5 ។ ការប៉ាន់ស្មានការលក់ផលិតផលនិងតំរូវការ
ប្រើទិន្នន័យធំដើម្បីវិភាគការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការបច្ចុប្បន្ននិងបន្សំ។
ទិន្នន័យធំគឺជាឧបករណ៍វិភាគការលក់ដ៏ល្អ។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នាពហុវិមាត្រនៃទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រយើងអាចមើលឃើញសមាមាត្រនិងការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការក្នុងតំបន់ប្រជាប្រិយភាពទីផ្សារនៃប្រភេទផលិតផលទម្រង់បន្សំទូទៅបំផុតនិងអតិថិជន។ ដើម្បីកែសំរួលយុទ្ធសាស្រ្តផលិតផលនិងយុទ្ធសាស្ត្រចែកចាយ។
ក្នុងការវិភាគខ្លះយើងអាចរកឃើញថាតម្រូវការសម្រាប់សម្ភារៈសិក្សានៅតាមទីក្រុងដែលមានមហាវិទ្យាល័យនិងសាកលវិទ្យាល័យកាន់តែខ្ពស់ដូច្នេះយើងអាចបង្កើនការលើកកម្ពស់ឈ្មួញនៅក្នុងទីក្រុងទាំងនេះដើម្បីឱ្យពួកគេមានសណ្តាប់ធ្នាប់ថែមទៀតនៅដើមរដូវកាលសិក្សា។ ការធ្វើផែនការសមត្ថភាពផលិតកម្មត្រូវបានចាប់ផ្តើមកាលពីមួយឬពីរខែមុនដើម្បីឆ្លើយតបនឹងតម្រូវការនៃការផ្សព្វផ្សាយ។
បើនិយាយពីការអភិវឌ្ឍផលិតផលមុខងារផលិតផលនិងការអនុវត្តត្រូវបានកែតម្រូវដោយផ្អែកលើការផ្តោតអារម្មណ៍របស់ក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់។ ឧទាហរណ៍កាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុនអ្នករាល់គ្នាចូលចិត្តប្រើទូរស័ព្ទតន្ត្រីប៉ុន្តែឥឡូវនេះមនុស្សគ្រប់គ្នាមានទំនោរក្នុងការប្រើប្រាស់ទូរស័ព្ទចល័តដើម្បីប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិតថតរូបភាពនិងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវមុខងារកាមេរ៉ានៃទូរស័ព្ទចល័តគឺជារឿងមួយ។ និន្នាការ, ទូរស័ព្ទចល័ត 4G ក៏កាន់កាប់ចំណែកទីផ្សារធំជាងនេះផងដែរ។ តាមរយៈការវិភាគទិន្នន័យដ៏ធំនៃព័ត៌មានលម្អិតទីផ្សារមួយចំនួនឱកាសលក់សក្តានុពលដែលមានសក្តានុពលអាចរកបាន។
6 ។ ផែនការផលិតកម្មនិងការរៀបចំកាលវិភាគ
ឧស្សាហកម្មផលិតត្រូវបានប្រឈមមុខនឹងគំរូផលិតកម្មច្រើនប្រភេទនិងជាបាច់។ ការប្រមូលផ្ដុំយានយន្តដែលបានចម្រាញ់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនិងងាយស្រួលទាន់ពេលវេលា (MES / DCS) និងភាពប្រែប្រួលបាននាំឱ្យមានការកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងទិន្នន័យ។ លើសពីនេះទៀតទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រមានច្រើនជាង 10 ឆ្នាំត្រូវបានទាមទារសម្រាប់អេភីអេសដែលឆ្លើយតបយ៉ាងឆាប់រហ័សវាគឺជាបញ្ហាប្រឈមដ៏ធំមួយ។
ប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យរបស់ ហោប៉ៅ (អេសខេអេសអេសគី)តិច គ្រឿងម៉ាស៊ីនផលិតដែកអ៊ីណុកឆ្លាតវៃ អាចតាមដាននិងកត់ត្រាទិន្នន័យផលិតកម្មរបស់បំពង់ស្វាដែលមានទំហំផ្សារភ្ជាប់នឹងការប្រោះរបស់អ្នកជំនាញផ្នែកសមត្ថភាពរបស់បុគ្គលិកឧបសគ្គបុគ្គលិកការផ្គូផ្គងឧបករណ៍សម្ភារៈនិងឧបសគ្គផ្សិត។ ហើយតាមរយៈក្បួនដោះស្រាយបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពប្រកបដោយភាពវៃឆ្លាតការអភិវឌ្ឍផែនការមុននិងកំណត់ពេលវេលានិងត្រួតពិនិត្យគម្លាតរវាងផែនការនិងទីតាំងនៅនឹងកន្លែងនៅនឹងកន្លែងនិងកែសំរួលផែនការនិងការរៀបចំកាលវិភាគ។
ជួយយើងជៀសវាងពីចំណុចខ្វះចន្លោះនៃ 'រូបថត ' ហើយដាក់លក្ខណៈជាក្រុមដោយផ្ទាល់លើបុគ្គល (ទិន្នន័យមជ្ឈមណ្ឌលការងារត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយផ្ទាល់ទៅនឹងទិន្នន័យជាក់លាក់ដូចជាឧបករណ៍បុគ្គលិកផ្សិត។ ល។ ) ។ តាមរយៈការវិភាគទាក់ទងគ្នានៃទិន្នន័យនិងតាមដានវាយើងអាចរៀបចំផែនការសម្រាប់ពេលអនាគត។
ទោះបីជាទិន្នន័យធំមានកំហុសបន្តិចក៏ដោយដរាបណាវាត្រូវបានអនុវត្តឱ្យបានត្រឹមត្រូវទិន្នន័យធំនឹងក្លាយជាអាវុធដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់យើង។ នៅពេលនោះក្រុមហ៊ុន Ford បានសួរថាតើអតិថិជនត្រូវការទិន្នន័យរបស់អតិថិជនធំគឺជាអ្វី? ចម្លើយគឺថាសេះដែលលឿនជាងមុនជំនួសរថយន្តដែលឥឡូវមានប្រជាប្រិយភាព។
ដូច្នេះនៅក្នុងពិភពទិន្នន័យធំការច្នៃប្រឌិតវិចារណញាណ, ស្មារតីផ្សងព្រេងនិងមហិច្ឆតាបញ្ញាមានសារៈសំខាន់ណាស់។
7 ។ ការគ្រប់គ្រងនិងការវិភាគគុណភាពផលិតផល
ឧស្សាហកម្មផលិតបែបប្រពៃណីកំពុងប្រឈមនឹងផលប៉ះពាល់នៃទិន្នន័យធំ ៗ ។ បើនិយាយពីការស្រាវជ្រាវនិងការអភិវឌ្ឍផលិតផលការរចនាដំណើរការការគ្រប់គ្រងគុណភាពផលិតកម្មនិងប្រតិបត្តិការយើងទន្ទឹងរង់ចាំយ៉ាងអន្ទះសារយ៉ាងអន្ទះសាចំពោះកំណើតនៃវិធីសាស្រ្តច្នៃប្រឌិតក្នុងបរិបទឧស្សាហកម្ម។
ឧទាហរណ៍នៅក្នុងឧស្សាហកម្មអេឡិចត្រូនិក, បន្ទះឈីបជាច្រើនបានឆ្លងកាត់ដំណើរការស្មុគស្មាញជាច្រើនដូចជាការធ្វើយ៉ាងខ្លាំង, ការបង្កើត, ការបង្កើត, Photolphog, និងការព្យាបាលកំដៅក្នុងកំឡុងពេលផលិតកម្មផលិតកម្ម។ ជំហាននីមួយៗត្រូវតែបំពេញតាមលក្ខណៈរាងកាយយ៉ាងខ្លាំង។ ឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិកម្មខ្ពស់ត្រូវបានប្រើដើម្បីដំណើរការផលិតផល។ ទន្ទឹមនឹងនេះលទ្ធផលតេស្តយ៉ាងច្រើនក៏ត្រូវបានបង្កើតក្នុងពេលដំណាលគ្នាដែរ។
តើចំនួនទិន្នន័យដ៏ច្រើននៃទិន្នន័យដែលទទួលបន្ទុកសហគ្រាសឬអណ្តូងរ៉ែមាសរបស់សហគ្រាស? ប្រសិនបើករណីចុងក្រោយគឺអញ្ចឹងតើធ្វើដូចម្តេចទើបយើងអាចរកឃើញមូលហេតុសំខាន់ៗសម្រាប់ភាពប្រែប្រួលទិន្នផលផលិតផលពី 'មាស '? នេះគឺជាបញ្ហាបច្ចេកទេសដែលបានញុះញង់វិស្វករអេឡិចត្រូនិចអស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ។
បន្ទាប់ពី Wafers ផលិតដោយក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាអេឡិចត្រូនិចឆ្លងកាត់ដំណើរការធ្វើតេស្តិ៍ទិន្នន័យដែលមានផ្ទុកនូវវត្ថុតេស្តជាងមួយរយហើយកំណត់ត្រាតេស្តជាច្រើនលានត្រូវបានបង្កើតជារៀងរាល់ថ្ងៃ។
យោងតាមតម្រូវការជាមូលដ្ឋាននៃការគ្រប់គ្រងគុណភាពការងារដែលមិនអាចខ្វះបានគឺត្រូវធ្វើការវិភាគសមត្ថភាពដំណើរការសម្រាប់វត្ថុសាកល្បងជាងមួយរយដែលមានលក្ខណៈបច្ចេកទេសផ្សេងៗគ្នា។
ប្រសិនបើយើងធ្វើតាមគំរូការងារប្រពៃណីយើងត្រូវគណនាសន្ទស្សន៍សមត្ថភាពជាងមួយរយជំហានម្តង ៗ ហើយវាយតម្លៃលក្ខណៈគុណភាពនីមួយៗម្តងមួយៗ។
ដោយមិនគិតពីបន្ទុកការងារដ៏ធំនិងស្មុគស្មាញនៅទីនេះទោះបីនរណាម្នាក់អាចដោះស្រាយបញ្ហានៃការគណនាក៏ដោយវាពិបាកក្នុងការមើលឃើញការជាប់ទាក់ទងគ្នារវាងសន្ទស្សន៍សមត្ថភាពដំណើរការរាប់រយហើយវារឹតតែលំបាកក្នុងការកំណត់គុណភាពនៃផលិតផលទាំងមូល។ មានការយោគយល់គ្នានិងការសង្ខេបយ៉ាងទូលំទូលាយ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយប្រសិនបើយើងប្រើវេទិកាវិភាគការគ្រប់គ្រងគុណភាពទិន្នន័យធំបន្ថែមលើការទទួលបានរបាយការណ៍វិភាគសមត្ថភាពរបស់ប្រពៃណីដែលមានលក្ខណៈជាប្រពៃណីឱ្យបានល្អជាងនេះយើងក៏អាចទទួលបានការវិភាគថ្មីជាច្រើនពីសំណុំទិន្នន័យធំដូចគ្នា។ លទ្ធផល។
8 ។ ការបំពុលបរិស្ថាននិងការធ្វើតេស្តការពារបរិស្ថាន
ផ្អែកលើអ៊ិនធឺរណែតរបស់វត្ថុទិន្នន័យទាំងអស់នៅក្នុងដំណើរការផលិតកម្មត្រូវបានកត់ត្រានិងតាមដានហើយទិន្នន័យធំគឺមានតម្លៃចំពោះការការពារបរិស្ថាន។
នៅលើគេហទំព័ររបស់រដ្ឋាភិបាលចិនគេហទំព័រផ្លូវការរបស់ក្រសួងកសិកម្មរុក្ខាប្រមាញ់និងនានាទិន្នន័យសុខុមាលភាពបរិស្ថាននិងជលសភាប្រប្រទេសផ្នែកទីផ្សារឧតុនិយមការចែកចាយរបស់រោងចក្រនិងស្ថានភាពអនុលោមភាពការបញ្ចេញទឹករំអិលរង់ចាំទទួលទិន្នន័យ។
ទោះយ៉ាងណាទិន្នន័យទាំងនេះត្រូវបានខ្ចាត់ខ្ចាយមានលក្ខណៈវិជ្ជាជីវៈពេកការខ្វះការវិភាគនិងការខ្វះការមើលឃើញហើយប្រជាជនសាមញ្ញមិនអាចយល់បានទេ។ ប្រសិនបើអ្នកអាចយល់និងយកចិត្តទុកដាក់ការយកចិត្តទុកដាក់ទិន្នន័យធំ ៗ នឹងក្លាយជាមធ្យោបាយដ៏សំខាន់មួយសម្រាប់សង្គមក្នុងការត្រួតពិនិត្យការការពារបរិស្ថាន។
ការបើកដំណើរការរបស់ Baidu នៃ 'ផែនទីត្រួតពិនិត្យការបំពុលជាតិ ' គឺជាវិធីល្អ។ រួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយនឹងការការពារបរិស្ថានបើកទូលាយទិន្នន័យធំ ៗ ផែនទី Baidu បានបន្ថែមទៀតថាស្រទាប់រាវរកការបំពុល។ អ្នកណាម្នាក់អាចប្រើវាដើម្បីមើលប្រទេសនិងខេត្តនានានិងទីក្រុងនានាក្នុងតំបន់របស់ពួកគេទាំងអស់ក្នុងការការពារបរិស្ថាន។ ព័ត៌មានទីតាំងឈ្មោះរបស់អង្គការប្រភពនៃការបំភាយនិងការបដិសេធការបំពុលបរិស្ថានដែលបានប្រកាសដោយភ្នាក់ងារការពារបរិស្ថាន (រួមទាំងរោងចក្រថាមពលកំដៅផ្សេងៗសហគ្រាសឧស្សាហកម្មដែលគ្រប់គ្រងដោយរដ្ឋនិងរោងចក្រព្យាបាលទឹកស្អុយ) ក្រោមការត្រួតពិនិត្យរបស់ការិយាល័យ។
អ្នកអាចពិនិត្យមើលប្រភពបំពុលដែលនៅជិតអ្នកបំផុតហើយការរំលឹកមួយនឹងលេចចេញដែលធាតុត្រួតពិនិត្យមួយដែលនៅចំណុចត្រួតពិនិត្យលើសពីបទដ្ឋាននិងចំនួនប៉ុន្មានដងដែលលើសពីបទដ្ឋាន។ ព័ត៌មាននេះអាចត្រូវបានប្រើនៅលើវេទិកាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមពិតប្រាកដដើម្បីជូនដំណឹងដល់មិត្តភក្តិនិងរំ remind កគ្រប់រូបឱ្យយកចិត្តទុកដាក់លើប្រភពបំពុលបរិស្ថាននិងសុវត្ថិភាពផ្ទាល់ខ្លួននិងសុខភាព។
សក្តានុពលតម្លៃនៃកម្មវិធីទិន្នន័យធំឧស្សាហកម្មគឺធំធេងណាស់។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយនៅតែមានការងារជាច្រើនដែលត្រូវធ្វើដើម្បីដឹងពីតម្លៃទាំងនេះ។
មួយគឺជាបញ្ហានៃការបង្កើតការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យដ៏ធំ។ កាលពីមុនមានទិន្នន័យដ៏ធំមួយប៉ុន្តែដោយសារតែមិនមានការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យធំ ៗ ហើយវិធីសាស្រ្តវិភាគទិន្នន័យមិនគ្រប់គ្រាន់ទេទិន្នន័យពេលវេលាពិតប្រាកដជាច្រើនត្រូវបានបោះបង់ចោលឬទុកចោលហើយតម្លៃទិន្នន័យមួយចំនួនត្រូវបានកប់។
បញ្ហាសំខាន់មួយទៀតគឺបញ្ហាកោះទិន្នន័យ។ ទិន្នន័យនៃសហគ្រាសឧស្សាហកម្មជាច្រើនត្រូវបានចែកចាយនៅកោះផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងសហគ្រាសជាពិសេសនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនពហុជាតិធំ ៗ ។ វាពិតជាលំបាកណាស់ក្នុងការទាញយកទិន្នន័យទាំងនេះចេញពីសហគ្រាសទាំងមូល។
ដូច្នេះបញ្ហាសំខាន់សម្រាប់ឧស្សាហកម្មទិន្នន័យធំរបស់ឧស្សាហកម្មត្រូវបានរួមបញ្ចូលកម្មវិធី។
