5. ઉત્પાદન વેચાણની આગાહી અને માંગ સંચાલન
વર્તમાન માંગમાં ફેરફાર અને સંયોજનોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે મોટા ડેટાનો ઉપયોગ કરો.
મોટા ડેટા એ સારા વેચાણ વિશ્લેષણ સાધન છે. Historical તિહાસિક ડેટાના બહુ-પરિમાણીય સંયોજન દ્વારા, આપણે પ્રાદેશિક માંગનું પ્રમાણ અને પરિવર્તન, ઉત્પાદન કેટેગરીઝની બજારની લોકપ્રિયતા, સૌથી સામાન્ય સંયોજન સ્વરૂપો અને ગ્રાહકોનું સ્તર જોઈ શકીએ છીએ. ઉત્પાદન વ્યૂહરચના અને વિતરણ વ્યૂહરચનાને સમાયોજિત કરવા માટે.
કેટલાક વિશ્લેષણમાં, અમે શોધી શકીએ કે શાળાની મોસમની શરૂઆતમાં વધુ કોલેજો અને યુનિવર્સિટીઓવાળા શહેરોમાં સ્ટેશનરીની માંગ ઘણી વધારે હશે, જેથી અમે આ શહેરોમાં ડીલરોની બ promotion તી વધારી શકીએ કે તેઓ શાળાની મોસમની શરૂઆતમાં વધુ ઓર્ડર આપવા માટે તેમને વધુ ઓર્ડર આપે, અને તે જ સમયે શાળાની મોસમની શરૂઆતમાં. પ્રમોશનની માંગને પહોંચી વળવા માટે એક કે બે મહિના પહેલા ઉત્પાદન ક્ષમતાની યોજના શરૂ કરવામાં આવી હતી.
ઉત્પાદનના વિકાસની દ્રષ્ટિએ, ઉત્પાદન કાર્યો અને પ્રભાવ ગ્રાહક જૂથના ધ્યાનના આધારે ગોઠવવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, થોડા વર્ષો પહેલા, દરેકને મ્યુઝિક ફોન્સનો ઉપયોગ કરવાનું ગમતું હતું, પરંતુ હવે દરેક જણ મોબાઇલ ફોનનો ઉપયોગ ઇન્ટરનેટ પર સર્ફ કરવા, ચિત્રો લેવા અને શેર કરવા માટે કરવા માટે વધુ વલણ ધરાવે છે. મોબાઇલ ફોન્સના કેમેરા ફંક્શનમાં સુધારો ફક્ત એક જ વસ્તુ છે. વલણ, 4 જી મોબાઇલ ફોન્સ પણ મોટા માર્કેટ શેર પર કબજો કરે છે. બજારની કેટલીક વિગતોના મોટા ડેટા વિશ્લેષણ દ્વારા, વધુ સંભવિત વેચાણ તકો મળી શકે છે.
6. ઉત્પાદન આયોજન અને સમયપત્રક
મેન્યુફેક્ચરિંગ ઉદ્યોગને મલ્ટિ-વેરીટી અને નાના-બેચના ઉત્પાદન મોડેલનો સામનો કરવો પડે છે. ડેટા (એમઇએસ/ડીસી) ના શુદ્ધ, સ્વચાલિત, સમયસર અને અનુકૂળ સંગ્રહ અને પરિવર્તનશીલતાને લીધે ડેટામાં નાટકીય વધારો થયો છે. આ ઉપરાંત, ઝડપી પ્રતિસાદ આપતા એપીએસ માટે દસ વર્ષથી વધુ માહિતીના historical તિહાસિક ડેટાની આવશ્યકતા છે, તે એક મોટો પડકાર છે.
થી નિયંત્રણ સિસ્ટમ હેંગાઓ ટેક (સેકો મશીનરી) એસ બુદ્ધિશાળી સ્ટેઈનલેસ સ્ટીલ Industrial દ્યોગિક વેલ્ડેડ પાઇપ મેકિંગ મશીનરી લાઇન, વર્તમાન કદ, વેલ્ડીંગ સ્પીડ, એનિલિંગ તાપમાન, વગેરે જેવા દરેક વેલ્ડેડ પાઇપના ઉત્પાદન ડેટાને ટ્ર track ક અને રેકોર્ડ કરી શકે છે, ઇન્ટરનેટ Th ફ થિંગ્સ ટેકનોલોજીની રજૂઆત સાથે, મોટા ડેટા અમને વધુ વિગતવાર ડેટા માહિતી આપી શકે છે, historical તિહાસિક આગાહીઓ અને વાસ્તવિકતા, ગરીબની મર્યાદા, ગડબડીની મર્યાદાઓ, ગડબડીની મર્યાદાને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે. અને બુદ્ધિશાળી optim પ્ટિમાઇઝેશન એલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા, પૂર્વ-યોજના અને સમયપત્રકનો વિકાસ કરો અને યોજના અને વાસ્તવિક સ્થળ વચ્ચેના વિચલનને મોનિટર કરો અને ગતિશીલ રીતે આયોજન અને સમયપત્રકને સમાયોજિત કરો.
અમને port 'પોટ્રેટ ' ની ખામીને ટાળવામાં અને વ્યક્તિઓ પર જૂથ લાક્ષણિકતાઓ લાદવામાં સહાય કરો (વર્ક સેન્ટર ડેટા સીધા જ ઉપકરણો, કર્મચારીઓ, મોલ્ડ, વગેરે જેવા ચોક્કસ ડેટામાં બદલાય છે). ડેટાના સહસંબંધ વિશ્લેષણ અને તેનું નિરીક્ષણ દ્વારા, અમે ભવિષ્ય માટે યોજના બનાવી શકીએ છીએ.
જોકે મોટા ડેટા સહેજ ખામીયુક્ત છે, જ્યાં સુધી તે યોગ્ય રીતે લાગુ થાય છે, ત્યાં સુધી મોટા ડેટા આપણા માટે એક શક્તિશાળી શસ્ત્ર બનશે. તે સમયે, ફોર્ડે પૂછ્યું કે મોટા ડેટા ગ્રાહકની જરૂરિયાતો શું છે? જવાબ હવે લોકપ્રિય કારને બદલે 'ઝડપી ઘોડો' હતો.
તેથી, મોટા ડેટા, સર્જનાત્મકતા, અંતર્જ્ .ાન, સાહસિક ભાવના અને બૌદ્ધિક મહત્વાકાંક્ષાની દુનિયામાં ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે.
7. ઉત્પાદન ગુણવત્તા સંચાલન અને વિશ્લેષણ
પરંપરાગત ઉત્પાદન ઉદ્યોગ મોટા ડેટાની અસરનો સામનો કરી રહ્યો છે. ઉત્પાદન સંશોધન અને વિકાસ, પ્રક્રિયા ડિઝાઇન, ગુણવત્તા સંચાલન, ઉત્પાદન અને કામગીરીની દ્રષ્ટિએ, અમે industrial દ્યોગિક સંદર્ભમાં મોટા ડેટાના પડકારોને પહોંચી વળવા નવીન પદ્ધતિઓના જન્મની આતુરતાપૂર્વક જોઈ રહ્યા છીએ.
ઉદાહરણ તરીકે, સેમિકન્ડક્ટર ઉદ્યોગમાં, ચિપ્સ ઉત્પાદન પ્રક્રિયા દરમિયાન ડોપિંગ, બિલ્ડ-અપ, ફોટોલિથોગ્રાફી અને હીટ ટ્રીટમેન્ટ જેવી ઘણી જટિલ પ્રક્રિયાઓમાંથી પસાર થાય છે. દરેક પગલાએ અત્યંત માંગણી કરતી શારીરિક લાક્ષણિકતાઓને પૂર્ણ કરવી આવશ્યક છે. ઉત્પાદનોની પ્રક્રિયા કરવા માટે ખૂબ સ્વચાલિત ઉપકરણોનો ઉપયોગ થાય છે. તે જ સમયે, એક સાથે પરીક્ષણ પરિણામો પણ એક સાથે બનાવવામાં આવ્યા હતા.
શું આ મોટા પ્રમાણમાં ડેટા એન્ટરપ્રાઇઝનો ભાર અથવા એન્ટરપ્રાઇઝની સોનાની ખાણ છે? જો બાદમાં કેસ છે, તો પછી આપણે ઉત્પાદનના ઉપજના વધઘટ માટેના મુખ્ય કારણો કેવી રીતે શોધી શકીએ? આ તે તકનીકી સમસ્યા છે જેણે ઘણા વર્ષોથી સેમિકન્ડક્ટર એન્જિનિયર્સને ગ્રસ્ત કરી છે.
સેમિકન્ડક્ટર ટેક્નોલ company જી કંપની દ્વારા ઉત્પાદિત વેફર્સ પરીક્ષણ પ્રક્રિયામાંથી પસાર થયા પછી, સોથી વધુ ટેસ્ટ આઇટમ્સ અને પરીક્ષણ રેકોર્ડ્સની ઘણી મિલિયન લાઇનો ધરાવતો ડેટા સેટ દરરોજ ઉત્પન્ન થાય છે.
ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપનની મૂળભૂત આવશ્યકતાઓ અનુસાર, એક અનિવાર્ય કાર્ય એ છે કે વિવિધ તકનીકી લાક્ષણિકતાઓવાળી સોથી વધુ પરીક્ષણ વસ્તુઓ માટે પ્રક્રિયા ક્ષમતા વિશ્લેષણ કરવું.
જો આપણે પરંપરાગત કાર્ય મોડેલનું પાલન કરીએ, તો આપણે સોથી વધુ પ્રક્રિયા ક્ષમતા સૂચકાંકની ગણતરી કરવાની જરૂર છે, અને દરેક ગુણવત્તાની લાક્ષણિકતા એક પછી એકનું મૂલ્યાંકન કરવાની જરૂર છે.
અહીં વિશાળ અને બોજારૂપ વર્કલોડને ધ્યાનમાં લીધા વિના, જો કોઈ ગણતરીની સમસ્યા હલ કરી શકે તો પણ, તેમની વચ્ચે સેંકડો પ્રક્રિયા ક્ષમતા સૂચકાંકમાંથી સહસંબંધ જોવાનું મુશ્કેલ છે, અને ઉત્પાદનની એકંદર ગુણવત્તા નક્કી કરવી વધુ મુશ્કેલ છે. ત્યાં એક વ્યાપક સમજ અને પ્રભાવનો સારાંશ છે.
જો કે, જો આપણે મોટા ડેટા ગુણવત્તા મેનેજમેન્ટ એનાલિસિસ પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરીએ, તો ઝડપથી લાંબી પરંપરાગત સિંગલ સૂચક પ્રક્રિયા ક્ષમતા વિશ્લેષણ અહેવાલ મેળવવા ઉપરાંત, વધુ મહત્ત્વની વાત એ છે કે, અમે સમાન મોટા ડેટા સેટમાંથી ઘણા નવા વિશ્લેષણ પણ મેળવી શકીએ છીએ. પરિણામ.
8. Industrial દ્યોગિક પ્રદૂષણ અને પર્યાવરણીય સંરક્ષણ પરીક્ષણ
ઇન્ટરનેટ Th ફ થિંગ્સના આધારે, ઉત્પાદન પ્રક્રિયાના તમામ ડેટા રેકોર્ડ અને મોનિટર કરવામાં આવે છે, અને પર્યાવરણીય સંરક્ષણ માટે મોટા ડેટા ખૂબ મૂલ્યના છે.
ચાઇનીઝ સરકારની વેબસાઇટ પર, વિવિધ મંત્રાલયો અને કમિશનની વેબસાઇટ્સ, પેટ્રોચિના અને સિનોપેકની સત્તાવાર વેબસાઇટ, પર્યાવરણીય સંરક્ષણ સંસ્થાઓની સત્તાવાર વેબસાઇટ, અને કેટલીક વિશેષ એજન્સીઓ, વધુને વધુ જાહેર કલ્યાણ અને પર્યાવરણીય સંરક્ષણ ડેટાની પૂછપરછ કરી શકાય છે, જેમાં રાષ્ટ્રીય હવા અને હાઇડ્રોલોજિકલ ડેટા, હવામાન વિતરણ અને પ્રદૂષણ ડિસ્ચાર્જનું પાલન સ્થિતિ માટે ડેટા અને તેથી.
જો કે, આ ડેટા ખૂબ વેરવિખેર, ખૂબ વ્યાવસાયિક, વિશ્લેષણનો અભાવ અને વિઝ્યુલાઇઝેશનનો અભાવ છે, અને સામાન્ય લોકો તેને સમજી શકતા નથી. જો તમે ધ્યાન સમજી શકો છો અને ધ્યાન આપી શકો છો, તો સમાજ માટે પર્યાવરણીય સંરક્ષણનું નિરીક્ષણ કરવા માટે મોટા ડેટા એક મહત્વપૂર્ણ માધ્યમ બનશે.
Baidu ના 'રાષ્ટ્રીય પ્રદૂષણ મોનિટરિંગ નકશા ' નું લોન્ચિંગ એ એક સારો માર્ગ છે. ખુલ્લા પર્યાવરણીય સંરક્ષણ મોટા ડેટા સાથે સંયુક્ત, બાયડુ નકશાએ પ્રદૂષણ તપાસ સ્તર ઉમેર્યો છે. કોઈપણ તેનો ઉપયોગ દેશ અને તેમના પોતાના ક્ષેત્રના પ્રાંતો અને શહેરોને જોવા માટે કરી શકે છે, બધા પર્યાવરણીય સંરક્ષણમાં છે. બ્યુરોની દેખરેખ હેઠળ સ્થાનની માહિતી, સંગઠનનું નામ, ઉત્સર્જન સ્રોતનો પ્રકાર, અને નવીનતમ પ્રદૂષણ ડિસ્ચાર્જ પાલન સ્થિતિ (વિવિધ થર્મલ પાવર પ્લાન્ટ્સ, રાજ્ય-નિયંત્રિત industrial દ્યોગિક ઉદ્યોગો અને ગટરના ઉપચાર પ્લાન્ટ્સ સહિત) દ્વારા જાહેર કરવામાં આવેલી નવીનતમ પ્રદૂષણ ડિસ્ચાર્જ પાલન સ્થિતિ.
તમે તમારી નજીકના પ્રદૂષણ સ્રોતને ચકાસી શકો છો, અને એક રીમાઇન્ડર દેખાશે, મોનિટરિંગ પોઇન્ટ પરની નિરીક્ષણ વસ્તુઓમાંથી કઈ ધોરણ કરતાં વધી જાય છે, અને તે કેટલી વાર ધોરણ કરતાં વધી જાય છે. આ માહિતીનો ઉપયોગ રીઅલ-ટાઇમ સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મ પર મિત્રોને જાણ કરવા અને દરેકને પ્રદૂષણ સ્ત્રોતો અને વ્યક્તિગત સલામતી અને આરોગ્ય પર ધ્યાન આપવા માટે યાદ અપાવવા માટે થઈ શકે છે.
Industrial દ્યોગિક મોટા ડેટા એપ્લિકેશનોની કિંમત સંભવિત વિશાળ છે. જો કે, આ મૂલ્યોને સમજવા માટે હજી ઘણું કામ કરવાનું બાકી છે.
એક મોટી ડેટા જાગૃતિની સ્થાપનાનો મુદ્દો છે. ભૂતકાળમાં, ત્યાં આટલો મોટો ડેટા હતો, પરંતુ મોટા ડેટાની કોઈ જાગૃતિ ન હતી, અને ડેટા વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ અપૂરતી હતી, તેથી ઘણા બધા રીઅલ-ટાઇમ ડેટાને કા ed ી નાખવામાં આવ્યા હતા અથવા છાજલી આપવામાં આવી હતી, અને મોટા પ્રમાણમાં ડેટાના સંભવિત મૂલ્યને દફનાવવામાં આવ્યા હતા.
બીજો મહત્વનો મુદ્દો ડેટા આઇલેન્ડ્સનો મુદ્દો છે. ઘણા industrial દ્યોગિક સાહસોનો ડેટા એન્ટરપ્રાઇઝમાં વિવિધ ટાપુઓમાં વિતરિત કરવામાં આવે છે, ખાસ કરીને મોટી મલ્ટિનેશનલ કંપનીઓમાં. આ ડેટાને સમગ્ર એન્ટરપ્રાઇઝમાંથી કા ract વું ખૂબ મુશ્કેલ છે.
તેથી, industrial દ્યોગિક મોટા ડેટા એપ્લિકેશન માટે એક મહત્વપૂર્ણ મુદ્દો એકીકૃત એપ્લિકેશનો છે.
