।। उत्पाद बिक्री पूर्वानुमान र माग व्यवस्थापन
वर्तमान मांग परिवर्तनहरू र संयोजनहरू विश्लेषण गर्न ठूला डाटा प्रयोग गर्नुहोस्।
ठूलो डाटा एक राम्रो बिक्री विश्लेषण उपकरण हो। ऐतिहासिक डेटाको बहु-आयामको संयोजन मार्फत हामी क्षेत्रीय माग, उत्पाद वर्गको बजार कोष, र उपभोक्ताहरूको स्तर देख्न सक्दछौं। उत्पाद रणनीति र वितरण रणनीति समायोजन गर्न।
केही विश्लेषणमा, हामी स्कूलको मौसमको सुरूमा थप कलेजहरू र विश्वविद्यालयहरूको लागि शहरहरूमा भएको माग धेरै बढी हुनेछौं, ताकि हामी यी शहरहरूमा सडक पदोन्नति हुने दिन सक्दछौं र स्कूल मौसमको शुरुवातमा। प्रवर्धन माग पूरा गर्न उत्पादनलाई उत्पादन क्षमता सम्बन्धी एक वा दुई महिना अघि सुरु भएको थियो।
उत्पाद विकास को मामला मा, उत्पादन प्रशस्त र प्रदर्शन उपभोक्ता समूह को केन्द्रबिन्दु मा आधारित समायोजित छन्। उदाहरण को लागी, केहि वर्ष पहिले, सबैजना संगीत फोन प्रयोग गर्न मन पराउँथे, तर अहिले सबै जना मोबाइल फोनको क्यामेरा कार्यको सुधार मात्र हो। प्रवृत्ति, 4g मोबाइल फोन पनि ठूलो बजार शेयर कब्जा। केहि बजार विवरणहरूको ठूलो डाटा विश्लेषण मार्फत अधिक सम्भावित बिक्री अवसरहरू फेला पार्न सकिन्छ।
। उत्पादन योजना र तालिका
निर्माण उद्योगलाई बहु-विविधता र सानो-ब्याच उत्पादन मोडेलको सामना गर्नुपर्यो। परिष्कृत, स्वचालित, समयमै र सुविधाको संगठन (MESE / DCS) र परिवर्तनशीलता डाटामा नाटकीय वृद्धि भयो। थप रूपमा, द्रुत-प्रतिक्रिया एपीएसका लागि सब भन्दा बढी जानकारी ऐन डाटाको लागि 10 बर्ष भन्दा बढी आवश्यक छ, यो ठूलो चुनौती हो।
नियन्त्रण प्रणाली ह्या hang ्गो टेक (SEKO मेशिनरी) 'S बौद्धिक स्टेनलेस स्टील वेयरल वेल्ड गरिएको पाइप मेसिन लाइनले यस आधारमा प्रत्येक विस्तृत तापमान सूचना पत्ता लगाउन सक्छ र सामग्री उपलब्धता प्रदान गर्न सक्दछ। अवरोध, उपकरण र मोल्ड अवरोधहरू, र बौद्धिक अप्टिमाइजेसन एल्गोरिथ्महरू, पूर्व योजनाको विकास, र योजना र वास्तविकता बीचको विचलन, र गतिशील रूपमा योजना र गतिशील रूपमा समाहित गर्नुहोस्।
हामीलाई 'चित्रणको अभावबाट जोगिन मद्दत गर्नुहोस् र व्यक्तिहरूमा समूह विशेषताहरू (कार्य केन्द्र डाटालाई प्रत्यक्ष डाटा, कर्मचारी, कर्मी, मोल्डहरू, आदि जस्ता परिवर्तन गरिएको छ। यो संक्षिप्त रूपमा डाटाको विश्लेषणको माध्यमबाट र यसलाई अनुगमन गर्दै, हामी भविष्यको लागि योजना गर्न सक्छौं।
यद्यपि ठूला डाटा थोरै त्रुटिपूर्ण भए पनि, जबसम्म यो राम्रोसँग लागू हुन्छ, ठूला डाटा हाम्रो लागि शक्तिशाली हतियार हुनेछ। त्यसो भए पछि फोर्डले सोध्यो कि ठुलो डाटा ग्राहकलाई आवश्यक के थियो? उत्तर अब एक द्रुत घोडा 'को सट्टामा एक द्रुत घोडा ' थियो।
त्यसकारण, ठूलो डाटा, रचनात्मकता, अन्तर्ज्ञान, साहसी भावना र बौद्धिक महत्वाकांक्षा विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ।
। उत्पाद गुणवत्ता व्यवस्थापन र विश्लेषण
परम्परागत निर्माण उद्योगले ठूलो डाटाको प्रभावको सामना गरिरहेको छ। उत्पाद अनुसन्धान र विकास, प्रक्रिया डिजाइन, गुणवत्ता व्यवस्थापन, उत्पादन र अपरेशन को मामला मा, हामी उत्सुकताका साथ औद्योगिक सन्दर्भमा ठूलो डाटा को चुनौतिहरु को लागी प्रतीक्षा गर्दै छौं।
उदाहरण को लागी, अर्कीन्डो उद्योगमा चिप्सले उत्पादन प्रक्रियामा डोपिंग, निर्माण-अप, फेपिथथुरोग्रार्थ, र तातो उपचारको रूपमा धेरै जटिल प्रक्रियाहरू पार गर्छन्। प्रत्येक चरण अत्यन्त मांग शारीरिक विशेषताहरु पूरा गर्नुपर्दछ। अत्यधिक स्वचालित उपकरण उत्पादनहरू प्रक्रिया गर्न प्रयोग गरिन्छ। एकै साथ, एकै साथ ठूलो परीक्षण परिणामहरू पनि उत्पन्न गरियो।
के यो विशाल रकम प्रोमिटरको बोझ वा उद्यमको बोझको बोझ हो? यदि उत्तरार्द्ध छ भने, यदि हामी कसरी चाँडै चाँडै छिटो पाउन सक्दछौं। 'सुन मेरो ' बाट उत्पाद उत्पादन उतार चढावको मुख्य कारणहरू हामी कसरी फेला पार्न सक्छौं? यो एक प्राविधिक समस्या हो जसको लागि अर्धडी ईन्जिनियरहरू धेरै वर्षदेखि पीडित छ।
अर्धोन्डरकचर टेक्नोलोजी कम्पनीले उत्पादन गरेको वाफेसलाई परीक्षण प्रक्रियामार्फत जान्छ, एक सय भन्दा बढी परीक्षण वस्तुहरू र टेस्ट रेकर्डहरूको टेस्ट रेकर्डहरू प्रत्येक दिन उत्पन्न हुन्छ।
गुणस्तरीय व्यवस्थापनको आधारभूत आवश्यकताका अनुसार एक अपरिहार्य कार्य भनेको विभिन्न प्राविधिक विशिष्टताका साथ एक सय परीक्षण आईटमहरूको लागि प्रक्रिया क्षमता विश्लेषण गर्नुपर्दछ।
यदि हामी परम्परागत कार्य मोडेल अनुसरण गर्दछौं, हामीले एक सय भन्दा बढी प्रक्रिया क्षमता अनुक्रमणिका चरणहरू चरणबद्ध रूपमा गणना गर्न आवश्यक पर्दछ, र प्रत्येक गुणवत्ता विशेषता एक गरेर मूल्यांकन गर्न आवश्यक छ।
यहाँ विशाल र चौंसोयर्ज वर्कलोडको बावजुद, यदि कसैले गणनाको समस्या समाधान गर्न सक्दछ भने, ती सयौं प्रक्रिया क्षमता अनुक्रमणिकाहरू निर्धारण गर्न गाह्रो हुन्छ, र उत्पादको समग्र गुणस्तर निर्धारण गर्न गाह्रो छ। त्यहाँ एक विस्तृत समझ र प्रदर्शन को सारांश छ।
जहाँसम्म, यदि हामी ठूलो डाटा गुणस्तरीय व्यवस्थापन विश्लेषण प्लेटफर्मको प्रयोग गर्दछौं, चाँडै लामो परम्परागत एकल सूचक्षिक प्रक्रिया क्षमता विश्लेषणको प्रक्रिया, हामी उही ठूलो डाटा सेटबाट धेरै नयाँ विश्लेषणहरू प्राप्त गर्न सक्दछौं। परिणाम।
। औद्योगिक प्रदूषण र वातावरणीय संरक्षण परीक्षण
वस्तुहरूको इन्टरनेटमा आधारित, उत्पादन प्रक्रियामा सबै डाटा रेकर्ड गरियो र अनुगमन गरिन्छ, र ठूलो डाटा वातावरणीय संरक्षणको लागि ठूलो मूल्य हो।
चिनियाँ सरकार वेबसाइटहरूमा, बिभिन्न मन्त्रालय र आयोगहरूको वेबसाइटहरू, पेट्रोची र आधिकारिक वेबसाइट, आधिकारिक वेबसाइट र प्रभागीय वितरण संवेदना र प्रदूषणको प्रवाहको लागि पर्खनुहोस्।
यद्यपि यी डाटाहरू पनि तितरबितर, विश्लेषणको अभाव, र दृश्यको अभावका छन्, र साधारण मानिसहरूले यसलाई बुझ्न सक्दैनन्। यदि तपाईं ध्यान बुझ्न र भुक्तान गर्न सक्नुहुनेछ, ठूला डाटा वातावरणीय सुरक्षाको निरीक्षण गर्न समाजका लागि महत्वपूर्ण माध्यम हुनेछ।
Buidu 'राष्ट्रिय प्रदूषण अनुगमन नक्शा 'को सुरुवात ' एक राम्रो तरिका हो। खुला वातावरणीय संरक्षणको साथ ठूलो डाटाको साथ संयुक्त राज्य अमेरिकाले प्रदूषण पत्ता लगाउने तह थपेको छ। जो कोहीले यसलाई देश र आफ्नै क्षेत्रमा प्रान्तहरू र शहरहरू हेर्न पनि प्रयोग गर्न सक्दछ, सबै पर्यावरणीय संरक्षणमा। स्थान सूचना, संगठन को नाम, उत्सर्जन स्रोतको प्रकार, र बालसाल संरक्षण एजेन्सीले घोषणा गर्यो (विभिन्न थर्मल पावर प्लान्टरहरू सहित) र ग्रिज डिग्री बोटबिरुवाहरू) र ग्रेज अप्ट्रेशन प्लान्टहरू छन्।
तपाईं प्रदूषण स्रोत जाँच गर्न सक्नुहुनेछ, र निगरानी बिन्दुमा एक रिमाइन्डर देखा पर्नेछ, जुन अनुगमन विन्दुमा निरीक्षण वस्तुहरू मापदण्ड भन्दा बढी छ, र यसले कति पटक मानक पार गर्दछ। यो जानकारी वास्तविक समय सामाजिक मिडिया प्लेटफर्म प्लेटफर्महरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ मित्रलाई सूचित गर्न र सबैलाई प्रदूषण स्रोतहरू र व्यक्तिगत सुरक्षा र स्वास्थ्यमा ध्यान दिनुहोस्।
औद्योगिक ठूलो डाटा अनुप्रयोगको मान क्षमता ठूलो छ। यद्यपि अझै यी मानहरू महसुस गर्न बाँकी छ।
एउटा ठूलो डाटा जागरूकताको स्थापनाको मुद्दा हो। विगतमा, यस्तो ठूलो डाटा थियो, तर ठूलो डाटाको बारेमा, र डाटा विश्लेषण विधि अपर्याप्त थियो, धेरै वास्तविक-समय डेटालाई छोडियो, र ठूलो मात्रामा डाटाको सम्भावित मान गाडिएको थियो।
अर्को महत्त्वपूर्ण मुद्दा डेटा टापुहरूको मुद्दा हो। उद्यममा विभिन्न औद्योगिक उद्यमहरूको तथ्यांकमा उद्यममा विभिन्न टापुहरूमा वितरण गरिन्छ, विशेष गरी ठूलो बहुराष्ट्रिय कम्पनीहरूमा। सम्पूर्ण उद्यमबाट यी डाटा निकाल्न एकदम गाह्रो छ।
तसर्थ, औद्योगिक ठूलो डाटा अनुप्रयोगहरूको महत्वपूर्ण मुद्दा एकीकृत अनुप्रयोग हो।
