5. Ramalan Jualan Produk dan Pengurusan Permintaan
Gunakan data besar untuk menganalisis perubahan permintaan dan kombinasi semasa.
Big Data adalah alat analisis jualan yang baik. Melalui gabungan pelbagai dimensi data sejarah, kita dapat melihat perkadaran dan perubahan permintaan serantau, populariti pasaran kategori produk, bentuk gabungan yang paling biasa, dan tahap pengguna. Untuk menyesuaikan strategi produk dan strategi pengedaran.
Dalam beberapa analisis, kita dapat mendapati bahawa permintaan untuk alat tulis di bandar -bandar dengan lebih banyak kolej dan universiti pada permulaan musim sekolah akan lebih tinggi, supaya kita dapat meningkatkan promosi peniaga di bandar -bandar ini untuk menarik mereka untuk memerintahkan lebih banyak pada permulaan musim sekolah, dan pada masa yang sama pada permulaan musim sekolah. Perancangan kapasiti pengeluaran dimulakan satu atau dua bulan yang lalu untuk memenuhi permintaan promosi.
Dari segi pembangunan produk, fungsi produk dan prestasi diselaraskan berdasarkan tumpuan kumpulan pengguna. Sebagai contoh, beberapa tahun yang lalu, semua orang suka menggunakan telefon muzik, tetapi sekarang semua orang lebih cenderung menggunakan telefon bimbit untuk melayari internet, mengambil gambar dan berkongsi, dan lain -lain. Penambahbaikan fungsi kamera telefon bimbit hanyalah satu perkara. Trend, telefon bimbit 4G juga menduduki bahagian pasaran yang lebih besar. Melalui analisis data besar beberapa butiran pasaran, lebih banyak peluang jualan yang berpotensi dapat dijumpai.
6. Perancangan dan penjadualan pengeluaran
Industri pembuatan dihadapi dengan model pengeluaran pelbagai dan kecil. Pengumpulan data yang halus, automatik, tepat pada masanya dan mudah (MES/DCS) dan kebolehubahan telah membawa kepada peningkatan data dramatik. Di samping itu, lebih daripada sepuluh tahun data sejarah maklumat diperlukan untuk AP yang cepat bertindak balas, ia adalah satu cabaran besar.
Sistem kawalan Hangao Tech (Seko Machinery ) Pipa Pipa Pembuatan Jentera yang Dikimpal Perindustrian Stainless Industri boleh mengesan dan merakam data pengeluaran setiap paip yang dikimpal, seperti saiz semasa, kelajuan kimpalan, suhu penyepuhlahan, dan lain -lain. Kekangan, dan melalui algoritma pengoptimuman pintar, membangunkan pra-perancangan dan penjadualan, dan memantau sisihan antara pelan dan tempat sebenar, dan secara dinamik menyesuaikan perancangan dan penjadualan.
Bantu kami mengelakkan kecacatan 'potret ' dan secara langsung mengenakan ciri -ciri kumpulan pada individu (data pusat kerja secara langsung berubah kepada data tertentu seperti peralatan, kakitangan, acuan, dll.). Melalui analisis korelasi data dan pemantauan, kita boleh merancang untuk masa depan.
Walaupun data besar sedikit cacat, selagi ia digunakan dengan betul, data besar akan menjadi senjata yang kuat untuk kami. Pada masa itu, Ford bertanya apa keperluan pelanggan Big Data? Jawapannya ialah 'kuda yang lebih cepat ' dan bukannya kereta yang kini popular.
Oleh itu, dalam dunia data besar, kreativiti, intuisi, semangat yang mencabar dan cita -cita intelektual sangat penting.
7. Pengurusan dan Analisis Kualiti Produk
Industri pembuatan tradisional menghadapi kesan data besar. Dari segi penyelidikan dan pembangunan produk, reka bentuk proses, pengurusan kualiti, pengeluaran dan operasi, kami tidak sabar -sabar menantikan kelahiran kaedah inovatif untuk memenuhi cabaran data besar dalam konteks perindustrian.
Sebagai contoh, dalam industri semikonduktor, cip menjalani banyak proses kompleks seperti doping, pembentukan, fotolitografi, dan rawatan haba semasa proses pengeluaran. Setiap langkah mesti memenuhi ciri -ciri fizikal yang sangat menuntut. Peralatan yang sangat automatik digunakan untuk memproses produk. Pada masa yang sama, keputusan ujian yang besar juga dihasilkan secara serentak.
Adakah jumlah data yang besar ini beban perusahaan atau lombong emas perusahaan? Sekiranya yang terakhir adalah kes, maka bagaimanakah kita dapat dengan cepat mengetahui sebab -sebab utama untuk turun naik hasil produk dari 'tambang emas '? Ini adalah masalah teknikal yang telah melanda jurutera semikonduktor selama bertahun -tahun.
Selepas wafer yang dihasilkan oleh syarikat teknologi semikonduktor melalui proses ujian, satu set data yang mengandungi lebih daripada seratus item ujian dan beberapa juta garisan rekod ujian dijana setiap hari.
Mengikut keperluan asas pengurusan kualiti, tugas yang sangat diperlukan adalah untuk menjalankan analisis keupayaan proses untuk lebih daripada seratus item ujian dengan spesifikasi teknikal yang berbeza.
Jika kita mengikuti model kerja tradisional, kita perlu mengira lebih daripada seratus indeks keupayaan proses langkah demi langkah, dan menilai setiap ciri kualiti satu persatu.
Terlepas dari beban kerja yang besar dan rumit di sini, walaupun seseorang dapat menyelesaikan masalah pengiraan, sukar untuk melihat korelasi di antara mereka dari beratus -ratus indeks keupayaan proses, dan bahkan lebih sukar untuk menentukan kualiti keseluruhan produk. Terdapat pemahaman yang komprehensif dan ringkasan prestasi.
Walau bagaimanapun, jika kita menggunakan platform analisis pengurusan kualiti data yang besar, selain dengan cepat mendapatkan laporan analisis kemampuan proses penunjuk tunggal tradisional, lebih penting lagi, kita juga boleh mendapatkan banyak analisis baru dari set data besar yang sama. hasil.
8. Pencemaran Perindustrian dan Ujian Perlindungan Alam Sekitar
Berdasarkan Internet of Things, semua data dalam proses pengeluaran direkodkan dan dipantau, dan data besar sangat bernilai untuk perlindungan alam sekitar.
Di laman web kerajaan China, laman web pelbagai kementerian dan komisen, laman web rasmi Petrochina dan Sinopec, laman web rasmi organisasi perlindungan alam sekitar, dan beberapa agensi khas, lebih banyak dan lebih banyak data kebajikan awam dan data perlindungan alam sekitar boleh diminta, termasuk data kebangsaan dan hidrologi, data meteorologi, pengedaran factory, pengagihan pelepasan factory dan penebusan pecutan.
Walau bagaimanapun, data ini terlalu bertaburan, terlalu profesional, kekurangan analisis, dan kekurangan visualisasi, dan orang biasa tidak dapat memahaminya. Jika anda dapat memahami dan memberi perhatian, data besar akan menjadi cara penting bagi masyarakat untuk memantau perlindungan alam sekitar.
Pelancaran Baidu dari 'Peta Pemantauan Pencemaran Kebangsaan ' adalah cara yang baik. Digabungkan dengan Data Besar Perlindungan Alam Sekitar Terbuka, peta Baidu telah menambah lapisan pengesanan pencemaran. Sesiapa sahaja boleh menggunakannya untuk melihat negara dan wilayah dan bandar -bandar di rantau mereka sendiri, semuanya dalam perlindungan alam sekitar. Maklumat lokasi, nama organisasi, jenis sumber pelepasan, dan status pematuhan pelepasan pencemaran terkini yang diumumkan oleh Agensi Perlindungan Alam Sekitar (termasuk pelbagai loji kuasa terma, perusahaan perindustrian yang dikawal oleh kerajaan, dan loji rawatan kumbahan) di bawah pengawasan Biro.
Anda boleh menyemak sumber pencemaran yang paling dekat dengan anda, dan peringatan akan muncul, yang mana item pemeriksaan di titik pemantauan melebihi piawaian, dan berapa kali ia melebihi piawaian. Maklumat ini boleh digunakan pada platform media sosial masa nyata untuk memaklumkan rakan-rakan dan mengingatkan semua orang untuk memberi perhatian kepada sumber pencemaran dan keselamatan dan kesihatan peribadi.
Potensi nilai aplikasi data besar industri adalah besar. Walau bagaimanapun, masih banyak kerja yang perlu dilakukan untuk merealisasikan nilai -nilai ini.
Salah satunya adalah isu penubuhan kesedaran data besar. Pada masa lalu, terdapat data besar seperti itu, tetapi kerana tidak ada kesedaran tentang data besar, dan kaedah analisis data tidak mencukupi, banyak data masa nyata dibuang atau ditangguhkan, dan nilai potensi data yang banyak dikebumikan.
Satu lagi isu penting ialah isu Kepulauan Data. Data banyak perusahaan perindustrian diedarkan di pelbagai pulau di perusahaan, terutama di syarikat multinasional yang besar. Sukar untuk mengekstrak data ini dari seluruh perusahaan.
Oleh itu, satu isu penting untuk aplikasi data besar perindustrian adalah aplikasi bersepadu.
