5. Prakiraan Penjualan Produk dan Manajemen Permintaan
Gunakan data besar untuk menganalisis perubahan permintaan dan kombinasi saat ini.
Big Data adalah alat analisis penjualan yang baik. Melalui kombinasi multi-dimensi data historis, kita dapat melihat proporsi dan perubahan permintaan regional, popularitas pasar kategori produk, bentuk kombinasi yang paling umum, dan tingkat konsumen. Untuk menyesuaikan strategi produk dan strategi distribusi.
Dalam beberapa analisis, kita dapat menemukan bahwa permintaan untuk alat tulis di kota -kota dengan lebih banyak perguruan tinggi dan universitas di awal musim sekolah akan jauh lebih tinggi, sehingga kita dapat meningkatkan promosi dealer di kota -kota ini untuk menarik mereka untuk memesan lebih banyak di awal musim sekolah, dan pada saat yang sama di awal musim sekolah. Perencanaan kapasitas produksi dimulai satu atau dua bulan yang lalu untuk memenuhi permintaan promosi.
Dalam hal pengembangan produk, fungsi dan kinerja produk disesuaikan berdasarkan fokus kelompok konsumen. Misalnya, beberapa tahun yang lalu, semua orang suka menggunakan ponsel musik, tetapi sekarang semua orang lebih cenderung menggunakan ponsel untuk menjelajahi internet, mengambil gambar dan berbagi, dll. Peningkatan fungsi kamera ponsel hanyalah satu hal. Tren, ponsel 4G juga menempati pangsa pasar yang lebih besar. Melalui analisis data besar dari beberapa detail pasar, lebih banyak peluang penjualan potensial dapat ditemukan.
6. Perencanaan dan Penjadwalan Produksi
Industri manufaktur dihadapkan dengan model produksi multi-variasi dan batch kecil. Kumpulan data yang disempurnakan, otomatis, tepat waktu dan nyaman (MES/DC) dan variabilitas telah menyebabkan peningkatan data yang dramatis. Selain itu, lebih dari sepuluh tahun data historis informatisasi diperlukan untuk AP yang merespons cepat, ini adalah tantangan besar.
Sistem kontrol Hangao Tech (Seko Machinery ) Lini pembuatan pipa industri stainless steel yang cerdas dapat melacak dan mencatat data produksi setiap pipa yang dilas, seperti ukuran saat ini, kecepatan pengelasan, suhu anil, dll. Atas dasar ini, dengan pengenalan teknologi Internet of Things, data besar dapat memberi kita informasi yang lebih rinci, menemukan probabilitas penyimpangan antara prediksi historis dan aktual, pertimbangkan konsisten kapasitas, personalia, personeling konsisten keterampilan personeling, personeling personeling. Algoritma, mengembangkan pra-perencanaan dan penjadwalan, dan memantau penyimpangan antara rencana dan di tempat yang sebenarnya, dan secara dinamis menyesuaikan perencanaan dan penjadwalan.
Bantu kami menghindari cacat 'Portrait ' dan secara langsung memaksakan karakteristik kelompok pada individu (data pusat kerja secara langsung diubah menjadi data spesifik seperti peralatan, personel, cetakan, dll.). Melalui analisis korelasi data dan memantau, kami dapat merencanakan masa depan.
Meskipun data besar sedikit cacat, asalkan diterapkan dengan benar, data besar akan menjadi senjata yang kuat bagi kami. Saat itu, Ford bertanya apa kebutuhan pelanggan data besar? Jawabannya adalah 'kuda yang lebih cepat ', bukan mobil yang sekarang populer.
Oleh karena itu, di dunia data besar, kreativitas, intuisi, semangat petualangan dan ambisi intelektual sangat penting.
7. Manajemen dan analisis kualitas produk
Industri manufaktur tradisional menghadapi dampak data besar. Dalam hal penelitian dan pengembangan produk, desain proses, manajemen kualitas, produksi dan operasi, kami sangat menantikan kelahiran metode inovatif untuk memenuhi tantangan data besar dalam konteks industri.
Misalnya, dalam industri semikonduktor, chip menjalani banyak proses kompleks seperti doping, penumpukan, fotolitografi, dan perlakuan panas selama proses produksi. Setiap langkah harus memenuhi karakteristik fisik yang sangat menuntut. Peralatan yang sangat otomatis digunakan untuk memproses produk. Pada saat yang sama, hasil tes yang sangat besar juga dihasilkan secara bersamaan.
Apakah sejumlah besar data ini merupakan beban perusahaan atau tambang emas perusahaan? Jika yang terakhir adalah masalahnya, lalu bagaimana kita dapat dengan cepat mengetahui alasan utama untuk fluktuasi hasil produk dari 'tambang emas '? Ini adalah masalah teknis yang telah mengganggu insinyur semikonduktor selama bertahun -tahun.
Setelah wafer yang diproduksi oleh perusahaan teknologi semikonduktor melalui proses pengujian, kumpulan data yang berisi lebih dari seratus item pengujian dan beberapa juta baris catatan pengujian dihasilkan setiap hari.
Menurut persyaratan dasar manajemen kualitas, tugas yang sangat diperlukan adalah melakukan analisis kemampuan proses untuk lebih dari seratus item tes dengan spesifikasi teknis yang berbeda.
Jika kita mengikuti model kerja tradisional, kita perlu menghitung lebih dari seratus indeks kemampuan proses langkah demi langkah, dan mengevaluasi setiap karakteristik kualitas satu per satu.
Terlepas dari beban kerja yang besar dan rumit di sini, bahkan jika seseorang dapat menyelesaikan masalah perhitungan, sulit untuk melihat korelasi di antara mereka dari ratusan indeks kemampuan proses, dan bahkan lebih sulit untuk menentukan kualitas produk secara keseluruhan. Ada pemahaman dan ringkasan kinerja yang komprehensif.
Namun, jika kami menggunakan platform analisis manajemen kualitas data besar, selain dengan cepat mendapatkan laporan analisis kemampuan proses indikator tradisional yang panjang, yang lebih penting, kami juga bisa mendapatkan banyak analisis baru dari set data besar yang sama. hasil.
8. Polusi Industri dan Pengujian Perlindungan Lingkungan
Berdasarkan Internet of Things, semua data dalam proses produksi dicatat dan dipantau, dan Big Data sangat berharga untuk perlindungan lingkungan.
Di situs web pemerintah Cina, situs web berbagai kementerian dan komisi, situs web resmi Petrochina dan Sinopec, situs web resmi organisasi perlindungan lingkungan, dan beberapa lembaga khusus, semakin banyak data kesejahteraan publik dan perlindungan lingkungan dapat ditanyakan, termasuk data udara dan data hidrologi, data meteorologis, distribusi pabrik, dan pembuangan polusi untuk menunggu data dan data kepatuhan untuk data.
Namun, data ini terlalu tersebar, terlalu profesional, kurangnya analisis, dan kurangnya visualisasi, dan orang biasa tidak dapat memahaminya. Jika Anda dapat memahami dan memperhatikan, data besar akan menjadi sarana penting bagi masyarakat untuk memantau perlindungan lingkungan.
Peluncuran Baidu dari 'Peta Pemantauan Polusi Nasional' adalah cara yang baik. Dikombinasikan dengan Big Data Perlindungan Lingkungan Terbuka, Baidu Maps telah menambahkan lapisan deteksi polusi. Siapa pun dapat menggunakannya untuk melihat negara dan provinsi dan kota -kota di wilayah mereka sendiri, semuanya dalam perlindungan lingkungan. Informasi lokasi, nama organisasi, jenis sumber emisi, dan status kepatuhan pelepasan polusi terbaru yang diumumkan oleh Badan Perlindungan Lingkungan (termasuk berbagai pembangkit listrik termal, perusahaan industri yang dikendalikan negara, dan pembangkit pengolahan limbah) di bawah pengawasan biro.
Anda dapat memeriksa sumber polusi yang paling dekat dengan Anda, dan pengingat akan muncul, item inspeksi mana pada titik pemantauan melebihi standar, dan berapa kali melebihi standar. Informasi ini dapat digunakan pada platform media sosial real-time untuk memberi tahu teman dan mengingatkan semua orang untuk memperhatikan sumber polusi dan keselamatan dan kesehatan pribadi.
Potensi nilai aplikasi Big Data Industri sangat besar. Namun, masih ada banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk mewujudkan nilai -nilai ini.
Salah satunya adalah masalah pembentukan kesadaran data besar. Di masa lalu, ada data besar seperti itu, tetapi karena tidak ada kesadaran akan data besar, dan metode analisis data tidak mencukupi, banyak data real-time dibuang atau ditangguhkan, dan nilai potensial dari sejumlah besar data terkubur.
Masalah penting lainnya adalah masalah pulau data. Data banyak perusahaan industri didistribusikan di berbagai pulau di perusahaan, terutama di perusahaan multinasional besar. Cukup sulit untuk mengekstrak data ini dari seluruh perusahaan.
Oleh karena itu, masalah penting untuk aplikasi Big Data Industri adalah aplikasi terintegrasi.
