas, at ang pinakabagong katayuan sa pagsunod sa polusyon sa paglabas na inihayag ng Environmental Protection Agency (kabilang ang iba't ibang mga halaman ng thermal power, na kinokontrol ng estado na pang-industriya, at mga halaman ng paggamot sa dumi sa alkantarilya) sa ilalim ng pangangasiwa ng bureau.
Maaari mong suriin ang mapagkukunan ng polusyon na pinakamalapit sa iyo, at lilitaw ang isang paalala, alin sa mga item ng inspeksyon sa punto ng pagsubaybay ay lumampas sa pamantayan, at kung gaano karaming beses na lumampas ito sa pamantayan. Ang impormasyong ito ay maaaring magamit sa mga real-time na platform ng social media upang ipaalam sa mga kaibigan at paalalahanan ang lahat na bigyang pansin ang mga mapagkukunan ng polusyon at personal na kaligtasan at kalusugan.
Ang halaga ng potensyal ng pang -industriya na malaking aplikasyon ng data ay napakalaki. Gayunpaman, mayroon pa ring maraming gawain na dapat gawin upang mapagtanto ang mga halagang ito.
Ang isa ay ang isyu ng pagtatatag ng Big Data Awareness. Noong nakaraan, nagkaroon ng ganoong malaking data, ngunit dahil walang kamalayan sa malaking data, at ang mga pamamaraan ng pagsusuri ng data ay hindi sapat, maraming data ng real-time ang itinapon o naitala, at ang potensyal na halaga ng isang malaking halaga ng data ay inilibing.
Ang isa pang mahalagang isyu ay ang isyu ng mga isla ng data. Ang data ng maraming mga pang -industriya na negosyo ay ipinamamahagi sa iba't ibang mga isla sa negosyo, lalo na sa mga malalaking kumpanya ng multinasyunal. Medyo mahirap kunin ang mga data na ito mula sa buong negosyo.
Samakatuwid, ang isang mahalagang isyu para sa pang -industriya na malaking aplikasyon ng data ay isinama ang mga aplikasyon.
