5. Produktų pardavimo prognozė ir paklausos valdymas
Norėdami analizuoti dabartinius paklausos pokyčius ir derinius, naudokite didelius duomenis.
„Big Data“ yra geras pardavimo analizės įrankis. Vykdydami daugialypį istorinių duomenų derinį, galime pamatyti regioninės paklausos proporciją ir pokyčius, produktų kategorijų rinkos populiarumą, dažniausiai pasitaikančias derinio formas ir vartotojų lygį. Siekiant pakoreguoti produkto strategiją ir paskirstymo strategiją.
Atlikdami tam tikrą analizę, galime pastebėti, kad mokyklų sezono pradžioje esančių kanceliarinių prekių poreikis miestuose, kuriuose yra daugiau kolegijų ir universitetų, bus daug didesnė, kad galėtume padidinti prekiautojų skatinimą šiuose miestuose, kad jie pritrauktų juos daugiau užsisakyti mokyklos sezono pradžioje ir tuo pačiu metu mokyklos sezono pradžioje. Gamybos pajėgumų planavimas buvo pradėtas prieš vieną ar du mėnesius, kad būtų patenkintas paaukštinimo poreikis.
Kalbant apie produkto kūrimą, produktų funkcijos ir našumas koreguojamos atsižvelgiant į vartotojų grupės dėmesį. Pavyzdžiui, prieš kelerius metus visi mėgdavo naudotis muzikos telefonais, tačiau dabar visi labiau linkę naudoti mobiliuosius telefonus naršyti internete, fotografuoti ir dalintis ir pan. Mobiliųjų telefonų fotoaparato funkcijos tobulinimas yra tik vienas dalykas. Tendencija, 4G mobilieji telefonai taip pat užima didesnę rinkos dalį. Atliekant kai kurias rinkos detales analizuojant didelius duomenis, galima rasti daugiau potencialių pardavimo galimybių.
6. Gamybos planavimas ir planavimas
Gamybos pramonė susiduria su daugialypiu variantu ir mažų partijų gamybos modeliu. Patobulintas, automatinis, savalaikis ir patogus duomenų rinkimas (MES/DC) ir kintamumas paskatino dramatiškai padidinti duomenis. Be to, greitai reaguojantiems AP reikia daugiau nei dešimt metų informatizacijos istorinių duomenų, tai yra didžiulis iššūkis.
Valdymo sistema „Hangao Tech“ („Seko Machinery“ ) intelligent stainless steel industrial welded pipe making machinery line can track and record the production data of each welded pipe, such as current size, welding speed, annealing temperature, etc. On this basis, with the introduction of Internet of Things technology, big data can give us more detailed data information, discover the probability of deviation between historical predictions and actual, consider capacity constraints, personnel skill constraints, material availability constraints, tooling and mold constraints, and through intelligent Optimizavimo algoritmai, kuria išankstinį planavimą ir planavimą bei stebėkite nukrypimą tarp plano ir faktinės vietos vietoje, ir dinamiškai pakoreguokite planavimą ir planavimą.
Padėkite mums išvengti „portreto “ trūkumų ir tiesiogiai primesti grupių charakteristikas asmenims (darbo centro duomenys tiesiogiai keičiami į konkrečius duomenis, tokius kaip įranga, personalas, pelėsiai ir kt.). Atlikdami duomenų koreliacijos analizę ir stebėdami juos, galime planuoti ateitį.
Nors dideli duomenys yra šiek tiek ydingi, tol, kol jie tinkamai pritaikomi, „Big Data“ mums taps galingu ginklu. Tuomet „Ford“ paklausė, kokie yra „Big Data“ klientų klientai? Atsakymas buvo „greitesnis arklys“, o ne dabar populiarūs automobiliai.
Todėl didelių duomenų pasaulyje ypač svarbūs yra kūrybiškumas, intuicija, nuotykių kupina dvasia ir intelektualinė ambicija.
7. Produkto kokybės valdymas ir analizė
Tradicinė gamybos pramonė susiduria su „Big Data“ poveikiu. Kalbant apie produktų tyrimus ir plėtrą, proceso projektavimą, kokybės valdymą, gamybą ir operaciją, mes nekantriai laukiame novatoriškų metodų, skirtų patenkinti „Big Data“ iššūkius pramonės kontekste.
Pavyzdžiui, puslaidininkių pramonėje lustai gamybos proceso metu atlieka daug sudėtingų procesų, tokių kaip dopingas, kaupimasis, fotolitografija ir terminis apdorojimas. Kiekvienas žingsnis turi atitikti ypač reiklus fizines savybes. Produktams apdoroti naudojama labai automatizuota įranga. Tuo pačiu metu tuo pačiu metu taip pat buvo generuojami didžiuliai testų rezultatai.
Ar šis didžiulis duomenų kiekis yra įmonės našta ar įmonės auksinė kasykla? Jei pastarasis yra atvejis, tada kaip greitai išsiaiškinti pagrindines produkto derliaus svyravimų priežastis iš „Auksinės kasyklos “? Tai yra techninė problema, kuri daugelį metų kamuoja puslaidininkių inžinierius.
Po to, kai puslaidininkių technologijų įmonė pagamintų vaflių pereina bandymo procesą, kiekvieną dieną sukuriamas duomenų rinkinys, kuriame yra daugiau nei šimtas bandymo elementų ir keli milijonai bandymų įrašų eilučių.
Remiantis pagrindiniais kokybės valdymo reikalavimais, būtina užduotis yra atlikti daugiau nei šimto bandomųjų elementų, turinčių skirtingas technines specifikacijas, proceso galimybių analizę.
Jei laikysimės tradicinio darbo modelio, turime žingsnis po žingsnio apskaičiuoti daugiau nei šimtą proceso galimybių indeksų ir įvertinti kiekvieną kokybės charakteristiką po vieną.
Nepaisant didžiulio ir sudėtingo darbo krūvio, net jei kas nors gali išspręsti skaičiavimo problemą, sunku pastebėti, kad jie yra tarp šimtų proceso galimybių indeksų, ir dar sunkiau nustatyti bendrą produkto kokybę. Yra išsamus atlikimo supratimas ir santrauka.
Tačiau jei naudosime „Big Data“ kokybės valdymo analizės platformą, be to, kad greitai gautume ilgą tradicinį vieno indikatoriaus proceso galimybių analizės ataskaitą, dar svarbiau, mes taip pat galime gauti daug naujų analizių iš to paties didelių duomenų rinkinio. rezultatas.
8. Pramoninės taršos ir aplinkos apsaugos bandymai
Remiantis daiktų internete, visi gamybos proceso duomenys yra registruojami ir stebimi, o dideli duomenys yra labai vertingi aplinkos apsaugai.
Kinijos vyriausybės tinklalapyje įvairių ministerijų ir komisijų svetainės, oficiali Petrochina ir Sinopec svetainė, oficialios aplinkos apsaugos organizacijų svetainė ir kai kurios specialios agentūros, vis daugiau ir daugiau viešosios gerovės ir aplinkos apsaugos duomenų, įskaitant duomenis, įskaitant nacionalinius oro ir hidrologinius duomenis, meteorologinius duomenis, gaminių paskirstymo ir taršos atitikimo.
Tačiau šie duomenys yra per daug išsibarstę, per daug profesionalūs, analizės stoka ir vizualizacijos stoka, o paprasti žmonės negali jų suprasti. Jei galite suprasti ir atkreipti dėmesį, „Big Data“ taps svarbia visuomenės priemone stebėti aplinkos apsaugą.
„Baidu“ paleido „Nacionalinio taršos stebėjimo žemėlapį“ yra geras būdas. Kartu su atvira aplinkos apsauga dideliais duomenimis, „Baidu Maps“ pridėjo taršos aptikimo sluoksnį. Kiekvienas gali jį naudoti norėdamas apžiūrėti šalį ir savo regiono provincijas bei miestus, visa tai yra aplinkos apsauga. Aplinkos apsaugos agentūros (įskaitant įvairias šilumos elektrines, valstybės kontroliuojamos pramonės įmonės ir nuotekų valymo įrenginiai), prižiūrint biuro prižiūrėtojui, paskelbė aplinkos apsaugos agentūra (įskaitant įvairias šilumos elektrines, valstybės kontroliuojamos pramonės įmonės ir nuotekų valymo įrenginiai).
Galite patikrinti artimiausią taršos šaltinį, ir pasirodys priminimas, kuris iš patikrinimo elementų stebėjimo taške viršija standartą ir kiek kartų jis viršija standartą. Ši informacija gali būti naudojama realiojo laiko socialinės žiniasklaidos platformose, siekiant informuoti draugus ir priminti visiems, kad atkreiptų dėmesį į taršos šaltinius ir asmeninę saugą bei sveikatą.
Pramoninių didžiųjų duomenų programų vertės potencialas yra didžiulis. Tačiau norint įgyvendinti šias vertybes, dar reikia daug nuveikti.
Viena iš jų yra didelių duomenų supratimo nustatymo klausimas. Anksčiau buvo tokie dideli duomenys, tačiau todėl, kad apie didelius duomenis nebuvo suprantama, o duomenų analizės metodai buvo nepakankami, daug duomenų buvo atmesta arba buvo atmesta arba lentynoje, o potenciali didelio duomenų kiekio vertė buvo palaidota.
Kitas svarbus klausimas yra duomenų salų klausimas. Daugelio pramoninių įmonių duomenys yra platinami įvairiose įmonės salose, ypač didelėse tarptautinėse įmonėse. Šiuos duomenis iš visos įmonės išgauti gana sunku.
Todėl svarbi pramoninių didžiųjų duomenų programų problema yra integruotos programos.
