5. Termékértékesítési előrejelzés és keresletkezelés
Használja a Big Data -t az aktuális keresleti változások és kombinációk elemzéséhez.
A Big Data egy jó értékesítési elemző eszköz. A történelmi adatok többdimenziós kombinációján keresztül láthatjuk a regionális kereslet arányát és megváltozását, a termékkategóriák piaci népszerűségét, a leggyakoribb kombinált formákat és a fogyasztók szintjét. A termékstratégia és az elosztási stratégia kiigazítása érdekében.
Bizonyos elemzések során azt találhatjuk, hogy az iskolai szezon elején több főiskolával és egyetemen lévő városokban az irodaszerek iránti igény sokkal magasabb lesz, így növelhetjük az ezekben a városokban a kereskedők promócióját, hogy vonzzák őket az iskolai szezon elején, és ugyanakkor az iskolai szezon elején. A termelési kapacitási tervezést egy vagy két hónappal ezelőtt indították el, hogy megfeleljenek a promóciós igénynek.
A termékfejlesztés szempontjából a termékfunkciókat és a teljesítményt a fogyasztói csoport fókusza alapján módosítják. Például, néhány évvel ezelőtt mindenki szerette volna a zenei telefonokat használni, de most mindenki hajlandó mobiltelefonokat használni az interneten való szörfözéshez, fényképezéshez és megosztáshoz stb. A mobiltelefonok kamera funkciójának javítása csak egy dolog. A trend, a 4G mobiltelefonok szintén nagyobb piaci részesedést foglalnak el. Bizonyos piaci részletek nagy adat -elemzésével további potenciális értékesítési lehetőségek találhatók.
6. Termelés tervezése és ütemezése
A feldolgozóipar többféle változat és kis tételű termelési modellel kell szembenéznie. A finomított, automatikus, időszerű és kényelmes adatgyűjtés (MES/DC) és a variabilitás drámai növekedést eredményezett. Ezen túlmenően a gyors reagáló APS-hez több mint tíz éves informatizálás történelmi adatokra van szükség, ez óriási kihívás.
A Hangao Tech (Seko Machinery) 'S Az intelligens rozsdamentes acélból készült ipari hegesztett csövek készítése gépi vonal nyomon követheti és rögzítheti az egyes hegesztett csövek gyártási adatait, például az áramméret, a hegesztési sebesség, a lágyítási hőmérséklet stb. Algoritmusok, az előtervezés és az ütemezés fejlesztése, és figyelemmel kíséri a terv és a tényleges helyszíni közötti eltérést, és dinamikusan módosítja a tervezést és az ütemezést.
Segítsen elkerülni a „portré” hibáit, és közvetlenül írja be a csoportjellemzőket az egyénekre (a munkaközpont -adatok közvetlenül az adott adatokra, például berendezésekre, személyzetre, penészekre stb. Kapcsoltak). Az adatok korrelációs elemzésével és annak megfigyelésével megtervezhetjük a jövőre.
Noha a nagy adatok kissé hibásak, mindaddig, amíg azt megfelelően alkalmazzák, a nagy adatok erőteljes fegyverré válnak számunkra. Akkoriban a Ford megkérdezte, hogy mi volt a nagy adatok ügyfelei? A válasz a „gyorsabb ló” volt a most népszerű autók helyett.
Ezért a nagy adatok világában különösen fontosak a kreativitás, az intuíció, a kalandos szellem és az intellektuális ambíció.
7. Termékminőség -menedzsment és elemzés
A hagyományos feldolgozóipar a nagy adatok hatásaival szembesül. A termékkutatás és fejlesztés, a folyamattervezés, a minőségirányítás, a gyártás és a működést illeti, lelkesen várjuk az innovatív módszerek születését, hogy megfeleljenek a nagy adatok kihívásainak az ipari környezetben.
Például a félvezetőiparban a chipek számos összetett folyamaton mennek keresztül, mint például a dopping, a felhalmozódás, a fotolitográfia és a hőkezelés a gyártási folyamat során. Minden lépésnek meg kell felelnie a rendkívül igényes fizikai tulajdonságoknak. A nagymértékben automatizált berendezéseket a termékek feldolgozására használják. Ugyanakkor hatalmas teszteredményeket is generáltak egyszerre.
Ez a hatalmas mennyiségű adat a vállalkozás vagy a vállalkozás aranybányájának terhe? Ha ez utóbbi a helyzet, akkor hogyan lehet gyorsan megtudni a termék -hozamok ingadozásának legfontosabb okait az 'aranybánya' -ból? Ez egy technikai probléma, amely évek óta sújtja a félvezető mérnököket.
Miután a félvezető technológiai vállalat által előállított ostyák elvégezték a tesztelési folyamatot, minden nap több mint száz teszt tételt és több millió soros tesztrekordot tartalmaznak.
A minőségirányítás alapvető követelményei szerint elengedhetetlen feladat az, hogy több mint száz teszt elemnél végezzen folyamatkiválási elemzést, eltérő műszaki előírásokkal.
Ha követjük a hagyományos munkamodellt, akkor több mint száz folyamatképesség -indexet kell kiszámítanunk, és az egyes minőségi tulajdonságokat egyenként ki kell értékelnünk.
Függetlenül attól, hogy itt a hatalmas és nehézkes munkaterhelés, még akkor is, ha valaki meg tudja oldani a számítás problémáját, nehéz látni a köztük lévő korrelációt a folyamatok több százaiból, és még nehezebb meghatározni a termék általános minőségét. Átfogó megértés és a teljesítmény összefoglalása van.
Ha azonban a Big Data Quality Management elemzési platformot használjuk, amellett, hogy gyorsan megkapjuk a hosszú, hagyományos indikátor folyamatképesség -elemzési jelentését, ami még fontosabb, sok új elemzést is kaphatunk ugyanabból a nagy adatkészletből. eredmény.
8. Ipari szennyezés és környezetvédelmi tesztelés
A tárgyak internete alapján a gyártási folyamat összes adata rögzítve és ellenőrzött, és a nagy adatok nagy jelentőséggel bírnak a környezetvédelemhez.
A kínai kormány weboldalán a különféle minisztériumok és jutalékok weboldala, a Petrochina és a Sinopec hivatalos weboldala, a környezetvédelmi szervezetek hivatalos weboldala, valamint néhány speciális ügynökség, egyre több állami jóléti és környezetvédelmi adatok érdeklődhetnek, ideértve a nemzeti légi és hidrológiai adatokat, a meteorológiai adatokat, a gyári elosztási és szennyezés mentesítési állapotát.
Ezek az adatok azonban túl szétszórtak, túl profi, az elemzés hiánya és a megjelenítés hiánya, és a hétköznapi emberek nem tudják megérteni. Ha megérti és odafigyel, a nagy adatok fontos eszközévé válnak a társadalom számára a környezetvédelem figyelésére.
Baidu a 'Nemzeti Szennyezés -megfigyelő térkép ' elindítása jó módszer. A nyitott környezetvédelemmel kombinálva a BAIDU MAPS hozzáadta a szennyezés észlelési réteget. Bárki felhasználhatja azt az ország és a saját régióban lévő tartományok és városok megtekintésére, mind a környezetvédelemben. A helymeghatározási információk, a szervezet neve, a kibocsátási forrás típusa és a Környezetvédelmi Ügynökség által bejelentett legfrissebb szennyezés-mentesítési megfelelőségi státus (ideértve a különféle hőtermesztők, az állami ellenőrzésű ipari vállalkozások és a szennyvíztisztító telepek), az iroda felügyelete alatt.
Ellenőrizheti, hogy a legközelebbi szennyeződés forrása, és emlékeztető jelenik meg, a megfigyelési ponton lévő ellenőrzési elemek közül melyik meghaladja a szabványt, és hányszor haladja meg a szabványt. Ez az információ felhasználható a valós idejű közösségi média platformon, hogy tájékoztassa a barátokat és emlékeztesse mindenkit, hogy figyeljen a szennyeződés forrásaira, valamint a személyes biztonságra és egészségre.
Az ipari nagy adat -alkalmazások értékpotenciálja óriási. Ennek az értékeknek a megvalósítása érdekében azonban még sok munkát kell tenni.
Az egyik a nagy adatok tudatosságának létrehozásának kérdése. A múltban volt ilyen nagy adatok, de mivel nem volt tudatában a nagy adatoknak, és az adatelemzési módszerek nem voltak elegendőek, sok valós idejű adatot eldobtak vagy polcok, és a nagy mennyiségű adat potenciális értékét eltemették.
Egy másik fontos kérdés az adatszigetek kérdése. Számos ipari vállalkozás adatait a vállalkozások különböző szigetein osztják el, különösen a nagy multinacionális vállalatokban. Meglehetősen nehéz ezeket az adatokat az egész vállalkozásból kinyerni.
Ezért az ipari nagy adat -alkalmazások fontos kérdése az integrált alkalmazások.
