5. Ապրանքի վաճառքի կանխատեսում եւ պահանջարկի կառավարում
Օգտագործեք մեծ տվյալներ `ներկայիս պահանջարկի փոփոխությունները եւ համադրությունները վերլուծելու համար:
Մեծ տվյալները վաճառքի վերլուծության լավ գործիք են: Պատմական տվյալների բազմաբնութի համադրությամբ մենք կարող ենք տեսնել տարածաշրջանային պահանջարկի համամասնությունը եւ փոփոխությունը, արտադրանքի կատեգորիաների շուկայական հանրաճանաչությունը, ամենատարածված համադրությունը եւ սպառողների մակարդակը: Ապրանքի ռազմավարության եւ բաշխման ռազմավարությունը կարգավորելու համար:
Որոշ վերլուծության մեջ մենք կարող ենք գտնել, որ դպրոցական սեզոնի սկզբում ավելի շատ քոլեջներ եւ համալսարաններ գրենական պիտույքների պահանջարկը շատ ավելի բարձր կլինի, որպեսզի դպրոցների սեզոնի սկզբում ավելի շատ բաներ ներգրավելու համար: Արտադրության կարողությունների պլանավորումը սկսվել է մեկ կամ երկու ամիս առաջ `խթանման պահանջը բավարարելու համար:
Ապրանքի մշակման առումով արտադրանքի գործառույթներն ու կատարողականությունը ճշգրտվում են սպառողական խմբի ուշադրության կենտրոնում: Օրինակ, մի քանի տարի առաջ բոլորին դուր եկան երաժշտական հեռախոսներ օգտագործել, բայց այժմ բոլորն ավելի շատ հակված են բջջային հեռախոսներ օգտագործելու համար, լուսանկարներ եւ կիսում եւ այլն: Trend, 4G բջջային հեռախոսները նույնպես գրավում են շուկայի ավելի մեծ մասը: Որոշ շուկայական մանրամասների տվյալների մեծ վերլուծության միջոցով կարելի է գտնել վաճառքի ավելի հավանական հնարավորություններ:
6. Արտադրության պլանավորում եւ ժամանակացույց
Արդյունաբերական արդյունաբերությունը բախվում է բազմազան եւ փոքր խմբաքանակի արտադրության մոդելի հետ: Տվյալների (MES / DCS) զտված, ավտոմատ, ժամանակին եւ հարմարավետ հավաքածուն եւ փոփոխականությունը հանգեցրել են տվյալների կտրուկ աճի: Բացի այդ, արագ արձագանքող ԱԵԱ-ների համար անհրաժեշտ է ավելի քան տասը տարվա տեղեկատվականացում, դա հսկայական մարտահրավեր է:
Կառավարման համակարգը Hangao Tech (Seko մեքենաներ ) Խելացի չժանգոտվող պողպատից արդյունաբերական եռակցված խողովակների պատրաստման մեքենաներ կարող են հետեւել եւ արձանագրել յուրաքանչյուր եռակցված խողովակի արտադրության տվյալները, ինչպիսիք են ներկայիս չափը, եռակցման արագությունը, գործի տեխնոլոգիաների ներդրումը, օգտագործումը, նյութական եւ բորբոսներ Խելացի օպտիմիզացման ալգորիթմներ, մշակում նախապես պլանավորում եւ պլանավորում եւ վերահսկում պլանի եւ իրական տեղում իրականացվող շեղումը եւ դինամիկորեն կարգավորումը պլանավորումը եւ պլանավորումը:
Օգնեք մեզ խուսափել 'դիմանկարների ' եւ ուղղակիորեն պարտադրել խմբային բնութագրերը անհատների վրա (աշխատանքային կենտրոնի տվյալներն ուղղակիորեն փոխվում են հատուկ տվյալների, ինչպիսիք են սարքավորումները, անձնակազմը, ձուլվածքները եւ այլն): Տվյալների հարաբերակցության վերլուծության եւ այն մոնիտորինգի միջոցով մենք կարող ենք պլանավորել ապագայի համար:
Չնայած մեծ տվյալները փոքր-ինչ անթերի են, քանի դեռ այն պատշաճ կերպով կիրառվում է, մեծ տվյալները կդառնան մեզ համար հզոր զենք: Դրանից հետո Ford- ը հարցրեց, թե որոնք են մեծ տվյալների հաճախորդների կարիքները: Պատասխանը «ավելի արագ ձի» էր, այն մեքենաների փոխարեն, որոնք այժմ հանրաճանաչ են:
Հետեւաբար, մեծ տվյալների աշխարհում հատկապես կարեւոր են ստեղծագործական, ինտուիցիա, արկածային ոգին եւ մտավոր հավակնությունը:
7. Ապրանքի որակի կառավարում եւ վերլուծություն
Ավանդական արտադրական արդյունաբերությունը կանգնած է մեծ տվյալների ազդեցության վրա: Ապրանքի ուսումնասիրության եւ զարգացման, գործընթացների ձեւավորման, որակի կառավարման, արտադրության եւ շահագործման առումով մենք անհամբերությամբ ենք անհամբերությամբ անհամբերությամբ սպասում արդյունաբերական համատեքստում մեծ տվյալների մարտահրավերների բավարարման նորարարական մեթոդների ծնունդին:
Օրինակ, կիսահաղորդչային արդյունաբերության մեջ չիպերը անցնում են բազմաթիվ բարդ գործընթացների, ինչպիսիք են դոպինգը, կառուցումը, ֆոտոլիտոգրաֆիան եւ արտադրական գործընթացում ջերմամշակումը: Յուրաքանչյուր քայլ պետք է համապատասխանի չափազանց պահանջկոտ ֆիզիկական բնութագրերին: Բարձր ավտոմատացված սարքավորումները օգտագործվում են արտադրանքը մշակելու համար: Միեւնույն ժամանակ, հսկայական փորձարկման արդյունքներ նույնպես առաջացան միաժամանակ:
Արդյոք այս զանգվածային քանակը ձեռնարկության բեռը կամ ձեռնարկության ոսկու հանքը: Եթե վերջինս այդպես է, ապա ինչպես կարող ենք արագ պարզել արտադրանքի հիմնական պատճառները «ոսկու հանքից» տատանումների տատանումներից: Սա այն տեխնիկական խնդիր է, որը երկար տարիներ տուժել է կիսահաղորդչային ինժեներներ:
Կիսահաղորդչային տեխնոլոգիական ընկերության կողմից արտադրված վաֆլի հետ անցեք փորձարկման գործընթացը, ամեն օր ստեղծվում է ավելի քան հարյուր փորձարկման իրեր պարունակող տվյալների հավաքածու:
Որակի կառավարման հիմնական պահանջների համաձայն, անփոխարինելի խնդիր է գործընթացի հնարավորության վերլուծություն իրականացնել ավելի քան հարյուր փորձարկման կետերի համար `տարբեր տեխնիկական բնութագրերով:
Եթե մենք հետեւենք ավանդական աշխատանքային մոդելին, ապա մենք պետք է քայլ առ քայլ հաշվարկենք ավելի քան հարյուր գործընթացի հնարավորությունների ինդեքսներ եւ մեկ առ մեկ գնահատենք յուրաքանչյուր որակի բնութագիրը:
Անկախ այստեղ հսկայական եւ ծանրաբեռնվածությունից, նույնիսկ եթե ինչ-որ մեկը կարող է լուծել հաշվարկման խնդիրը, դժվար է տեսնել նրանց միջեւ հարաբերակցությունը հարյուրավոր գործընթացի կարողությունների ցուցանիշներից, եւ ավելի դժվար է արտադրանքի ընդհանուր որակը որոշելը: Կա համապարփակ պատկերացում եւ ներկայացման ամփոփում:
Այնուամենայնիվ, եթե մենք օգտագործում ենք տվյալների որակի կառավարման մեծ վերլուծության պլատֆորմը, ի լրումն արագորեն երկարաժամկետ ավանդական մեկ ցուցանիշի գործընթացի հնարավորությունների վերլուծության մասին զեկույցը, ավելի կարեւոր է նաեւ շատ նոր վերլուծություններ ստանալ նույն մեծ տվյալների հավաքածուից: Արդյունք:
8. Արդյունաբերական աղտոտում եւ շրջակա միջավայրի պաշտպանության փորձարկում
Հիմնվելով իրերի ինտերնետի վրա, արտադրության գործընթացում բոլոր տվյալները գրանցվում եւ վերահսկվում են, եւ մեծ տվյալները մեծ արժեք ունեն շրջակա միջավայրի պաշտպանության համար:
Չինաստանի կառավարության կայքում, տարբեր նախարարությունների եւ հանձնաժողովների կայքեր, Բնապահպանական կազմակերպությունների պաշտոնական կայք, բնապահպանական կազմակերպությունների պաշտոնական կայք, եւ որոշ հատուկ գործակալություններ, ավելի շատ հասարակական բարեկեցության եւ շրջակա միջավայրի պաշտպանության տվյալներ, ներառյալ ազգային օդերլոտոլոգիական տվյալները եւ աղտոտումը:
Այնուամենայնիվ, այս տվյալները չափազանց ցրված են, չափազանց պրոֆեսիոնալ, վերլուծության պակաս եւ պատկերացումների պակաս եւ հասարակ մարդիկ չեն կարող դա հասկանալ: Եթե կարող եք հասկանալ եւ ուշադրություն դարձնել, մեծ տվյալները կդառնան հասարակության համար կարեւոր միջոց, շրջակա միջավայրի պաշտպանությունը վերահսկելու համար:
«Աղտոտման մոնիտորինգի մոնիտորինգի քարտեզ» - ի «Բայդու» -ը լավ միջոց է: Բնապահպանական բաց մեծ տվյալների հետ զուգակցված, Baidu քարտեզները ավելացրել են աղտոտման հայտնաբերման շերտ: Յուրաքանչյուրը կարող է օգտագործել այն, դիտելու երկիրը եւ մարզերը եւ քաղաքները իրենց տարածաշրջանում, բոլորը շրջակա միջավայրի պաշտպանության մեջ: Տեղադրության մասին տեղեկատվությունը, կազմակերպության անվանումը, արտանետման աղբյուրի տեսակը եւ աղտոտման արտանետման վերջին կարգավիճակը, որը հայտարարվել է Բյուրոյի հսկողության ներքո բնապահպանական պաշտպանության գործակալության (ներառյալ տարբեր ջերմային էլեկտրակայանների, պետական վերահսկվող արդյունաբերական ձեռնարկություններ):
Կարող եք ստուգել աղտոտման աղբյուրը ձեզ համար ամենամոտ, եւ կհայտնվի հիշեցում, դիտարկման կետում ստուգման կետերից որ մեկն է գերազանցում ստանդարտը: Այս տեղեկատվությունը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում սոցիալական մեդիա հարթակներում `ընկերներին տեղեկացնելու համար եւ բոլորին հիշեցնելու համար ուշադրություն դարձնել աղտոտման աղբյուրներին եւ անձնական անվտանգությանը եւ առողջությանը:
Արդյունաբերական մեծ տվյալների ծրագրերի արժեքային ներուժը հսկայական է: Այնուամենայնիվ, այս արժեքները կյանքի կոչելու համար դեռ շատ աշխատանք կա:
Մեկը տվյալների մեծ տեղեկացվածության հաստատման խնդիրն է: Նախկինում կար այդպիսի մեծ տվյալներ, բայց քանի որ մեծ տվյալների մասին տեղեկացվածություն չկար, եւ տվյալների վերլուծության մեթոդները անբավարար էին, շատ իրական ժամանակի տվյալներ հանվեցին, եւ մեծ քանակությամբ տվյալների հնարավոր արժեքը թաղվեց:
Մեկ այլ կարեւոր խնդիր է տվյալների կղզիների խնդիրը: Բազմաթիվ արդյունաբերական ձեռնարկությունների տվյալները բաժանվում են ձեռնարկության տարբեր կղզիներում, հատկապես խոշոր բազմազգ ընկերություններում: Այս տվյալները ամբողջ ձեռնարկությունից հանելը բավականին դժվար է:
Հետեւաբար, արդյունաբերական մեծ տվյալների դիմումների համար կարեւոր խնդիր է ինտեգրված դիմումները:
