5。製品販売予測と需要管理
ビッグデータを使用して、現在の需要の変更と組み合わせを分析します。
ビッグデータは優れた販売分析ツールです。過去のデータの多次元的な組み合わせにより、地域の需要の割合と変化、製品カテゴリの市場人気、最も一般的な組み合わせ形式、および消費者のレベルを確認できます。製品戦略と流通戦略を調整するため。
いくつかの分析では、学校シーズンの初めに多くの大学がいる都市や大学がいる都市の文房具の需要がはるかに高くなるため、これらの都市のディーラーの昇進を増やして、学校シーズンの初めに、そして学校シーズンの初めに注文するように誘導できることがわかります。生産能力計画は、プロモーション需要を満たすために1〜2か月前に開始されました。
製品の開発に関しては、消費者グループの焦点に基づいて製品機能とパフォーマンスが調整されます。たとえば、数年前、誰もが音楽携帯電話を使用するのが好きでしたが、今では誰もがインターネットをサーフィンしたり、写真を撮ったり共有したりするようになりました。携帯電話のカメラ機能の改善は1つのことです。トレンド、4G携帯電話もより大きな市場シェアを占めています。いくつかの市場の詳細のビッグデータ分析を通じて、より多くの潜在的な販売機会が見つかります。
6。生産計画とスケジューリング
製造業は、多様性と小型の生産モデルに直面しています。洗練された自動、タイムリーで便利なデータのコレクション（MES/DCS）と変動により、データの劇的な増加が生じました。さらに、高速応答のAPSには、10年以上の情報化履歴データが必要であるため、大きな課題です。
の制御システム Hangao Tech（Seko Machinery） 's インテリジェントなステンレス鋼工業用溶接パイプ製造機械ラインは 、現在のサイズ、溶接速度、アニーリング温度など、各溶接パイプの生産データを追跡して記録できます。アルゴリズム、事前計画とスケジューリングを開発し、計画と実際のオンサイトの偏差を監視し、計画とスケジューリングを動的に調整します。
'Portrait 'の欠陥を回避し、個人にグループ特性を直接課すのに役立ちます（ワークセンターデータは、機器、人員、金型などの特定のデータに直接変更されます）。データの相関分析とそれを監視することにより、将来を計画することができます。
ビッグデータにはわずかに欠陥がありますが、適切に適用される限り、ビッグデータは私たちにとって強力な武器になります。当時、フォードは顧客のニーズが何であるかを尋ねました。答えは、現在人気のある車の代わりに「より速い馬」でした。
したがって、ビッグデータの世界では、創造性、直観、冒険心、知的野心が特に重要です。
7。製品の品質管理と分析
従来の製造業は、ビッグデータの影響に直面しています。製品の研究開発、プロセス設計、品質管理、生産、運用に関しては、産業の文脈におけるビッグデータの課題を満たすための革新的な方法の誕生を心から楽しみにしています。
たとえば、半導体業界では、CHIPは、生産プロセス中にドーピング、ビルドアップ、フォトリソグラフィ、熱処理など、多くの複雑なプロセスを受けます。各ステップは、非常に厳しい物理的特性を満たす必要があります。高度に自動化された機器は、製品の処理に使用されます。同時に、巨大なテスト結果も同時に生成されました。
この膨大な量のデータは、企業の負担または企業の金鉱山ですか？後者が事実である場合、 'Gold Mine 'から製品の収穫量の変動の主な理由をどのようにすばやく見つけることができますか？これは、長年にわたって半導体エンジニアを悩ませてきた技術的な問題です。
Semiconductor Technology Companyが作成したWAFERSがテストプロセスを通過した後、100を超えるテスト項目と数百万行のテストレコードを含むデータセットが毎日生成されます。
品質管理の基本的な要件によれば、不可欠なタスクは、異なる技術仕様を備えた100を超えるテスト項目のプロセス能力分析を実施することです。
従来の作業モデルに従う場合、100を超えるプロセス機能インデックスを段階的に計算し、各品質特性を1つずつ評価する必要があります。
ここでの巨大で面倒なワークロードに関係なく、誰かが計算の問題を解決できる場合でも、数百のプロセス機能インデックスからそれらの間の相関関係を見ることは困難であり、製品の全体的な品質を判断することはさらに困難です。パフォーマンスの包括的な理解と要約があります。
ただし、ビッグデータの品質管理分析プラットフォームを使用している場合、従来の長い単一インジケータープロセス機能分析レポートを迅速に取得することに加えて、さらに重要なことは、同じビッグデータセットから多くの新しい分析を取得することもできます。結果。
8。産業汚染と環境保護試験
モノのインターネットに基づいて、生産プロセスのすべてのデータが記録および監視され、ビッグデータは環境保護にとって大きな価値があります。
中国政府のウェブサイトでは、さまざまな省庁のウェブサイト、ペトロチーナとシノペックの公式ウェブサイト、環境保護組織の公式ウェブサイト、およびいくつかの特別な機関、ますます多くの公共福祉および環境保護データを調査することができます。
ただし、これらのデータはあまりにも散らばっており、専門的すぎ、分析の欠如、視覚化の欠如であり、普通の人々はそれを理解することはできません。あなたが理解して注意を払うことができれば、ビッグデータは社会が環境保護を監視するための重要な手段になります。
Baiduが 'National Pollution Monitoring Map 'の発売は良い方法です。 Open Environmental Protection Big Dataと組み合わせて、Baidu Mapsは汚染検出層を追加しました。誰でもそれを使用して、環境保護において、自国の国と自分の地域の州や都市を見ることができます。局の監督下で、位置情報、組織の名前、排出源の名前、排出源の種類、環境保護庁（さまざまな熱発電所、国営産業企業、下水処理場を含む）が発表した最新の汚染排出コンプライアンスステータス。
あなたに最も近い汚染源を確認でき、リマインダーが表示されます。監視ポイントの検査項目のどれが標準を超え、標準を超える回数が表示されます。この情報は、リアルタイムのソーシャルメディアプラットフォームで使用して、友人に知らせ、汚染源と個人の安全衛生に注意を払うように全員に思い出させることができます。
産業用ビッグデータアプリケーションの価値の可能性は膨大です。ただし、これらの価値を実現するために行われるべきことはまだたくさんあります。
1つは、ビッグデータ認識の確立の問題です。過去には、このようなビッグデータがありましたが、ビッグデータの認識がなく、データ分析方法が不十分であり、多くのリアルタイムデータが破棄または棚上げされ、大量のデータの潜在的な値が埋められました。
別の重要な問題は、データ島の問題です。多くの産業企業のデータは、企業のさまざまな島、特に大規模な多国籍企業に配布されています。これらのデータをエンタープライズ全体から抽出することは非常に困難です。
したがって、産業用ビッグデータアプリケーションの重要な問題は、統合アプリケーションです。
