5. ການຂາຍສິນຄ້າການຂາຍແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມຕ້ອງການ
ໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການຄວາມຕ້ອງການແລະການປະສົມປະສານຄວາມຕ້ອງການໃນປະຈຸບັນ.
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືການວິເຄາະການຂາຍທີ່ດີ. ໂດຍຜ່ານການປະສົມປະສານທາງປະຫວັດສາດທີ່ມີຫຼາຍມິຕິ, ພວກເຮົາສາມາດເຫັນຄວາມຕ້ອງການຂອງພາກພື້ນແລະຄວາມນິຍົມຂອງຕະຫຼາດ, ຮູບແບບຜະລິດຕະພັນທີ່ມັກທີ່ສຸດ, ແລະລະດັບຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ເພື່ອປັບຍຸດທະສາດກ່ຽວກັບຍຸດທະສາດແລະການແຈກຢາຍສິນຄ້າ.
ໃນການວິເຄາະບາງຢ່າງ, ພວກເຮົາສາມາດພົບເຫັນວ່າຄວາມຕ້ອງການເຄື່ອງຂຽນໃນຕົວເມືອງແລະມະຫາວິທະຍາໄລທີ່ຈະດຶງດູດພວກເຮົາໃຫ້ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍໃນຕອນຕົ້ນຂອງລະດູການຮຽນ, ແລະໃນຕອນດຽວກັນໃນຕອນຕົ້ນຂອງລະດູການຂອງໂຮງຮຽນ. ການວາງແຜນກໍາລັງການຜະລິດການຜະລິດໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຫນຶ່ງຫຼືສອງເດືອນກ່ອນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການສົ່ງເສີມ.
ໃນແງ່ຂອງການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ, ວຽກງານຜະລິດຕະພັນແລະການປະຕິບັດໄດ້ຖືກປັບໂດຍອີງໃສ່ຈຸດສຸມຂອງກຸ່ມຜູ້ບໍລິໂພກ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ສອງສາມປີກ່ອນ, ທຸກຄົນມັກໃຊ້ໂທລະສັບດົນຕີ, ແຕ່ດຽວນີ້ທຸກຄົນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃຊ້ໂທລະສັບມືຖື, ຖ່າຍຮູບແລະອື່ນໆ. ແນວໂນ້ມ, ໂທລະສັບມືຖື 4G ຍັງຄອບຄອງສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງບາງລາຍລະອຽດຂອງຕະຫຼາດ, ໂອກາດການຂາຍທີ່ມີທ່າແຮງຫຼາຍ.
6. ການວາງແຜນການຜະລິດແລະການກໍານົດເວລາ
ອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດແມ່ນປະເຊີນຫນ້າກັບຮູບແບບການຜະລິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະຫຼາຍຮູບແບບ. ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ຫລອມໂລຫະ, ອັດຕະໂນມັດແລະສະດວກແລະສະດວກ (MES / DCS) ແລະຄວາມຫລາກຫລາຍໄດ້ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເພີ່ມຂື້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຫຼາຍກ່ວາສິບປີຂອງຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ເນັ້ນເຖິງສໍາລັບ APS ທີ່ຕອບສະຫນອງໄດ້ໄວ, ມັນແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງ.
ລະບົບຄວບຄຸມຂອງ hangao ເຕັກໂນໂລ (Seko ເຄື່ອງຈັກ)ຢີ ການແນະນໍາການນໍາໃຊ້ ສະແຕນເລດສະແຕນເລດ ສະແຕນນຸ້ມ ຂໍ້ຈໍາກັດ, ແລະຜ່ານທາງການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ດີທີ່ສຸດ, ພັດທະນາການວາງແຜນລ່ວງຫນ້າແລະກໍານົດ, ແລະຕິດຕາມກວດກາການວາງແຜນແລະການກໍານົດສະຖານທີ່ທີ່ແທ້ຈິງ.
ຊ່ວຍພວກເຮົາຫລີກລ່ຽງຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງ 'ຮູບຄົນ ' ແລະໃຊ້ກັນໂດຍກົງກັບບຸກຄົນ ໂດຍຜ່ານການວິເຄາະຄວາມສໍາພັນຂອງຂໍ້ມູນແລະການຕິດຕາມມັນ, ພວກເຮົາສາມາດວາງແຜນສໍາລັບອະນາຄົດ.
ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມີຂໍ້ມູນເລັກນ້ອຍ, ຕາບໃດທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຈະກາຍເປັນອາວຸດທີ່ມີພະລັງສໍາລັບພວກເຮົາ. ກັບໄປແລ້ວ, Ford ໄດ້ຖາມວ່າຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ? ຄໍາຕອບແມ່ນ 'ເປັນມ້າໄວຂື້ນ ' ແທນທີ່ຈະເປັນລົດທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມໃນປະຈຸບັນ.
ສະນັ້ນ, ໃນໂລກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ຄວາມຕັ້ງໃຈ, ວິນຍານທີ່ພະຈົນໄພແລະຄວາມທະເຍີທະຍານທາງປັນຍາແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະ.
7. ການຄຸ້ມຄອງແລະການວິເຄາະດ້ານຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ
ອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມກໍາລັງປະເຊີນກັບຜົນກະທົບຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ໃນແງ່ຂອງການຄົ້ນຄວ້າແລະພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ, ການອອກແບບຂັ້ນຕອນ, ການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບ, ການຜະລິດແລະການດໍາເນີນງານ, ພວກເຮົາຫວັງວ່າຈະໄດ້ພົບກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນສະພາບການ.
ຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນອຸດສາຫະກໍາ semiconductor, ຊິບ undergo ຫຼາຍຂະບວນການດັ່ງກ່າວເຊັ່ນ: dopter, doping, ການຮັກສາ, ການຮັກສາຄວາມຮ້ອນໃນໄລຍະການຜະລິດ. ແຕ່ລະບາດກ້າວຕ້ອງຕອບສະຫນອງຄຸນລັກສະນະທາງກາຍະພາບທີ່ຕ້ອງການທີ່ສຸດ. ອຸປະກອນອັດຕະໂນມັດສູງແມ່ນໃຊ້ໃນການປຸງແຕ່ງຜະລິດຕະພັນ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ຜົນໄດ້ຮັບການທົດສອບອັນໃຫຍ່ຫຼວງກໍ່ໄດ້ຮັບການສ້າງຂື້ນພ້ອມກັນ.
ຈໍານວນຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງນີ້ແມ່ນພາລະຂອງວິສາຫະກິດຫລືບໍ່ແຮ່ຄໍາຂອງວິສາຫະກິດບໍ? ຖ້າຫາກວ່າສຸດທ້າຍແມ່ນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາສາມາດຊອກຫາເຫດຜົນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການເຫນັງຕີງຂອງຜົນຜະລິດຈາກຜະລິດຕະພັນຈາກ 'ທອງ' '? ນີ້ມັນແມ່ນບັນຫາດ້ານວິຊາການທີ່ມີວິສະວະກອນ semiconductor ທີ່ມີ semiconductor ເປັນເວລາຫລາຍປີ.
ຫຼັງຈາກທີ່ບໍລິສັດ Wafers ທີ່ຜະລິດໂດຍບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ semiconductor ໄປໂດຍຜ່ານຂັ້ນຕອນການທົດສອບ, ບັນຈຸຂໍ້ມູນທີ່ມີຫຼາຍກ່ວາຫນຶ່ງຮ້ອຍລາຍການທົດສອບແລະຫຼາຍເສັ້ນຂອງບັນທຶກການທົດສອບແມ່ນຜະລິດທຸກໆມື້.
ອີງຕາມຂໍ້ກໍານົດພື້ນຖານຂອງການຄຸ້ມຄອງທີ່ມີຄຸນນະພາບ, ເປັນວຽກທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ແມ່ນການດໍາເນີນການວິເຄາະຄວາມສາມາດໃນຂະບວນການສໍາລັບການທົດສອບຫຼາຍກ່ວາຫນຶ່ງຮ້ອຍລາຍການທີ່ມີສະເພາະເຈາະຈົງ.
ຖ້າພວກເຮົາປະຕິບັດຕາມຮູບແບບການເຮັດວຽກແບບດັ້ງເດີມ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຄິດໄລ່ຂັ້ນຕ່ໍາກວ່າຫນຶ່ງຮ້ອຍດັດຊະນີຄວາມສາມາດກ້າວຫນ້າໂດຍຂັ້ນຕອນ, ແລະປະເມີນແຕ່ລະລັກສະນະຂອງແຕ່ລະລັກສະນະ.
ໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງວຽກງານທີ່ໃຫຍ່ແລະຫຍຸ້ງຍາກຢູ່ທີ່ນີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາການຄິດໄລ່, ມັນກໍ່ຍາກທີ່ຈະເຫັນວ່າດັດສະນີຄວາມສາມາດໃນຂະບວນການຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ, ແລະມັນກໍ່ຍາກກວ່າທີ່ຈະກໍານົດຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນໂດຍລວມ. ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບແລະບົດສະຫຼຸບຂອງການປະຕິບັດ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຖ້າພວກເຮົາໃຊ້ເວທີວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບດີ, ນອກເຫນືອຈາກການໄດ້ຮັບບົດລາຍງານການວິເຄາະແບບແຜນທີ່ໂດດເດັ່ນແບບດຽວຂອງຕົວຊີ້ວັດ, ພວກເຮົາຍັງສາມາດໄດ້ຮັບການວິເຄາະໃຫມ່ໆຈາກຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໆດຽວກັນ. ຜົນໄດ້ຮັບ.
8. ການທົດສອບການປ້ອງກັນອຸດສາຫະກໍາແລະການທົດສອບການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ
ອີງໃສ່ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ, ຂໍ້ມູນທັງຫມົດໃນຂະບວນການຜະລິດແມ່ນຖືກບັນທຶກແລະຕິດຕາມແລະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຕໍ່ການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ.
ຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ຂອງລັດຖະບານຈີນ, ເວບໄຊທ໌ຕ່າງໆ, ເວບໄຊທ໌ທາງການ, ລວມທັງສະຫວັດດີການດ້ານການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມແລະຮູບແບບການແຈກຢາຍແລະລະບົບມົນລະພິດ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນກະແຈກກະຈາຍເກີນໄປ, ເປັນມືອາຊີບເກີນໄປ, ຂາດການວິເຄາະ, ແລະການຂາດການເບິ່ງເຫັນ, ແລະຄົນທໍາມະດາບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈມັນໄດ້. ຖ້າທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ແລະເອົາໃຈໃສ່, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຈະກາຍເປັນວິທີທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບສັງຄົມທີ່ຈະຕິດຕາມການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ.
ແຜນທີ່ການກວດສອບມົນຕີຂອງ Baidu ຂອງ 'ມົນລະພິດແຫ່ງຊາດ ' ແມ່ນທາງທີ່ດີ. ປະສົມປະສານກັບການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ເປີດກວ້າງຂວາງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ແຜນທີ່ Baidu ໄດ້ເພີ່ມຊັ້ນການຊອກຄົ້ນຫາມົນລະພິດ. ທຸກໆຄົນສາມາດໃຊ້ມັນເພື່ອເບິ່ງປະເທດແລະບັນດາແຂວງແລະຕົວເມືອງໃນພາກພື້ນຂອງພວກເຂົາ, ທັງຫມົດໃນການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ. ຂໍ້ມູນສະຖານທີ່, ຊື່ຂອງອົງກອນ, ປະເພດແຫຼ່ງການປ່ອຍອາຍພິດສະຖານະພາບການປະຕິບັດໂດຍອົງການປົກປ້ອງສິ່ງແວດລ້ອມ (ລວມທັງໂຮງງານຜະລິດໄຟຟ້າຄວາມຮ້ອນ
ທ່ານສາມາດກວດເບິ່ງແຫລ່ງມົນລະພິດທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດສໍາລັບທ່ານ, ແລະຄໍາເຕືອນຈະປາກົດ, ເຊິ່ງລາຍການກວດກາໃນຈຸດທີ່ມີມາດຕະຖານຫຼາຍເກີນມາດຕະຖານເທົ່າໃດ. ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນເວທີສື່ສັງຄົມທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອແຈ້ງໃຫ້ຫມູ່ເພື່ອນແລະເຕືອນທຸກຄົນໃຫ້ເອົາໃຈໃສ່ກັບແຫຼ່ງເຈາະມົນລະພິດແລະສຸຂະພາບແລະສຸຂະພາບ.
ທ່າແຮງຂອງມູນຄ່າຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາແມ່ນໃຫຍ່ຫຼວງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນຍັງມີວຽກຫຼາຍທີ່ຕ້ອງເຮັດເພື່ອໃຫ້ຮູ້ຄຸນຄ່າເຫລົ່ານີ້.
ຫນຶ່ງແມ່ນປະເດັນຂອງການສ້າງຕັ້ງການປູກຈິດສໍານຶກອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ໃນອະດີດ, ມີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ດັ່ງກ່າວ, ແຕ່ຍ້ອນວ່າບໍ່ມີການຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ແລະຂໍ້ມູນການວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງພໍ, ແລະມີຄຸນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ.
ປະເດັນສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນບັນຫາຂອງຫມູ່ເກາະຂໍ້ມູນ. ຂໍ້ມູນຂອງວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍຢ່າງແມ່ນແຈກຢາຍໃນເກາະຕ່າງໆໃນວິສາຫະກິດ, ໂດຍສະເພາະໃນບໍລິສັດຂ້າມຊາດ. ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະສະກັດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຈາກວິສາຫະກິດທັງຫມົດ.
ສະນັ້ນ, ປະເດັນສໍາຄັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາແມ່ນການສະຫມັກແບບປະສົມປະສານ.
