5. Prognoza prodaje proizvoda i upravljanje potražnjom
Koristite velike podatke za analizu trenutnih promjena potražnje i kombinacija.
Veliki podaci je dobar alat za analizu prodaje. Kroz višedimenzionalnu kombinaciju povijesnih podataka možemo vidjeti udio i promjene regionalne potražnje, tržišnu popularnost kategorija proizvoda, najčešće kombinirane oblike i razinu potrošača. Kako bi se prilagodila strategija proizvoda i strategija distribucije.
U nekoj analizi možemo otkriti da će potražnja za tiskačima u gradovima s više fakulteta i sveučilišta na početku školske sezone biti mnogo veća, tako da možemo povećati promociju dilera u tim gradovima kako bismo ih privukli da naruče više na početku školske sezone, a istovremeno i u početku školske sezone. Planiranje proizvodnih kapaciteta pokrenuto je prije jedan ili dva mjeseca kako bi se zadovoljila potražnja za promocijom.
U smislu razvoja proizvoda, funkcije i performanse proizvoda prilagođavaju se na temelju fokusa potrošačke skupine. Na primjer, prije nekoliko godina svi su voljeli koristiti glazbene telefone, ali sada su svi skloniji koristiti mobilne telefone za surfanje internetom, fotografiranje i dijeljenje itd. Poboljšanje funkcije fotoaparata mobilnih telefona je samo jedno. Trend, 4G mobilni telefoni također zauzimaju veći tržišni udio. Kroz veliku analizu podataka nekih detalja na tržištu može se pronaći više potencijalnih prodajnih mogućnosti.
6. Planiranje i zakazivanje proizvodnje
Proizvodna industrija suočena je s modelom s više varijaznih i malih serija. Rafinirano, automatsko, pravovremeno i prikladno prikupljanje podataka (MES/DCS) i varijabilnost doveli su do dramatičnog povećanja podataka. Osim toga, za AP-ove koji se brzo reagiraju na brzi AP-ovi potrebni su više od deset godina informatizacije, to je ogroman izazov.
Kontrolni sustav Hangao Tech (Seko Machinery) je intelligent stainless steel industrial welded pipe making machinery line can track and record the production data of each welded pipe, such as current size, welding speed, annealing temperature, etc. On this basis, with the introduction of Internet of Things technology, big data can give us more detailed data information, discover the probability of deviation between historical predictions and actual, consider capacity constraints, personnel skill constraints, material availability constraints, tooling and mold constraints, and through intelligent optimization Algoritmi, razvijaju unaprijed planiranje i zakazivanje te prate odstupanje između plana i stvarnog na licu mjesta, te dinamički prilagoditi planiranje i zakazivanje.
Pomozite nam da izbjegnemo nedostatke 'portreta ' i izravno nameću grupne karakteristike pojedincima (podaci radnog centra izravno se mijenjaju u određene podatke poput opreme, osoblja, kalupa itd.). Kroz korelacijsku analizu podataka i nadgledanja možemo planirati za budućnost.
Iako su veliki podaci malo pogrešni, sve dok se pravilno primjenjuju, veliki podaci postat će snažno oružje za nas. Tada je Ford pitao koje su potrebe za kupcima velikih podataka? Odgovor je bio 'brži konj' umjesto automobila koji su sada popularni.
Stoga su u svijetu velikih podataka, kreativnost, intuicija, avanturistički duh i intelektualna ambicija posebno važni.
7. Upravljanje i analiza kvalitete proizvoda
Tradicionalna proizvodna industrija suočena je s utjecajem velikih podataka. Što se tiče istraživanja i razvoja proizvoda, dizajna procesa, upravljanja kvalitetom, proizvodnje i rada, s nestrpljenjem se radujemo rođenju inovativnih metoda kako bi se ispunili izazovi velikih podataka u industrijskom kontekstu.
Na primjer, u industriji poluvodiča čipovi prolaze mnoge složene procese kao što su doping, nakupljanje, fotolitografija i toplinska obrada tijekom proizvodnog procesa. Svaki korak mora ispuniti izuzetno zahtjevne fizičke karakteristike. Visoko automatizirana oprema koristi se za obradu proizvoda. Istodobno, također su generirani ogromni rezultati ispitivanja istovremeno.
Je li to ogromna količina podataka teret poduzeća ili rudnik zlata poduzeća? Ako je potonji slučaj, kako onda brzo možemo saznati ključne razloge fluktuacija prinosa proizvoda iz 'zlatnog mina '? To je tehnički problem koji je dugi niz godina mučio inženjere poluvodiča.
Nakon što se Wafers proizveo od strane tehnološke kompanije poluvodiča prolaze kroz postupak testiranja, svaki dan se generira skup podataka koji sadrži više od stotinu testnih predmeta i nekoliko milijuna linija testnih zapisa.
Prema osnovnim zahtjevima upravljanja kvalitetom, neophodan je zadatak provesti analizu procesne sposobnosti za više od stotinu testnih predmeta s različitim tehničkim specifikacijama.
Ako slijedimo tradicionalni model rada, moramo izračunati više od stotinu indeksa sposobnosti procesa korak po korak i procijeniti svaku karakterističnu kvalitetu jedna po jedan.
Bez obzira na ogromno i nezgrapno radno opterećenje ovdje, čak i ako netko može riješiti problem izračuna, teško je vidjeti povezanost između njih iz stotina indeksa sposobnosti procesa, a još je teže odrediti cjelokupnu kvalitetu proizvoda. Postoji sveobuhvatno razumijevanje i sažetak performansi.
Međutim, ako koristimo platformu za analizu upravljanja velikim podacima, osim što ćemo brzo dobiti dugotrajno izvješće o analizi sposobnosti pojedinačnog indikatora, što je još važnije, možemo dobiti i mnoge nove analize iz istog velikog skupa podataka. proizlaziti.
8. Ispitanost industrijskog zagađenja i zaštite okoliša
Na temelju Interneta stvari, svi se podaci u proizvodnom procesu bilježe i prate, a veliki podaci od velike su vrijednosti za zaštitu okoliša.
Na web stranici kineske vlade, web stranice različitih ministarstava i komisija, službene web stranice Petrochine i Sinopec -a, službene web stranice organizacija za zaštitu okoliša, te neke posebne agencije, sve više i više javnih podataka o dobrobiti i zaštiti okoliša mogu se ispitivati, uključujući nacionalne zračne i hidrološke podatke, meteorološke distribucije i status od sudjelovanja u podacima o podacima o podacima o podacima o inačima.
Međutim, ti su podaci previše raspršeni, previše profesionalni, nedostatak analize i nedostatak vizualizacije, a obični ljudi to ne mogu razumjeti. Ako možete razumjeti i obratiti pažnju, veliki će podaci postati važno sredstvo za nadzor zaštite okoliša.
Baiduovo pokretanje 'Nacionalne karte praćenja onečišćenja ' je dobar način. U kombinaciji s otvorenim velikim podacima zaštite okoliša, Baidu Maps dodao je sloj za otkrivanje onečišćenja. Svatko ga može koristiti za gledanje zemlje i provincije i gradova u svojoj regiji, a sve u zaštiti okoliša. Informacije o lokaciji, naziv organizacije, vrsta izvora emisija i najnoviji status usklađenosti s pražnjenjem zagađenja najavila je Agencija za zaštitu okoliša (uključujući različite toplinske elektrane, industrijska poduzeća pod nadzorom države i postrojenja za pročišćavanje kanalizacije) pod nadzorom Biroa.
Možete provjeriti izvor onečišćenja koji vam je najbliži, a pojavit će se podsjetnik, koji od stavki inspekcije na točki praćenja premašuje standard i koliko puta premašuje standard. Te se informacije mogu koristiti na platformama društvenih medija u stvarnom vremenu kako bi informirali prijatelje i podsjetili sve da obratite pažnju na izvore zagađenja i osobnu sigurnost i zdravlje.
Vrijednost potencijala industrijskih aplikacija velikih podataka je ogroman. Međutim, još uvijek treba puno posla kako bi se ostvarila te vrijednosti.
Jedan je pitanje uspostavljanja svijesti o velikim podacima. U prošlosti je bilo tako velikih podataka, ali s obzirom da nije bilo svijesti o velikim podacima, a metode analize podataka bile su nedovoljne, mnogo je podataka u stvarnom vremenu odbačeno ili odbačeno, a potencijalna vrijednost velike količine podataka je pokopana.
Drugo važno pitanje je pitanje podatkovnih otoka. Podaci mnogih industrijskih poduzeća distribuiraju se na raznim otocima u poduzeću, posebno u velikim multinacionalnim tvrtkama. Sasvim je teško izvući ove podatke iz cijelog poduzeća.
Stoga je važno pitanje za industrijske aplikacije za velike podatke integrirane aplikacije.
