5. 제품 판매 예측 및 수요 관리
빅 데이터를 사용하여 현재 수요 변경 및 조합을 분석하십시오.
빅 데이터는 좋은 판매 분석 도구입니다. 역사적 데이터의 다차원 조합을 통해 지역 수요의 비율과 변화, 제품 범주의 시장 인기, 가장 일반적인 조합 형태 및 소비자 수준을 볼 수 있습니다. 제품 전략 및 유통 전략을 조정하기 위해.
일부 분석에서, 우리는 학교 시즌이 시작될 때 더 많은 대학과 대학이있는 도시의 문구에 대한 수요가 훨씬 높아져 학교 시즌 초반에 그리고 학교 시즌 초반에 더 많은 주문을 할 수 있도록이 도시의 딜러 홍보를 늘릴 수 있음을 알 수 있습니다. 생산 능력 계획은 1-2 개월 전에 프로모션 수요를 충족시키기 위해 시작되었습니다.
제품 개발 측면에서 제품 기능 및 성능은 소비자 그룹의 초점에 따라 조정됩니다. 예를 들어, 몇 년 전, 모든 사람들은 음악 전화를 사용하는 것을 좋아했지만 이제는 모두 휴대 전화를 사용하여 인터넷을 서핑하고 사진을 찍고 공유하는 등의 경향이 있습니다. 휴대폰의 카메라 기능 개선은 단 하나 일뿐입니다. 트렌드, 4G 휴대 전화도 더 큰 시장 점유율을 차지합니다. 시장 세부 사항에 대한 빅 데이터 분석을 통해 더 많은 잠재적 인 판매 기회를 찾을 수 있습니다.
6. 생산 계획 및 일정
제조 산업은 다변량 및 소규모 배치 생산 모델에 직면 해 있습니다. 정제적이고 자동,시기 적절하고 편리한 데이터 수집 (MES/DC)과 변동성으로 인해 데이터가 급격히 증가했습니다. 또한, 빠른 응답 APS에는 10 년 이상의 정보화 과거 데이터가 필요합니다. 이는 큰 도전입니다.
제어 시스템 Hangao Tech (Seko Machinery) s 지능형 스테인리스 스틸 산업용 용접 파이프 제작 기계 라인은 현재 크기, 용접 속도, 어닐링 온도 등과 같은 각 용접 파이프의 생산 데이터를 추적하고 기록 할 수 있습니다.이 기초는 사물 인터넷 기술을 도입함으로써 빅 데이터는보다 자세한 데이터 정보를 제공 할 수 있으며, 역사적 예측과 용량 제약, 자재적 제한 및 제약 제한 및 도구 제약을 통해 역사적 예측, 용량 제약, 자재적 제약을 통해 역사적 예측, 용량 제약을 고려할 가능성을 발견 할 수 있습니다. 알고리즘, 사전 계획 및 일정을 개발하며 계획과 실제 현장 간의 편차를 모니터링하고 계획 및 일정을 동적으로 조정하십시오.
'초상화 '의 결함을 피하고 개인에게 직접 그룹 특성을 부과 할 수 있도록 도와줍니다 (작업 센터 데이터는 장비, 인력, 곰팡이 등과 같은 특정 데이터로 직접 변경됩니다). 데이터의 상관 분석 및 모니터링을 통해 미래를 계획 할 수 있습니다.
빅 데이터는 약간 결함이 있지만 적절하게 적용되는 한 빅 데이터는 우리에게 강력한 무기가 될 것입니다. 당시 포드는 빅 데이터 고객 요구가 무엇인지 물었습니다. 대답은 현재 인기있는 자동차 대신 '더 빠른 말 '였습니다.
그러므로 빅 데이터의 세계에서 창의성, 직관, 모험적인 정신 및 지적 야망이 특히 중요합니다.
7. 제품 품질 관리 및 분석
전통적인 제조 산업은 빅 데이터의 영향에 직면하고 있습니다. 제품 연구 개발, 프로세스 설계, 품질 관리, 생산 및 운영 측면에서, 우리는 산업 맥락에서 빅 데이터의 도전을 충족시키기 위해 혁신적인 방법의 탄생을 간절히 기대하고 있습니다.
예를 들어, 반도체 산업에서 칩은 생산 공정에서 도핑, 빌드 업, 포토 리소그래피 및 열처리와 같은 많은 복잡한 프로세스를 거칩니다. 각 단계는 매우 까다로운 물리적 특성을 충족해야합니다. 고도로 자동화 된 장비는 제품을 처리하는 데 사용됩니다. 동시에, 거대한 테스트 결과도 동시에 생성되었습니다.
이 대량의 데이터는 기업의 부담입니까, 또는 기업의 금광입니까? 후자가 그 사실이라면, 우리는 어떻게 'Gold Mine '에서 제품 수익률 변동의 주요 원인을 빠르게 찾을 수 있습니까? 이것은 수년간 반도체 엔지니어를 괴롭힌 기술적 문제입니다.
반도체 기술 회사가 생산 한 웨이퍼가 테스트 프로세스를 겪은 후, 100 개가 넘는 테스트 항목과 수백만 줄의 테스트 레코드를 포함하는 데이터 세트가 매일 생성됩니다.
품질 관리의 기본 요구 사항에 따르면 필수 작업은 기술 사양이 다른 100 개 이상의 테스트 항목에 대한 프로세스 기능 분석을 수행하는 것입니다.
기존 작업 모델을 따르면 100 개 이상의 프로세스 기능 색인을 단계별로 계산하고 각 품질 특성을 하나씩 평가해야합니다.
여기에서 거대하고 번거로운 워크로드에 관계없이 누군가가 계산 문제를 해결할 수 있더라도 수백 개의 프로세스 기능 지수에서 그들 사이의 상관 관계를보기가 어렵고 제품의 전반적인 품질을 결정하는 것이 훨씬 어렵습니다. 포괄적 인 이해와 성과 요약이 있습니다.
그러나 빅 데이터 품질 관리 분석 플랫폼을 사용하는 경우 길고 기존의 단일 지표 프로세스 기능 분석 보고서를 빠르게 얻는 것 외에도 동일한 빅 데이터 세트에서 많은 새로운 분석을 얻을 수 있습니다. 결과.
8. 산업 오염 및 환경 보호 테스트
사물 인터넷을 바탕으로 생산 프로세스의 모든 데이터가 기록되고 모니터링되며 빅 데이터는 환경 보호에 큰 가치가 있습니다.
중국 정부 웹 사이트, 다양한 부처 및 커미션의 웹 사이트, Petrochina 및 Sinopec의 공식 웹 사이트, 환경 보호 기관의 공식 웹 사이트 및 일부 특수 기관, 점점 더 많은 공공 복지 및 환경 보호 데이터를 포함하여 국가 공기 및 수 문학적 데이터, 공장 분배 및 공해 배출 상태 데이터를 포함하여 문의 할 수 있습니다.
그러나 이러한 데이터는 너무 흩어져 있고 전문적이며 분석 부족 및 시각화 부족이며 평범한 사람들은 이해할 수 없습니다. 이해하고주의를 기울일 수 있다면 빅 데이터는 사회가 환경 보호를 모니터링하는 중요한 수단이 될 것입니다.
Baidu의 'National Pollution Monitoring Map '에 대한 Baidu의 출시는 좋은 방법입니다. 개방형 환경 보호 빅 데이터와 결합하여 Baidu Maps는 오염 감지 계층을 추가했습니다. 누구나 환경 보호를 위해 자국의 국가와 지방과 도시를 볼 수 있습니다. 위치 정보, 조직 이름, 배출원 유형 및 Bureau의 감독하에 환경 보호국 (다양한 열 발전소, 국가 제어 산업 기업 및 하수 처리장 포함)이 발표 한 최신 오염 퇴원 준수 상태.
모니터링 지점의 검사 항목 중 어느 것이 표준을 초과하고, 표준을 몇 번 초과하는지 알림이 나타날 수 있습니다. 이 정보는 실시간 소셜 미디어 플랫폼에서 사용하여 친구에게 정보를 제공하고 모든 사람이 오염원과 개인 안전 및 건강에주의를 기울 이도록 상기시킬 수 있습니다.
산업 빅 데이터 애플리케이션의 가치 잠재력은 엄청납니다. 그러나 이러한 가치를 실현하기 위해해야 할 일이 여전히 많습니다.
하나는 빅 데이터 인식 설립 문제입니다. 과거에는 빅 데이터가 있었지만 빅 데이터에 대한 인식이 없었고 데이터 분석 방법이 불충분했기 때문에 많은 실시간 데이터가 폐기되거나 선반되었으며 많은 양의 데이터의 잠재적 가치가 묻혔습니다.
또 다른 중요한 문제는 데이터 섬의 문제입니다. 많은 산업 기업의 데이터는 기업의 여러 섬, 특히 대기업 기업에 배포됩니다. 전체 기업에서 이러한 데이터를 추출하는 것은 매우 어렵습니다.
따라서 산업 빅 데이터 애플리케이션의 중요한 문제는 통합 응용 프로그램입니다.
