5. Prognoza sprzedaży produktu i zarządzanie popytem
Użyj dużych zbiorów danych do analizy bieżących zmian popytu i kombinacji.
Big Data to dobre narzędzie do analizy sprzedaży. Dzięki wielowymiarowej kombinacji danych historycznych możemy zobaczyć proporcję i zmianę popytu regionalnego, popularność rynku kategorii produktów, najczęstsze formy kombinacji i poziom konsumentów. Aby dostosować strategię produktu i strategię dystrybucji.
W niektórych analizach możemy stwierdzić, że zapotrzebowanie na artykuły papiernicze w miastach z większą liczbą szkół wyższych na początku sezonu szkolnego będzie znacznie wyższe, abyśmy mogli zwiększyć promocję dealerów w tych miastach, aby przyciągnąć ich do zamówienia więcej na początku sezonu szkolnego, a jednocześnie na początku sezonu szkolnego. Planowanie zdolności produkcyjnych rozpoczęto jeden lub dwa miesiące temu, aby zaspokoić zapotrzebowanie na promocję.
Jeśli chodzi o rozwój produktu, funkcje produktu i wydajność są dostosowywane w oparciu o skupienie grupy konsumenckiej. Na przykład kilka lat temu wszyscy lubili korzystać z telefonów muzycznych, ale teraz wszyscy są bardziej skłonni do korzystania z telefonów komórkowych do surfowania po Internecie, robienia zdjęć i udostępniania itp. Ulepszenie funkcji aparatów telefonów komórkowych to tylko jedna rzecz. Trend, telefony komórkowe 4G zajmują również większy udział w rynku. Dzięki analizie dużych zbiorów danych niektórych szczegółów rynkowych można znaleźć więcej potencjalnych możliwości sprzedaży.
6. Planowanie i planowanie produkcji
Branża produkcyjna stoi w obliczu wielorięcia i modelu produkcji małej partii. Wydawane, automatyczne, terminowe i wygodne gromadzenie danych (MES/DCS) i zmienność doprowadziły do dramatycznego wzrostu danych. Ponadto wymagane jest ponad dziesięć lat danych historycznych dla szybko reagujących AP, jest to ogromne wyzwanie.
System sterowania Hangao Tech (SEKO Machinery ) Inteligentna linia maszyn do wytwarzania rur spawanych rur przemysłowych może śledzić i rejestrować dane produkcyjne każdej spawanej rury, takie jak obecna rozmiar, prędkość spawania, temperatura wyżarzania itp. Na tej podstawie, wraz z wprowadzeniem technologii Internetu rzeczy, Big Data może dać nam więcej szczegółowych informacji danych, odkryć prawdopodobieństwo odchylenia między historycznymi predykcjami i rzeczywistymi, uwzględnieniem ograniczeń zdolności, persone Inteligentne algorytmy optymalizacji opracowują wstępne planowanie i planowanie oraz monitoruj odchylenie między planem a faktycznym na miejscu oraz dynamicznie dostosować planowanie i planowanie.
Pomóż nam uniknąć wad „portret ” i bezpośrednio narzuć charakterystykę grupy na osoby (dane centrum pracy są bezpośrednio zmieniane na określone dane, takie jak sprzęt, personel, formy itp.). Poprzez analizę korelacji danych i monitorowanie go możemy zaplanować przyszłość.
Chociaż duże zbiory danych są nieco wadliwe, o ile są odpowiednio stosowane, Big Data stanie się dla nas potężną bronią. Wtedy Ford zapytał, jakie są potrzeby klientów Big Data? Odpowiedź brzmiała „szybszy koń” zamiast samochodów, które są teraz popularne.
Dlatego szczególnie ważne są w świecie dużych zbiorów danych, kreatywność, intuicja, przygód duch i ambicje intelektualne.
7. Zarządzanie jakością produktu i analiza
Tradycyjny przemysł produkcyjny stoi w obliczu wpływu dużych zbiorów danych. Jeśli chodzi o badania i rozwój produktów, projektowanie procesów, zarządzanie jakością, produkcję i działanie, z niecierpliwością czekamy na narodziny innowacyjnych metod sprostania wyzwaniom dużych zbiorów danych w kontekście przemysłowym.
Na przykład w przemyśle półprzewodników żetony ulegają wielu złożonym procesom, takim jak doping, gromadzenie się, fotolitografia i obróbka cieplna podczas procesu produkcyjnego. Każdy krok musi spełniać niezwykle wymagające cechy fizyczne. Wysoce zautomatyzowany sprzęt służy do przetwarzania produktów. Jednocześnie jednocześnie generowano ogromne wyniki testów.
Czy to ogromna ilość danych jest obciążeniem przedsiębiorstwa lub kopalni złota przedsiębiorstwa? Jeśli tak jest, to jak możemy szybko znaleźć kluczowe powody fluktuacji wydajności produktu z „kopalni złota”? Jest to problem techniczny, który od wielu lat nęka inżynierów półprzewodników.
Po tym, jak wafle wyprodukowane przez firmę technologii półprzewodników przechodzi proces testowania, zbiór danych zawierający ponad sto pozycji testowych i kilka milionów linii rekordów testowych jest codziennie generowane.
Zgodnie z podstawowymi wymaganiami zarządzania jakością niezbędnym zadaniem jest przeprowadzenie analizy zdolności procesu dla ponad stu elementów testowych o różnych specyfikacjach technicznych.
Jeśli postępujemy zgodnie z tradycyjnym modelem pracy, musimy obliczyć więcej niż sto indeksów zdolności procesu krok po kroku i ocenić każdą charakterystykę jakości jeden po drugim.
Niezależnie od ogromnego i nieporęcznego obciążenia pracą tutaj, nawet jeśli ktoś może rozwiązać problem obliczeń, trudno jest dostrzec korelację między nimi z setek indeksów zdolności procesowych, a jeszcze trudniej jest ustalić ogólną jakość produktu. Istnieje kompleksowe zrozumienie i podsumowanie wydajności.
Jeśli jednak korzystamy z platformy analizy zarządzania jakością dużych danych, oprócz szybkiego uzyskania długiego tradycyjnego raportu analizy zdolności procesów pojedynczego wskaźnika, co ważniejsze, możemy również uzyskać wiele nowych analiz z tego samego zestawu dużych danych. wynik.
8. Testy zanieczyszczenia przemysłowego i ochrony środowiska
W oparciu o Internet przedmiotów wszystkie dane w procesie produkcyjnym są rejestrowane i monitorowane, a duże zbiory danych mają wielką wartość dla ochrony środowiska.
Na stronie internetowej chińskiego rządu różnych ministerstw i komisji można zbadać oficjalną stronę Petrochina i Sinopec, oficjalną stronę organizacji ochrony środowiska oraz niektóre agencje specjalne, coraz więcej danych dotyczących pomocy społecznej i ochrony środowiska.
Jednak dane te są zbyt rozproszone, zbyt profesjonalne, brak analizy i brak wizualizacji, a zwykli ludzie nie mogą tego zrozumieć. Jeśli możesz zrozumieć i zwrócić uwagę, Big Data stanie się ważnym sposobem na monitorowanie ochrony środowiska.
Wprowadzenie Baidu „National National Pullution Monitoring Map” to dobry sposób. W połączeniu z otwartą ochroną środowiska Big Data, Baidu Maps dodał warstwę wykrywania zanieczyszczeń. Każdy może go wykorzystać do oglądania kraju, prowincji i miast we własnym regionie, wszystko w ochronie środowiska. Informacje o lokalizacji, nazwa organizacji, rodzaj źródła emisji i najnowszy status zgodności z zaburzeniami zanieczyszczenia ogłoszony przez Agencję Ochrony Środowiska (w tym różne elektrownie termiczne, kontrolowane przez państwo przedsiębiorstwa przemysłowe i zakłady oczyszczania ścieków) pod nadzorem Biura.
Możesz sprawdzić najbliższe źródło zanieczyszczenia, a pojawi się przypomnienie, które z elementów kontroli w punkcie monitorowania przekracza standard, a ile razy przekracza standard. Informacje te można wykorzystać na platformach społecznościowych w czasie rzeczywistym, aby poinformować znajomych i przypominać wszystkim, aby zwrócili uwagę na źródła zanieczyszczenia oraz bezpieczeństwo osobiste i zdrowie.
Potencjał wartości przemysłowych aplikacji Big Data jest ogromny. Jednak wciąż jest wiele do zrobienia, aby zrealizować te wartości.
Jednym z nich jest kwestia ustanowienia świadomości dużych zbiorów danych. W przeszłości istniało takie duże zbiory danych, ale ponieważ nie było świadomości dużych zbiorów danych, a metody analizy danych były niewystarczające, wiele danych w czasie rzeczywistym odrzucono lub odłożono na półkę, a potencjalna wartość dużej ilości danych została pochowana.
Innym ważnym problemem jest kwestia wysp danych. Dane wielu przedsiębiorstw przemysłowych są dystrybuowane na różnych wyspach w przedsiębiorstwie, szczególnie w dużych międzynarodowych firmach. Trudno jest wyodrębnić te dane z całego przedsiębiorstwa.
Dlatego ważnym problemem dla przemysłowych aplikacji dużych zbiorów danych są zintegrowane aplikacje.
