5. Previsão de vendas de produtos e gerenciamento de demanda
Use Big Data para analisar as alterações e combinações da demanda atuais.
O Big Data é uma boa ferramenta de análise de vendas. Através da combinação multidimensional de dados históricos, podemos ver a proporção e a mudança da demanda regional, a popularidade do mercado das categorias de produtos, as formas de combinação mais comuns e o nível de consumidores. Para ajustar a estratégia do produto e a estratégia de distribuição.
Em algumas análises, podemos descobrir que a demanda por artigos de papelaria em cidades com mais faculdades e universidades no início da temporada da escola será muito maior, para que possamos aumentar a promoção de revendedores nessas cidades para atraí -los para ordenar mais no início da temporada da escola e ao mesmo tempo no início da temporada da escola. O planejamento da capacidade de produção foi iniciado há um ou dois meses para atender à demanda de promoção.
Em termos de desenvolvimento de produtos, as funções e o desempenho do produto são ajustados com base no foco do grupo de consumidores. Por exemplo, alguns anos atrás, todo mundo gostava de usar telefones musicais, mas agora todo mundo está mais inclinado a usar telefones celulares para navegar na Internet, tirar fotos e compartilhar etc. A melhoria da função da câmera dos telefones celulares é apenas uma coisa. Tendência, os telefones celulares 4G também ocupam uma participação de mercado maior. Através da análise de big data de alguns detalhes do mercado, mais oportunidades de vendas em potencial podem ser encontradas.
6. Planejamento e agendamento de produção
A indústria manufatureira enfrenta um modelo de produção de várias variabilidade e pequenos lotes. A coleção refinada, automática, oportuna e conveniente de dados (MES/DCs) e a variabilidade levaram a um aumento dramático de dados. Além disso, são necessários mais de dez anos de informatização de dados históricos para os APs de resposta rápida, é um enorme desafio.
O sistema de controle de Hapao Tech (Seko Machinery ) intelligent stainless steel industrial welded pipe making machinery line can track and record the production data of each welded pipe, such as current size, welding speed, annealing temperature, etc. On this basis, with the introduction of Internet of Things technology, big data can give us more detailed data information, discover the probability of deviation between historical predictions and actual, consider capacity constraints, personnel skill constraints, material availability constraints, tooling and mold constraints, and through intelligent optimization Algoritmos, desenvolver pré-planejamento e agendamento e monitore o desvio entre o plano e o local real e ajuste dinamicamente o planejamento e o agendamento.
Ajude -nos a evitar os defeitos de 'retrato' e impor diretamente as características do grupo aos indivíduos (os dados do centro de trabalho são alterados diretamente para dados específicos, como equipamentos, pessoal, moldes etc.). Através da análise de correlação dos dados e monitorá -los, podemos planejar o futuro.
Embora o Big Data seja um pouco falho, desde que seja aplicado adequadamente, o Big Data se tornará uma arma poderosa para nós. Naquela época, a Ford perguntou quais eram as necessidades do cliente de big data? A resposta foi 'um cavalo mais rápido' em vez dos carros que agora são populares.
Portanto, no mundo de big data, criatividade, intuição, espírito aventureiro e ambição intelectual são particularmente importantes.
7. Gerenciamento e análise da qualidade do produto
A indústria de manufatura tradicional está enfrentando o impacto do big data. Em termos de pesquisa e desenvolvimento de produtos, design de processos, gerenciamento da qualidade, produção e operação, estamos ansiosos pelo nascimento de métodos inovadores para enfrentar os desafios dos big data no contexto industrial.
Por exemplo, na indústria de semicondutores, os chips passam por muitos processos complexos, como doping, acúmulo, fotolitografia e tratamento térmico durante o processo de produção. Cada etapa deve atender às características físicas extremamente exigentes. Equipamento altamente automatizado é usado para processar produtos. Ao mesmo tempo, enormes resultados dos testes também foram gerados simultaneamente.
Essa quantidade enorme de dados é o ônus da empresa ou da mina de ouro da empresa? Se o último for o caso, como podemos descobrir rapidamente as principais razões para as flutuações do rendimento do produto da 'Gold Mine '? É um problema técnico que atormentou os engenheiros de semicondutores por muitos anos.
Depois que as bolachas produzidas por uma empresa de tecnologia de semicondutores passam pelo processo de teste, um conjunto de dados contendo mais de cem itens de teste e vários milhões de linhas de registros de teste é gerado todos os dias.
De acordo com os requisitos básicos do gerenciamento da qualidade, uma tarefa indispensável é realizar uma análise de capacidade de processo para mais de cem itens de teste com diferentes especificações técnicas.
Se seguirmos o modelo de trabalho tradicional, precisamos calcular mais de cem índices de capacidade de processo passo a passo e avaliar cada característica de qualidade uma a uma.
Independentemente da carga de trabalho enorme e complicada aqui, mesmo que alguém possa resolver o problema do cálculo, é difícil ver a correlação entre eles das centenas de índices de capacidade de processo e é ainda mais difícil determinar a qualidade geral do produto. Existe um entendimento abrangente e um resumo do desempenho.
No entanto, se usarmos a plataforma de análise de gerenciamento da qualidade do Big Data, além de obter rapidamente um relatório de análise de capacidade de capacidade de processos únicos tradicionais de indicadores únicos, mais importante, também podemos obter muitas novas análises do mesmo conjunto de big data. resultado.
8. Teste de poluição industrial e proteção ambiental
Com base na Internet das Coisas, todos os dados no processo de produção são registrados e monitorados, e o Big Data é de grande valor para a proteção ambiental.
No site do governo chinês, os sites de vários ministérios e comissões, o site oficial da Petrochina e da Sinopec, o site oficial de organizações de proteção ambiental e algumas agências especiais, mais e mais dados de bem -estar público e de proteção ambiental podem ser investigados, incluindo dados aéreos e hidrológicos, dados meteorológicos, distribuição de fábrica e status de conformidade com a conformidade de alta e poluição.
No entanto, esses dados são muito dispersos, profissionais, falta de análise e falta de visualização, e as pessoas comuns não podem entendê -lo. Se você pode entender e prestar atenção, o Big Data se tornará um meio importante para a sociedade monitorar a proteção ambiental.
O lançamento do Baidu do 'Mapa de Monitoramento Nacional de Poluição ' é uma boa maneira. Combinados com a proteção ambiental aberta Big Data, o Baidu Maps adicionou uma camada de detecção de poluição. Qualquer pessoa pode usá -lo para ver o país e as províncias e cidades em sua própria região, tudo em proteção ambiental. As informações de localização, o nome da organização, o tipo de fonte de emissão e o mais recente status de conformidade da quitação da poluição anunciado pela Agência de Proteção Ambiental (incluindo várias usinas termelétricas, empresas industriais controladas pelo estado e estações de tratamento de esgoto) sob a supervisão do Bureau.
Você pode verificar a fonte de poluição mais próxima de você, e um lembrete aparecerá, qual dos itens de inspeção no ponto de monitoramento excede o padrão e quantas vezes ele excede o padrão. Essas informações podem ser usadas em plataformas de mídia social em tempo real para informar os amigos e lembrar a todos que prestem atenção às fontes de poluição e segurança e saúde pessoal.
O potencial de valor das aplicações industriais de big data é enorme. No entanto, ainda há muito trabalho a ser feito para realizar esses valores.
Uma é a questão do estabelecimento da conscientização sobre big data. No passado, havia tão big data, mas como não havia consciência do big data, e os métodos de análise de dados eram insuficientes, muitos dados em tempo real foram descartados ou arquivados e o valor potencial de uma grande quantidade de dados foi enterrado.
Outra questão importante é a questão das ilhas de dados. Os dados de muitas empresas industriais são distribuídos em várias ilhas da empresa, especialmente em grandes empresas multinacionais. É bastante difícil extrair esses dados de toda a empresa.
Portanto, uma questão importante para aplicativos industriais de big data é aplicativos integrados.
