5. Прогноза за продажба на производи и управување со побарувачката
Користете големи податоци за да ги анализирате тековните промени во побарувачката и комбинациите.
Големите податоци се добра алатка за анализа на продажба. Преку мулти-димензионална комбинација на историски податоци, можеме да го видиме процентот и промената на регионалната побарувачка, популарноста на пазарот на категориите на производи, најчестите форми на комбинација и нивото на потрошувачите. Со цел да се прилагоди стратегијата на производот и стратегијата за дистрибуција.
Во некои анализи, можеме да откриеме дека побарувачката за канцелариски материјал во градовите со повеќе колеџи и универзитети во почетокот на училишната сезона ќе биде многу поголема, за да можеме да ја зголемиме промоцијата на дилерите во овие градови за да ги привлечеме да нарачаат повеќе во почетокот на училишната сезона, а во исто време и во почетокот на училишната сезона. Планирањето на производствениот капацитет беше започнато пред еден или два месеци за да се исполни побарувачката за промоција.
Во однос на развојот на производот, функциите на производот и перформансите се прилагодуваат врз основа на фокусот на групата за потрошувачи. На пример, пред неколку години, сите сакаа да користат музички телефони, но сега сите се склони да користат мобилни телефони за да сурфаат на Интернет, да фотографираат и да споделат, итн. Подобрувањето на функцијата на камерата на мобилните телефони е само една работа. Тренд, 4G мобилни телефони исто така зафаќаат поголем удел на пазарот. Преку голема анализа на податоците за некои детали на пазарот, може да се најдат повеќе потенцијални можности за продажба.
6. Планирање и распоред на производство
Производствената индустрија се соочува со модел на производство со повеќе серија и мали серии. Рафинираната, автоматска, навремена и удобна колекција на податоци (MES/DCS) и варијабилноста доведоа до драматично зголемување на податоците. Покрај тоа, повеќе од десет години информатизација историски податоци се потребни за брзо реагирање на АП, тоа е огромен предизвик.
Контролниот систем на Hangao Tech (Seko Machinery) s 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 Ограничувања и преку интелигентни алгоритми за оптимизација, развиваат пред-планирање и закажување и следење на отстапувањето помеѓу планот и вистинската на лице место и динамички прилагодете го планирањето и распоредот.
Помогнете ни да ги избегнеме дефектите на 'портрет ' и директно да наметнете групни карактеристики на поединците (податоците за работниот центар се директно се менуваат во специфични податоци како што се опрема, персонал, калапи, итн.). Преку корелација анализа на податоците и следење на истите, можеме да испланираме за иднината.
Иако големите податоци се малку недостатоци, сè додека се применуваат правилно, големите податоци ќе станат моќно оружје за нас. Тогаш, Форд праша што им е потребен на клиентот на големите податоци? Одговорот беше „побрз коњ“ наместо автомобилите кои сега се популарни.
Затоа, во светот на големите податоци, креативноста, интуицијата, авантуристичкиот дух и интелектуалната амбиција се особено важни.
7 Управување и анализа на квалитетот на производот
Традиционалната индустрија за производство се соочува со влијанието на големите податоци. Во однос на истражувањето и развојот на производите, дизајнот на процеси, управувањето со квалитетот, производството и работењето, со нетрпение го очекуваме раѓањето на иновативни методи за да се исполнат предизвиците на големите податоци во индустрискиот контекст.
На пример, во индустријата за полупроводници, чиповите се подложени на многу сложени процеси како што се допинг, градење, фотолитографија и третман на топлина за време на процесот на производство. Секој чекор мора да ги исполни екстремно бараните физички карактеристики. Високо автоматизирана опрема се користи за обработка на производи. Во исто време, истовремено беа генерирани огромни резултати од тестот.
Дали е оваа огромна количина на податоци товарот на претпријатието или рудникот за злато на претпријатието? Ако тоа е случај, тогаш како можеме брзо да ги откриеме клучните причини за флуктуациите на приносот на производот од „рудникот за злато“? Ова е технички проблем што ги мачи инженерите на полупроводници многу години.
Откако нафорите произведени од компанија за технологија на полупроводници поминуваат низ процесот на тестирање, сет на податоци што содржи повеќе од сто тестови и неколку милиони линии на тест -записи се генерираат секој ден.
Според основните барања за управување со квалитетот, неопходна задача е да се спроведе анализа на способност на процесот за повеќе од сто тестови со различни технички спецификации.
Ако го следиме традиционалниот модел на работа, треба да пресметаме повеќе од сто индекси на процесирање на способности чекор по чекор и да ја процениме секоја квалитетна карактеристика еден по еден.
Без оглед на огромниот и незгоден обем на работа овде, дури и ако некој може да го реши проблемот со пресметката, тешко е да се види корелацијата помеѓу нив од стотиците индекси на процесирање на процесите, и уште е потешко да се утврди целокупниот квалитет на производот. Постои сеопфатно разбирање и резиме на перформансите.
Меѓутоа, ако ја користиме платформата за анализа на управување со квалитетот на податоците, покрај брзо добивање на долг традиционален извештај за анализа на способност за единечен индикатор, што е уште поважно, можеме да добиеме и многу нови анализи од истиот сет на големи податоци. резултат.
8. Индустриско загадување и тестирање на заштита на животната средина
Врз основа на Интернет на нештата, сите податоци во процесот на производство се евидентираат и следат, а големите податоци се од голема вредност за заштитата на животната средина.
На веб -страницата на кинеската влада, веб -страниците на разни министерства и комисии, официјалната веб -страница на Петрохина и Синопец, официјалната веб -страница на организации за заштита на животната средина и некои специјални агенции, сè повеќе податоци за заштита на јавноста и заштита на животната средина, вклучително и национални податоци за воздух и хидролошки податоци, метеоролошки податоци, фабрика за дистрибуција и статус на усогласеност на усогласеноста и статусот на усогласеност на загадувањето, чекање за податоци и така.
Сепак, овие податоци се премногу расфрлани, премногу професионални, недостаток на анализа и недостаток на визуелизација, а обичните луѓе не можат да ги разберат. Ако можете да разберете и обрнете внимание, големите податоци ќе станат важно средство за општеството да ја следи заштитата на животната средина.
Лансирањето на Бајду на „Националната мапа за набудување на загадувањето“ е добар начин. Во комбинација со отворени големи податоци за заштита на животната средина, Baidu Maps додаде слој за откривање на загадување. Секој може да го искористи за да ја види земјата и провинциите и градовите во нивниот регион, сите во заштитата на животната средина. Информациите за локацијата, името на организацијата, видот на изворот на емисија и најновиот статус на усогласеност на испуштање на загадување, објавен од Агенцијата за заштита на животната средина (вклучително и разни термоцентрали, државни контролирани индустриски претпријатија и постројки за третман на отпадни води) под надзор на Бирото.
Можете да го проверите изворот на загадување најблизу до вас, и ќе се појави потсетник, кој од инспекциските артикли на точката за набудување го надминува стандардот и колку пати го надминува стандардот. Овие информации можат да се користат на платформите за социјални медиуми во реално време за да ги информираат пријателите и да ги потсетат сите да обрнат внимание на изворите на загадување и личната безбедност и здравјето.
Вредниот потенцијал на индустриските апликации за големи податоци е огромен. Сепак, треба да се заврши уште многу работа за да се реализираат овие вредности.
Едно е прашањето за воспоставување на голема свест за податоците. Во минатото, имаше толку големи податоци, но затоа што немаше свесност за големите податоци, а методите за анализа на податоците беа недоволни, многу податоци во реално време беа отфрлени или зачувани, а потенцијалната вредност на голема количина на податоци беше погребана.
Друго важно прашање е прашањето на островите за податоци. Податоците за многу индустриски претпријатија се дистрибуираат на различни острови во претпријатието, особено во големи мултинационални компании. Тешко е да се извлечат овие податоци од целото претпријатие.
Затоа, важен проблем за индустриските апликации за големи податоци е интегрирана апликација.
