വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റ ഒരു പുതിയ ആശയമാണ്, അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാം, വ്യാവസായിക വിവരങ്ങളുടെ പ്രയോഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന വലിയ ഡാറ്റയെ വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഇൻഫർമേഷൻ, വ്യാവസായികവൽക്കരണം എന്നിവയുടെ ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനത്തോടെ, ബാർകോഡുകൾ, ക്യുആർ കോഡുകൾ, RFID, വ്യാവസായിക സെൻസറുകൾ, വ്യാവസായിക ഓട്ടോമാറ്റിക് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ, വ്യാവസായിക ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ്, ഇആർപി തുടങ്ങിയ വ്യവസായ സംരംഭങ്ങളുടെ വ്യാവസായിക ശൃംഖലയുടെ എല്ലാ ലിങ്കുകളിലേക്കും വിവര സാങ്കേതികവിദ്യ കടന്നുകയറി. CAD/CAM/CAE/ CAI എന്നിവയും മറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യകളും വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പ്രത്യേകിച്ചും വ്യാവസായിക മേഖലയിൽ ഇൻ്റർനെറ്റ്, മൊബൈൽ ഇൻ്റർനെറ്റ്, ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് തുടങ്ങിയ പുതിയ തലമുറ വിവര സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ പ്രയോഗത്തോടെ, വ്യവസായ സംരംഭങ്ങളും ഇൻ്റർനെറ്റ് വ്യവസായത്തിൽ വികസനത്തിൻ്റെ ഒരു പുതിയ ഘട്ടത്തിലേക്ക് പ്രവേശിച്ചു, കൂടാതെ വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും സമൃദ്ധമായി.
വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രയോഗം വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങളിൽ നവീകരണത്തിൻ്റെയും പരിവർത്തനത്തിൻ്റെയും ഒരു പുതിയ യുഗം കൊണ്ടുവരും.ഇൻ്റർനെറ്റും മൊബൈൽ ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്‌സും കൊണ്ടുവന്ന വില കുറഞ്ഞ ധാരണ, അതിവേഗ മൊബൈൽ കണക്ഷൻ, വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, വിപുലമായ വിശകലനം എന്നിവയിലൂടെ വിവരസാങ്കേതികവിദ്യയും ആഗോള വ്യാവസായിക സംവിധാനങ്ങളും ആഴത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുകയും ആഗോള വ്യവസായങ്ങളിൽ അഗാധമായ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുകയും നവീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഗവേഷണ-വികസനവും സംരംഭങ്ങളുടെ ഉത്പാദനവും., ഓപ്പറേഷൻ, മാർക്കറ്റിംഗ്, മാനേജ്മെൻ്റ് രീതികൾ. Hangao Tech (SEKO Machinery) നിയന്ത്രണ സംവിധാനത്തിൽ ഇൻ്റർനെറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രയോഗിക്കുന്നു ഇൻ്റലിജൻ്റ് സ്റ്റെയിൻലെസ്സ് സ്റ്റീൽ വ്യാവസായിക വെൽഡഡ് പൈപ്പ് നിർമ്മാണ യന്ത്രങ്ങൾ , അതുവഴി രണ്ട് പാർട്ടികളുടെയും സാങ്കേതിക ടീമുകൾക്ക് തത്സമയം ഉൽപ്പാദന ഡാറ്റ നിരീക്ഷിക്കാനും പ്രവർത്തന സമയത്ത് പിഴവുകൾ കണ്ടെത്താനും ഷട്ട്ഡൗൺ തടയാനും കഴിയും.
അതിനാൽ, വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങളും വെല്ലുവിളികളും ഇൻ്റർനെറ്റ് വ്യവസായത്തേക്കാൾ കുറവല്ല, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ അവ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവുമാണ്.
വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലെ ഈ നൂതന വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങൾ വേഗതയേറിയ വേഗതയും ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയും ഉയർന്ന ഉൾക്കാഴ്ചയും കൊണ്ടുവന്നു.
വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ സാധാരണ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉൽപ്പന്ന നവീകരണം, ഉൽപ്പന്ന തെറ്റ് രോഗനിർണയവും പ്രവചനവും, വ്യാവസായിക ഉൽപ്പാദന ലൈൻ IoT വിശകലനം, വ്യാവസായിക സംരംഭ വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഉൽപ്പന്ന കൃത്യതയുള്ള മാർക്കറ്റിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.ഈ ലേഖനം മാനുഫാക്ചറിംഗ് എൻ്റർപ്രൈസസിലെ വ്യാവസായിക ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സാഹചര്യങ്ങൾ ഓരോന്നായി അടുക്കും.
1. ഉൽപ്പന്ന നവീകരണം ത്വരിതപ്പെടുത്തുക
ഉപഭോക്താക്കളും വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയവും ഇടപാട് പെരുമാറ്റവും വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കും.ഈ കസ്റ്റമർ ഡൈനാമിക് ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് ഉൽപ്പന്ന ഡിമാൻഡ് വിശകലനത്തിലും ഉൽപ്പന്ന ഡിസൈൻ നവീകരണ പ്രവർത്തനങ്ങളിലും പങ്കാളികളാകാനും ഉൽപ്പന്ന നവീകരണത്തിന് സംഭാവനകൾ നൽകാനും ഉപഭോക്താക്കളെ സഹായിക്കും.
ഫോർഡ് ഇക്കാര്യത്തിൽ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.ഫോർഡ് ഫോക്കസ് ഇലക്ട്രിക് കാറിൻ്റെ ഉൽപ്പന്ന നവീകരണത്തിലും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലും അവർ ബിഗ് ഡാറ്റ ടെക്നോളജി പ്രയോഗിച്ചു.ഈ കാർ ഒരു യഥാർത്ഥ 'വലിയ ഡാറ്റ ഇലക്ട്രിക് കാർ ആയി മാറിയിരിക്കുന്നു.' ഫോർഡ് ഫോക്കസിൻ്റെ ആദ്യ തലമുറ ഇലക്ട്രിക് വാഹനങ്ങൾ ഡ്രൈവ് ചെയ്യുമ്പോഴും പാർക്ക് ചെയ്യുമ്പോഴും ധാരാളം ഡാറ്റ സൃഷ്ടിച്ചു.
ഡ്രൈവ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഡ്രൈവർ വാഹനത്തിൻ്റെ ആക്സിലറേഷൻ, ബ്രേക്കിംഗ്, ബാറ്ററി ചാർജിംഗ്, ലൊക്കേഷൻ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ തുടർച്ചയായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.ഇത് ഡ്രൈവർമാർക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, എന്നാൽ എങ്ങനെ, എപ്പോൾ, എവിടെ ചാർജ് ചെയ്യണം എന്നതുൾപ്പെടെയുള്ള ഉപഭോക്താവിൻ്റെ ഡ്രൈവിംഗ് ശീലങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ ഫോർഡ് എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഡാറ്റ തിരികെ അയയ്ക്കുന്നു.വാഹനം നിശ്ചലമായാലും വാഹനത്തിൻ്റെ ടയർ പ്രഷറിൻ്റെയും ബാറ്ററി സംവിധാനത്തിൻ്റെയും വിവരങ്ങൾ അടുത്തുള്ള സ്മാർട്ട് ഫോണിലേക്ക് കൈമാറുന്നത് തുടരും.
ഈ ഉപഭോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃത ബിഗ് ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷൻ സാഹചര്യത്തിന് നിരവധി നേട്ടങ്ങളുണ്ട്, കാരണം വലിയ ഡാറ്റ മൂല്യവത്തായ പുതിയ ഉൽപ്പന്ന നവീകരണവും സഹകരണ രീതികളും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.ഡ്രൈവർമാർക്ക് ഉപയോഗപ്രദവും കാലികവുമായ വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു, അതേസമയം ഡെട്രോയിറ്റിലെ എഞ്ചിനീയർമാർ ഡ്രൈവിംഗ് പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപഭോക്താക്കളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പദ്ധതികൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പുതിയ ഉൽപ്പന്ന നവീകരണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുമായി സംഗ്രഹിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, വൈദ്യുതി കമ്പനികൾക്കും മറ്റ് മൂന്നാം കക്ഷി വിതരണക്കാർക്കും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് മൈൽ ഡ്രൈവിംഗ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും പുതിയ ചാർജിംഗ് സ്റ്റേഷനുകൾ എവിടെ നിർമ്മിക്കണമെന്നും ദുർബലമായ ഗ്രിഡ് ഓവർലോഡ് ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ തടയാമെന്നും നിർണ്ണയിക്കാനാകും.
2. ഉൽപ്പന്ന തെറ്റ് രോഗനിർണയവും പ്രവചനവും
ഉൽപ്പന്ന വിൽപ്പനാനന്തര സേവനത്തിനും ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.സർവ്വവ്യാപിയായ സെൻസറുകളുടെയും ഇൻ്റർനെറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും ആമുഖം ഉൽപ്പന്ന പിഴവുകളുടെ തത്സമയ രോഗനിർണയം യാഥാർത്ഥ്യമാക്കി, അതേസമയം വലിയ ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, മോഡലിംഗ്, സിമുലേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ചലനാത്മകത പ്രവചിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കി.
മലേഷ്യൻ എയർലൈൻസ് എംഎച്ച് 370 ൻ്റെ നഷ്ടപ്പെട്ട കണക്ഷൻ തിരയുന്നതിനിടയിൽ, ബോയിംഗിന് ലഭിച്ച എഞ്ചിൻ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് ഡാറ്റ വിമാനത്തിൻ്റെ നഷ്ടപ്പെട്ട കണക്ഷൻ്റെ പാത നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചു.ഉൽപന്ന തകരാർ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ വലിയ ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എങ്ങനെ പങ്കുവഹിക്കുന്നുവെന്ന് കാണാൻ ബോയിംഗ് എയർക്രാഫ്റ്റ് സിസ്റ്റത്തെ ഒരു കേസായി എടുക്കാം.
ബോയിംഗിൻ്റെ വിമാനത്തിൽ, എഞ്ചിനുകൾ, ഇന്ധന സംവിധാനങ്ങൾ, ഹൈഡ്രോളിക്‌സ്, ഇലക്ട്രിക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ നൂറുകണക്കിന് വേരിയബിളുകൾ ഇൻ-ഫ്ലൈറ്റ് അവസ്ഥ ഉണ്ടാക്കുന്നു.ഈ ഡാറ്റ അളന്ന് കുറച്ച് മൈക്രോസെക്കൻഡിനുള്ളിൽ അയയ്ക്കുന്നു.ബോയിംഗ് 737 ഉദാഹരണമായി എടുത്താൽ, എഞ്ചിന് ഓരോ 30 മിനിറ്റിലും 10 ടെറാബൈറ്റ് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
ഈ ഡാറ്റ ഭാവിയിൽ ഒരു നിശ്ചിത ഘട്ടത്തിൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടെലിമെട്രി ഡാറ്റ മാത്രമല്ല, തൽസമയ അഡാപ്റ്റീവ് കൺട്രോൾ, ഇന്ധന ഉപയോഗം, ഘടക പരാജയ പ്രവചനം, പൈലറ്റ് അറിയിപ്പ് എന്നിവ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് തെറ്റായ രോഗനിർണയവും പ്രവചനവും ഫലപ്രദമായി കൈവരിക്കാൻ കഴിയും.
ജനറൽ ഇലക്ട്രിക് (GE) ൻ്റെ ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം.യുഎസ്എയിലെ അറ്റ്‌ലാൻ്റയിലുള്ള GE എനർജി മോണിറ്ററിംഗ് ആൻഡ് ഡയഗ്‌നോസ്റ്റിക്‌സ് (M&D) സെൻ്റർ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 50-ലധികം രാജ്യങ്ങളിലെ ആയിരക്കണക്കിന് GE ഗ്യാസ് ടർബൈനുകളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി എല്ലാ ദിവസവും 10G ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും കഴിയും.സിസ്റ്റത്തിലെ സെൻസർ വൈബ്രേഷനിൽ നിന്നും താപനില സിഗ്നലുകളിൽ നിന്നുമുള്ള സ്ഥിരമായ വലിയ ഡാറ്റാ ഫ്ലോ വിശകലനം ചെയ്യുക.ഈ വലിയ ഡാറ്റാ വിശകലനം GE-യുടെ ഗ്യാസ് ടർബൈൻ തകരാർ രോഗനിർണ്ണയത്തിനും മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പിനും പിന്തുണ നൽകും.
കാറ്റ് ടർബൈൻ നിർമ്മാതാക്കളായ വെസ്റ്റാസ്, കാലാവസ്ഥാ ഡാറ്റയും അതിൻ്റെ ടർബൈൻ മീറ്റർ ഡാറ്റയും ക്രോസ്-അനലൈസ് ചെയ്തുകൊണ്ട് കാറ്റാടി ടർബൈനുകളുടെ ലേഔട്ട് മെച്ചപ്പെടുത്തി, അതുവഴി കാറ്റാടി ടർബൈനുകളുടെ പവർ ഔട്ട്പുട്ട് ലെവൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും സേവനജീവിതം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു.
3. വ്യാവസായിക IoT പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈനിൻ്റെ ബിഗ് ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷൻ
ആധുനിക വ്യാവസായിക നിർമ്മാണ ഉൽപ്പാദന ലൈനുകളിൽ താപനില, മർദ്ദം, ചൂട്, വൈബ്രേഷൻ, ശബ്ദം എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആയിരക്കണക്കിന് ചെറിയ സെൻസറുകൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഓരോ കുറച്ച് സെക്കൻഡിലും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനാൽ, ഉപകരണ രോഗനിർണയം, വൈദ്യുതി ഉപഭോഗ വിശകലനം, ഊർജ്ജ ഉപഭോഗ വിശകലനം, ഗുണനിലവാര അപകട വിശകലനം (ഉൽപ്പാദന നിയന്ത്രണങ്ങളുടെ ലംഘനങ്ങൾ, ഘടക പരാജയങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ) മുതലായവ ഉൾപ്പെടെ, ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിരവധി തരത്തിലുള്ള വിശകലനങ്ങൾ സാക്ഷാത്കരിക്കാനാകും.
ഒന്നാമതായി, ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ, ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയയിൽ ഈ വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മുഴുവൻ ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയയും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഓരോ ലിങ്കും എങ്ങനെ നിർവഹിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.ഒരു നിശ്ചിത പ്രക്രിയ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പ്രോസസ്സിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഒരു അലാറം സിഗ്നൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടും, പിശകുകളോ തടസ്സങ്ങളോ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും, കൂടാതെ പ്രശ്നം കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാനും കഴിയും.
ബിഗ് ഡാറ്റ ടെക്നോളജി ഉപയോഗിച്ച്, വ്യാവസായിക ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ഉൽപാദന പ്രക്രിയയുടെ വെർച്വൽ മോഡലുകൾ സ്ഥാപിക്കാനും ഉൽപാദന പ്രക്രിയയെ അനുകരിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും.എല്ലാ പ്രക്രിയയും പ്രകടന ഡാറ്റയും സിസ്റ്റത്തിൽ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമ്പോൾ, ഈ സുതാര്യത നിർമ്മാതാക്കളെ അവരുടെ ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും.
മറ്റൊരു ഉദാഹരണത്തിന്, ഊർജ്ജ ഉപഭോഗ വിശകലനത്തിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ, ഉപകരണ ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയയിൽ എല്ലാ ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയകളും കേന്ദ്രീകൃതമായി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള സെൻസറുകളുടെ ഉപയോഗം, ഊർജ്ജ ഉപഭോഗത്തിൽ അസാധാരണതകളോ കൊടുമുടികളോ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും, അതുവഴി ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയയിൽ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും എല്ലാ പ്രക്രിയകൾക്കും കഴിയും. നടത്തപ്പെടും.വിശകലനം ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കും.
4. വ്യാവസായിക വിതരണ ശൃംഖലയുടെ വിശകലനവും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും
നിലവിൽ, പല ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനികൾക്കും അവരുടെ വിതരണ ശൃംഖലകളുടെ മത്സരക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന മാർഗമാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനം.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനിയായ ജിംഗ്‌ഡോംഗ് മാൾ വിവിധ സ്ഥലങ്ങളിലെ സാധനങ്ങളുടെ ആവശ്യകത മുൻകൂട്ടി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രവചിക്കുന്നതിനും വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതുവഴി വിതരണത്തിൻ്റെയും സംഭരണത്തിൻ്റെയും കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും അടുത്ത ദിവസത്തെ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
RFID, മറ്റ് ഉൽപ്പന്ന ഇലക്ട്രോണിക് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നോളജി, ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് ടെക്നോളജി, മൊബൈൽ ഇൻ്റർനെറ്റ് ടെക്നോളജി എന്നിവ വ്യാവസായിക സംരംഭങ്ങളെ ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഉൽപ്പന്ന വിതരണ ശൃംഖലയുടെ വലിയ ഡാറ്റ നേടാൻ സഹായിക്കും.വിശകലനത്തിനായി ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വെയർഹൗസിംഗ്, വിതരണം, വിൽപ്പന കാര്യക്ഷമത എന്നിവയിൽ ഗണ്യമായ വർദ്ധനവും ഗണ്യമായ ചിലവും കൊണ്ടുവരും.ഇടിവ്.
യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിൽ 1,000-ലധികം വലിയ OEM വിതരണക്കാരുണ്ട്, നിർമ്മാണ കമ്പനികൾക്ക് 10,000-ത്തിലധികം വ്യത്യസ്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നൽകുന്നു.ഓരോ നിർമ്മാതാവും മാർക്കറ്റ് പ്രവചനങ്ങളെയും വിൽപ്പന ഡാറ്റ, മാർക്കറ്റ് വിവരങ്ങൾ, എക്സിബിഷനുകൾ, വാർത്തകൾ, എതിരാളികളുടെ ഡാറ്റ എന്നിവ പോലെയുള്ള മറ്റ് വ്യത്യസ്ത വേരിയബിളുകളെയും അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിൽക്കാൻ കാലാവസ്ഥാ പ്രവചനങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുന്നു.
വിൽപ്പന ഡാറ്റ, ഉൽപ്പന്ന സെൻസർ ഡാറ്റ, വിതരണക്കാരുടെ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, വ്യാവസായിക നിർമ്മാണ കമ്പനികൾക്ക് ലോകത്തിൻ്റെ വിവിധ പ്രദേശങ്ങളിലെ ആവശ്യകത കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
ഇൻവെൻ്ററി, വിൽപ്പന വിലകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വില കുറയുമ്പോൾ വാങ്ങാനും കഴിയുന്നതിനാൽ, നിർമ്മാണ കമ്പനികൾക്ക് ധാരാളം ചിലവ് ലാഭിക്കാൻ കഴിയും.
ഉൽപ്പന്നത്തിലെ സെൻസറുകൾ സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നത്തിൽ എന്താണ് തെറ്റെന്നും എവിടെയാണ് ഭാഗങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളതെന്നും അറിയാൻ നിങ്ങൾ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അവയ്ക്ക് എവിടെ, എപ്പോൾ ഭാഗങ്ങൾ ആവശ്യമാണെന്ന് പ്രവചിക്കാനും കഴിയും.ഇത് ഇൻവെൻ്ററി ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.
