5. ഉൽപ്പന്ന വിൽപ്പന പ്രവചനവും ഡിമാൻഡ് മാനേജുമെന്റും
നിലവിലെ ഡിമാൻഡ് മാറ്റങ്ങളും കോമ്പിനേഷനുകളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക.
ഒരു നല്ല വിൽപ്പന വിശകലന ഉപകരണമാണ് വലിയ ഡാറ്റ. ചരിത്രപരമായ വിവരങ്ങളുടെ ബഹുമുഖ സംയോജനത്തിലൂടെ, പ്രാദേശിക ഡിമാൻഡും, ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗങ്ങളുടെ മാർക്കറ്റിസിറ്റി, ഏറ്റവും സാധാരണമായ കോമ്പിനേഷൻ ഫോമുകൾ, ഉപഭോക്താക്കളുടെ നില എന്നിവ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഉൽപ്പന്ന തന്ത്രവും വിതരണ തന്ത്രവും ക്രമീകരിക്കുന്നതിന്.
ചില വിശകലനങ്ങളിൽ, സ്കൂൾ സീസണിന്റെ തുടക്കത്തിൽ കൂടുതൽ കോളേജുകളും സർവകലാശാലകളും ഉള്ള നഗരങ്ങളിൽ സ്റ്റേഷനറിയുടെ ആവശ്യം വളരെ കൂടുതലായിരിക്കും, അതിനാൽ, സ്കൂൾ സീസണിന്റെ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ അവരെ ആകർഷിക്കുന്നതിനായി, അതേ സമയം സ്കൂൾ സീസണിന്റെ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ നമുക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. പ്രമോഷൻ ഡിമാൻഡ് സന്ദർശിക്കാൻ ഒന്നോ രണ്ടോ മാസം മുമ്പാണ് ഉൽപാദന ശേഷി ആസൂത്രണം ആരംഭിച്ചത്.
ഉൽപ്പന്ന വികസനം, ഉൽപ്പന്ന ഫംഗ്ഷനുകൾ, പ്രകടനം എന്നിവ ഉപഭോക്തൃ ഗ്രൂപ്പിന്റെ ഫോക്കസിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ്, എല്ലാവർക്കും സംഗീത ഫോണുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടു, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ ഇന്റർനെറ്റ് സർഫ് ചെയ്യുന്നതിന് മൊബൈൽ ഫോണുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കൂടുതൽ ചായ്വുള്ളവരാണ്, കൂടാതെ മൊബൈൽ ഫോണുകളുടെ ക്യാമറ ഫംഗ്ഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ഒരു കാര്യം മാത്രമാണ്. ട്രെൻഡ്, 4 ജി മൊബൈൽ ഫോണുകളും ഒരു വലിയ വിപണി വിഹിതം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ചില മാർക്കറ്റ് വിശദാംശങ്ങളുടെ വലിയ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലൂടെ, കൂടുതൽ വിൽപ്പന അവസരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
6. ഉൽപാദന ആസൂത്രണവും ഷെഡ്യൂളിംഗും
മൾട്ടി-വൈവിധ്യവും ചെറിയ ബാച്ച് പ്രൊഡക്ഷൻ മോഡലുമാണ് നിർമ്മാണ വ്യവസായം നേരിടുന്നത്. പരിഷ്കരിച്ച, യാന്ത്രിക, സമയബന്ധിതവും സൗകര്യപ്രദവുമായ ഡാറ്റ (MES / DCS), വേരിയബിളിറ്റി ഡാറ്റയിൽ നാടകീയമായി വർദ്ധനവിന് കാരണമായി. കൂടാതെ, അതിവേഗം പ്രതികരിക്കുന്ന എപിഎസിന് പത്ത് വർഷത്തിലേറെ അറിയിപ്പ് ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഒരു വലിയ വെല്ലുവിളിയാണ്.
ന്റെ നിയന്ത്രണ സംവിധാനം ഹാംഗാ ടെക് (സെക്കോ മെഷിനറി ) ഇന്റലിജന്റ് സ്റ്റെയിൻലെസ് സ്റ്റീൽ ഇൻഡസ്ട്രിയൽ ഇംഡാലെഡ് പൈപ്പ് മെഷിനറികളുടെ എണ്ണം നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ബുദ്ധിപരമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ algoriths, പ്രീ-ആസൂത്രണ, ഷെഡ്യൂൾ എന്നിവയിലൂടെ, പ്ലാൻ, യഥാർത്ഥ ഓൺ-സൈറ്റ് എന്നിവയും തമ്മിലുള്ള വ്യതിയാനം നിരീക്ഷിക്കുകയും ആസൂത്രണവും ഷെഡ്യൂളിംഗും ചലനാത്മകമായി ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
'പോർട്രെയ്റ്റ് ' എന്ന വൈകല്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാനും വ്യക്തികളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗ്രൂപ്പ് സവിശേഷതകൾ നേരിട്ട് ചുമത്താനും ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുക (ജോലി, ഉദ്യോഗസ്ഥർ, അച്ചുകൾ മുതലായവ പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റയിലേക്ക് നേരിട്ട് മാറ്റിയിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റയുടെ പരസ്പരബന്ധ വിശകലനത്തിലൂടെ അത് നിരീക്ഷിക്കുന്നു, നമുക്ക് ഭാവിക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
വലിയ ഡാറ്റ അല്പം തകരാറിലാണെങ്കിലും, അത് ശരിയായി പ്രയോഗിക്കുന്നിടത്തോളം, വലിയ ഡാറ്റ ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു ശക്തമായ ആയുധമായി മാറും. അപ്പോൾ, വലിയ ഡാറ്റ ഉപഭോക്താവിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ എന്തായിരുന്നുവെന്ന് ഫോർഡ് ചോദിച്ചു? ഇപ്പോൾ ജനപ്രിയമായ കാറുകൾക്ക് പകരം 'ഒരു വേഗതയേറിയ കുതിര ' ആയിരുന്നു ഉത്തരം.
അതിനാൽ, വലിയ ഡാറ്റ, സർഗ്ഗാത്മകത, അവബോധം, സാഹസിക മനോഭാവം, ബ ual ദ്ധിക അഭിലാഷം എന്നിവ പ്രത്യേകിച്ചും പ്രധാനമാണ്.
7. ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാര മാനേജുമെന്റും വിശകലനവും
പരമ്പരാഗത ഉൽപാദന വ്യവസായം വലിയ ഡാറ്റയുടെ സ്വാധീനം നേരിടുന്നു. ഉൽപ്പന്ന ഗവേഷണ വികസന, പ്രോസസ് ഡിസൈൻ, പ്രൊഡക്ഷൻ, പ്രൊഡക്ഷൻ, പ്രവർത്തനം എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ, വ്യാവസായിക സന്ദർഭത്തിലെ വലിയ ഡാറ്റയുടെ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്നതിന് നൂതന രീതികളുടെ ജനനത്തിൽ ഞങ്ങൾ ആകാംക്ഷയോടെ കാത്തിരിക്കുകയാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, അർദ്ധചാലക വ്യവസായത്തിൽ, ചിപ്സ് ഡോപ്പിംഗ്, ബിൽഡ്-അപ്പ്, ഫോട്ടോലിത്തോഗ്രാഫി, ഉൽപാദന പ്രക്രിയയിൽ ചൂട് ചികിത്സ എന്നിവ അനുഭവിക്കുന്നു. ഓരോ ഘട്ടവും ശാരീരിക സവിശേഷതകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉയർന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതേസമയം, ഒരേസമയം വലിയ പരിശോധന ഫലങ്ങളും സൃഷ്ടിച്ചു.
ഈ വലിയ ഡാറ്റയാണോ സംരംഭത്തിന്റെ സ്വർണ്ണ ഖനിയുടെ ഭാരം? രണ്ടാമത്തേത് അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, ഉൽപ്പന്നത്തിനുള്ള പ്രധാന കാരണങ്ങൾ നമുക്ക് എങ്ങനെ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും? നിരവധി വർഷങ്ങളായി അർദ്ധചാലക എഞ്ചിനീയർമാരെ ബാധിച്ച ഒരു സാങ്കേതിക പ്രശ്നമാണിത്.
അർദ്ധചാലക സാങ്കേതിക കമ്പനി നിർമ്മിച്ച വേഫറുകൾ ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയയിലൂടെയാണ്, നൂറിലധികം ടെസ്റ്റ് ഇനങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഒരു ഡാറ്റ സെറ്റ് എല്ലാ ദിവസവും നിരവധി ദശലക്ഷം ടെസ്റ്റ് റെക്കോർഡുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഗുണനിലവാര മാനേജുമെന്റിന്റെ അടിസ്ഥാന ആവശ്യകതകൾ അനുസരിച്ച്, വ്യത്യസ്ത സാങ്കേതിക സവിശേഷതകളുള്ള നൂറിലധികം ടെസ്റ്റ് ഇനങ്ങൾക്കായി ഒരു പ്രോസസ് കഴിവ് വിശകലനം നടത്തുക എന്നതാണ്.
ഞങ്ങൾ പരമ്പരാഗത ജോലി മാതൃക പിന്തുടരുകയാണെങ്കിൽ, നൂറു സംസ്കരണ വിദ്യാഭ്യാസം ഘട്ടം ഘട്ടമായി കണക്കാക്കേണ്ടതുണ്ട്, മാത്രമല്ല ഓരോ ഗുണനിലവാരവും ഒരെണ്ണം വിലയിരുത്തേണ്ടതുണ്ട്.
ഇവിടെയുള്ള കൂറ്റൻ, ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലിഭാരം കണക്കിലെടുക്കാതെ, ആരെയെങ്കിലും കണക്കുകൂട്ടൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, നൂറുകണക്കിന് പ്രക്രിയയുടെ ശേഷി സൂചികകളിൽ നിന്ന് അവ തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം കാണാൻ പ്രയാസമാണ്, മാത്രമല്ല ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള നിലവാരം നിർണ്ണയിക്കാൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. പ്രകടനത്തിന്റെ സമഗ്രവും സംഗ്രഹവുമുണ്ട്.
എന്നിരുന്നാലും, ഞങ്ങൾ വലിയ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരമുള്ള മാനേജുമെന്റ് വിശകലന വിശകലന പ്ലെയ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, കൂടാതെ ഒരു നീണ്ട പരമ്പരാഗത സിംഗിൾ ഇൻഡിക്കേറ്റർ പ്രോസബിറ്റി വിശകലന റിപ്പോർട്ടിൽ, കൂടുതൽ, അതേ വലിയ ഡാറ്റ സെറ്റിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ധാരാളം പുതിയ വിശകലനങ്ങളും ലഭിക്കും. ഫലം.
8. വ്യാവസായിക മലിനീകരണവും പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണ പരിശോധനയും
കാര്യങ്ങളുടെ ഇന്റർനെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഉൽപാദന പ്രക്രിയയിലെ എല്ലാ ഡാറ്റയും റെക്കോർഡുചെയ്ത് നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണത്തിന് വലിയ മൂല്യമുള്ളതാണ്.
ചൈനീസ് സർക്കാർ വെബ്സൈറ്റിൽ, വിവിധ മന്ത്രാലയങ്ങളുടെയും കമ്മീഷന്റെയും വെബ്സൈറ്റുകൾ, പാരിസ്ഥിതിക പരിരക്ഷണ സംഘടനകളുടെ website ദ്യോഗിക വെബ്സൈറ്റ്, കൂടുതൽ പൊതുജസമാശവസ്ഥ, പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണ സംരക്ഷണ ഡാറ്റ എന്നിവ അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ദേശീയ വായുവും ജലസംരക്ഷണ ഡാറ്റയും, കാലാവസ്ഥാ ഡാറ്റ, ഫാക്ടറി ഡിസ്ട്രിക്റ്റിസ്, മലിനീകരണ ഡിസ്ചാർജ് എന്നിവ ഡാറ്റയ്ക്കായി കാത്തിരിക്കുക.
എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റ വളരെ ചിതറിക്കിടക്കുന്നതും, പ്രൊഫഷണൽ, വിശകലനത്തിന്റെ അഭാവം, കാഴ്ചയുടെ അഭാവം, മാത്രമല്ല അത് മനസിലാക്കാൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ശ്രദ്ധിക്കാനും ശ്രദ്ധിക്കാനും കഴിയുമെങ്കിൽ, പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണം സമൂഹത്തിന് ഒരു പ്രധാന മാർഗ്ഗമായി മാറും.
Baidu- ന്റെ സമാരംഭം 'ദേശീയ മലിനീകരണ മോണിറ്ററിംഗ് മാപ്പ് ' ഒരു നല്ല മാർഗമാണ്. ഓപ്പൺ പാരിസ്ഥിതിക പരിരക്ഷണ ബിഗ് ഡാറ്റയുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ബഡു മാപ്സ് ഒരു മലിനീകരണ കണ്ടെത്തൽ ലെയർ ചേർത്തു. സ്വന്തം പ്രദേശത്തെ രാജ്യത്തെയും പ്രവിശ്യകളെയും നഗരങ്ങളെയും കാണാനായി ആർക്കും അത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, എല്ലാം പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണത്തിലാണ്. ലൊക്കേഷൻ വിവരങ്ങൾ, ഓർഗനൈസേഷന്റെ പേര്, എമിഷൻ ഉറവിടത്തിന്റെ തരം, പരിസ്ഥിതി സംരക്ഷണ ഏജൻസി പ്രഖ്യാപിച്ച ഏറ്റവും പുതിയ മലിനീകരണ നില.
നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള മലിനീകരണ ഉറവിടം പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഒരു ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ ദൃശ്യമാകും, മോണിറ്ററിംഗ് പോയിന്റിലെ പരിശോധന ഇനങ്ങളിൽ ഏതാണ് സ്റ്റാൻഡേർഷിപ്പ് കവിയുന്നത്, എത്ര തവണ അത് നിലനിൽക്കുന്നു. തത്സമയ സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം, കൂടാതെ മലിനീകരണ ഉറവിടങ്ങളും വ്യക്തിഗത സുരക്ഷയും ആരോഗ്യവും ശ്രദ്ധിക്കാൻ എല്ലാവരേയും ഓർമ്മിപ്പിക്കാൻ എല്ലാവരേയും ഓർമ്മിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ മൂല്യ സാധ്യത വളരെ വലുതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ മൂല്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇപ്പോഴും ധാരാളം ജോലികൾ ചെയ്യാനുണ്ട്.
വലിയ ഡാറ്റ അവബോധം സ്ഥാപിക്കുന്നതിന്റെ പ്രശ്നമാണ് ഒന്ന്. മുൻകാലങ്ങളിൽ, വലിയ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് അവബോധം ഉണ്ടായിരുന്നില്ല, കാരണം വലിയ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് അവബോധം ഉണ്ടായിരുന്നില്ല, കൂടാതെ ഡാറ്റ വിശകലന രീതികൾ അപര്യാപ്തമാണ്, ധാരാളം തത്സമയ ഡാറ്റ നിരസിച്ചു, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം അടക്കം ചെയ്തു.
മറ്റൊരു പ്രധാന പ്രശ്നം ഡാറ്റാ ദ്വീപുകളുടെ പ്രശ്നമാണ്. പല വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങളുടെയും ഡാറ്റ സംരംഭത്തിൽ വിവിധ ദ്വീപുകളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ ബഹുരാഷ്ട്ര കമ്പനികളിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നു. മുഴുവൻ എന്റർപ്രൈസസിൽ നിന്നും ഈ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
അതിനാൽ, വ്യാവസായിക വലിയ ഡാറ്റാ അപേക്ഷകൾക്കുള്ള ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം സംയോജിത അപേക്ഷകളാണ്.
