5. Previsione delle vendite del prodotto e gestione della domanda
Utilizzare i big data per analizzare i cambiamenti e le combinazioni della domanda attuali.
Big Data è un buon strumento di analisi delle vendite. Attraverso la combinazione multidimensionale di dati storici, possiamo vedere la proporzione e il cambiamento della domanda regionale, la popolarità del mercato delle categorie di prodotti, le forme di combinazione più comuni e il livello dei consumatori. Al fine di regolare la strategia del prodotto e la strategia di distribuzione.
In alcune analisi, possiamo scoprire che la domanda di cartoleria nelle città con più college e università all'inizio della stagione scolastica sarà molto più alta, in modo da poter aumentare la promozione dei rivenditori in queste città per attirarli per ordinare di più all'inizio della stagione scolastica e allo stesso tempo all'inizio della stagione scolastica. La pianificazione della capacità di produzione è stata avviata uno o due mesi fa per soddisfare la domanda di promozione.
In termini di sviluppo del prodotto, le funzioni del prodotto e le prestazioni sono adeguate in base al focus del gruppo di consumo. Ad esempio, qualche anno fa, a tutti piacevano usare i telefoni musicali, ma ora tutti sono più propensi a utilizzare i telefoni cellulari per navigare in Internet, scattare foto e condividere, ecc. Il miglioramento della funzione della fotocamera dei telefoni cellulari è solo una cosa. Trend, i telefoni cellulari 4G occupano anche una quota di mercato più ampia. Attraverso l'analisi dei big data di alcuni dettagli del mercato, è possibile trovare maggiori opportunità di vendita.
6. Pianificazione e programmazione della produzione
L'industria manifatturiera si trova di fronte a un modello di produzione multi-vanità e piccoli batch. La raccolta raffinata, automatica, tempestiva e conveniente di dati (MES/DC) e la variabilità hanno portato a un drammatico aumento dei dati. Inoltre, sono necessari oltre dieci anni di dati storici di informatizzazione per gli AP a risposta rapida, è una sfida enorme.
Il sistema di controllo di Hangao Tech (Seko Machinery) 's La linea dei macchinari di creazione di tubi industriali di saldatura industriale inossidabile inossidabile può tracciare e registrare i dati di produzione di ciascun tubo saldato, come dimensioni attuali, velocità di saldatura, temperatura di ricottura, ecc. Su questa base, con l'introduzione della tecnologia Internet of Things, i big, i big, i big, i big, i big, i big, i big, i big sono più dettagliati, la perdita di assistenza per i dati, il percorso di assistenza in materia di materiale, e la perdita di assistenza per i dati di materiale, e la perdita di assistenza per i dati di materiale, e la probabilità di applicazione di materiali per i dati di assistenza e per la deviazione di deviazione di deviazione di deviazione tra le previsioni storiche tra le previsioni storiche e la constatazione delle capacità di materiale e la capacità di assistenza in materia Algoritmi di ottimizzazione intelligenti, sviluppare pre-pianificazione e pianificazione e monitorare la deviazione tra il piano e l'effettivo in loco e regolare dinamicamente la pianificazione e la pianificazione.
Aiutaci a evitare i difetti di 'Portrait ' e imporre direttamente le caratteristiche di gruppo sugli individui (i dati del centro di lavoro vengono modificati direttamente in dati specifici come apparecchiature, personale, stampi, ecc.). Attraverso l'analisi di correlazione dei dati e il monitoraggio, possiamo pianificare il futuro.
Sebbene i big data siano leggermente imperfetti, purché siano applicati correttamente, i big data diventeranno un'arma potente per noi. Allora, Ford ha chiesto di cosa fossero i Big Data Cliente? La risposta era 'un cavallo più veloce ' invece delle auto che ora sono popolari.
Pertanto, nel mondo dei big data, creatività, intuizione, spirito avventuroso e ambizione intellettuale sono particolarmente importanti.
7. Gestione e analisi della qualità del prodotto
L'industria manifatturiera tradizionale sta affrontando l'impatto dei big data. In termini di ricerca e sviluppo del prodotto, progettazione di processi, gestione della qualità, produzione e funzionamento, non vediamo l'ora della nascita di metodi innovativi per affrontare le sfide dei big data nel contesto industriale.
Ad esempio, nel settore dei semiconduttori, i chip subiscono molti processi complessi come doping, accumulo, fotolitografia e trattamento termico durante il processo di produzione. Ogni passaggio deve soddisfare caratteristiche fisiche estremamente esigenti. Le apparecchiature altamente automatizzate vengono utilizzate per elaborare i prodotti. Allo stesso tempo, sono stati anche generati enormi risultati di test contemporaneamente.
Questa enorme quantità di dati è l'onere dell'impresa o della miniera d'oro dell'Enterprise? Se quest'ultimo è il caso, allora come possiamo scoprire rapidamente le ragioni chiave per le fluttuazioni della resa del prodotto dalla 'miniera d'oro '? Questo è un problema tecnico che ha afflitto ingegneri a semiconduttore per molti anni.
Dopo che i wafer prodotti da una società di tecnologia a semiconduttore hanno esaminato il processo di test, un set di dati contenente più di cento articoli di prova e diversi milioni di linee di record di test vengono generati ogni giorno.
Secondo i requisiti di base della gestione della qualità, un compito indispensabile è di condurre un'analisi della capacità di processo per più di cento elementi di prova con diverse specifiche tecniche.
Se seguiamo il modello di lavoro tradizionale, dobbiamo calcolare più di cento indici di capacità di processo passo dopo passo e valutare ogni caratteristica di qualità una per una.
Indipendentemente dall'enorme e ingombrante carico di lavoro qui, anche se qualcuno può risolvere il problema del calcolo, è difficile vedere la correlazione tra loro dalle centinaia di indici di capacità di processo ed è ancora più difficile determinare la qualità complessiva del prodotto. C'è una comprensione completa e un riepilogo delle prestazioni.
Tuttavia, se utilizziamo la piattaforma di analisi della gestione della qualità dei big data, oltre a ottenere rapidamente un rapporto di analisi delle capacità del processo singolo tradizionale lungo, soprattutto, possiamo anche ottenere molte nuove analisi dallo stesso set di big data. risultato.
8. Test di inquinamento industriale e protezione ambientale
Sulla base dell'Internet of Things, tutti i dati nel processo di produzione sono registrati e monitorati e i big data hanno un grande valore per la protezione ambientale.
Sul sito Web del governo cinese, i siti Web di vari ministeri e commissioni, il sito ufficiale di PetroChina e Sinopec, il sito Web ufficiale delle organizzazioni di protezione ambientale e alcune agenzie speciali, possono essere indicati i dati del benessere pubblico e della protezione ambientale, compresi i dati nazionali e idrologici, i dati meteorologici, i dati meteorologici in termini di distribuzione delle indicazioni e lo status di detenzione.
Tuttavia, questi dati sono troppo dispersi, troppo professionali, la mancanza di analisi e la mancanza di visualizzazione e le persone ordinarie non possono capirli. Se riesci a capire e prestare attenzione, i big data diventeranno un mezzo importante per la società per monitorare la protezione ambientale.
Il lancio di Baidu della 'mappa del monitoraggio dell'inquinamento nazionale ' è un buon modo. Insieme ai big data di protezione ambientale aperta, Baidu Maps ha aggiunto un livello di rilevamento dell'inquinamento. Chiunque può usarlo per visualizzare il paese, le province e le città nella propria regione, tutte nella protezione ambientale. Le informazioni sulla posizione, il nome dell'organizzazione, il tipo di fonte di emissione e l'ultimo stato di conformità delle dimissioni inquinanti annunciata dall'Agenzia per la protezione ambientale (comprese varie centrali elettriche, imprese industriali controllate dallo stato e impianti di trattamento delle acque reflue) sotto la supervisione dell'ufficio.
Puoi controllare la fonte di inquinamento più vicina a te e apparirà un promemoria, quale degli elementi di ispezione nel punto di monitoraggio supera lo standard e quante volte supera lo standard. Queste informazioni possono essere utilizzate su piattaforme di social media in tempo reale per informare gli amici e ricordare a tutti di prestare attenzione alle fonti di inquinamento e alla sicurezza personale e alla salute.
Il potenziale di valore delle applicazioni industriali di big data è enorme. Tuttavia, c'è ancora molto lavoro da fare per realizzare questi valori.
Uno è il problema dell'istituzione della consapevolezza dei big data. In passato, c'erano tali big data, ma poiché non c'era consapevolezza dei big data e i metodi di analisi dei dati erano insufficienti, molti dati in tempo reale venivano scartati o accantonati e il valore potenziale di una grande quantità di dati era sepolto.
Un altro problema importante è il problema delle isole dei dati. I dati di molte imprese industriali sono distribuiti in varie isole dell'impresa, in particolare in grandi società multinazionali. È abbastanza difficile estrarre questi dati dall'intera impresa.
Pertanto, un problema importante per le applicazioni di big data industriali sono le applicazioni integrate.
