කාර්මික විශාල දත්ත නව සංකල්පයක් වන අතර, එය කාර්මික තොරතුරු යෙදීමේදී ජනනය කරන ලද විශාල දත්ත ගැන සඳහන් කරයි.
තොරතුරු තාක්ෂණය ගැඹුරු කිරීම හා කාර්මිකකරණය පිළිබඳ ගැඹුරු ඒකාබද්ධ කිරීමත් සමඟ බාර්කෝඩේ, QR කේත, කාර්මික සංවේදක, කාර්මික ස්වයංක්රීය පාලන පද්ධති, කාර්මික අන්තර්ජාල සංවේදක, කාර්මික අන්තර්ජාල සංවේදක, කාර්මික අන්තර්ජාල සංවේදක, කාර්මික අන්තර්ජාල සංවේදක, කාර්මික අන්තර්ජාලය, කාර්මික අන්තර්ජාලය, කාර්මික අන්තර්ජාලයන් සහ අනෙකුත් තාක්ෂණයන් වැනි සියලු සම්බන්ධතා වලට හේතු වී තිබේ.
විශේෂයෙන් කාර්මික ව්යවසායන් වන කාර්මික ක්ෂේත්රයේ අන්තර්ජාලය, ජංගම අන්තර්ජාලය සහ දේවල් වැනි නව පරම්පරාවේ තොරතුරු තාක්ෂණයන් භාවිතා කිරීමත් සමඟ කාර්මික ව්යවසායන් අන්තර්ජාල කර්මාන්තයේ සංවර්ධනයේ නව අදියරකට ඇතුළත් කර ඇති අතර කාර්මික ව්යාපාරවල දත්ත වැඩි වැඩියෙන් බහුල වී තිබේ.
කාර්මික විශාල දත්ත යෙදීම කාර්මික ව්යවසායන්හි නවෝත්පාදන හා පරිවර්තනයක් පිළිබඳ නව යුගයක් ගෙන එනු ඇත. අඩු වියදම් සංජානනය, අධිවේගී ජංගම සම්බන්ධතාවය, බෙදා හරින ලද පරිගණක හා උසස් විශ්ලේෂණයන්, තොරතුරු තාක්ෂණය සහ ගෝලීය කාර්මික පද්ධති ගැඹුරින් ඒකාබද්ධ වෙමින් පවතින අතර ගෝලීය කර්මාන්ත සඳහා ගැඹුරු වෙනස්කම් සිදු කරන අතර පර්යේෂණ හා සංවර්ධන කටයුතු හා ව්යාපාර නිෂ්පාදනය කිරීම. , මෙහෙයුම, අලෙවිකරණ සහ කළමනාකරණ ක්රම. හැන්ගෝ ටෙක් (සෙකෝ යන්ත්රෝපකරණ) අන්තර්ජාල තාක්ෂණය පාලන පද්ධතියට අදාළ වේ බුද්ධිමත් මල නොබැඳෙන වානේ කාර්මික වෑල්ඩින් නල මාර්ග සෑදීමේ යන්ත්රෝපකරණ , එවිට දෙපාර්ශවයේම තාක්ෂණික කණ්ඩායම්වලට තථ්ය කාලීනව නිෂ්පාදන දත්ත නිරාවරණය කිරීමට, ක්රියාත්මක කිරීමේදී වැරදි සොයා ගත හැකි අතර, වසා දැමීමේදී වැරදි සොයා ගත හැකිය.
එබැවින් කාර්මික කාර්මික දත්ත යෙදුම් මුහුණ දෙන ගැටලු සහ අභියෝග අන්තර්ජාල කර්මාන්තයේ කාලයට වඩා අඩු නොවන අතර සමහර අවස්ථාවල ඒවා ඊටත් වඩා සංකීර්ණයි.
විවිධ කර්මාන්තවල මෙම නව්ය කාර්මික ව්යාපාරවලට වේගවත් වේගය, ඉහළ කාර්යක්ෂමතාව සහ ඉහළ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ගෙන ඇත.
කාර්මික විශාල දත්තවල සාමාන්ය යෙදුම් අතර නිෂ්පාදන නවෝත්පාදනය, නිෂ්පාදන දෝෂ විනිශ්චය සහ අනාවැකි, කාර්මික නිෂ්පාදන පෙළ IOT විශ්ලේෂණය, කාර්මික ව්යවසාය සැපයුම් දාමය ප්රශස්තිකරණය සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතාව සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතාව සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතාව සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතාව සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතාව සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතාව සහ නිෂ්පාදන නිරවද්යතා සැපයීම මෙම ලිපිය නිෂ්පාදන ව්යවසායන්ගේ කාර්මික විශාල දත්තවල යෙදුම් අවස්ථා එකින් එක වර්ග කරනු ඇත.
1. නිෂ්පාදන නවෝත්පාදනය වේගවත් කිරීම
ගනුදෙනුකරුවන් සහ කාර්මික ව්යවසායන් අතර අන්තර්ක්රියා හා ගනුදෙනු හැසිරීම විශාල දත්ත ප්රමාණයක් ජනනය කරනු ඇත. මෙම පාරිභෝගික ගතික දත්ත කැණීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම නිෂ්පාදන ඉල්ලුම විශ්ලේෂණය සහ නිෂ්පාදන සැලසුම් නවෝත්පාදන කටයුතු සඳහා සහභාගී වීමට සහ නිෂ්පාදන නවෝත්පාදනය සඳහා දායක මුදල් ලබා ගැනීමට පාරිභෝගිකයින්ට පාරිභෝගිකයින්ට හැකි වේ.
මේ සම්බන්ධයෙන් ෆෝඩ් ආදර්ශයකි. නිෂ්පාදන නවෝත්පාදනය සඳහා විදුලි කාර්මිකකරණය සහ ප්රශස්තිකරණය සඳහා ඔවුන් විශාල දත්ත තාක්ෂණය යොදාගත්තේ විදුලි කාර් කාර් එකයි. මෙම මෝටර් රථය සත්ය දත්ත 'විශාල දත්ත විදුලි කාර් එකක් බවට පත්ව ඇත.
රිය පැදවීමේදී, රියදුරු වාහනයේ ත්වරණය, තිරිංග, බැටරි ආරෝපණය සහ ස්ථාන තොරතුරු අඛණ්ඩව යාවත්කාලීන කරයි. මෙය රියදුරන්ට ප්රයෝජනවත් වන නමුත්, දත්ත පාරිභෝගිකයාගේ රියදුරු පුරුදු වෙත යවනු ලැබේ. වාහනය ස්ථාවරයක වුවද, එය වාහනයේ ටයර් පීඩනය සහ බැටරි සහිත බැටරි පද්ධතියේ දත්ත ළඟම ඇති ස්මාර්ට් දුරකථනයට දත්ත සම්ප්රේෂණය කරනු ඇත.
මෙම පාරිභෝගික කේන්ද්රීයමය බිග් දත්ත යෙදුම් තත්වය බොහෝ වාසි ඇත, මන්ද විශාල දත්ත වටිනා නව නිෂ්පාදන නවෝත්පාදන හා සහයෝගීතා ක්රමවලට හැකි වන බැවිනි. රියදුරන්ට ප්රයෝජනවත් හා යාවත්කාලීන තොරතුරු ලැබේ, ගනුදෙනුකරුවන් තේරුම් ගැනීම, නිෂ්පාදන වැඩිදියුණු කිරීමේ සැලසුම් සංවර්ධනය කිරීම, නිෂ්පාදන වැඩිදියුණු කිරීමේ සැලසුම් සකස් කිරීම සහ නව නිෂ්පාදන නවෝත්පාදනයන් ක්රියාත්මක කිරීම පිළිබඳ ඉන්ද්රියයන්.
එපමණක් නොව, බල සමාගම් සහ අනෙකුත් තෙවන පාර්ශවීය සැපයුම්කරුවන්ට නව ආරෝපණ මධ්යස්ථාන තැනිය හැකි ස්ථානය සහ කඩිනම් විදුලිබල පද්ධතිය අධික ලෙස පටවා ගැනීම වළක්වා ගන්නේ කෙසේද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා සැතපුම් මිලියන ගණනක් දුරින් සැතපුම් ගණනක් විශ්ලේෂණය කළ හැකිය.
2. නිෂ්පාදන දෝෂ විනිශ්චය සහ පුරෝකථනය
අලෙවියෙන් පසු සේවාව සහ නිෂ්පාදන වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා මෙය භාවිතා කළ හැකිය. ස්වයං සංවේදක සංවේදක සහ අන්තර්ජාල තාක්ෂණය හඳුන්වාදීම මඟින් නිෂ්පාදන දෝෂ යථාර්ථයක් තත්ය කාලීනව හඳුනාගෙන ඇති අතර විශාල දත්ත යෙදවීම, ආකෘති නිර්මාණය සහ සමාකරණ තාක්ෂණයන් ගතිකතාවයන් අනාවැකි කීමට හැකි වී තිබේ.
මැලේසියා ගුවන් සමාගමේ එම්.එච් 370 හි නැතිවූ සම්බන්ධතාවය සෙවීම අතරතුර, එන්ජිමේජන මෙහෙයුම් දත්ත ලබාගත් එන්ජින් මෙහෙයුම් දත්ත යානයේ නැතිවූ සම්බන්ධතාවයේ මාර්ගය තීරණය කිරීමේදී ප්රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කළේය. නිෂ්පාදන දෝෂ සහිත රෝග විනිශ්චය සඳහා විශාල දත්ත යෙදුම් කාර්යභාරයක් ඉටු කරන්නේ කෙසේදැයි බැලීමට බෝයිං ගුවන් යානා පද්ධතියක් ලෙස අපි බෝයිං ගුවන් යානා පද්ධතියක් ලෙස සලකමු.
බෝයිංගේ ගුවන් යානා මත, එන්ජින්, ඉන්ධන පද්ධති, ඉන්ධන පද්ධති, හයිඩ්රොලුඩික්ස් සහ විදුලි පද්ධති වැනි විචල්යයන් සිය ගණනක් පියාසර කරන තත්වයක් ගනී. මෙම දත්ත මනිනු ලබන අතර මයික්රොස්කෝන්ට් කිහිපයකට වඩා අඩු වශයෙන් යවනු ලැබේ. බෝයිං 737 උදාහරණයක් ලෙස ගැනීම උදාහරණයක් ලෙස නම්, එන්ජිමට සෑම විනාඩි 30 කට වරක් මිනිත්තු 30 කට වරක් ටෙරාබයිට් 10 ක දත්ත උපයා ගත හැකිය.
මෙම දත්ත අනාගතයේ දී යම් ස්ථානයක විශ්ලේෂණය කළ හැකි ඉංජිනේරු ටෙලිවෙට්රි දත්ත පමණක් නොව, තත්ය කාලීන අනුවර්තන පාලනය, ඉන්ධන භාවිතය, සංරචක අසාර්ථක පුරෝකථනය සහ නියමු දැනුම්දීම ප්රවර්ධනය කරයි.
ජෙනරල් ඉලෙක්ට්රික් (GE) පිළිබඳ උදාහරණයක් දෙස බලමු. ඇමරිකා එක්සත් ජනපදයේ ඇට්ලන්ටා හි ජීඊ ශක්ති අධීක්ෂණය සහ රෝග විනිශ්චය (එම් ඇන්ඩ් ඩී) මධ්යස්ථානය, ලොව පුරා රටවල් 50 කට වැඩි ගණනක පිහිටි ජී ගෑස් ටර්බයින දහස් ගණනක දත්ත රැස් කරයි. සෑම දිනකම ගනුදෙනුකරුවන් සඳහා 10G දත්ත රැස් කළ හැකිය. සංවේදක කම්පනය සහ පද්ධතියේ උෂ්ණත්ව සං als ා වලින් නිරන්තර විශාල දත්ත ප්රවාහය විශ්ලේෂණය කරන්න. මෙම විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය GE හි ගෑස් ටර්බයින දෝෂ විනිශ්චය සහ පූර්ව අනතුරු ඇඟවීම සඳහා සහාය ලබා දෙනු ඇත.
සුළං ටර්බයින නිෂ්පාදක වෝටේෂන් සුළං ටර්බයිනවල කාලගුණ දත්ත සහ එහි ටර්බයින මීටර දත්ත මගින් සුළං ටර්බයිනවල පිරිසැලසුම වැඩි දියුණු කළේය. එමඟින් සුළං ටර්බයිනවල විදුලි නිමැවුම් මට්ටම සහ සේවා ජීවිතය පුළුල් කිරීම.
3. කාර්මික අයිඕටී නිෂ්පාදන පෙළේ විශාල දත්ත අයදුම්පත
උෂ්ණත්වය, පීඩනය, තාපය, කම්පනය සහ ශබ්දය හඳුනා ගැනීම සඳහා නවීන කාර්මික නිෂ්පාදන නිෂ්පාදන නිෂ්පාදන දහස් ගණනකින් කුඩා සංවේදක වලින් සමන්විත වේ.
සෑම තත්පර කිහිපයකට වරක් දත්ත එකතු කරන හෙයින්, උපකරණ රෝග විනිශ්චය, බලශක්ති පරිභෝජන විශ්ලේෂණය, ගුණාත්මක අනතුරු විශ්ලේෂණය (නිෂ්පාදන රෙගුලාසි, සංරචක අසාර්ථකත්වයන්) ඇතුළුව මෙම දත්ත භාවිතා කිරීමෙන් බොහෝ ආකාර විශ්ලේෂණයක් ලැබිය හැකි බැවිනි.
පළමුවෙන්ම, නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය තුළ නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය වැඩිදියුණු කිරීම අනුව, නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය තුළ මෙම විශාල දත්ත භාවිතා කිරීමෙන් සමස්ත නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය විශ්ලේෂණය කර එක් එක් සබැඳිය ක්රියාත්මක කරන්නේ කෙසේදැයි තේරුම් ගත හැකිය. යම් යම් ක්රියාවලියක් සම්මත ක්රියාවලියේ සිටම අපගමනය වූ පසු, අනතුරු ඇඟවීමේ සං signal ාවක් ජනනය වන බැවින් දෝෂ හෝ බාධක වඩාත් ඉක්මණින් සොයාගත හැකි අතර ගැටළුව වඩාත් ඉක්මණින් සොයාගත හැකිය, සහ ගැටළුව වඩාත් පහසුවෙන් විසඳා ගත හැකිය.
විශාල දත්ත තාක්ෂණය උපයෝගී කරගනිමින් කාර්මික නිෂ්පාදනවල නිෂ්පාදන ක්රියාවලියේ අතථ්ය ආකෘති ස්ථාපිත කිරීමට, නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය අනුකරණය කිරීම සහ ප්රශස්ත කිරීම ද කළ හැකිය. පද්ධතිය තුළ සියලුම ක්රියාවලිය හා කාර්ය සාධන දත්ත ප්රතිසංස්කරණය කළ හැකි විට, මෙම විනිවිදභාවය නිෂ්පාදකයින්ට ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදන ක්රියාවලීන් වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාරී වේ.
තවත් උදාහරණයක් සඳහා, බලශක්ති පරිභෝජන විශ්ලේෂණය අනුව, උපකරණ නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය අතරතුර සියළුම නිෂ්පාදන ක්රියාවලීන් මධ්යස්ථව අධීක්ෂණය කිරීම සඳහා සංවේදක භාවිතය, නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය අතරතුර බලශක්ති පරිභෝජනය වඩාත් වෙනස් කළ හැකි අතර සියලු ක්රියාදාමයන් සිදු කළ හැකිය. විශ්ලේෂණය මඟින් බලශක්ති පරිභෝජනය බෙහෙවින් අඩු කරනු ඇත.
4. කාර්මික සැපයුම් දාමය විශ්ලේෂණය කිරීම සහ ප්රශස්ත කිරීම
වර්තමානයේදී, විශාල දත්ත විශ්ලේෂණයන් බොහෝ ඊ-වාණිජ්ය සමාගම්වල සැපයුම් දාමයේ තරඟකාරිත්වය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා වැදගත් මාධ්යයක් වේ.
නිදසුනක් ලෙස, ඊ-වාණිජ්යය සමාගම විවිධ ස්ථානවල භාණ්ඩ සඳහා ඇති භාණ්ඩ සඳහා ඇති ඉල්ලුම විශ්ලේෂණය කිරීම හා පුරෝකථනය කිරීම සඳහා විශාල දත්ත භාවිතා කරයි.
RFID සහ වෙනත් නිෂ්පාදන විද්යුත් හඳුනාගැනීමේ තාක්ෂණය, අන්තර්ජාලයේ අන්තර්ජාලයේ අන්තර්ජාලය, සහ ජංගම අන්තර්ජාල තාක්ෂණය මඟින් කාර්මික ව්යවසායන් සඳහා සම්පූර්ණ නිෂ්පාදන සැපයුම් දාමයක් පිළිබඳ විශාල දත්ත ලබා ගත හැකිය. විශ්ලේෂණය සඳහා මෙම දත්ත භාවිතා කිරීමෙන් ගබඩාව, බෙදා හැරීම සහ විකුණුම් කාර්යක්ෂමතාව සහ සැලකිය යුතු පිරිවැයක් ද සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වේ. පහත වැටීම.
එක්සත් ජනපදයේ විශාල OEM සැපයුම්කරුවන් 1,000 කට වඩා සිටින අතර සමාගම් නිෂ්පාදන සමාගම්වලට විවිධ නිෂ්පාදන 10,000 කට වැඩි ප්රමාණයක් සපයයි. සෑම නිෂ්පාදකයෙක්ම විකුණුම් දත්ත, වෙළඳපල තොරතුරු, ප්රදර්ශන, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති, ප්රවෘත්ති සහ තරඟකරුවන්ගේ දත්ත සහ ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදන විකිණීම සඳහා පවා වෙළඳපල පුරෝකථනයන් සහ වෙනත් විවිධ විචල්යයන් මත රඳා පවතී.
විකුණුම් දත්ත, නිෂ්පාදන සංවේදක දත්ත සහ සැපයුම්කරුවන්ගේ දත්ත සමුදායන්ගෙන් දත්ත සහ දත්ත සමුදායන්ගෙන් දත්ත භාවිතා කිරීම, කාර්මික නිෂ්පාදන සමාගම්වල ඉල්ලුමේ ඉල්ලුම ලෝකයේ ඉල්ලුම නිවැරදිව පුරෝකථනය කළ හැකිය.
ඉන්වෙන්ටරි සහ විකුණුම් මිල ගණන් ලුහුබැඳිය හැකි බැවින්, මිල පහත වැටෙන විට මිලදී ගත හැකිය, නිෂ්පාදන සමාගම්වලට විශාල පිරිවැයක් ඉතිරි කර ගත හැකිය.
නිෂ්පාදනයේ ඇති වැරැද්ද කුමක්ද සහ කොටස් අවශ්ය වන්නේ කුමක් දැයි දැන ගැනීම සඳහා නිෂ්පාදනයේ සංවේදක මගින් ජනනය කරන ලද දත්ත ඔබ භාවිතා කරන්නේ නම්, ඒවා කොතැනද සහ අවශ්ය වන්නේ කොහේද සහ කවදාද යන්න අනාවැකි කිව හැකිය. මෙය ඉන්වෙන්ටරි බෙහෙවින් අඩු කර සැපයුම් දාමය ප්රශස්ත කරනු ඇත.
