5. Utabiri wa mauzo ya bidhaa na usimamizi wa mahitaji
Tumia data kubwa kuchambua mabadiliko ya mahitaji ya sasa na mchanganyiko.
Takwimu kubwa ni zana nzuri ya uchambuzi wa mauzo. Kupitia mchanganyiko wa data ya kihistoria, tunaweza kuona sehemu na mabadiliko ya mahitaji ya kikanda, umaarufu wa soko la aina za bidhaa, aina za kawaida za mchanganyiko, na kiwango cha watumiaji. Ili kurekebisha mkakati wa bidhaa na mkakati wa usambazaji.
Katika uchambuzi fulani, tunaweza kugundua kuwa mahitaji ya vifaa vya vifaa katika miji yenye vyuo vingi na vyuo vikuu mwanzoni mwa msimu wa shule itakuwa kubwa zaidi, ili tuweze kuongeza kukuza wafanyabiashara katika miji hii ili kuwavutia ili kuagiza zaidi mwanzoni mwa msimu wa shule, na wakati huo huo mwanzoni mwa msimu wa shule. Upangaji wa uwezo wa uzalishaji ulianzishwa miezi moja au mbili iliyopita kukidhi mahitaji ya kukuza.
Kwa upande wa maendeleo ya bidhaa, kazi za bidhaa na utendaji hurekebishwa kulingana na umakini wa kikundi cha watumiaji. Kwa mfano, miaka michache iliyopita, kila mtu alipenda kutumia simu za muziki, lakini sasa kila mtu anapenda kutumia simu za rununu kutumia mtandao, kuchukua picha na kushiriki, nk Uboreshaji wa kazi ya kamera ya simu za rununu ni jambo moja tu. Mwenendo, simu za rununu za 4G pia huchukua sehemu kubwa ya soko. Kupitia uchambuzi mkubwa wa data ya maelezo kadhaa ya soko, fursa zaidi za uuzaji zinaweza kupatikana.
6. Upangaji wa uzalishaji na ratiba
Sekta ya utengenezaji inakabiliwa na mtindo wa uzalishaji wa anuwai na ndogo. Mkusanyiko uliosafishwa, moja kwa moja, kwa wakati unaofaa na rahisi wa data (MES/DCs) na kutofautisha kumesababisha kuongezeka kwa data. Kwa kuongezea, zaidi ya miaka kumi ya data ya kihistoria ya habari inahitajika kwa APS inayojibu haraka, ni changamoto kubwa.
Mfumo wa kudhibiti Hangao Tech (Mashine ya Seko ) Bomba lenye nguvu ya chuma cha chuma cha chuma cha chuma cha chuma cha chuma cha chuma cha chuma kinachoweza kufuatilia na kurekodi data ya uzalishaji wa kila bomba la svetsade, kama vile saizi ya sasa, kasi ya kulehemu, joto la annealing, nk Kwa msingi huu, na utangulizi wa mtandao wa teknolojia, data kubwa inaweza kutupatia habari za kina, kugundua uwezekano wa kupotoka kati ya utabiri wa kihistoria na vifungo vya uwezo, utaalam wa vifaa, utaalam wa vifaa, vizuizi, vizuizi vya ubadilishaji, vizuizi vya watu, uzingatiaji wa vifaa, utaalam wa vifaa, vizuizi, upatanishi wa vifaa, upatanishi wa vifaa, upatanishi wa vifaa, upatanishi wa vifaa, ufikiaji wa ufikiaji, ufikiaji wa vifungo, ufundi wa ufikiaji, ufikiaji wa mahitaji, ufundi wa ufikia Na kupitia algorithms ya busara ya busara, kukuza upangaji wa mapema na ratiba, na ufuatilie kupotoka kati ya mpango na tovuti halisi, na kurekebisha kwa nguvu upangaji na ratiba.
Tusaidie kuepusha kasoro za 'picha ' na kuweka moja kwa moja sifa za kikundi kwa watu binafsi (data ya kituo cha kazi inabadilishwa moja kwa moja kuwa data maalum kama vifaa, wafanyikazi, ukungu, nk). Kupitia uchambuzi wa uunganisho wa data na kuifuatilia, tunaweza kupanga kwa siku zijazo.
Ingawa data kubwa ina kasoro kidogo, kwa muda mrefu ikiwa inatumika vizuri, data kubwa itakuwa silaha yenye nguvu kwetu. Hapo zamani, Ford aliuliza mahitaji ya mteja mkubwa wa data yalikuwa nini? Jibu lilikuwa 'farasi wa haraka ' badala ya magari ambayo sasa ni maarufu.
Kwa hivyo, katika ulimwengu wa data kubwa, ubunifu, uvumbuzi, roho adventurous na tamaa ya kielimu ni muhimu sana.
7. Usimamizi wa ubora wa bidhaa na uchambuzi
Sekta ya utengenezaji wa jadi inakabiliwa na athari za data kubwa. Kwa upande wa utafiti wa bidhaa na maendeleo, muundo wa michakato, usimamizi bora, uzalishaji na operesheni, tunatarajia sana kuzaliwa kwa njia za ubunifu kukidhi changamoto za data kubwa katika muktadha wa viwanda.
Kwa mfano, katika tasnia ya semiconductor, chips hupitia michakato mingi ngumu kama vile doping, kujenga-up, photolithography, na matibabu ya joto wakati wa mchakato wa uzalishaji. Kila hatua lazima ifikie sifa zinazohitaji sana za mwili. Vifaa vyenye kiotomatiki hutumiwa kusindika bidhaa. Wakati huo huo, matokeo makubwa ya mtihani pia yalitolewa wakati huo huo.
Je! Hii ni idadi kubwa ya data ni mzigo wa biashara au mgodi wa dhahabu wa biashara? Ikiwa mwisho ni hivyo, basi tunawezaje kujua haraka sababu muhimu za kushuka kwa mavuno ya bidhaa kutoka kwa 'Mgodi wa Dhahabu '? Hili ni shida ya kiufundi ambayo imewasumbua wahandisi wa semiconductor kwa miaka mingi.
Baada ya viboreshaji vilivyotengenezwa na kampuni ya teknolojia ya semiconductor kupitia mchakato wa upimaji, data iliyowekwa iliyo na vitu zaidi ya mia moja na mistari milioni kadhaa ya rekodi za mtihani hutolewa kila siku.
Kulingana na mahitaji ya msingi ya usimamizi bora, kazi muhimu ni kufanya uchambuzi wa uwezo wa mchakato kwa vitu zaidi ya mia moja vya mtihani na maelezo tofauti ya kiufundi.
Ikiwa tutafuata mfano wa kazi ya jadi, tunahitaji kuhesabu faharisi zaidi ya mia moja ya uwezo wa hatua kwa hatua, na tathmini kila tabia ya ubora mmoja.
Bila kujali mzigo mkubwa na mgumu hapa, hata ikiwa mtu anaweza kutatua shida ya hesabu, ni ngumu kuona uhusiano kati yao kutoka kwa mamia ya faharisi za uwezo wa mchakato, na ni ngumu zaidi kuamua ubora wa bidhaa. Kuna uelewa kamili na muhtasari wa utendaji.
Walakini, ikiwa tunatumia jukwaa kubwa la uchambuzi wa usimamizi wa ubora wa data, pamoja na kupata haraka Ripoti ya Uchambuzi wa Uwezo wa Mchakato wa Kiashiria Moja, muhimu zaidi, tunaweza pia kupata uchambuzi mpya kutoka kwa seti kubwa ya data. matokeo.
8. Uchafuzi wa Viwanda na Upimaji wa Ulinzi wa Mazingira
Kulingana na mtandao wa vitu, data zote katika mchakato wa uzalishaji zinarekodiwa na kufuatiliwa, na data kubwa ni ya thamani kubwa kwa ulinzi wa mazingira.
Kwenye wavuti ya Serikali ya China, tovuti za wizara na tume anuwai, tovuti rasmi ya Petrochina na Sinopec, tovuti rasmi ya mashirika ya ulinzi wa mazingira, na baadhi ya mashirika maalum, zaidi na zaidi ya ustawi wa umma na data ya ulinzi wa mazingira inaweza kuulizwa, pamoja na data ya kitaifa na ya hydrological, data ya hali ya hewa, usambazaji wa kiwanda na utekelezaji wa utekelezaji wa mazingira na data kwa sababu ya data.
Walakini, data hizi zimetawanyika sana, ni za kitaalam sana, ukosefu wa uchambuzi, na ukosefu wa taswira, na watu wa kawaida hawawezi kuelewa. Ikiwa unaweza kuelewa na kulipa kipaumbele, data kubwa itakuwa njia muhimu kwa jamii kufuatilia ulinzi wa mazingira.
Uzinduzi wa Baidu wa 'Ramani ya Ufuatiliaji wa Uchafuzi wa Kitaifa ' ni njia nzuri. Ikichanganywa na data kubwa ya ulinzi wa mazingira, Ramani za Baidu zimeongeza safu ya kugundua uchafuzi wa mazingira. Mtu yeyote anaweza kuitumia kutazama nchi na majimbo na miji katika mkoa wao, wote katika ulinzi wa mazingira. Habari ya eneo, jina la shirika, aina ya chanzo cha uzalishaji, na hali ya hivi karibuni ya utekelezaji wa uchafuzi wa mazingira iliyotangazwa na Wakala wa Ulinzi wa Mazingira (pamoja na mimea kadhaa ya nguvu ya mafuta, biashara za viwandani zinazodhibitiwa na serikali, na mimea ya matibabu ya maji taka) chini ya usimamizi wa ofisi hiyo.
Unaweza kuangalia chanzo cha uchafuzi wa karibu na wewe, na ukumbusho utaonekana, ni yapi ya vitu vya ukaguzi katika hatua ya ufuatiliaji inazidi kiwango, na ni mara ngapi inazidi kiwango. Habari hii inaweza kutumika kwenye majukwaa halisi ya media ya kijamii kuwajulisha marafiki na kukumbusha kila mtu kuzingatia vyanzo vya uchafuzi wa mazingira na usalama wa kibinafsi na afya.
Uwezo wa thamani ya matumizi ya data kubwa ya viwandani ni kubwa. Walakini, bado kuna kazi nyingi inayopaswa kufanywa ili kutambua maadili haya.
Mojawapo ni suala la kuanzishwa kwa ufahamu mkubwa wa data. Hapo zamani, kulikuwa na data kubwa kama hiyo, lakini kwa sababu hakukuwa na ufahamu wa data kubwa, na njia za uchambuzi wa data hazikuwa za kutosha, data nyingi za wakati halisi zilitupwa au kutunzwa, na thamani ya idadi kubwa ya data ilizikwa.
Suala jingine muhimu ni suala la visiwa vya data. Takwimu za biashara nyingi za viwandani zinasambazwa katika visiwa mbali mbali katika biashara, haswa katika kampuni kubwa za kimataifa. Ni ngumu sana kutoa data hizi kutoka kwa biashara nzima.
Kwa hivyo, suala muhimu kwa matumizi ya data kubwa ya viwandani ni matumizi ya pamoja.
