5. Napoved prodaje izdelkov in upravljanje povpraševanja
Uporabite velike podatke za analizo trenutnih sprememb povpraševanja in kombinacij.
Veliki podatki so dobro orodje za analizo prodaje. Z večdimenzionalno kombinacijo zgodovinskih podatkov lahko vidimo delež in spremembo regionalnega povpraševanja, tržno priljubljenost kategorij izdelkov, najpogostejše kombinirane oblike in raven potrošnikov. Da bi prilagodili strategijo izdelka in strategijo distribucije.
V nekaterih analizah lahko ugotovimo, da bo povpraševanje po pisarni v mestih z več kolidži in univerzami na začetku šolske sezone veliko večje, tako da bomo lahko povečali promocijo trgovcev v teh mestih, da jih pritegnejo, da jih naročijo na začetku šolske sezone in hkrati na začetku šolske sezone. Načrtovanje proizvodnih zmogljivosti se je začelo pred enim ali dvema mesecema, da bi izpolnili promocijsko povpraševanje.
Glede na razvoj izdelkov se funkcije izdelkov in zmogljivost prilagodijo na podlagi osredotočenosti potrošniške skupine. Na primer, pred nekaj leti so vsi radi uporabljali glasbene telefone, zdaj pa so vsi bolj nagnjeni k uporabi mobilnih telefonov za brskanje po internetu, fotografiranje in skupno rabo itd. Izboljšanje funkcije fotoaparata mobilnih telefonov je le ena stvar. Trend, 4G mobilni telefoni zasedajo tudi večji tržni delež. Z analizo velikih podatkov o nekaterih tržnih podrobnostih je mogoče najti več potencialnih prodajnih priložnosti.
6. Načrtovanje in načrtovanje proizvodnje
Proizvodna industrija se sooča z večkratnim in majhnim proizvodnim modelom. Rafinirana, avtomatska, pravočasna in priročna zbirka podatkov (MES/DCS) in spremenljivost sta privedla do dramatičnega povečanja podatkov. Poleg tega je za hitro odzivne AP potrebnih več kot deset let informatizacijskih zgodovinskih podatkov, to je velik izziv.
Krmilni sistem Hangao Tech (Seko Machinery ) Inteligentni industrijski varjeni cevi iz nerjavečega jekla lahko spremljajo in beležijo podatke o proizvodnji vsake varjene cevi, kot so trenutna velikost, hitrost varjenja, temperatura žarjenja itd. Na tej podlagi nam lahko z uvedbo interneta stvari, veliki podatki nam dajo bolj podrobne podatke o podatkih, odkrijejo verjetnosti, ki jih je treba povečati, da se lahko spreminjajoča o tem, da so v zgodovinskih napovedih in dejanskim pristojnostim, ki jih je treba povečati, in dejanske, ki jih je treba povečati, in dejanske konstrare, ki jih je treba povečati, in dejanske, ki jih lahko spreminjajo, in dejanskim, ki jih je treba povečati, in dejanske konstrare spretnosti in dejanskim. Omejitve in z algoritmi inteligentne optimizacije razvijejo predhodno načrtovanje in načrtovanje ter spremljajo odstopanje med načrtom in dejanskim krajem ter dinamično prilagoditev načrtovanja in načrtovanja.
Pomagajte nam, da se izognemo napakam 'portret ' in neposredno nalagamo značilnosti skupin posameznikom (podatki o delovnem centru se neposredno spremenijo v posebne podatke, kot so oprema, osebje, kalupi itd.). S korelacijsko analizo podatkov in spremljanjem lahko načrtujemo prihodnost.
Čeprav so veliki podatki nekoliko napačni, če bodo pravilno uporabljeni, bodo veliki podatki za nas postali močno orožje. Ford je takrat vprašal, kaj potrebujejo kupca Big Data? Odgovor je bil 'hitrejši konj ' namesto avtomobilov, ki so zdaj priljubljeni.
Zato so v svetu velikih podatkov ustvarjalnost, intuicija, pustolovski duh in intelektualne ambicije še posebej pomembni.
7. Upravljanje in analiza kakovosti izdelkov
Tradicionalna proizvodna industrija se sooča z vplivom velikih podatkov. Glede na raziskave in razvoj izdelkov, oblikovanje procesov, upravljanje kakovosti, proizvodnjo in delovanje se nestrpno veselimo rojstva inovativnih metod, da bi se spoprijeli z izzivi velikih podatkov v industrijskem kontekstu.
Na primer, v polprevodniški industriji so čipi podvrženi številnim zapletenim procesom, kot so doping, kopičenje, fotolitografija in toplotna obdelava med proizvodnim postopkom. Vsak korak mora izpolnjevati izjemno zahtevne fizične lastnosti. Za obdelavo izdelkov se uporablja zelo avtomatizirana oprema. Hkrati so hkrati ustvarili tudi ogromne rezultate testov.
Ali je ta velika količina podatkov breme podjetja ali rudnika zlata podjetja? Če je slednje tako, kako lahko potem hitro ugotovimo ključne razloge za nihanja donosa izdelka iz 'zlati rudnik '? To je tehnična težava, ki že vrsto let muči polprevodniške inženirje.
Potem ko se rezine, ki jih proizvede polprevodniško tehnološko podjetje, skozi postopek testiranja preidejo, se vsak dan ustvari nabor podatkov, ki vsebuje več kot sto preskusnih elementov in več milijonov vrstic testnih evidenc.
Glede na osnovne zahteve upravljanja kakovosti je nepogrešljiva naloga izvesti analizo zmogljivosti procesa za več kot sto preskusnih elementov z različnimi tehničnimi specifikacijami.
Če sledimo tradicionalnemu delovnemu modelu, moramo korak za korakom izračunati več kot sto indeksov zmogljivosti procesa in oceniti vsako kakovost, ki je značilna ena od enega.
Ne glede na ogromno in okorno delovno obremenitev tukaj, tudi če lahko kdo reši problem izračuna, je težko opaziti korelacijo med njimi iz stotine indeksov zmogljivosti procesa in še težje je določiti splošno kakovost izdelka. Obstaja celovito razumevanje in povzetek uspešnosti.
Če pa uporabimo platformo za analizo kakovosti velikih podatkov, poleg tega, da hitro dobimo dolgo tradicionalno poročilo o analizi zmogljivosti posameznih indikatorskih procesov, lahko še pomembneje dobimo tudi veliko novih analiz iz istega velikega nabora podatkov. rezultat.
8. Industrijsko onesnaževanje in testiranje varstva okolja
Na podlagi interneta stvari se beležijo in spremljajo vsi podatki v proizvodnem procesu, veliki podatki pa so zelo pomembni za varstvo okolja.
Na spletni strani kitajske vlade je mogoče poiskati spletna mesta različnih ministrstev in komisij, uradno spletno stran Petrochina in Sinopec, uradno spletno stran organizacij za varstvo okolja ter nekatere posebne agencije, vse več javnih podatkov o blaginji in varstvu okolja, vključno z nacionalnimi zračnimi in hidrološkimi podatki, meteorološkimi podatki in odpuščenostmi za financiranje in odpuščenost na obratovanje in povečanje statusa izpustov in onesnaževanja.
Vendar so ti podatki preveč raztreseni, preveč profesionalni, pomanjkanje analize in pomanjkanje vizualizacije, navadni ljudje pa jih ne morejo razumeti. Če lahko razumete in boste pozorni, bodo veliki podatki postali pomembno sredstvo za spremljanje varstva okolja.
Baidujeva lansiranje 'Nacionalnega zemljevida spremljanja onesnaževanja je dober način. V kombinaciji z odprtimi podatki o varstvu okolja je Baidu Maps dodal plast zaznavanja onesnaževanja. Vsakdo ga lahko uporabi za ogled države in provinc in mest v svoji regiji, vse v varstvu okolja. Podatki o lokaciji, ime organizacije, vrsta vira emisij in najnovejši status skladnosti s odpuščanjem onesnaževanja, ki ga je napovedala agencija za varstvo okolja (vključno z različnimi toplotnimi elektrarnami, industrijskimi podjetji, ki jih nadzorujejo država, in čistilnimi napravami za čiščenje kanalizacije) pod nadzorom urada.
Preverite lahko vir onesnaževanja, ki vam je najbližji, in prikazan se bo opomnik, kateri od inšpekcijskih elementov na nadzorni točki presega standard in kolikokrat presega standard. Te informacije se lahko uporabljajo na platformah družbenih medijev v realnem času, da seznanite prijatelje in opomnijo vse, da so pozorni na vire onesnaževanja ter osebno varnost in zdravje.
Vredni potencial industrijskih aplikacij za velike podatke je ogromen. Vendar je treba še veliko delati za uresničitev teh vrednot.
Eno je vprašanje vzpostavitve ozaveščenosti o velikih podatkih. V preteklosti so bili tako veliki podatki, a ker ni bilo ozaveščenosti o velikih podatkih in so bile metode analize podatkov nezadostne, je bilo veliko podatkov v realnem času zavrženo ali odloženo in potencialna vrednost velike količine podatkov je bila pokopana.
Drugo pomembno vprašanje je vprašanje podatkovnih otokov. Podatki številnih industrijskih podjetij so distribuirani na različnih otokih v podjetju, zlasti v velikih večnacionalnih podjetjih. Te podatke je zelo težko izvleči iz celotnega podjetja.
Zato je pomembno vprašanje za industrijske aplikacije za velike podatke integrirane aplikacije.
