5. პროდუქტის გაყიდვების პროგნოზი და მოთხოვნის მენეჯმენტი
გამოიყენეთ დიდი მონაცემები მიმდინარე მოთხოვნის ცვლილებებისა და კომბინაციების გასაანალიზებლად.
დიდი მონაცემები არის გაყიდვების ანალიზის კარგი ინსტრუმენტი. ისტორიული მონაცემების მრავალგანზომილებიანი კომბინაციით, ჩვენ შეგვიძლია დავინახოთ რეგიონალური მოთხოვნის პროპორცია და შეცვლა, პროდუქციის კატეგორიების ბაზრის პოპულარობა, ყველაზე გავრცელებული კომბინაციის ფორმები და მომხმარებელთა დონე. პროდუქტის სტრატეგიისა და განაწილების სტრატეგიის შესწორების მიზნით.
ზოგიერთ ანალიზში, ჩვენ შეგვიძლია აღმოვაჩინოთ, რომ სასკოლო სეზონის დასაწყისში უფრო მეტი კოლეჯებისა და უნივერსიტეტების მქონე ქალაქებში საკანცელარიო მოთხოვნა გაცილებით მაღალი იქნება, ასე რომ, ჩვენ შეგვიძლია გავზარდოთ ამ ქალაქებში დილერების პოპულარიზაცია, რათა მათ მოზიდულიყვნენ, რომ უფრო მეტი შეკვეთა სასკოლო სეზონის დასაწყისში და ამავე დროს, სკოლის სეზონის დასაწყისში. წარმოების შესაძლებლობების დაგეგმვა დაიწყო ერთი ან ორი თვის წინ, დაწინაურების მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად.
პროდუქტის განვითარების თვალსაზრისით, პროდუქტის ფუნქციები და შესრულება რეგულირდება სამომხმარებლო ჯგუფის ფოკუსის საფუძველზე. მაგალითად, რამდენიმე წლის წინ, ყველას მოსწონდა მუსიკალური ტელეფონების გამოყენება, მაგრამ ახლა ყველას უფრო მეტად აქვს მიდრეკილი მობილური ტელეფონების გამოყენება ინტერნეტით, სურათების გადაღებისთვის და გაზიარებისთვის და ა.შ., მობილური ტელეფონების კამერის ფუნქციის გაუმჯობესება მხოლოდ ერთი რამ არის. ტენდენცია, 4G მობილური ტელეფონები ასევე იკავებენ უფრო დიდ ბაზარზე წილს. ბაზრის ზოგიერთი დეტალების დიდი მონაცემების ანალიზით, შეგიძლიათ ნახოთ გაყიდვების უფრო პოტენციური შესაძლებლობები.
6. წარმოების დაგეგმვა და დაგეგმვა
საწარმოო ინდუსტრიას მრავალფეროვანი და მცირე ჯგუფის წარმოების მოდელის წინაშე დგას. მონაცემთა დახვეწილი, ავტომატური, დროული და მოსახერხებელი შეგროვება (MES/DCs) და ცვალებადობამ განაპირობა მონაცემების დრამატული ზრდა. გარდა ამისა, ათი წელზე მეტი ინფორმაციული ინფორმაციული მონაცემები საჭიროა სწრაფი რეაგირების APS– სთვის, ეს უზარმაზარი გამოწვევაა.
საკონტროლო სისტემა Hangao Tech (Seko Machinery ) ინტელექტუალური უჟანგავი ფოლადის სამრეწველო შედუღებული მილების დამზადების მანქანების ხაზს შეუძლია თვალყურს ადევნოს და ჩაწეროს თითოეული შედუღებული მილის წარმოების მონაცემები, როგორიცაა მიმდინარე ზომა, შედუღების სიჩქარე, annealing ტემპერატურა და ა.შ., ამის საფუძველზე, ინტერნეტით ტექნოლოგიის შემოღებით, დიდ მონაცემებს შეუძლიათ მოგვცეს უფრო დეტალური მონაცემების შესახებ ინფორმაცია, განვიხილოთ ისტორიული პროგნოზები, განვიხილოთ შესაძლებლობების შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარ -ჩვევები, პერსონალის შეზღუდვა, პერსონალის უნარის შეზღუდვა, პერსონალის შესაძლებლობები, პერსონალის უნარის შეზღუდვა, განვიხილოთ შესაძლებლობების შეზღუდვა, პერსონალის შეზღუდვა. შეზღუდვები და ინტელექტუალური ოპტიმიზაციის ალგორითმების საშუალებით, შეიმუშავეთ წინასწარ დაგეგმვა და დაგეგმვა, და მონიტორინგს უწევს გადახრა გეგმასა და ადგილზე არსებულ ადგილზე, და დინამიურად დაარეგულირეთ დაგეგმვა და დაგეგმვა.
დაგვეხმარება თავიდან ავიცილოთ 'პორტრეტი ' დეფექტები და პირდაპირ დააწესოთ ჯგუფური მახასიათებლები ინდივიდებზე (სამუშაო ცენტრის მონაცემები პირდაპირ იცვლება კონკრეტულ მონაცემებზე, როგორიცაა აღჭურვილობა, პერსონალი, ყლორტები და ა.შ.). მონაცემების კორელაციის ანალიზით და მისი მონიტორინგის საშუალებით, ჩვენ შეგვიძლია დავგეგმოთ მომავლისთვის.
მიუხედავად იმისა, რომ დიდი მონაცემები ოდნავ ხარვეზირებულია, რამდენადაც ის სწორად გამოიყენება, დიდი მონაცემები ჩვენთვის ძლიერი იარაღი გახდება. ამის შემდეგ ფორდმა ჰკითხა, რა იყო მონაცემების დიდი საჭიროებები? პასუხი იყო 'უფრო სწრაფი ცხენი ' იმ მანქანების ნაცვლად, რომლებიც ახლა პოპულარულია.
ამრიგად, განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია დიდი მონაცემების, შემოქმედების, ინტუიციის, თავგადასავლების სულისკვეთება და ინტელექტუალური ამბიცია.
7. პროდუქტის ხარისხის მენეჯმენტი და ანალიზი
ტრადიციული საწარმოო ინდუსტრია დიდი მონაცემების გავლენის წინაშე დგას. პროდუქტის კვლევისა და განვითარების, პროცესების დიზაინის, ხარისხის მენეჯმენტის, წარმოებისა და ოპერაციის თვალსაზრისით, ჩვენ მოუთმენლად ველით ინოვაციური მეთოდების დაბადებას ინდუსტრიულ კონტექსტში დიდი მონაცემების გამოწვევების დასაკმაყოფილებლად.
მაგალითად, ნახევარგამტარული ინდუსტრიაში, ჩიპები განიცდიან ბევრ რთულ პროცესს, როგორიცაა დოპინგი, აშენება, ფოტოლიტოგრაფია და სითბოს მკურნალობა წარმოების პროცესში. თითოეული ნაბიჯი უნდა აკმაყოფილებდეს უკიდურესად მოთხოვნილ ფიზიკურ მახასიათებლებს. მაღალ ავტომატიზირებული მოწყობილობები გამოიყენება პროდუქციის დასამუშავებლად. ამავე დროს, ერთდროულად წარმოიქმნა უზარმაზარი ტესტის შედეგები.
მონაცემების ეს მასიური რაოდენობაა საწარმოს ან საწარმოს ოქროს მაღარო? თუ ეს უკანასკნელი ასეა, მაშინ როგორ შეგვიძლია სწრაფად გავარკვიოთ პროდუქტის მოსავლიანობის რყევების ძირითადი მიზეზები 'ოქროს მაღაროდან'? ეს არის ტექნიკური პრობლემა, რომელმაც მრავალი წლის განმავლობაში შეაჩერა ნახევარგამტარული ინჟინრები.
მას შემდეგ, რაც ნახევარგამტარული ტექნოლოგიის კომპანიის მიერ წარმოებული ვაფერები გადის ტესტირების პროცესს, ყოველდღიურად წარმოიქმნება მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიცავს ასზე მეტ სატესტო ნივთს და რამდენიმე მილიონ ხაზს ტესტის ჩანაწერებს.
ხარისხის მენეჯმენტის ძირითადი მოთხოვნების თანახმად, შეუცვლელი ამოცანაა პროცესის შესაძლებლობების ანალიზის ჩატარება ასზე მეტი ტესტის საგნისთვის, სხვადასხვა ტექნიკური მახასიათებლით.
თუ ჩვენ მივყვებით ტრადიციულ სამუშაო მოდელს, ჩვენ უნდა გამოვთვალოთ ასზე მეტი პროცესის შესაძლებლობების ინდექსები ეტაპობრივად და შევადგინოთ თითოეული ხარისხის მახასიათებელი სათითაოდ.
მიუხედავად უზარმაზარი და რთული დატვირთვისა, მაშინაც კი, თუ ვინმეს შეუძლია გადაანგარიშების პრობლემის მოგვარება, ძნელია მათ შორის კორელაციის დანახვა ასობით პროცესის შესაძლებლობების ინდექსიდან, და კიდევ უფრო რთულია პროდუქტის საერთო ხარისხის დადგენა. არსებობს ყოვლისმომცველი გაგება და შესრულების შეჯამება.
ამასთან, თუ ჩვენ ვიყენებთ მონაცემთა ხარისხის მენეჯმენტის დიდი ანალიზის პლატფორმას, გარდა იმისა, რომ სწრაფად მივიღოთ გრძელი ტრადიციული ინდიკატორის პროცესის შესაძლებლობების ანალიზის ანგარიში, რაც მთავარია, ჩვენ ასევე შეგვიძლია მივიღოთ მრავალი ახალი ანალიზები იმავე დიდი მონაცემების ნაკრებიდან. შედეგი.
8. ინდუსტრიული დაბინძურება და გარემოს დაცვის ტესტირება
ნივთების ინტერნეტიდან გამომდინარე, წარმოების პროცესში ყველა მონაცემი აღირიცხება და მონიტორინგია, ხოლო დიდ მონაცემებს დიდი მნიშვნელობა აქვს გარემოს დაცვას.
ჩინეთის მთავრობის ვებსაიტზე, სხვადასხვა სამინისტროებისა და კომისიების ვებსაიტები, პეტროჩინასა და სინოპეკის ოფიციალური ვებსაიტები, გარემოს დაცვის ორგანიზაციების ოფიციალური ვებსაიტები და ზოგიერთი სპეციალური სააგენტო, უფრო და უფრო მეტი საზოგადოებრივი კეთილდღეობა და გარემოს დაცვის მონაცემები, მათ შორისაა ეროვნული საჰაერო და ჰიდროლოგიური მონაცემები, მეტეოროლოგიური მონაცემები, ქარხნის განაწილების და დაბინძურების შესაბამისობის სტატუსი და ასე.
ამასთან, ეს მონაცემები ძალიან გაფანტულია, ძალიან პროფესიონალი, ანალიზის არარსებობა და ვიზუალიზაციის არარსებობა, ხოლო რიგითი ადამიანები ამას ვერ ხვდებიან. თუ თქვენ შეგიძლიათ გაიგოთ და ყურადღება მიაქციოთ, დიდი მონაცემები გახდება მნიშვნელოვანი საშუალება საზოგადოებისთვის, რომ აკონტროლონ გარემოს დაცვის დაცვა.
Baidu– ს მიერ 'დაბინძურების მონიტორინგის ეროვნული რუკის ' გამოშვება კარგი გზაა. ღია გარემოს დაცვის დიდ მონაცემებთან ერთად, Baidu Maps– მა დაამატა დაბინძურების გამოვლენის ფენა. ყველას შეუძლია გამოიყენოს იგი ქვეყნის და საკუთარი რეგიონის პროვინციებისა და ქალაქების სანახავად, ყველა გარემოს დაცვის ქვეშ. ბიუროების მეთვალყურეობისას, ადგილმდებარეობის ინფორმაცია, ორგანიზაციის სახელი, ემისიის წყაროს სახელი და დაბინძურების განთავისუფლების უახლესი სტატუსი, რომელიც გამოცხადდა გარემოს დაცვის სააგენტოს მიერ (სხვადასხვა თერმული ელექტროსადგურების, სახელმწიფო კონტროლირებადი სამრეწველო საწარმოების და საკანალიზაციო გამწმენდი პლანების ჩათვლით.
თქვენ შეგიძლიათ შეამოწმოთ დაბინძურების წყარო ყველაზე ახლოს, და გამოჩნდება შეხსენება, რომელი შემოწმების პუნქტიდან რომელია მონიტორინგის წერტილში, აღემატება სტანდარტს და რამდენჯერ აღემატება სტანდარტს. ეს ინფორმაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალურ დროში სოციალური მედიის პლატფორმებზე, რომ აცნობონ მეგობრებს და ყველას შეახსენონ, რომ ყურადღება მიაქციონ დაბინძურების წყაროებს და პირად უსაფრთხოებას და ჯანმრთელობას.
სამრეწველო დიდი მონაცემთა პროგრამების ღირებულების პოტენციალი დიდია. ამასთან, ჯერ კიდევ ბევრი სამუშაოა გასაკეთებელი ამ ფასეულობების გასაცნობად.
ერთი არის მონაცემთა დიდი ინფორმირებულობის დადგენის საკითხი. წარსულში იყო ასეთი დიდი მონაცემები, მაგრამ იმის გამო, რომ არ არსებობდა დიდი მონაცემების შესახებ ინფორმირებულობა, მონაცემთა ანალიზის მეთოდები კი არასაკმარისი იყო, რეალურ დროში ბევრი მონაცემები გაუქმდა ან თაროზე, და დიდი რაოდენობით მონაცემების პოტენციური მნიშვნელობა დაკრძალეს.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი საკითხია მონაცემთა კუნძულების საკითხი. მრავალი სამრეწველო საწარმოს მონაცემები გადანაწილებულია საწარმოს სხვადასხვა კუნძულებზე, განსაკუთრებით დიდ მრავალეროვნულ კომპანიებში. ამ მონაცემების ამოღება საკმაოდ რთულია მთელი საწარმოდან.
ამრიგად, სამრეწველო დიდი მონაცემთა პროგრამებისთვის მნიშვნელოვანი საკითხია ინტეგრირებული პროგრამები.
