Industrial ଦ୍ୟୋଗିକ ବଡ଼ ତଥ୍ୟ ହେଉଛି ଏକ ନୂତନ ଧାରଣା, ପ୍ରକୃତରେ ବୁ understood ାଯାଏ, industrial ଦ୍ୟୋଗିକ ତଥ୍ୟର ପ୍ରୟୋଗରେ ସୃଷ୍ଟି ହୋଇଥିବା ବଡ଼ ତଥ୍ୟକୁ ଦର୍ଶାଏ |
ସୂଚନାକରଣ ଏବଂ ଶିଳ୍ପାୟନର ଗଭୀର ଏକୀକରଣ ସହିତ, ସୂଚନା ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡିକର ଶିଳ୍ପ ଶୃଙ୍ଖଳାର ସମସ୍ତ ଲିଙ୍କରେ ପ୍ରବେଶ କରିଛି ଯେପରିକି ବାରକୋଡ୍, QR କୋଡ୍, RFID, ଶିଳ୍ପ ସେନ୍ସର, ଶିଳ୍ପ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପ୍ରଣାଳୀ, ଶିଳ୍ପ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଅଫ୍ ଥିଙ୍ଗସ୍, ERP, ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକରେ CAD / CAM / CAE / CAI ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ବହୁଳ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
ବିଶେଷକରି ଶିଳ୍ପ କ୍ଷେତ୍ରରେ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍, ମୋବାଇଲ୍ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍, ଏବଂ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଅଫ୍ ଥିଙ୍ଗ୍ସ ଭଳି ନୂତନ ପି generation ିର ସୂଚନା ପ୍ରଯୁକ୍ତିର ପ୍ରୟୋଗ ସହିତ ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ମଧ୍ୟ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଶିଳ୍ପରେ ବିକାଶର ଏକ ନୂତନ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ପ୍ରବେଶ କରିଛନ୍ତି ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ଦ୍ୱାରା ତଥ୍ୟ ରହିଛି | ଅଧିକରୁ ଅଧିକ ପ୍ରଚୁର ହୁଅନ୍ତୁ |
ଶିଳ୍ପ ବୃହତ ତଥ୍ୟର ପ୍ରୟୋଗ ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକରେ ନୂତନତ୍ୱ ଏବଂ ପରିବର୍ତ୍ତନର ଏକ ନୂତନ ଯୁଗ ଆଣିବ |ସ୍ୱଳ୍ପ ମୂଲ୍ୟର ଧାରଣା ମାଧ୍ୟମରେ, ହାଇ ସ୍ପିଡ୍ ମୋବାଇଲ୍ ସଂଯୋଗ, ବଣ୍ଟିତ ଗଣନା ଏବଂ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଏବଂ ମୋବାଇଲ୍ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଅଫ୍ ଥିଙ୍ଗ୍ସ, ସୂଚନା ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଏବଂ ବିଶ୍ୱ ଶିଳ୍ପ ପ୍ରଣାଳୀ ଦ୍ୱାରା ଆଣିଥିବା ଉନ୍ନତ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଗଭୀର ଭାବରେ ଏକୀଭୂତ ହେଉଛି, ବିଶ୍ୱ ଶିଳ୍ପରେ ଗଭୀର ପରିବର୍ତ୍ତନ ଆଣିଛି ଏବଂ ନୂତନତ୍ୱ ସୃଷ୍ଟି କରୁଛି | R&D ଏବଂ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡିକର ଉତ୍ପାଦନ |, ଅପରେସନ୍, ମାର୍କେଟିଂ ଏବଂ ପରିଚାଳନା ପଦ୍ଧତି | ହାଙ୍ଗାଓ ଟେକ୍ (SEKO ମେସିନାରୀ) କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍ ସିଷ୍ଟମରେ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ପ୍ରୟୋଗ କରେ | ବୁଦ୍ଧିମାନ ଷ୍ଟେନଲେସ୍ ଷ୍ଟିଲ୍ ଇଣ୍ଡଷ୍ଟ୍ରିଆଲ୍ ୱେଲଡେଡ୍ ପାଇପ୍ ତିଆରି ଯନ୍ତ୍ର , ଯାହା ଦ୍ both ାରା ଉଭୟ ଦଳର ବ technical ଷୟିକ ଦଳ ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ଉତ୍ପାଦନ ତଥ୍ୟ ଉପରେ ନଜର ରଖିପାରିବେ, କାର୍ଯ୍ୟ ସମୟରେ ତ୍ରୁଟି ଖୋଜି ପାରିବେ ଏବଂ ବନ୍ଦକୁ ରୋକି ପାରିବେ |
ତେଣୁ, ଶିଳ୍ପ ବୃହତ ଡାଟା ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ସମ୍ମୁଖୀନ ହେଉଥିବା ସମସ୍ୟା ଏବଂ ଆହ୍ the ାନ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଶିଳ୍ପ ତୁଳନାରେ କମ୍ ନୁହେଁ ଏବଂ କେତେକ କ୍ଷେତ୍ରରେ ସେମାନେ ଅଧିକ ଜଟିଳ ମଧ୍ୟ ଅଟନ୍ତି |
ବିଭିନ୍ନ ଶିଳ୍ପରେ ଏହି ଅଭିନବ ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ଦ୍ରୁତ ଗତି, ଉଚ୍ଚ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଉଚ୍ଚ ଜ୍ଞାନ ଆଣିଛନ୍ତି |
ଶିଳ୍ପ ବୃହତ ତଥ୍ୟର ସାଧାରଣ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକରେ ଉତ୍ପାଦ ନବସୃଜନ, ଉତ୍ପାଦ ତ୍ରୁଟି ନିରାକରଣ ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ, ଶିଳ୍ପ ଉତ୍ପାଦନ ରେଖା IoT ବିଶ୍ଳେଷଣ, ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳା ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଏବଂ ଉତ୍ପାଦ ସଠିକତା ମାର୍କେଟିଂ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ |ଏହି ଆର୍ଟିକିଲ୍ ଉତ୍ପାଦନ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡିକରେ ଶିଳ୍ପ ବଡ ତଥ୍ୟର ପ୍ରୟୋଗ ପରିସ୍ଥିତିକୁ ଗୋଟିଏ ପରେ ଗୋଟିଏ ସଜାଡ଼ିବ |
1. ଉତ୍ପାଦ ଉଦ୍ଭାବନକୁ ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ କରନ୍ତୁ |
ଗ୍ରାହକ ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡିକ ମଧ୍ୟରେ ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟା ଏବଂ କାରବାର ଆଚରଣ ବହୁ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି କରିବ |ଏହି ଗ୍ରାହକଙ୍କ ଗତିଶୀଳ ତଥ୍ୟର ଖଣି ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଗ୍ରାହକଙ୍କୁ ଉତ୍ପାଦର ଚାହିଦା ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ଉତ୍ପାଦ ଡିଜାଇନ୍ ଉଦ୍ଭାବନ କାର୍ଯ୍ୟକଳାପରେ ଅଂଶଗ୍ରହଣ କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିପାରିବ ଏବଂ ଉତ୍ପାଦ ଉଦ୍ଭାବନରେ ଅବଦାନ ଦେବ |
ଏହି ପରିପ୍ରେକ୍ଷୀରେ ଫୋର୍ଡ ଏକ ଉଦାହରଣ |ସେମାନେ ଉତ୍ପାଦର ନବସୃଜନ ଏବଂ ଫୋର୍ଡ ଫୋକସ୍ ଇଲେକ୍ଟ୍ରିକ୍ କାରର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପାଇଁ ବଡ଼ ଡାଟା ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ପ୍ରୟୋଗ କରିଥିଲେ |ଏହି କାରଟି ଏକ ଯା ver ୍ଚଯୋଗ୍ୟ 'ବଡ ଡାଟା ଇଲେକ୍ଟ୍ରିକ୍ କାର୍ |
ଗାଡି ଚଲାଇବା ସମୟରେ ଡ୍ରାଇଭର ଲଗାତାର ଗାଡିର ତ୍ୱରଣ, ବ୍ରେକିଂ, ବ୍ୟାଟେରୀ ଚାର୍ଜିଂ ଏବଂ ଅବସ୍ଥାନ ସୂଚନାକୁ ଅଦ୍ୟତନ କରିଥାଏ |ଏହା ଡ୍ରାଇଭରମାନଙ୍କ ପାଇଁ ଉପଯୋଗୀ, କିନ୍ତୁ ଗ୍ରାହକଙ୍କ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଅଭ୍ୟାସ ବୁ understand ିବା ପାଇଁ ଡାଟା କିପରି ଫୋର୍ଡ ଇଞ୍ଜିନିୟର୍ମାନଙ୍କୁ ପଠାଯାଏ, କିପରି, କେବେ ଏବଂ କେଉଁଠାରେ ଚାର୍ଜ କରାଯିବ |ଯଦିଓ ଗାଡିଟି ଅଟକି ରହିଛି, ତେବେ ଏହା ନିକଟସ୍ଥ ସ୍ମାର୍ଟ ଫୋନକୁ ଟାୟାର ଚାପ ଏବଂ ବ୍ୟାଟେରୀ ସିଷ୍ଟମ ଉପରେ ତଥ୍ୟ ପଠାଇବ |
ଏହି ଗ୍ରାହକ-କେନ୍ଦ୍ରିକ ବଡ ଡାଟା ପ୍ରୟୋଗ ଦୃଶ୍ୟର ଅନେକ ଲାଭ ଅଛି, କାରଣ ବଡ଼ ତଥ୍ୟ ମୂଲ୍ୟବାନ ନୂତନ ଉତ୍ପାଦ ଉଦ୍ଭାବନ ଏବଂ ସହଯୋଗ ପଦ୍ଧତିକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |ଡ୍ରାଇଭରମାନଙ୍କୁ ଉପଯୋଗୀ ଏବଂ ଅତ୍ୟାଧୁନିକ ସୂଚନା ମିଳିଥାଏ, ଯେତେବେଳେ ଡେଟ୍ରୋଇଟ୍ ରେ ଇଞ୍ଜିନିୟର୍ମାନେ ଗ୍ରାହକଙ୍କୁ ବୁ, ିବା, ଉତ୍ପାଦର ଉନ୍ନତି ଯୋଜନା ବିକାଶ ଏବଂ ନୂତନ ଉତ୍ପାଦ ଉଦ୍ଭାବନ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ପାଇଁ ଡ୍ରାଇଭିଂ ଆଚରଣ ବିଷୟରେ ସୂଚନା ସଂଗ୍ରହ କରନ୍ତି |
ଅଧିକନ୍ତୁ, ପାୱାର୍ କମ୍ପାନୀ ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ତୃତୀୟ-ପକ୍ଷ ଯୋଗାଣକାରୀମାନେ ନୂତନ ଚାର୍ଜିଂ ଷ୍ଟେସନ୍ କେଉଁଠାରେ ନିର୍ମାଣ କରିବେ ଏବଂ ଭଗ୍ନ ଗ୍ରୀଡ୍କୁ କିପରି ଓଭରଲୋଡିଂରୁ ରକ୍ଷା କରିବେ ତାହା ସ୍ଥିର କରିବାକୁ ଲକ୍ଷ ଲକ୍ଷ ମାଇଲ୍ ଡ୍ରାଇଭିଂ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିପାରିବେ |
2. ଉତ୍ପାଦ ତ୍ରୁଟି ନିଦାନ ଏବଂ ପୂର୍ବାନୁମାନ |
ବିକ୍ରୟ ପରେ ସେବା ଏବଂ ଉତ୍ପାଦର ଉନ୍ନତି ପାଇଁ ଏହା ବ୍ୟବହାର କରାଯାଇପାରିବ |ସର୍ବଭାରତୀୟ ସେନ୍ସର ଏବଂ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜିର ପ୍ରଡକ୍ଟ ଉତ୍ପାଦ ତ୍ରୁଟିର ବାସ୍ତବ ନିରାକରଣକୁ ବାସ୍ତବ ରୂପ ଦେଇଥିବାବେଳେ ବଡ ଡାଟା ପ୍ରୟୋଗ, ମଡେଲିଂ ଏବଂ ସିମୁଲେସନ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ଗତିଶୀଳତାର ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବା ସମ୍ଭବ କରିଛି |
ମାଲେସିଆ ଏୟାରଲାଇନ୍ସ MH370 ର ହଜିଯାଇଥିବା ସଂଯୋଗକୁ ଖୋଜିବା ସମୟରେ ବୋଇଙ୍ଗ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରାପ୍ତ ଇଞ୍ଜିନ ଅପରେଟିଂ ତଥ୍ୟ ବିମାନର ହଜିଯାଇଥିବା ସଂଯୋଗର ପଥ ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରିବାରେ ପ୍ରମୁଖ ଭୂମିକା ଗ୍ରହଣ କରିଥିଲା |ଉତ୍ପାଦ ତ୍ରୁଟି ନିରୂପଣରେ କେତେ ବଡ ଡାଟା ପ୍ରୟୋଗ ଏକ ଭୂମିକା ଗ୍ରହଣ କରେ ତାହା ଦେଖିବା ପାଇଁ ବୋଇଙ୍ଗ ବିମାନ ସିଷ୍ଟମକୁ ଏକ ମାମଲା ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରିବା |
ବୋଇଙ୍ଗର ବିମାନରେ ଶହ ଶହ ଭେରିଏବଲ୍ ଯେପରିକି ଇଞ୍ଜିନ୍, ଇନ୍ଧନ ପ୍ରଣାଳୀ, ହାଇଡ୍ରୋଲିକ୍ସ ଏବଂ ବ electrical ଦ୍ୟୁତିକ ବ୍ୟବସ୍ଥା ଇନ-ଫ୍ଲାଇଟ୍ ସ୍ଥିତି ସୃଷ୍ଟି କରେ |ଏହି ତଥ୍ୟଗୁଡିକ ମାପ କରାଯାଏ ଏବଂ ଅଳ୍ପ କିଛି ମାଇକ୍ରୋ ସେକେଣ୍ଡରୁ କମ୍ ପଠାଯାଇଥାଏ |ବୋଇଙ୍ଗ 737 କୁ ଏକ ଉଦାହରଣ ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରି, ଇଞ୍ଜିନ ଉଡ଼ାଣରେ ପ୍ରତି 30 ମିନିଟରେ 10 ଟେରାବାଇଟ ତଥ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବ |
ଏହି ତଥ୍ୟଗୁଡିକ କେବଳ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ଟେଲିମେଟ୍ରି ତଥ୍ୟ ନୁହେଁ ଯାହା ଭବିଷ୍ୟତରେ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ସମୟରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରାଯାଇପାରେ, ବରଂ ରିଅଲ୍-ଟାଇମ୍ ଆଡାପ୍ଟିଭ୍ କଣ୍ଟ୍ରୋଲ୍, ଇନ୍ଧନ ବ୍ୟବହାର, ଉପାଦାନ ବିଫଳତା ପୂର୍ବାନୁମାନ ଏବଂ ପାଇଲଟ୍ ବିଜ୍ଞପ୍ତିକୁ ମଧ୍ୟ ପ୍ରୋତ୍ସାହିତ କରିଥାଏ, ଯାହା ତ୍ରୁଟି ନିରାକରଣ ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀକୁ ସଫଳତାର ସହିତ ହାସଲ କରିପାରିବ |
ଜେନେରାଲ୍ ଇଲେକ୍ଟ୍ରିକ୍ (GE) ର ଏକ ଉଦାହରଣ ଦେଖିବା |ଆମେରିକାର ଆଟଲାଣ୍ଟା ସ୍ଥିତ ଜି ଏନର୍ଜି ମନିଟରିଂ ଏବଂ ଡାଇଗ୍ନୋଷ୍ଟିକ୍ (M&D) କେନ୍ଦ୍ର ବିଶ୍ 50 ର 50 ରୁ ଅଧିକ ଦେଶରେ ହଜାର ହଜାର GE ଗ୍ୟାସ୍ ଟର୍ବାଇନ ଉପରେ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ କରିଥାଏ ଏବଂ ଗ୍ରାହକଙ୍କ ପାଇଁ ପ୍ରତିଦିନ 10G ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ କରିପାରିବ।ସିଷ୍ଟମରେ ଥିବା ସେନ୍ସର କମ୍ପନ ଏବଂ ତାପମାତ୍ରା ସଙ୍କେତରୁ କ୍ରମାଗତ ବଡ଼ ତଥ୍ୟ ପ୍ରବାହକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରନ୍ତୁ |ଏହି ବଡ ଡାଟା ବିଶ୍ଳେଷଣ GE ର ଗ୍ୟାସ୍ ଟର୍ବାଇନ ତ୍ରୁଟି ନିରାକରଣ ଏବଂ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ଚେତାବନୀ ପାଇଁ ସହାୟତା ପ୍ରଦାନ କରିବ |
ପବନ ଟର୍ବାଇନ ନିର୍ମାତା ଭେଷ୍ଟାସ୍ ମଧ୍ୟ ପାଣିପାଗ ତଥ୍ୟ ଏବଂ ଏହାର ଟର୍ବାଇନ ମିଟର ତଥ୍ୟକୁ କ୍ରସ୍-ଆନାଲିସିସ୍ କରି ପବନ ଟର୍ବାଇନଗୁଡିକର ଲେଆଉଟ୍କୁ ଉନ୍ନତ କରିଛି, ଯାହା ଦ୍ wind ାରା ପବନ ଟର୍ବାଇନଗୁଡିକର ଶକ୍ତି ଉତ୍ପାଦନ ସ୍ତର ବୃଦ୍ଧି ହେବ ଏବଂ ସେବା ଜୀବନ ବ ending ଼ିବ |
3. ଶିଳ୍ପ IoT ଉତ୍ପାଦନ ଲାଇନର ବଡ ଡାଟା ପ୍ରୟୋଗ |
ତାପମାତ୍ରା, ଚାପ, ଉତ୍ତାପ, କମ୍ପନ ଏବଂ ଶବ୍ଦ ଚିହ୍ନଟ କରିବା ପାଇଁ ଆଧୁନିକ ଶିଳ୍ପ ଉତ୍ପାଦନ ଉତ୍ପାଦନ ରେଖା ହଜାରେ ଛୋଟ ସେନ୍ସର ସହିତ ସଜ୍ଜିତ |
କାରଣ ପ୍ରତି କିଛି ସେକେଣ୍ଡରେ ତଥ୍ୟ ସଂଗ୍ରହ କରାଯାଇଥାଏ, ଉପକରଣର ନିରାକରଣ, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ବିଶ୍ଳେଷଣ, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ବିଶ୍ଳେଷଣ, ଗୁଣାତ୍ମକ ଦୁର୍ଘଟଣା ବିଶ୍ଳେଷଣ (ଉତ୍ପାଦନ ନିୟମର ଉଲ୍ଲଂଘନ, ଉପାଦାନ ବିଫଳତା ଇତ୍ୟାଦି) ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରି ଏହି ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରି ଅନେକ ପ୍ରକାରର ବିଶ୍ଳେଷଣ ହାସଲ କରାଯାଇପାରେ |
ସର୍ବପ୍ରଥମେ, ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଉନ୍ନତି ଦୃଷ୍ଟିରୁ, ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଏହି ବଡ ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରିବା ସମଗ୍ର ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିପାରିବ ଏବଂ ପ୍ରତ୍ୟେକ ଲିଙ୍କ୍ କିପରି କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ ହୁଏ ତାହା ବୁ understand ିପାରେ |ଥରେ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପ୍ରକ୍ରିୟା ମାନକ ପ୍ରକ୍ରିୟାରୁ ବିଚ୍ୟୁତ ହେଲେ, ଏକ ଆଲାର୍ମ ସଙ୍କେତ ସୃଷ୍ଟି ହେବ, ତ୍ରୁଟି କିମ୍ବା ବୋତଲଗୁଡିକ ଶୀଘ୍ର ମିଳିପାରିବ ଏବଂ ସମସ୍ୟାଟି ସହଜରେ ସମାଧାନ ହୋଇପାରିବ |
ବଡ ଡାଟା ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ବ୍ୟବହାର କରି ଶିଳ୍ପ ଉତ୍ପାଦନର ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାର ଭର୍ଚୁଆଲ୍ ମଡେଲ୍ ପ୍ରତିଷ୍ଠା କରିବା, ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ଅନୁକରଣ ଏବଂ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା ମଧ୍ୟ ସମ୍ଭବ |ଯେତେବେଳେ ସମସ୍ତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ତଥ୍ୟ ସିଷ୍ଟମରେ ପୁନ str ନିର୍ମାଣ ହୋଇପାରିବ, ଏହି ସ୍ୱଚ୍ଛତା ନିର୍ମାତାମାନଙ୍କୁ ସେମାନଙ୍କର ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ଉନ୍ନତି ଆଣିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିବ |
ଅନ୍ୟ ଏକ ଉଦାହରଣ ପାଇଁ, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ବିଶ୍ଳେଷଣ ଦୃଷ୍ଟିରୁ, ଉପକରଣ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ସମୟରେ ସମସ୍ତ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ କେନ୍ଦ୍ରୀୟ ଭାବରେ ନଜର ରଖିବା ପାଇଁ ସେନ୍ସର ବ୍ୟବହାର ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାରରେ ଅସ୍ୱାଭାବିକତା କିମ୍ବା ଶିଖର ସନ୍ଧାନ କରିପାରିବ, ଯାହା ଦ୍ production ାରା ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ସମୟରେ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ ହୋଇପାରିବ ଏବଂ ସମସ୍ତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ହୋଇପାରିବ | ପ୍ରଦର୍ଶନ କରବିଶ୍ଳେଷଣ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାରକୁ ବହୁ ମାତ୍ରାରେ ହ୍ରାସ କରିବ |
4. ଶିଳ୍ପ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳର ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ |
ବର୍ତ୍ତମାନ, ସେମାନଙ୍କର ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳାର ପ୍ରତିଦ୍ୱନ୍ଦ୍ୱିତାକୁ ବ to ାଇବା ପାଇଁ ଅନେକ ଇ-ବାଣିଜ୍ୟ କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ ପାଇଁ ବଡ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ମାଧ୍ୟମ |
ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଇ-କମର୍ସ କମ୍ପାନୀ ଜିଙ୍ଗଡୋଙ୍ଗ ମଲ୍ ବିଭିନ୍ନ ସ୍ଥାନରେ ସାମଗ୍ରୀର ଚାହିଦାକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବା ପାଇଁ ବଡ଼ ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରିଥାଏ, ଯାହାଦ୍ୱାରା ବଣ୍ଟନ ଏବଂ ଗୋଦାମ ଘରର ଦକ୍ଷତା ବୃଦ୍ଧି ହୁଏ ଏବଂ ପରବର୍ତ୍ତୀ ଦିନର ଗ୍ରାହକଙ୍କ ଅଭିଜ୍ଞତା ନିଶ୍ଚିତ ହୁଏ |
RFID ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ଉତ୍ପାଦ ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋନିକ୍ ପରିଚୟ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା, ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଅଫ୍ ଥିଙ୍ଗ୍ସ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ଏବଂ ମୋବାଇଲ୍ ଇଣ୍ଟରନେଟ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ଶିଳ୍ପ ଉଦ୍ୟୋଗଗୁଡ଼ିକୁ ଏକ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଉତ୍ପାଦ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳାର ବଡ଼ ତଥ୍ୟ ହାସଲ କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିଥାଏ |ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ ଏହି ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରିବା ଗୋଦାମ ଘର, ବଣ୍ଟନ, ଏବଂ ବିକ୍ରୟ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଏକ ମହତ୍ତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ମୂଲ୍ୟରେ ଏକ ମହତ୍ତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ବୃଦ୍ଧି ଆଣିବ |ହ୍ରାସ
ଯୁକ୍ତରାଷ୍ଟ୍ରରେ 1000 ରୁ ଅଧିକ ବୃହତ OEM ଯୋଗାଣକାରୀ ଅଛନ୍ତି, ଯାହାକି ଉତ୍ପାଦନକାରୀ କମ୍ପାନୀମାନଙ୍କୁ 10,000 ରୁ ଅଧିକ ବିଭିନ୍ନ ଉତ୍ପାଦ ଯୋଗାଇଥାଏ |ପ୍ରତ୍ୟେକ ଉତ୍ପାଦକ ବଜାର ପୂର୍ବାନୁମାନ ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ଭିନ୍ନ ଭେରିଏବଲ୍ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ ଯେପରିକି ବିକ୍ରୟ ତଥ୍ୟ, ବଜାର ସୂଚନା, ପ୍ରଦର୍ଶନୀ, ସମ୍ବାଦ, ଏବଂ ପ୍ରତିଯୋଗୀ ତଥ୍ୟ, ଏବଂ ଏପରିକି ସେମାନଙ୍କ ଉତ୍ପାଦ ବିକ୍ରୟ ପାଇଁ ପାଣିପାଗ ପୂର୍ବାନୁମାନ |
ବିକ୍ରୟ ତଥ୍ୟ, ଉତ୍ପାଦ ସେନସର ତଥ୍ୟ ଏବଂ ଯୋଗାଣକାରୀ ଡାଟାବେସର ତଥ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରି ଶିଳ୍ପ ଉତ୍ପାଦନକାରୀ କମ୍ପାନୀଗୁଡ଼ିକ ବିଶ୍ different ର ବିଭିନ୍ନ ଅଞ୍ଚଳରେ ଚାହିଦାକୁ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିପାରିବେ |
ଯେହେତୁ ଭଣ୍ଡାର ଏବଂ ବିକ୍ରୟ ମୂଲ୍ୟ ଟ୍ରାକ୍ କରାଯାଇପାରିବ, ଏବଂ ମୂଲ୍ୟ ହ୍ରାସ ହେଲେ କିଣାଯାଇପାରିବ, ଉତ୍ପାଦନକାରୀ କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ ବହୁ ଖର୍ଚ୍ଚ ସଞ୍ଚୟ କରିପାରିବେ |
ଉତ୍ପାଦରେ କ’ଣ ଭୁଲ୍ ଅଛି ଏବଂ କେଉଁ ଅଂଶର ଆବଶ୍ୟକତା ଅଛି ଜାଣିବା ପାଇଁ ଯଦି ଆପଣ ଉତ୍ପାଦରେ ଥିବା ସେନ୍ସର ଦ୍ୱାରା ସୃଷ୍ଟି ହୋଇଥିବା ତଥ୍ୟକୁ ପୁନ use ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି, ତେବେ କେଉଁଠାରେ ଏବଂ କେତେବେଳେ ଅଂଶ ଆବଶ୍ୟକ ହୁଏ ତାହା ମଧ୍ୟ ସେମାନେ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିପାରିବେ |ଏହା ଭଣ୍ଡାରକୁ ବହୁ ମାତ୍ରାରେ ହ୍ରାସ କରିବ ଏବଂ ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବ |
