5. תחזית מכירות מוצרים וניהול ביקוש
השתמש ב Big Data כדי לנתח שינויים ושילובים בביקוש הנוכחי.
נתונים גדולים הם כלי ניתוח מכירות טוב. באמצעות השילוב הרב-ממדי של נתונים היסטוריים, אנו יכולים לראות את הפרופורציות והשינוי של הביקוש האזורי, את הפופולריות השוקית של קטגוריות המוצר, את צורות השילוב הנפוצות ביותר ורמת הצרכנים. על מנת להתאים את אסטרטגיית המוצר ואת אסטרטגיית ההפצה.
בניתוח מסוים, אנו יכולים לגלות שהביקוש למכשירי כתיבה בערים עם יותר מכללות ואוניברסיטאות בתחילת עונת הלימודים יהיה גבוה בהרבה, כך שנוכל להגדיל את קידום הסוחרים בערים אלה כדי למשוך אותם לסדר יותר בתחילת עונת הלימודים, ובאותה עת בתחילת עונת הלימודים. תכנון כושר הייצור התחיל לפני חודש או חודשיים כדי לעמוד בביקוש לקידום.
מבחינת פיתוח המוצר, פונקציות המוצר והביצועים מותאמים על סמך המוקד של קבוצת הצרכנים. לדוגמה, לפני מספר שנים כולם אהבו להשתמש בטלפונים מוסיקה, אך כעת כולם נוטים יותר להשתמש בטלפונים ניידים כדי לגלוש באינטרנט, לצלם ולשתף וכו '. שיפור פונקציית המצלמה של טלפונים ניידים הוא רק דבר אחד. טרנד, טלפונים ניידים 4G תופסים גם נתח שוק גדול יותר. באמצעות ניתוח נתונים גדולים של כמה פרטי שוק, ניתן למצוא הזדמנויות מכירות פוטנציאליות יותר.
6. תכנון ותזמון ייצור
ענף הייצור מתמודד עם מודל ייצור רב-זיהוי ואצווה קטנה. איסוף הנתונים המעודן, האוטומטי, המתוזמן והנוח של נתונים (MES/DCS) והשונות הובילו לעלייה דרמטית בנתונים. בנוסף, נדרשים יותר מעשר שנים של נתונים היסטוריים למידע עבור ה- APs המגיבים במהירות, זהו אתגר עצום.
מערכת הבקרה של Hangao Tech (מכונות Seko ) פלדת אל חלד אינטליגנטית מרותכת תעשייתית קו מכונות קו מכונות יכול לעקוב אחר נתוני הייצור של כל צינור מרותך, כמו גודל נוכחי, מהירות ריתוך, טמפרטורת חישול וכו '. על בסיס זה, עם הצגת האינטרנט של הדברים טכנולוגיית, נתונים גדולים יכולים לתת לנו מידע על נתונים מפורטים יותר, לגלות את ההסתברות של סטייה בין תחזיות היסטוריות, לשקול מגבלות מיומנות, אילוצי מיומנות, באמצעות מגבלות, באמצעות מגבלות, באמצעות מגבלות, באמצעות מגבלות, באמצעות מגבלות, אלגוריתמים, מפתחים תכנון ותזמון מקדים, ועוקבים אחר הסטייה בין התוכנית לאתר בפועל, ומתאימים באופן דינמי את התכנון והתזמון.
עזרו לנו להימנע מהליקויים של 'דיוקן ' ולהטיל ישירות מאפיינים קבוצתיים על אנשים (נתוני מרכז העבודה משתנים ישירות לנתונים ספציפיים כמו ציוד, כוח אדם, תבניות וכו '). באמצעות ניתוח המתאם של נתונים ומעקב אחר כך אנו יכולים לתכנן לעתיד.
למרות שנתונים גדולים מעט פגומים, כל עוד הם מיושמים כראוי, ביג דאטה יהפכו לנשק רב עוצמה עבורנו. באותה תקופה, פורד שאלה מה היה צורך של לקוח Big Data? התשובה הייתה 'סוס מהיר יותר' במקום המכוניות שעכשיו פופולריות.
לכן, בעולם הנתונים הגדולים, היצירתיות, האינטואיציה, הרוח ההרפתקנית והשאיפה האינטלקטואלית חשובים במיוחד.
7. ניהול וניתוח איכות מוצר
ענף הייצור המסורתי עומד בפני ההשפעה של נתונים גדולים. מבחינת מחקר ופיתוח מוצרים, תכנון תהליכים, ניהול איכות, ייצור ותפעול, אנו מצפים בשקיקה להולדת שיטות חדשניות כדי לעמוד באתגרים של נתונים גדולים בהקשר התעשייתי.
לדוגמה, בענף המוליכים למחצה, שבבים עוברים תהליכים מורכבים רבים כמו סמים, הצטברות, פוטוליטוגרפיה וטיפול בחום במהלך תהליך הייצור. כל שלב חייב לעמוד במאפיינים פיזיים תובעניים במיוחד. ציוד אוטומטי מאוד משמש לעיבוד מוצרים. במקביל נוצרו גם תוצאות בדיקות ענקיות בו זמנית.
האם כמות עצומה זו של נתונים היא הנטל של הארגון או מכרה הזהב של הארגון? אם זה האחרון הוא המקרה, אז איך נוכל לברר במהירות את הסיבות העיקריות לתנודות תפוקת המוצר ממכרה 'זהב'? זוהי בעיה טכנית שפקדה את מהנדסי המוליכים למחצה מזה שנים רבות.
לאחר הפלים המיוצרים על ידי חברת טכנולוגיות מוליכים למחצה עוברים את תהליך הבדיקה, נוצרת מערך נתונים המכיל יותר ממאה פריטי מבחן וכמה מיליוני שורות של רשומות בדיקה מדי יום.
על פי הדרישות הבסיסיות של ניהול איכות, משימה חיובית היא לבצע ניתוח יכולת תהליכים עבור יותר ממאה פריטי בדיקה עם מפרטים טכניים שונים.
אם אנו עוקבים אחר מודל העבודה המסורתי, עלינו לחשב יותר ממאה יכולת יכולת תהליכים אינדקס שלב אחר שלב, ולהעריך כל מאפיין איכותי בזה אחר זה.
ללא קשר לעומס העבודה העצום והמסורבל כאן, גם אם מישהו יכול לפתור את בעיית החישוב, קשה לראות את המתאם ביניהם ממאות מדדי יכולת התהליך, וקשה עוד יותר לקבוע את האיכות הכוללת של המוצר. יש הבנה וסיכום מקיף של הביצועים.
עם זאת, אם אנו משתמשים בפלטפורמת ניתוח ניהול איכות Big Data, בנוסף לקבל במהירות דו'ח ניתוח של יכולת מחוון יחיד ארוך מסורתי, וחשוב מכך, נוכל גם לקבל ניתוחים חדשים רבים מאותו מערך נתונים גדולים. תוֹצָאָה.
8. בדיקת זיהום תעשייתי ובדיקת הגנת סביבה
בהתבסס על האינטרנט של הדברים, כל הנתונים בתהליך הייצור נרשמים ומפקחים, ו- Big Data הם בעלי ערך רב להגנת הסביבה.
באתר הממשלה הסינית, אתרי האינטרנט של משרדים ועמלות שונים, האתר הרשמי של פטרוצ'ינה וסינופק, האתר הרשמי של ארגוני הגנה על הסביבה, וכמה סוכנויות מיוחדות, יותר ויותר ויותר רווחה והגנה על הסביבה ניתן לבקש, כולל נתונים לאומיים ונתונים הידרולוגיים, נתונים מטאורולוגיים, הפצה מפעלית ומצב הפסקת זיהום לנתונים וכך.
עם זאת, נתונים אלה מפוזרים מדי, מקצועיים מדי, חוסר ניתוח וחוסר הדמיה, ואנשים רגילים לא יכולים להבין זאת. אם אתה יכול להבין ולשים לב, נתונים גדולים יהפכו לאמצעי חשוב לחברה לפקח על הגנת הסביבה.
השקתו של ביידו על 'מפת הניטור הזיהום הלאומי' היא דרך טובה. בשילוב עם נתונים גדולים להגנת הסביבה, מפות Baidu הוסיפה שכבת גילוי זיהום. כל אחד יכול להשתמש בה כדי לראות את המדינה ואת הפרובינציות והערים באזור שלהם, והכל בהגנה על הסביבה. מידע המיקום, שם הארגון, סוג מקור הפליטה ומצב הציות לשחרור הזיהום האחרון שהוכרז על ידי הסוכנות להגנת הסביבה (כולל תחנות כוח תרמיות שונות, מפעלים תעשייתיים בשליטה על ידי המדינה ומפעלי טיפול בשפכים) תחת פיקוח הלשכה.
אתה יכול לבדוק את מקור הזיהום הקרוב לך, ותופיע תזכורת, מי מפריטי הבדיקה בנקודת הניטור עולה על הסטנדרט, וכמה פעמים הוא עולה על הסטנדרט. ניתן להשתמש במידע זה בפלטפורמות מדיה חברתית בזמן אמת כדי ליידע חברים ולהזכיר לכולם לשים לב למקורות זיהום ובבטיחות ובריאות אישית.
פוטנציאל הערך של יישומי נתונים גדולים תעשייתיים הוא עצום. עם זאת, עדיין יש הרבה עבודה כדי לממש ערכים אלה.
האחד הוא נושא הקמת המודעות של ביג דאטה. בעבר היו נתונים גדולים כל כך, אך מכיוון שלא הייתה מודעות לנתונים גדולים, ושיטות ניתוח הנתונים לא היו מספיקות, הרבה נתונים בזמן אמת הושלכו או נגנו, והערך הפוטנציאלי של כמות גדולה של נתונים נקבר.
נושא חשוב נוסף הוא נושא איי הנתונים. הנתונים של מפעלים תעשייתיים רבים מופצים באיים שונים בארגון, במיוחד בחברות רב לאומיות גדולות. די קשה לחלץ נתונים אלה מכל הארגון.
לפיכך, נושא חשוב ליישומי ביג נתונים תעשייתיים הוא יישומים משולבים.
