5. उत्पादन विक्रीचा अंदाज आणि मागणी व्यवस्थापन
सध्याच्या मागणीतील बदल आणि संयोजनांचे विश्लेषण करण्यासाठी मोठा डेटा वापरा.
मोठा डेटा एक चांगले विक्री विश्लेषण साधन आहे. ऐतिहासिक डेटाच्या बहु-आयामी संयोजनाच्या माध्यमातून, आम्ही प्रादेशिक मागणीचे प्रमाण आणि बदल, उत्पादनांच्या श्रेणींची बाजारपेठ लोकप्रियता, सर्वात सामान्य संयोजन फॉर्म आणि ग्राहकांच्या पातळीवर पाहू शकतो. उत्पादनाची रणनीती आणि वितरण धोरण समायोजित करण्यासाठी.
काही विश्लेषणामध्ये, आम्हाला असे आढळले आहे की शाळेच्या हंगामाच्या सुरूवातीस अधिक महाविद्यालये आणि विद्यापीठे असलेल्या शहरांमध्ये स्टेशनरीची मागणी जास्त असेल, जेणेकरून शाळेच्या हंगामाच्या सुरूवातीस आणि शाळेच्या हंगामाच्या सुरूवातीला त्याच शहरांमधील डीलर्सची जाहिरात वाढविण्यासाठी आम्ही या शहरांमधील डीलर्सची जाहिरात वाढवू शकतो. पदोन्नतीची मागणी पूर्ण करण्यासाठी एक किंवा दोन महिन्यांपूर्वी उत्पादन क्षमता नियोजन सुरू केले होते.
उत्पादनाच्या विकासाच्या बाबतीत, उत्पादन कार्ये आणि कार्यप्रदर्शन ग्राहक गटाच्या फोकसच्या आधारे समायोजित केले जाते. उदाहरणार्थ, काही वर्षांपूर्वी प्रत्येकाला संगीत फोन वापरणे आवडले, परंतु आता प्रत्येकजण इंटरनेट सर्फ करण्यासाठी, चित्रे काढण्यासाठी आणि सामायिक करण्यासाठी मोबाइल फोन वापरण्यास अधिक कल आहे. मोबाइल फोनच्या कॅमेरा फंक्शनमध्ये सुधारणा करणे ही एक गोष्ट आहे. ट्रेंड, 4 जी मोबाइल फोन देखील मोठ्या बाजारातील वाटा व्यापतात. काही बाजारपेठेच्या तपशीलांच्या मोठ्या डेटा विश्लेषणाद्वारे, अधिक संभाव्य विक्री संधी आढळू शकतात.
6. उत्पादन नियोजन आणि वेळापत्रक
उत्पादन उद्योगाला बहु-भिन्नता आणि लहान बॅच उत्पादन मॉडेलचा सामना करावा लागतो. परिष्कृत, स्वयंचलित, वेळेवर आणि डेटाचे सोयीस्कर संग्रह (एमईएस/डीसीएस) आणि परिवर्तनामुळे डेटामध्ये नाट्यमय वाढ झाली आहे. याव्यतिरिक्त, वेगवान-प्रतिसाद देणार्‍या एपीसाठी दहा वर्षांहून अधिक माहिती ऐतिहासिक डेटा आवश्यक आहे, हे एक मोठे आव्हान आहे.
ची नियंत्रण प्रणाली हांगो टेक (सेको मशीनरी) चे इंटेलिजेंट स्टेनलेस स्टील औद्योगिक वेल्डेड पाईप मेकिंग मशीनरी लाइन प्रत्येक वेल्डेड पाईपच्या उत्पादन डेटाचा मागोवा आणि रेकॉर्ड करू शकते, जसे की सध्याचे आकार, वेल्डिंग वेग, ne नीलिंग तापमान इत्यादी, इंटरनेट ऑफ थिंग्ज तंत्रज्ञानाची ओळख करून, मोठा डेटा आपल्याला अधिक तपशीलवार डेटा माहिती देऊ शकतो, वास्तविकतेची कल्पना आणि वास्तविकतेचा विचार करू शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, वास्तविकतेचा विचार केला जाऊ शकतो, वास्तविकतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेचा विचार केला जाऊ शकतो, कार्यक्षमतेची शक्यता शोधू शकते, इंटेलिजेंट ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदमद्वारे, पूर्व-नियोजन आणि वेळापत्रक विकसित करा आणि योजना आणि वास्तविक साइटमधील विचलनाचे परीक्षण करा आणि नियोजन आणि वेळापत्रक गतिकरित्या समायोजित करा.
आम्हाला 'पोर्ट्रेट ' चे दोष टाळण्यास मदत करा आणि थेट व्यक्तींवर गट वैशिष्ट्ये थेट लादतात (वर्क सेंटर डेटा थेट उपकरणे, कर्मचारी, मूस इ. सारख्या विशिष्ट डेटामध्ये बदलला जातो). डेटाच्या परस्परसंबंध विश्लेषणाद्वारे आणि त्याचे परीक्षण करून आम्ही भविष्यासाठी योजना आखू शकतो.
जरी मोठा डेटा किंचित सदोष आहे, जोपर्यंत तो योग्यरित्या लागू केला जात नाही, तोपर्यंत मोठा डेटा आमच्यासाठी एक शक्तिशाली शस्त्र असेल. त्यावेळी, फोर्डने विचारले की ग्राहकांना ग्राहकांना काय आवश्यक आहे? उत्तर आता लोकप्रिय असलेल्या कारऐवजी 'वेगवान घोडा ' होते.
म्हणूनच, मोठ्या डेटा, सर्जनशीलता, अंतर्ज्ञान, साहसी आत्मा आणि बौद्धिक महत्वाकांक्षा यांच्या जगात विशेष महत्वाचे आहे.
7. उत्पादन गुणवत्ता व्यवस्थापन आणि विश्लेषण
पारंपारिक मॅन्युफॅक्चरिंग इंडस्ट्रीला मोठ्या डेटाच्या परिणामाचा सामना करावा लागत आहे. उत्पादन संशोधन आणि विकास, प्रक्रिया डिझाइन, गुणवत्ता व्यवस्थापन, उत्पादन आणि ऑपरेशनच्या बाबतीत, आम्ही औद्योगिक संदर्भात मोठ्या डेटाची आव्हाने पूर्ण करण्यासाठी नाविन्यपूर्ण पद्धतींच्या जन्माची उत्सुकतेने वाट पाहत आहोत.
उदाहरणार्थ, सेमीकंडक्टर उद्योगात, चिप्स उत्पादन प्रक्रियेदरम्यान डोपिंग, बिल्ड-अप, फोटोलिथोग्राफी आणि उष्णता उपचार यासारख्या अनेक जटिल प्रक्रिया करतात. प्रत्येक चरण अत्यंत मागणी करणार्‍या शारीरिक वैशिष्ट्यांची पूर्तता करणे आवश्यक आहे. उत्पादनांवर प्रक्रिया करण्यासाठी अत्यधिक स्वयंचलित उपकरणे वापरली जातात. त्याच वेळी, प्रचंड चाचणी निकाल एकाच वेळी तयार केले गेले.
एंटरप्राइझचा ओझे किंवा एंटरप्राइझचा सोन्याचा खाण हा मोठ्या प्रमाणात डेटा आहे? जर नंतरचे प्रकरण असेल तर 'गोल्ड माईन ' मधील उत्पादनांच्या उत्पादनातील चढ -उतारांची मुख्य कारणे आम्ही द्रुतपणे कशी शोधू? ही एक तांत्रिक समस्या आहे ज्याने बर्‍याच वर्षांपासून सेमीकंडक्टर अभियंत्यांना त्रास दिला आहे.
सेमीकंडक्टर टेक्नॉलॉजी कंपनीने तयार केलेल्या वेफर्सच्या चाचणी प्रक्रियेमध्ये गेल्यानंतर, दररोज शंभराहून अधिक चाचणी आयटम आणि अनेक दशलक्ष चाचणी रेकॉर्डचा डेटा सेट केला जातो.
गुणवत्ता व्यवस्थापनाच्या मूलभूत आवश्यकतांनुसार, एक अपरिहार्य कार्य म्हणजे वेगवेगळ्या तांत्रिक वैशिष्ट्यांसह शंभराहून अधिक चाचणी वस्तूंसाठी प्रक्रिया क्षमता विश्लेषण करणे.
जर आपण पारंपारिक कार्य मॉडेलचे अनुसरण केले तर आम्हाला चरण -दर -चरणशिक्षण शंभराहून अधिक प्रक्रिया क्षमता निर्देशांकांची गणना करणे आवश्यक आहे आणि प्रत्येक गुणवत्तेचे वैशिष्ट्य एक -एक करून मूल्यांकन करणे आवश्यक आहे.
येथे प्रचंड आणि अवजड वर्कलोडची पर्वा न करता, जरी कोणी गणनाची समस्या सोडवू शकते, तरीही शेकडो प्रक्रिया क्षमता निर्देशांकांमधून त्यांच्यातील परस्परसंबंध पाहणे कठीण आहे आणि उत्पादनाची एकूण गुणवत्ता निश्चित करणे अधिक कठीण आहे. कामगिरीचा एक विस्तृत समज आणि सारांश आहे.
तथापि, आम्ही मोठा डेटा गुणवत्ता व्यवस्थापन विश्लेषण प्लॅटफॉर्म वापरल्यास, द्रुतगतीने लांब पारंपारिक एकल निर्देशक प्रक्रिया क्षमता विश्लेषण अहवाल मिळविण्याव्यतिरिक्त, महत्त्वाचे म्हणजे, आम्ही समान बिग डेटा सेटमधून बरेच नवीन विश्लेषणे देखील मिळवू शकतो. परिणाम.
8. औद्योगिक प्रदूषण आणि पर्यावरण संरक्षण चाचणी
इंटरनेट ऑफ थिंग्जच्या आधारे, उत्पादन प्रक्रियेतील सर्व डेटा रेकॉर्ड आणि परीक्षण केले जाते आणि पर्यावरणाच्या संरक्षणासाठी मोठा डेटा मोठा आहे.
चीनी सरकारच्या संकेतस्थळावर, विविध मंत्रालये आणि कमिशनच्या वेबसाइट्स, पेट्रोचीना आणि सिनोपेकची अधिकृत वेबसाइट, पर्यावरण संरक्षण संस्थांची अधिकृत वेबसाइट आणि काही विशेष एजन्सी, अधिकाधिक सार्वजनिक कल्याण आणि पर्यावरण संरक्षण डेटाची चौकशी केली जाऊ शकते, ज्यात राष्ट्रीय हवा आणि हायड्रोलॉजिकल डेटा, हवामानशास्त्रीय डेटा, फॅक्टरी वितरण आणि प्रदूषण डिस्चार्जची प्रतीक्षा डेटाची प्रतीक्षा आहे.
तथापि, हे डेटा खूप विखुरलेले, खूप व्यावसायिक, विश्लेषणाचा अभाव आणि व्हिज्युअलायझेशनचा अभाव आणि सामान्य लोकांना ते समजू शकत नाही. आपण समजून घेऊ शकत असल्यास आणि लक्ष देऊ शकत असल्यास, पर्यावरणीय संरक्षणाचे निरीक्षण करण्यासाठी समाजासाठी मोठा डेटा एक महत्त्वपूर्ण साधन बनू शकेल.
बाईडू यांनी 'राष्ट्रीय प्रदूषण देखरेख नकाशा launch लाँच करणे' हा एक चांगला मार्ग आहे. ओपन एन्व्हायर्नमेंटल प्रोटेक्शन बिग डेटासह एकत्रित, बाईडू नकाशे यांनी प्रदूषण शोधण्याचा स्तर जोडला आहे. पर्यावरणीय संरक्षणामध्ये कोणीही देश आणि प्रांत आणि शहरे पाहण्यासाठी कोणीही याचा वापर करू शकतो. ब्युरोच्या देखरेखीखाली पर्यावरण संरक्षण एजन्सीने (विविध थर्मल पॉवर प्लांट्स, राज्य-नियंत्रित औद्योगिक उपक्रम आणि सांडपाणी उपचार वनस्पतींसह) जाहीर केलेली स्थान माहिती, संस्थेचे नाव, उत्सर्जन स्त्रोताचे प्रकार आणि नवीनतम प्रदूषण डिस्चार्ज अनुपालन स्थिती.
आपण आपल्या जवळच्या प्रदूषण स्त्रोताची तपासणी करू शकता आणि एक स्मरणपत्र दिसून येईल, देखरेखीच्या बिंदूवरील कोणत्या तपासणी आयटम मानकांपेक्षा जास्त आहे आणि किती वेळा ते मानकांपेक्षा जास्त आहे. या माहितीचा वापर रीअल-टाइम सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवर मित्रांना सूचित करण्यासाठी आणि प्रत्येकास प्रदूषण स्त्रोत आणि वैयक्तिक सुरक्षा आणि आरोग्याकडे लक्ष देण्याची आठवण करून देण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
औद्योगिक मोठ्या डेटा अनुप्रयोगांची मूल्य संभाव्यता प्रचंड आहे. तथापि, या मूल्यांची जाणीव करण्यासाठी अद्याप बरेच काम बाकी आहे.
एक म्हणजे मोठ्या डेटा जागरूकता स्थापनेचा मुद्दा. पूर्वी, असा मोठा डेटा होता, परंतु मोठ्या डेटाविषयी जागरूकता नसल्यामुळे आणि डेटा विश्लेषण पद्धती अपुरी पडल्या म्हणून बर्‍याच रीअल-टाइम डेटा टाकून देण्यात आला किंवा शेल्ड केले गेले आणि मोठ्या प्रमाणात डेटाचे संभाव्य मूल्य पुरले गेले.
आणखी एक महत्त्वाचा मुद्दा म्हणजे डेटा बेटांचा मुद्दा. बर्‍याच औद्योगिक उपक्रमांचा डेटा एंटरप्राइझमधील विविध बेटांमध्ये वितरित केला जातो, विशेषत: मोठ्या बहुराष्ट्रीय कंपन्यांमध्ये. संपूर्ण एंटरप्राइझमधून हा डेटा काढणे खूप कठीण आहे.
म्हणूनच, औद्योगिक मोठ्या डेटा अनुप्रयोगांसाठी एक महत्त्वपूर्ण समस्या म्हणजे समाकलित अनुप्रयोग.
