5. Prodakt Sales Fɔkas ɛn Dimand Manejmɛnt .
Yuz big data fɔ analayz di chenj dɛn we de apin naw diman chenj ɛn kɔmbaynshɔn.
Big data na gud sɛls analisis tul. Tru di multi-dimensional kɔmbaynshɔn fɔ istri data, wi kin si di prɔpɔshɔn ɛn chenj fɔ di rijinal dimand, di makit pɔpulɛshɔn fɔ di prɔdak kategori, di kɔmbayn kɔmbayn fɔm dɛn we dɛn kin yuz mɔ, ɛn di lɛvɛl fɔ di kɔshɔma dɛn. Fɔ mek dɛn ebul fɔ ajɔst di prɔdak strateji ɛn distribyushɔn strateji.
Insay sɔm analisis, wi kin si se di diman fɔ steshɔnari na siti dɛn we gɛt mɔ kɔleji ɛn yunivasiti dɛn na di biginin fɔ di skul sizin go rili ay, so dat wi go ebul fɔ mek di dilɛs dɛn na dɛn siti dɛn ya go bifo fɔ mek dɛn ɔda mɔ na di biginin fɔ di skul sizin, ɛn di sem tɛm we di skul sizin bigin. Di prodakshɔn kapasiti planin bin stat wan ɔ tu mɔnt bifo fɔ mit di prɔmoshɔn dimand.
We i kam pan di prɔdak divɛlɔpmɛnt, dɛn adjɔst di prɔdak fɛnshɔn ɛn di pefɔmɛns bay di fɔs tin we di kɔshɔma grup de pe atɛnshɔn pan. Fɔ ɛgzampul, sɔm ia bifo naw, ɔlman bin lɛk fɔ yuz myuzik fon, bɔt naw ɔlman kin lɛk fɔ yuz mobayl fon fɔ surf di intanɛt, tek pikchɔ ɛn sheb, ɛn ɔda tin dɛn. Trend, 4G mobayl fon dɛn de ɔkup bak wan big makɛt shea. Tru big data analisis fɔ sɔm makɛt ditil dɛm, dɛn kin fɛn mɔ pɔtɛnɛshɛl sɛl opinion dɛm.
6. Prodakshɔn Plɛnin ɛn Skedul .
Di manufakchurin indastri de fes wit wan multi-variety ɛn smɔl-batch prodakshɔn mɔdel. Di rifin, ɔtomatik, tɛm ɛn kɔvinant kɔllɛkshɔn fɔ data (mes/DC) ɛn di vɛryabiliti dɔn mek di data go ɔp bad bad wan. Apat frɔm dat, pas tɛn ia infɔmatizayshɔn istri data nid fɔ fɔ fɔ di fast-rɛspɔnd APS, na big big chalenj.
Di kɔntrol sistɛm fɔ . Hangao Tech (Seko Machinery) 's Intɛligent stenlɛs stiɛl industrial wɛld paip mek mashin layn kin trak ɛn rikodɔ di prodakshɔn data fɔ ɛni wɛld paip, lɛk kɔrɛnt saiz, wɛldin spid, anilin tɛmpracha, ɛn ɔda tin dɛn pan dis bies, wit di introdɔkshɔn fɔ intanɛt ɔf tin dɛn teknɔlɔji, big data kin gi wi mɔ ditayla data infɔmeshɔn, diskɔba di prɔbabiliti fɔ divɛyeshɔn bitwin istri prɛdikshɔn ɛn di wan dɛn we de tink bɔt di tin dɛn we de apin, di tin dɛn we de apin na di istri, di tin dɛn we de apin na di istri kin gi wi divɛyeshɔn. Kɔnstrakshɔn, ɛn tru intɛligent ɔptimayzeshɔn algɔritm dɛn, divɛlɔp prɛ-planin ɛn scheduling, ɛn monitar di divyashon bitwin di plan ɛn di aktual on-sayt, ɛn dinamik adjɔst di planin ɛn schedule.
Ɛp wi fɔ avɔyd di dɛfekt dɛm fɔ 'Portrait' ɛn dairekt impwɛnt grup kwaliti pan wan wan pipul dɛm (wok sɛnta data de chenj dairekt to spɛshal data lɛk ikwipmɛnt, pɔsin, mold, ɛn ɔda tin dɛm). Tru di kɔrɛleshɔn analisis fɔ data ɛn monitar am, wi kin plan fɔ di fyuchu.
Pan ɔl we big data gɛt smɔl fɔlt, as lɔng as dɛn yuz am fayn, big data go bi pawaful wɛpɔn fɔ wi. Da tɛm de, Fɔd bin aks wetin di Big Data kɔstɔma dɛn nid? Di ansa na 'A Faster Horse' insted of di motoka dem we naw popular.
So, insay di wɔl fɔ big data, kriaytiv, intuition, adventurous spirit ɛn intellectual ambition na patikyula impɔtant.
7. Prodakt Kwaliti Manejmɛnt ɛn Analysis .
Di tradishonal manufakchurin indastri de fes di impakt of big data. We i kam pan prodak risach ɛn divɛlɔpmɛnt, prɔses disayn, kwaliti manejmɛnt, prodakshɔn ɛn ɔpreshɔn, wi de rili luk fɔ di bɔn fɔ inovativ we fɔ mit di chalenj dɛn fɔ big data insay di industrial kɔntɛks.
Fɔ ɛgzampul, insay di sɛmikɔndɔkta industri, chips dɛn kin gɛt bɔku kɔmpleks prɔses dɛn lɛk doping, bil-ap, fotolitografi, ɛn ɔt tritmɛnt we dɛn de prodyuz. Ɛni step fɔ mit di bɔdi we rili de aks fɔ bɔdi. Dɛn kin yuz di ikwipmɛnt dɛn we gɛt bɔku ɔtomatik fɔ prosɛs di prɔdak dɛn. At di sem tɛm, dɛn bin jenarayz big big tɛst rizɔlt dɛn bak wan tɛm.
Dis big big data na di lod fɔ di ɛntapraiz ɔ di gold mayn fɔ di ɛntapraiz? If di las wan na di kes, den aw wi go kwik fɔ fɛn ɔut di ki rizin fɔ prodak yield fluktueshɔn frɔm di 'Gold Mine'? Dis na teknikol prɔblɛm we dɔn de ambɔg sɛmikɔndɔkta injinia dɛn fɔ bɔku ia.
Afta di wef dɛn we wan sɛmikɔndɔkta tɛknɔlɔji kɔmni dɔn mek go tru di tɛst we dɛn de du, dɛn kin mek wan data sɛt we gɛt pas wan ɔndrɛd tɛst tin dɛn ɛn sɔm milyɔn layn dɛn fɔ tɛst rɛkɔd ɛvride.
Akɔdin to di bɛsis rikwaymɛnt dɛn fɔ kwaliti manejmɛnt, wan indispɛnsabl wok na fɔ kɔndɔkt wan prɔses kapabiliti analisis fɔ mɔ pas wan ɔndrɛd tɛst aytem dɛn wit difrɛn tɛknikal spɛsifikɛshɔn dɛn.
If wi fala di tradishɔnal wok mɔdel, wi nid fɔ kɔl mɔ pas wan ɔndrɛd prɔses kapasiti indeks stɛp bay stɛp, ɛn evaluate ɛni kwaliti karakta wan bay wan.
I nɔ mata di big ɛn kɔmbasɔm woklɔd ya, ivin if pɔsin ebul fɔ sɔlv di prɔblɛm fɔ kɔlkyulɛshɔn, i nɔ izi fɔ si di kɔrɛleshɔn bitwin dɛn frɔm di ɔndrɛd prɔses kapasiti indeks, ɛn i ivin at fɔ no di ɔl kwaliti fɔ di prɔdak. Wan kɔmprɛhnsiv ɔndastandin ɛn sɔma de fɔ di pefɔmɛns.
Bɔt if wi yuz di Big Data Kwaliti Manejmɛnt Analysis pletfɔm, in ad pan fɔ gɛt wan lɔng tradishɔnal singl indikɛtɔ prɔses kapabiliti analisis ripɔt kwik kwik wan, mɔ impɔtant, wi kin gɛt bak bɔku nyu analisis frɔm di sem big data sɛt. rizɔlt.
8. Indastrial pɔyushɔn ɛn envayrɔmɛnt protɛkshɔn tɛst .
Bays pan di intanɛt fɔ tin dɛn, ɔl di data we de na di prodakshɔn prɔses, dɛn dɔn rikodɔ ɛn monitar dɛn, ɛn big data gɛt big valyu fɔ protɛkt di envayrɔmɛnt.
Na di Chaynish gɔvmɛnt wɛbsayt, di wɛbsayt dɛn fɔ difrɛn ministri ɛn kɔmishɔn dɛn, di ɔfishal wɛbsayt fɔ Petrochina ɛn Sinopec, di ɔfishal wɛbsayt fɔ di envayrɔmɛnt protɛkshɔn ɔganayzeshɔn dɛn, ɛn sɔm spɛshal ɛjɛnshi dɛm, mɔ ɛn mɔ pɔblik wɛlbɔdi ɛn envayrɔmɛnt protɛkshɔn data kin aks, we inklud nashɔnal ɛya ɛn haydrolɔjik data, mitɔriɔlɔjik data, faktri distribyushɔn ɛn pɔyushɔn dischaj kɔmplians stetɔs wet fɔ data ɛn so pan.
Bɔt dɛn data ya tu skata, tu pɔshɔnal, nɔ gɛt analisis, ɛn nɔ gɛt vishɔn, ɛn ɔdinari pipul dɛn nɔ ebul fɔ ɔndastand am. If yu ebul fɔ ɔndastand ɛn pe atɛnshɔn, big data go bi impɔtant we fɔ mek di sosayti de wach di envayrɔmɛnt protɛkshɔn.
Baidu in lonch fɔ di 'nashɔnal pɔyushɔn monitɔrin map' na gud we. We dɛn jɔyn wit opin envayrɔmɛnt protɛkshɔn big data, Baidu Maps dɔn ad wan pɔyushɔn ditekshɔn layt. Ɛnibɔdi kin yuz am fɔ si di kɔntri ɛn di provins ɛn siti dɛn na dɛn yon rijyɔn, ɔl na fɔ protɛkt di envayrɔmɛnt. Di infɔmeshɔn bɔt di say we dɛn de, di ɔganayzeshɔn in nem, di kayn we aw dɛn de pul di tin dɛn we de kɔmɔt na di at, ɛn di laytst pɔyushɔn dischaj kɔmplians stetɔs we di Envayrɔmɛnt Protɛkshɔn Ajɛns dɔn anɔys (inklud difrɛn tɛmral pawa plant dɛn, di stet-kɔntroled industrial ɛntapraiz dɛn, ɛn di siwej tritmɛnt plant dɛn) ɔnda di supavayshɔn fɔ di Biro.
Yu kin chɛk di pɔyushɔn sɔs we de nia yu pas ɔl, ɛn wan mɛmba go apia, uswan pan di inspekshɔn tin dɛn we de na di say we dɛn de wach pas di standad, ɛn ɔmɔs tɛm i pas di standad. Dɛn kin yuz dis infɔmeshɔn na rial-taym soshal midia pletfɔm fɔ tɛl in padi dɛn ɛn mɛmba ɔlman fɔ pe atɛnshɔn to di say dɛn we dɛn de pwɛl di wɔl ɛn di pɔsin in sef ɛn wɛlbɔdi.
Di valyu pɔtnɛshɛl fɔ industrial big data aplikeshɔn dɛn na big big wan. Bɔt, bɔku wok stil de fɔ du fɔ mek dɛn no dɛn valyu ya.
Wan na di isyu fɔ di establishmɛnt fɔ big data awareness. Trade, dɛn bin gɛt dis kayn big data, bɔt bikɔs dɛn nɔ bin no bɔt big data, ɛn di data analisis we dɛn bin de yuz nɔ bin du fɔ dɛn, dɛn bin trowe bɔku rial-taym data ɔ shel, ɛn dɛn bin bɛr di pɔtnɛshɛl valyu fɔ bɔku bɔku data.
Wan ɔda impɔtant tin na di kwɛstyɔn bɔt Data Ayland dɛn. Di data fɔ bɔku industrial ɛntapraiz dɛn de sheb na difrɛn ayland dɛn na di ɛntapraiz, mɔ na big big maltineshɔnal kɔmni dɛn. I rili at fɔ pul dɛn data ya frɔm di wan ol ɛntapraiz.
So, wan impɔtant tin fɔ industrial big data aplikeshɔn dɛn na intagreted aplikeshɔn dɛn.
