5. Ürün Satış Tahmini ve Talep Yönetimi
Mevcut talep değişikliklerini ve kombinasyonlarını analiz etmek için büyük veriler kullanın.
Büyük Veri iyi bir satış analiz aracıdır. Tarihsel verilerin çok boyutlu kombinasyonu sayesinde, bölgesel talebin oranı ve değişimi, ürün kategorilerinin pazar popülaritesini, en yaygın kombinasyon formlarını ve tüketicilerin seviyesini görebiliriz. Ürün stratejisini ve dağıtım stratejisini ayarlamak için.
Bazı analizlerde, okul sezonunun başlangıcında daha fazla kolej ve üniversiteye sahip şehirlerde kırtasiye talebinin çok daha yüksek olacağını, böylece bu şehirlerdeki bayilerin tanıtımını okul sezonunun başında ve aynı zamanda okul sezonunun başlangıcında daha fazla sipariş etmek için artırabiliriz. Tanıtım talebini karşılamak için bir veya iki ay önce üretim kapasitesi planlaması başlatıldı.
Ürün geliştirme açısından, ürün işlevleri ve performans tüketici grubunun odağına göre ayarlanır. Örneğin, birkaç yıl önce, herkes müzik telefonlarını kullanmayı severdi, ancak şimdi herkes internette gezinmek, fotoğraf çekmek ve paylaşmak vb. Trend, 4G cep telefonları da daha büyük bir pazar payı işgal ediyor. Bazı piyasa detaylarının büyük veri analizi sayesinde daha fazla potansiyel satış fırsatı bulunabilir.
6. Üretim planlaması ve zamanlama
İmalat endüstrisi çok çeşit ve küçük parti üretim modeli ile karşı karşıya. Rafine, otomatik, zamanında ve kullanışlı veri toplanması (MES/DC'ler) ve değişkenlik verilerde dramatik bir artışa yol açmıştır. Buna ek olarak, hızlı yanıt veren AP'ler için on yıldan fazla bilgilendirme geçmiş verileri gereklidir, bu büyük bir zorluktur.
Kontrol sistemi Hangao Tech (Seko Machinery) 's Akıllı Paslanmaz Çelik Endüstriyel Kaynaklı Boru Yapma Makine Hattı, mevcut boyut, kaynak hızı, tavlama sıcaklığı, vb. Gibi her kaynaklı borunun üretim verilerini izleyebilir ve kaydedebilir, Nesnelerin İnterneti teknolojisinin girişiyle, büyük veriler bize daha ayrıntılı veri bilgisi verebilir, tarihsel tahminler ve gerçek kısıtlamalar arasında sapma, eleme kısıtlamaları, malzeme kısıtlamalarını düşünebilir ve personel beceri kısıtlamaları, personel beceri kısıtlamaları, personel beceri kısıtlamaları, personel beceri kısıtlamaları, malzeme kısıtlamaları ve Algoritmalar, ön planlama ve zamanlama geliştirin ve plan ile gerçek saha arasındaki sapmayı izleyin ve planlama ve planlamayı dinamik olarak ayarlayın.
'Portre ' nin kusurlarından kaçınmamıza ve bireylere doğrudan grup özellikleri uygulamamıza yardımcı olun (iş merkezi verileri doğrudan ekipman, personel, kalıplar vb. Gibi belirli veriler olarak değiştirilir). Verilerin korelasyon analizi ve izleyerek geleceği planlayabiliriz.
Büyük veriler biraz kusurlu olmasına rağmen, düzgün bir şekilde uygulandığı sürece, büyük veriler bizim için güçlü bir silah haline gelecektir. O zamanlar Ford, müşterinin ihtiyaçlarının ne olduğunu sordu? Cevap şu anda popüler olan arabalar yerine 'daha hızlı bir at ' idi.
Bu nedenle, büyük veri, yaratıcılık, sezgi, maceracı ruh ve entelektüel hırs dünyasında özellikle önemlidir.
7. Ürün Kalitesi Yönetimi ve Analizi
Geleneksel imalat endüstrisi büyük verilerin etkisiyle karşı karşıyadır. Ürün araştırması ve geliştirme, süreç tasarımı, kalite yönetimi, üretim ve operasyon açısından, büyük verilerin endüstriyel bağlamda zorluklarını karşılamak için yenilikçi yöntemlerin doğmasını sabırsızlıkla bekliyoruz.
Örneğin, yarı iletken endüstrisinde, yongalar, üretim sürecinde doping, birikme, fotolitografi ve ısıl işlem gibi birçok karmaşık işleme uğrar. Her adım son derece zorlu fiziksel özellikleri karşılamalıdır. Ürünleri işlemek için yüksek oranda otomatik ekipman kullanılır. Aynı zamanda, aynı anda büyük test sonuçları da üretildi.
Bu büyük miktarda veri, işletmenin yükü mi yoksa işletmenin altın madeni mi? İkincisi durum buysa, o zaman 'altın madeni ' dan ürün verimi dalgalanmalarının temel nedenlerini nasıl hızlı bir şekilde bulabiliriz? Bu, uzun yıllar boyunca yarı iletken mühendisleri rahatsız eden teknik bir sorundur.
Bir yarı iletken teknoloji şirketi tarafından üretilen gofretler test sürecinden geçtikten sonra, her gün yüzden fazla test kalemi ve birkaç milyon satır test kaydı içeren bir veri seti oluşturulur.
Kalite yönetiminin temel gereksinimlerine göre, vazgeçilmez bir görev, farklı teknik özelliklere sahip yüzden fazla test kalemi için bir süreç yeteneği analizi yapmaktır.
Geleneksel çalışma modelini takip edersek, adım adımdan fazla işlem kapasitesi endeksini hesaplamamız ve her bir kalite özelliğini tek tek değerlendirmemiz gerekir.
Burada büyük ve hantal iş yükünden bağımsız olarak, birisi hesaplama sorununu çözebilse bile, aralarındaki korelasyonu yüzlerce süreç yeteneği endekslerinden görmek zordur ve ürünün genel kalitesini belirlemek daha da zordur. Performansın kapsamlı bir anlayışı ve özeti vardır.
Bununla birlikte, büyük veri kalitesi yönetimi analiz platformunu kullanırsak, uzun bir geleneksel tek gösterge süreç yeteneği analiz raporu almanın yanı sıra, daha da önemlisi, aynı büyük veri setinden birçok yeni analiz de alabiliriz. sonuç.
8. Endüstriyel kirlilik ve çevre koruma testi
Nesnelerin İnterneti'ne dayanarak, üretim sürecindeki tüm veriler kaydedilir ve izlenir ve büyük veriler çevre koruması için çok değerlidir.
Çin hükümeti web sitesinde, çeşitli bakanlıkların ve komisyonların web siteleri, Petrochina ve Sinopec'in resmi web sitesi, çevre koruma organizasyonlarının resmi web sitesi ve bazı özel ajanslar, daha fazla kamu refahı ve çevre koruma verileri, ulusal hava ve hidrolojik veriler, meteorolojik veriler, fabrika dağılımı ve kirlilik deşarjı, veriler için beklemek ve devam etmek gibi sorgulanabilir.
Bununla birlikte, bu veriler çok dağınık, çok profesyonel, analiz eksikliği ve görselleştirme eksikliğidir ve sıradan insanlar bunu anlayamaz. Anlayabilir ve dikkat edebiliyorsanız, büyük veriler toplumun çevre korumasını izlemesi için önemli bir araç haline gelecektir.
Baidu'nun 'Ulusal Kirliliği İzleme Haritası ' ın lansmanı iyi bir yoldur. Açık Çevre Koruma Büyük Verileri ile birlikte Baidu Maps bir kirlilik tespit katmanı ekledi. Herkes bunu kendi bölgelerindeki ülkeyi ve illeri ve şehirleri, hepsi çevre korumasında görmek için kullanabilir. Büro gözetimi altında yer bilgisi, kuruluşun adı, kuruluşun adı, emisyon kaynağı türü ve Çevre Koruma Ajansı (çeşitli termal santraller, devlet kontrollü endüstriyel işletmeler ve kanalizasyon arıtma tesisleri dahil) tarafından duyurulan en son kirlilik taburcusu uyum durumu.
Kirlilik kaynağını size en yakın kontrol edebilirsiniz ve izleme noktasındaki denetim öğelerinden hangisinin standardı aştığını ve standardı kaç kez aştığını hatırlatabilirsiniz. Bu bilgiler, gerçek zamanlı sosyal medya platformlarında arkadaşlarını bilgilendirmek ve herkese kirlilik kaynaklarına, kişisel güvenlik ve sağlığa dikkat etmesini hatırlatmak için kullanılabilir.
Endüstriyel büyük veri uygulamalarının değer potansiyeli çok büyük. Bununla birlikte, bu değerleri gerçekleştirmek için hala çok fazla iş var.
Birincisi, büyük veri farkındalığının oluşturulması meselesidir. Geçmişte, böyle büyük veriler vardı, ancak büyük veri hakkında farkındalık olmadığı ve veri analiz yöntemleri yetersiz olduğu, çok sayıda gerçek zamanlı veri atıldı veya rafa kaldırıldı ve büyük miktarda verilerin potansiyel değeri gömüldü.
Bir diğer önemli konu da veri adalarıdır. Birçok endüstriyel işletmenin verileri, özellikle büyük çokuluslu şirketlerde, işletmedeki çeşitli adalarda dağıtılmaktadır. Bu verileri tüm işletmeden çıkarmak oldukça zordur.
Bu nedenle, endüstriyel büyük veri uygulamaları için önemli bir konu entegre uygulamalardır.
