ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາແມ່ນແນວຄວາມຄິດໃຫມ່, ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຮູ້ຈັກ, ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາຫມາຍເຖິງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂ່າວສານອຸດສາຫະກໍາ.
ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງທາງດ້ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະການຫັນເປັນອຸດສາຫະກໍາ, ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານໄດ້ເຂົ້າໄປໃນການເຊື່ອມໂຍງທັງຫມົດຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ອຸດສາຫະກໍາຂອງວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາ, ເຊັ່ນ: ບາໂຄດ, ລະຫັດ QR, RFID, ເຊັນເຊີອຸດສາຫະກໍາ, ລະບົບຄວບຄຸມອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ, ອິນເຕີເນັດອຸດສາຫະກໍາ, ERP, CAD / CAM / CAE / CAI ແລະເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາ.
ໂດຍສະເພາະແມ່ນການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານຍຸກໃໝ່ເຊັ່ນ ອິນເຕີເນັດ, ອິນເຕີເນັດມືຖື, ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆໃນຂົງເຂດອຸດສາຫະກຳ, ວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກຳຍັງໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ໄລຍະພັດທະນາໃໝ່ຂອງອຸດສາຫະກຳອິນເຕີເນັດ, ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ບັນດາວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກຳຖືເປັນ. ກາຍເປັນອຸດົມສົມບູນ.
ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ດ້ານອຸດສາຫະກຳຈະນຳມາໃຫ້ຍຸກໃໝ່ແຫ່ງການປະດິດສ້າງ ແລະ ການຫັນປ່ຽນຂອງວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກຳ.ໂດຍຜ່ານຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ, ການເຊື່ອມຕໍ່ມືຖືຄວາມໄວສູງ, ຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍແລະການວິເຄາະກ້າວຫນ້າທາງດ້ານອິນເຕີເນັດແລະອິນເຕີເນັດມືຖືຂອງສິ່ງຕ່າງໆ, ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະລະບົບອຸດສາຫະກໍາທົ່ວໂລກໄດ້ຖືກປະສົມປະສານຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ນໍາການປ່ຽນແປງຢ່າງເລິກເຊິ່ງຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາທົ່ວໂລກ, ແລະປະດິດສ້າງໃຫມ່. R&D ແລະການຜະລິດວິສາຫະກິດ., ການດໍາເນີນງານ, ການຕະຫຼາດແລະວິທີການຄຸ້ມຄອງ. Hangao Tech (SEKO Machinery) ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີອິນເຕີເນັດກັບລະບົບການຄວບຄຸມຂອງ ສະແຕນເລດອັດສະລິຍະເຄື່ອງຈັກການເຊື່ອມໂລຫະທໍ່ອຸດສາຫະກໍາ , ດັ່ງນັ້ນທີມງານດ້ານວິຊາການຂອງທັງສອງຝ່າຍສາມາດຕິດຕາມກວດກາຂໍ້ມູນການຜະລິດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ຊອກຫາຂໍ້ບົກພ່ອງໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດງານ, ແລະປ້ອງກັນການປິດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ບັນຫາແລະຄວາມທ້າທາຍທີ່ປະເຊີນຫນ້າໂດຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງອຸດສາຫະກໍາແມ່ນບໍ່ຫນ້ອຍກ່ວາອຸດສາຫະກໍາອິນເຕີເນັດ, ແລະໃນບາງກໍລະນີພວກເຂົາກໍ່ສັບສົນຫຼາຍ.
ບັນດາວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກຳທີ່ມີຫົວຄິດປະດິດສ້າງໃນຂະແໜງການຕ່າງໆໄດ້ນຳມາເຊິ່ງຄວາມໄວ, ປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈສູງກວ່າ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທົ່ວໄປຂອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາປະກອບມີການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນ, ການວິນິດໄສແລະການຄາດຄະເນຄວາມຜິດຂອງຜະລິດຕະພັນ, ການວິເຄາະສາຍການຜະລິດອຸດສາຫະກໍາ IoT, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາ, ແລະການຕະຫຼາດຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງຜະລິດຕະພັນ.ບົດຄວາມນີ້ຈະຈັດລຽງສະຖານະການການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາໃນວິສາຫະກິດການຜະລິດຫນຶ່ງໂດຍຫນຶ່ງ.
1. ເລັ່ງການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນ
ການໂຕ້ຕອບແລະພຶດຕິກໍາການເຮັດທຸລະກໍາລະຫວ່າງລູກຄ້າແລະວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາຈະສ້າງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ.ການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງລູກຄ້າເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າເຂົ້າຮ່ວມໃນການວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນແລະກິດຈະກໍາການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນ, ແລະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນ.
Ford ເປັນຕົວຢ່າງໃນເລື່ອງນີ້.ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຂົ້າໃນການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລົດໄຟຟ້າ Ford Focus.ລົດນີ້ໄດ້ກາຍເປັນ 'ລົດໄຟຟ້າຂະໜາດໃຫຍ່.' ລຸ້ນທຳອິດຂອງລົດໄຟຟ້າ Ford Focus ໄດ້ສ້າງຂໍ້ມູນຫຼາຍຢ່າງໃນເວລາຂັບຂີ່ ແລະ ບ່ອນຈອດລົດ.
ໃນຂະນະທີ່ຂັບຂີ່, ຜູ້ຂັບຂີ່ຈະປັບປຸງການເລັ່ງຂອງຍານພາຫະນະ, ເບກ, ການສາກແບັດເຕີຣີ ແລະຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຄົນຂັບລົດ, ແຕ່ຂໍ້ມູນຍັງຖືກສົ່ງໄປຫາວິສະວະກອນ Ford ເພື່ອເຂົ້າໃຈນິໄສການຂັບຂີ່ຂອງລູກຄ້າ, ລວມທັງວິທີການ, ເວລາແລະບ່ອນໃດທີ່ຈະຄິດຄ່າບໍລິການ.ເຖິງແມ່ນວ່າຍານພາຫະນະຢູ່ໃນການຢຸດ, ມັນຈະສືບຕໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມກົດດັນຂອງຢາງລົດແລະລະບົບຫມໍ້ໄຟຂອງຍານພາຫະນະໄປຍັງໂທລະສັບ smart ທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ.
ສະຖານະການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ລູກຄ້າເປັນສູນກາງມີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ, ເພາະວ່າຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຮັດໃຫ້ການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະວິທີການຮ່ວມມື.ຜູ້ຂັບຂີ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະທັນສະໄຫມ, ໃນຂະນະທີ່ວິສະວະກອນໃນ Detroit ລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາການຂັບລົດເພື່ອເຂົ້າໃຈລູກຄ້າ, ພັດທະນາແຜນການປັບປຸງຜະລິດຕະພັນ, ແລະປະຕິບັດການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ບໍລິສັດພະລັງງານແລະຜູ້ສະຫນອງພາກສ່ວນທີສາມອື່ນໆສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນການຂັບຂີ່ຫຼາຍລ້ານກິໂລແມັດເພື່ອກໍານົດບ່ອນທີ່ຈະສ້າງສະຖານີສາກໄຟໃຫມ່ແລະວິທີການປ້ອງກັນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າທີ່ອ່ອນແອຈາກການໂຫຼດເກີນ.
2. ການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງຜະລິດຕະພັນແລະການຄາດຄະເນ
ນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການບໍລິການຫລັງການຂາຍແລະການປັບປຸງຜະລິດຕະພັນ.ການນໍາສະເຫນີຂອງເຊັນເຊີຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງແລະເຕັກໂນໂລຢີອິນເຕີເນັດໄດ້ເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມຜິດຂອງຜະລິດຕະພັນເປັນຄວາມເປັນຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ການສ້າງແບບຈໍາລອງແລະເຕັກໂນໂລຢີການຈໍາລອງໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນນະໂຍບາຍດ້ານ.
ໃນລະຫວ່າງການຄົ້ນຫາການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສູນຫາຍຂອງສາຍການບິນມາເລເຊຍ MH370, ຂໍ້ມູນການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍ Boeing ໄດ້ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການກໍານົດເສັ້ນທາງຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສູນເສຍຂອງເຮືອບິນ.ເອົາລະບົບເຮືອບິນ Boeing ເປັນກໍລະນີເພື່ອເບິ່ງວ່າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ມີບົດບາດໃນການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງຜະລິດຕະພັນ.
ໃນເຮືອບິນຂອງ Boeing, ຫຼາຍຮ້ອຍຕົວແປເຊັ່ນ: ເຄື່ອງຈັກ, ລະບົບນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ, ລະບົບໄຮໂດຼລິກ, ແລະລະບົບໄຟຟ້າ, ເຮັດໃຫ້ເກີດສະຖານະຢູ່ໃນການບິນ.ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໄດ້ຮັບການວັດແທກແລະສົ່ງໃນຫນ້ອຍກ່ວາສອງສາມ microseconds.ການເອົາຍົນໂບອິງ 737 ເປັນຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງຈັກສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນ 10 terabytes ທຸກໆ 30 ນາທີໃນການບິນ.
ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນ telemetry ວິສະວະກໍາທີ່ສາມາດວິເຄາະໄດ້ໃນບາງຈຸດໃນອະນາຄົດ, ແຕ່ຍັງສົ່ງເສີມການຄວບຄຸມການປັບຕົວໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ການນໍາໃຊ້ນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ, ການຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອົງປະກອບແລະການແຈ້ງເຕືອນການທົດລອງ, ເຊິ່ງສາມາດບັນລຸການວິນິດໄສຄວາມຜິດແລະການຄາດຄະເນ.
ໃຫ້ເບິ່ງຕົວຢ່າງຂອງ General Electric (GE).ສູນຕິດຕາມກວດກາ ແລະວິນິໄສພະລັງງານ GE (M&D) ໃນແອດແລນຕາ, ສະຫະລັດ, ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂອງກັງຫັນອາຍແກັສ GE ຫຼາຍພັນເຄື່ອງໃນຫຼາຍກວ່າ 50 ປະເທດທົ່ວໂລກ, ແລະສາມາດເກັບກຳຂໍ້ມູນ 10G ໃຫ້ກັບລູກຄ້າໄດ້ທຸກໆມື້.ວິເຄາະກະແສຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຄົງທີ່ຈາກການສັ່ນເຊັນຂອງເຊັນເຊີ ແລະສັນຍານອຸນຫະພູມໃນລະບົບ.ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ຈະສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການວິນິດໄສຄວາມຜິດຂອງທໍ່ອາຍແກັສຂອງ GE ແລະການເຕືອນໄພເບື້ອງຕົ້ນ.
ຜູ້ຜະລິດກັງຫັນລົມ Vestas ຍັງໄດ້ປັບປຸງຮູບແບບຂອງກັງຫັນລົມໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດຂ້າມຜ່ານແລະຂໍ້ມູນເຄື່ອງວັດແທກກັງຫັນຂອງມັນ, ດັ່ງນັ້ນການເພີ່ມລະດັບການຜະລິດພະລັງງານຂອງກັງຫັນລົມແລະຍືດອາຍຸການບໍລິການ.
3. ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງສາຍການຜະລິດ IoT ອຸດສາຫະກຳ
ສາຍການຜະລິດອຸດສາຫະກໍາທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້ຖືກຕິດຕັ້ງດ້ວຍເຊັນເຊີຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍພັນຕົວເພື່ອກວດຫາອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ຄວາມຮ້ອນ, ການສັ່ນສະເທືອນແລະສິ່ງລົບກວນ.
ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນຖືກເກັບກໍາທຸກໆສອງສາມວິນາທີ, ການວິເຄາະຫຼາຍຮູບແບບສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້, ລວມທັງການວິນິດໄສອຸປະກອນ, ການວິເຄາະການໃຊ້ພະລັງງານ, ການວິເຄາະການບໍລິໂພກພະລັງງານ, ການວິເຄາະອຸປະຕິເຫດທີ່ມີຄຸນນະພາບ (ລວມທັງການລະເມີດກົດລະບຽບການຜະລິດ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອົງປະກອບ), ແລະອື່ນໆ.
ຫນ້າທໍາອິດທັງຫມົດ, ໃນແງ່ຂອງການປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດ, ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ໃນຂະບວນການຜະລິດສາມາດວິເຄາະຂະບວນການຜະລິດທັງຫມົດແລະເຂົ້າໃຈວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ແຕ່ລະຄົນຖືກປະຕິບັດ.ເມື່ອຂະບວນການສະເພາະໃດຫນຶ່ງ deviates ຈາກຂະບວນການມາດຕະຖານ, ສັນຍານເຕືອນໄພຈະຖືກສ້າງຂື້ນ, ຄວາມຜິດພາດຫຼືຂໍ້ບົກຜ່ອງສາມາດພົບໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແລະບັນຫາສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ມັນກໍ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງແບບຈໍາລອງ virtual ຂອງຂະບວນການຜະລິດຜະລິດຕະພັນອຸດສາຫະກໍາ, simulate ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຜະລິດ.ເມື່ອຂໍ້ມູນຂະບວນການແລະການປະຕິບັດທັງຫມົດສາມາດສ້າງໃຫມ່ໃນລະບົບ, ຄວາມໂປ່ງໃສນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດຂອງພວກເຂົາ.
ຕົວຢ່າງອື່ນ, ໃນການວິເຄາະການບໍລິໂພກພະລັງງານ, ການນໍາໃຊ້ເຊັນເຊີເພື່ອກວດກາສູນກາງຂະບວນການຜະລິດທັງຫມົດໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຜະລິດອຸປະກອນສາມາດຊອກຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼືຈຸດສູງສຸດຂອງການບໍລິໂພກພະລັງງານ, ດັ່ງນັ້ນການບໍລິໂພກພະລັງງານສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຜະລິດແລະຂະບວນການທັງຫມົດສາມາດ. ໄດ້ຮັບການປະຕິບັດ.ການວິເຄາະຈະຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກພະລັງງານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
4. ການວິເຄາະແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງອຸດສາຫະກໍາ
ໃນປັດຈຸບັນ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນເປັນວິທີການທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບບໍລິສັດ e-commerce ຈໍານວນຫຼາຍເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍການແຂ່ງຂັນຂອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຂອງພວກເຂົາ.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ບໍລິສັດອີຄອມເມີຊ Jingdong Mall ໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອວິເຄາະແລະຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າໃນສະຖານທີ່ຕ່າງໆລ່ວງຫນ້າ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງປະສິດທິພາບການແຈກຢາຍແລະສາງ, ແລະຮັບປະກັນປະສົບການຂອງລູກຄ້າໃນມື້ຕໍ່ມາ.
RFID ແລະເຕັກໂນໂລຍີການລະບຸຕົວຕົນເອເລັກໂຕຣນິກຜະລິດຕະພັນອື່ນໆ, ເຕັກໂນໂລຢີ Internet of Things, ແລະເຕັກໂນໂລຢີອິນເຕີເນັດມືຖືສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຜະລິດຕະພັນທີ່ສົມບູນ.ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບການວິເຄາະຈະເຮັດໃຫ້ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄັງສິນຄ້າ, ການແຈກຢາຍ, ແລະປະສິດທິພາບການຂາຍແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.ຫຼຸດລົງ.
ມີຫຼາຍກວ່າ 1,000 ຜູ້ສະຫນອງ OEM ຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນສະຫະລັດ, ສະຫນອງຫຼາຍກ່ວາ 10,000 ຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນກັບບໍລິສັດຜະລິດ.ຜູ້ຜະລິດແຕ່ລະຄົນອີງໃສ່ການຄາດຄະເນຕະຫຼາດແລະຕົວແປອື່ນໆທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນການຂາຍ, ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ, ງານວາງສະແດງ, ຂ່າວ, ແລະຂໍ້ມູນຄູ່ແຂ່ງ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການຄາດຄະເນດິນຟ້າອາກາດເພື່ອຂາຍຜະລິດຕະພັນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການຂາຍ, ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຜະລິດຕະພັນ, ແລະຂໍ້ມູນຈາກຖານຂໍ້ມູນຜູ້ສະຫນອງ, ບໍລິສັດການຜະລິດອຸດສາຫະກໍາສາມາດຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໃນພາກພື້ນຕ່າງໆຂອງໂລກໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ເນື່ອງຈາກສິນຄ້າຄົງຄັງແລະລາຄາຂາຍສາມາດຕິດຕາມໄດ້, ແລະສາມາດຊື້ໃນເວລາທີ່ລາຄາຫຼຸດລົງ, ບໍລິສັດຜະລິດສາມາດປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ.
ຖ້າທ່ານໃຊ້ຄືນຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍເຊັນເຊີໃນຜະລິດຕະພັນເພື່ອຮູ້ວ່າສິ່ງທີ່ຜິດພາດກັບຜະລິດຕະພັນແລະບ່ອນໃດທີ່ຕ້ອງການ, ພວກເຂົາຍັງສາມາດຄາດເດົາໄດ້ວ່າບ່ອນໃດແລະເວລາໃດທີ່ຕ້ອງການ.ນີ້ຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງສິນຄ້າຄົງຄັງແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ.
Please Choose Your Language
