5. การคาดการณ์การขายผลิตภัณฑ์และการจัดการความต้องการ
ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงความต้องการในปัจจุบันและการรวมกัน
Big Data เป็นเครื่องมือวิเคราะห์การขายที่ดี ผ่านการรวมกันหลายมิติของข้อมูลในอดีตเราสามารถเห็นสัดส่วนและการเปลี่ยนแปลงความต้องการในระดับภูมิภาคความนิยมในตลาดของหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์รูปแบบการรวมกันที่พบบ่อยที่สุดและระดับของผู้บริโภค เพื่อปรับกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์การจัดจำหน่าย
ในการวิเคราะห์บางอย่างเราสามารถพบว่าความต้องการเครื่องเขียนในเมืองที่มีวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยมากขึ้นในช่วงต้นฤดูกาลของโรงเรียนจะสูงขึ้นมากเพื่อให้เราสามารถเพิ่มการส่งเสริมตัวแทนจำหน่ายในเมืองเหล่านี้เพื่อดึงดูดพวกเขาให้สั่งซื้อมากขึ้นในช่วงต้นฤดูกาลของโรงเรียน การวางแผนกำลังการผลิตเริ่มต้นหนึ่งหรือสองเดือนที่ผ่านมาเพื่อตอบสนองความต้องการส่งเสริมการขาย
ในแง่ของการพัฒนาผลิตภัณฑ์ฟังก์ชั่นผลิตภัณฑ์และประสิทธิภาพได้รับการปรับตามจุดเน้นของกลุ่มผู้บริโภค ตัวอย่างเช่นไม่กี่ปีที่ผ่านมาทุกคนชอบใช้โทรศัพท์เพลง แต่ตอนนี้ทุกคนมีแนวโน้มที่จะใช้โทรศัพท์มือถือเพื่อท่องอินเทอร์เน็ตถ่ายภาพและแบ่งปัน ฯลฯ การปรับปรุงฟังก์ชั่นกล้องของโทรศัพท์มือถือเป็นเพียงสิ่งเดียว แนวโน้มโทรศัพท์มือถือ 4G ยังมีส่วนแบ่งการตลาดที่ใหญ่ขึ้น ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของรายละเอียดตลาดบางอย่างโอกาสในการขายที่อาจเกิดขึ้นได้มากขึ้น
6. การวางแผนการผลิตและการกำหนดเวลา
อุตสาหกรรมการผลิตต้องเผชิญกับรูปแบบการผลิตที่หลากหลายและมีชุดเล็ก การรวบรวมข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงอัตโนมัติทันเวลาและสะดวกสบาย (MES/DCs) และความแปรปรวนได้นำไปสู่การเพิ่มขึ้นอย่างมากของข้อมูล นอกจากนี้ยังต้องใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์ข้อมูลมานานกว่าสิบปีสำหรับ APS ที่ตอบสนองอย่างรวดเร็วซึ่งเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่
ระบบควบคุมของ Hangao Tech (Seko Machinery ) สแตนเลสอัจฉริยะสแตนเลสอุตสาหกรรมการทำท่อเชื่อมสาย สามารถติดตามและบันทึกข้อมูลการผลิตของท่อเชื่อมแต่ละท่อเช่นขนาดปัจจุบันความเร็วการเชื่อมอุณหภูมิการหลอม ฯลฯ บนพื้นฐานนี้ด้วยการแนะนำเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลรายละเอียดมากขึ้น อัลกอริทึมพัฒนาการวางแผนล่วงหน้าและการกำหนดเวลาและตรวจสอบความเบี่ยงเบนระหว่างแผนและสถานที่จริงในสถานที่และปรับการวางแผนและการกำหนดเวลาแบบไดนามิก
ช่วยเราหลีกเลี่ยงข้อบกพร่องของ 'Portrait ' และกำหนดลักษณะกลุ่มโดยตรงกับบุคคล (ข้อมูลศูนย์งานจะเปลี่ยนเป็นข้อมูลเฉพาะโดยตรงเช่นอุปกรณ์บุคลากรแม่พิมพ์ ฯลฯ ) ผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลและการตรวจสอบเราสามารถวางแผนสำหรับอนาคต
แม้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่จะมีข้อบกพร่องเล็กน้อยตราบใดที่มันถูกนำไปใช้อย่างเหมาะสม แต่ข้อมูลขนาดใหญ่จะกลายเป็นอาวุธที่ทรงพลังสำหรับเรา ย้อนกลับไปฟอร์ดถามว่าลูกค้าต้องการข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร? คำตอบคือ 'ม้าที่เร็วกว่า ' แทนที่จะเป็นรถที่ได้รับความนิยม
ดังนั้นในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่ความคิดสร้างสรรค์สัญชาตญาณจิตวิญญาณการผจญภัยและความทะเยอทะยานทางปัญญาจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
7. การจัดการและการวิเคราะห์คุณภาพผลิตภัณฑ์
อุตสาหกรรมการผลิตแบบดั้งเดิมกำลังเผชิญกับผลกระทบของข้อมูลขนาดใหญ่ ในแง่ของการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์การออกแบบกระบวนการการจัดการคุณภาพการผลิตและการดำเนินงานเรารอคอยอย่างกระตือรือร้นที่จะเกิดวิธีการที่เป็นนวัตกรรมเพื่อตอบสนองความท้าทายของข้อมูลขนาดใหญ่ในบริบทอุตสาหกรรม
ตัวอย่างเช่นในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ชิปได้รับกระบวนการที่ซับซ้อนหลายอย่างเช่นยาสลบการสะสมโฟโตโสโทกราฟีและการรักษาความร้อนในระหว่างกระบวนการผลิต แต่ละขั้นตอนจะต้องเป็นไปตามลักษณะทางกายภาพที่ต้องการอย่างมาก อุปกรณ์อัตโนมัติสูงใช้ในการประมวลผลผลิตภัณฑ์ ในเวลาเดียวกันผลการทดสอบขนาดใหญ่ก็ถูกสร้างขึ้นพร้อมกัน
ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้เป็นภาระขององค์กรหรือเหมืองทองคำขององค์กรหรือไม่? หากเป็นกรณีหลังเราจะหาเหตุผลสำคัญสำหรับความผันผวนของผลผลิตผลิตภัณฑ์จาก 'Gold Mine ' ได้อย่างไร นี่เป็นปัญหาทางเทคนิคที่ทำให้วิศวกรเซมิคอนดักเตอร์รบกวนเป็นเวลาหลายปี
หลังจากเวเฟอร์ที่ผลิตโดย บริษัท เทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ผ่านกระบวนการทดสอบชุดข้อมูลที่มีรายการทดสอบมากกว่าหนึ่งร้อยรายการและบันทึกการทดสอบหลายล้านรายการจะถูกสร้างขึ้นทุกวัน
ตามข้อกำหนดพื้นฐานของการจัดการคุณภาพงานที่ขาดไม่ได้คือการดำเนินการวิเคราะห์ความสามารถของกระบวนการสำหรับรายการทดสอบมากกว่าหนึ่งร้อยรายการที่มีข้อกำหนดทางเทคนิคที่แตกต่างกัน
หากเราทำตามรูปแบบการทำงานแบบดั้งเดิมเราจำเป็นต้องคำนวณดัชนีความสามารถของกระบวนการมากกว่าหนึ่งร้อยขั้นตอนและประเมินลักษณะคุณภาพแต่ละอย่างทีละหนึ่ง
โดยไม่คำนึงถึงภาระงานขนาดใหญ่และยุ่งยากที่นี่แม้ว่าใครบางคนสามารถแก้ปัญหาการคำนวณได้ แต่ก็ยากที่จะเห็นความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขาจากดัชนีความสามารถของกระบวนการหลายร้อยรายการและยากที่จะกำหนดคุณภาพโดยรวมของผลิตภัณฑ์ มีความเข้าใจที่ครอบคลุมและสรุปการแสดง
อย่างไรก็ตามหากเราใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์คุณภาพการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่นอกเหนือจากการได้รับรายงานการวิเคราะห์ความสามารถในกระบวนการตัวบ่งชี้เดียวแบบดั้งเดิมที่ยาวนานอย่างรวดเร็วซึ่งสำคัญกว่านั้นเรายังสามารถได้รับการวิเคราะห์ใหม่มากมายจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เดียวกัน ผลลัพธ์.
8. การทดสอบมลพิษทางอุตสาหกรรมและการป้องกันการป้องกันสิ่งแวดล้อม
จาก Internet of Things ข้อมูลทั้งหมดในกระบวนการผลิตจะถูกบันทึกและตรวจสอบและข้อมูลขนาดใหญ่นั้นคุ้มค่ากับการปกป้องสิ่งแวดล้อม
บนเว็บไซต์ของรัฐบาลจีนเว็บไซต์ของกระทรวงและค่าคอมมิชชั่นต่างๆเว็บไซต์ทางการของ Petrochina และ Sinopec เว็บไซต์ทางการขององค์กรคุ้มครองสิ่งแวดล้อมและหน่วยงานพิเศษบางแห่งสวัสดิการสาธารณะและข้อมูลการคุ้มครองสิ่งแวดล้อมมากขึ้นเรื่อย ๆ รวมถึงข้อมูลทางอากาศและอุทกวิทยาแห่งชาติ
อย่างไรก็ตามข้อมูลเหล่านี้กระจัดกระจายเกินไปเป็นมืออาชีพขาดการวิเคราะห์และขาดการมองเห็นและคนทั่วไปไม่สามารถเข้าใจได้ หากคุณสามารถเข้าใจและให้ความสนใจข้อมูลขนาดใหญ่จะกลายเป็นวิธีการสำคัญสำหรับสังคมในการตรวจสอบการปกป้องสิ่งแวดล้อม
การเปิดตัวแผนที่การตรวจสอบมลพิษแห่งชาติของ Baidu เป็นวิธีที่ดี เมื่อรวมกับการป้องกันสิ่งแวดล้อมแบบเปิด Baidu Maps ได้เพิ่มเลเยอร์ตรวจจับมลพิษ ทุกคนสามารถใช้เพื่อดูประเทศและจังหวัดและเมืองต่างๆในภูมิภาคของตนเองทั้งหมดในการคุ้มครองสิ่งแวดล้อม ข้อมูลที่ตั้งชื่อขององค์กรประเภทของแหล่งกำเนิดการปล่อยมลพิษและสถานะการปฏิบัติตามมลพิษล่าสุดที่ประกาศโดยสำนักงานคุ้มครองสิ่งแวดล้อม (รวมถึงโรงไฟฟ้าความร้อนต่าง ๆ องค์กรอุตสาหกรรมที่ควบคุมโดยรัฐและโรงบำบัดน้ำเสีย) ภายใต้การดูแลของสำนัก
คุณสามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของมลพิษที่อยู่ใกล้คุณและการเตือนจะปรากฏขึ้นซึ่งรายการตรวจสอบใดที่จุดตรวจสอบเกินมาตรฐานและเกินกว่ามาตรฐาน ข้อมูลนี้สามารถใช้บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์เพื่อแจ้งให้เพื่อน ๆ ทราบและเตือนให้ทุกคนให้ความสนใจกับแหล่งมลพิษและความปลอดภัยและสุขภาพส่วนบุคคล
ศักยภาพที่มีศักยภาพของแอพพลิเคชั่นข้อมูลขนาดใหญ่อุตสาหกรรมมีขนาดใหญ่มาก อย่างไรก็ตามยังมีงานอีกมากที่ต้องทำเพื่อตระหนักถึงคุณค่าเหล่านี้
หนึ่งคือปัญหาของการจัดตั้งการรับรู้ข้อมูลขนาดใหญ่ ในอดีตมีข้อมูลขนาดใหญ่เช่นนี้ แต่เนื่องจากไม่มีการรับรู้ถึงข้อมูลขนาดใหญ่และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงพอข้อมูลเรียลไทม์จำนวนมากจึงถูกยกเลิกหรือปิดกั้น
อีกประเด็นสำคัญคือปัญหาของหมู่เกาะข้อมูล ข้อมูลขององค์กรอุตสาหกรรมหลายแห่งมีการแจกจ่ายในเกาะต่างๆในองค์กรโดยเฉพาะใน บริษัท ข้ามชาติขนาดใหญ่ มันค่อนข้างยากที่จะดึงข้อมูลเหล่านี้ออกจากองค์กรทั้งหมด
ดังนั้นปัญหาที่สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่อุตสาหกรรมจึงเป็นแอพพลิเคชั่นแบบบูรณาการ
