5. Mahsulot sotish prognozi va talabni boshqarish
Hozirgi talabning o'zgarishi va kombinatsiyasini tahlil qilish uchun katta ma'lumotlardan foydalaning.
Katta ma'lumotlar - bu yaxshi savdo tahlil qilish vositasi. Tarixiy ma'lumotlarning ko'p qirrali kombinatsiyasi orqali mintaqaviy talabning ulushi, mahsulot toifasidagi bozorlar, eng keng tarqalgan kombinatsiya shakllari va iste'molchilar darajasini ko'rishimiz mumkin. Mahsulot strategiyasini va tarqatish strategiyasini sozlash uchun.
Ba'zi tahlillarda biz maktab mavsumi boshida kollej va universitetlar bilan stantsiyalar savdosi bilan talab katta bo'ladi, shunda biz maktab mavsumining boshida va bir vaqtning o'zida maktab mavsumining boshida ko'proq buyurtma berish uchun. Ishlab chiqarish quvvatini rejalashtirish bir yoki ikki oy oldin, targ'ibot talabini qondirish uchun boshlandi.
Mahsulotni ishlab chiqish nuqtai nazaridan mahsulot funktsiyalari va ishlashi iste'mol guruhining markaziga asoslanadi. Masalan, bir necha yil oldin, hamma musiqali telefonlardan foydalanishni yaxshi ko'rardi, ammo hamma Internetni saytma va ulashish uchun, rasmlarni oling va hokazo va hokazo va hk. Mobil telefonning kamera funktsiyasini takomillashtirish shunchaki bitta narsa. Trend, 4G mobil telefonlar ham bozor ulushini egallaydi. Ba'zi bozor tafsilotlarini katta tahlil qilish orqali, savdo imkoniyatlarini yanada potentsial imkoniyatlarni topish mumkin.
6. Ishlab chiqarish va rejalashtirish
Ishlab chiqarish sanoati ko'p xilma-xil va kichik partiya ishlab chiqarish modeliga ega. Ma'lumotlarni (MES / DCS) tozalangan, avtomatik, o'z vaqtida va qulay to'plamlari va o'zgaruvchanlik ma'lumotlar keskin o'sishiga olib keldi. Bundan tashqari, tezkor javoblar uchun axborotlashtirish tarixiy ma'lumotlar uchun o'n yildan ortiq axborotlashtirish tarixiy ma'lumotlar talab etiladi, bu juda katta sinovdir.
Boshqarish tizimi Xanta Tech (Seko Machine ) Aqlli zanglamaydigan po'latdan yasalgan truba har bir o'lchamdagi, payvandlash tezligi, kadrlar cheklovlari, malakali cheklovlar, moddiy ta'minotni cheklash, asboblar va mog'or cheklovlari, katta ma'lumotlar bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Va aqlli optimallashtirish algoritmlari orqali rejalashtirish va rejalashtirishni ishlab chiqing va rejalashtirish va amaldagi ob'ektlar o'rtasidagi og'ishni va rejalashtirishni rejalashtirmoqda.
'Portrett ' ning kamchiliklaridan qochishimizga yordam bering va jismoniy shaxslar bo'yicha guruhning guruh xususiyatlarini to'g'ridan-to'g'ri jalb qilish (ish markazi ma'lumotlari to'g'ridan-to'g'ri uskunalar, xodimlar, qoliplar va boshqalar kabi aniq ma'lumotlar hisobiga o'zgaradi). Ma'lumotlarning o'zaro bog'liqligi va uni kuzatib borish orqali biz kelajakni rejalashtirishimiz mumkin.
Katta ma'lumotlar biroz noto'g'ri bo'lsa-da, u to'g'ri qo'llanilgan bo'lsa, katta ma'lumotlar biz uchun kuchli qurolga aylanadi. O'sha paytda Ford mijozlarning katta ehtiyojlari nimadan iborat ekanligini so'radi? Javob endi mashhur bo'lgan mashinalar o'rniga 'tezroq ot' edi.
Shuning uchun, katta ma'lumotlar dunyosida ijod, sezgi, sarguzasht ruh va intellektual ambitsiya ayniqsa muhimdir.
7. Mahsulot sifatini boshqarish va tahlil qilish
An'anaviy ishlab chiqarish sanoati katta ma'lumotlarning ta'siriga duch kelmoqda. Mahsulot bo'yicha tadqiqotlar va ishlab chiqish, jarayon loyihalash, ishlab chiqarish, sifat menejmenti, ishlab chiqarish va operatsiya, biz sanoat sharoitida katta ma'lumotlarning muammolarini qondirish uchun innovatsion usullarning tug'ilishini intizorlik bilan kutamiz.
Masalan, yarimo'tkazgichlar sanoatida chiplar ishlab chiqarish jarayonida doping, qurish, fotolitografiya va issiqlik bilan ishlash kabi ko'plab murakkab jarayonlarda o'tkaziladi. Har bir qadam juda talabchan jismoniy xususiyatlarga duch kelishi kerak. Mahsulotlarni qayta ishlash uchun juda avtomatlashtirilgan uskunalar qo'llaniladi. Shu bilan birga, bir vaqtning o'zida ulkan test natijalari ham yaratildi.
Bu korxonaning yukini yoki korxonaning oltin konining katta miqdori bormi? Agar ikkinchis bo'lsa, mahsulotni 'oltin konidan' o'zgarishi uchun asosiy sabablarni tezda bilib olishimiz mumkinmi? Bu juda ko'p yillar davomida yarim semurukuktor muhandislarini ag'dargan texnik muammo.
Yarimo'tkazgich texnologiyasi kompaniyasi tomonidan ishlab chiqarilgan grafikalardan so'ng sinov jarayonini boshdan kechirgandan so'ng, yuzdan ortiq test buyumlari va bir necha million satr sinovlarini o'z ichiga olgan ma'lumotlar har kuni ishlab chiqariladi.
Sifat menejmenti asosiy talablariga muvofiq, ajralmas vazifa - bu turli xil texnik xususiyatlarga ega bo'lgan yuzdan ortiq sinov buyumlari uchun jarayon qobiliyatini tahlil qilish.
Agar biz an'anaviy ish modeliga rioya qilsak, qadamma-bosqich bir yuzdan ortiq texnologik indekslarni hisoblashimiz va har bir sifat xarakterini birma-bir baholashimiz kerak.
Agar kimdir hisoblash muammosini hal qilsa ham, bu erda katta va noqulay ish yuki, ular o'rtasidagi yuzlab jarayon qobiliyatining yuzlab imkoniyatlari indekslaridan ular orasidagi bog'liqlikni ko'rish juda qiyin va mahsulotning umumiy sifatini aniqlash qiyin. Spektaklning to'liq tushunishi va qisqacha mazmuni mavjud.
Ammo, agar biz katta ma'lumotlarning sifatini boshqarish platformasidan foydalansak, uzoq vaqt an'anaviy 'yagona indikatorning imkoniyatlarini tahlil qilish' ning imkoniyatlarini tezda olishdan tashqari, biz ham bir xil katta ma'lumotlar to'plamidan juda ko'p yangi tahlillarni olishimiz mumkin. natija.
8. Sanoat ifloslanishi va atrof-muhitni muhofaza qilish testi
Narsalar internetga asoslanib, ishlab chiqarish jarayonidagi barcha ma'lumotlar qayd etiladi va nazorat qilinadi va katta ma'lumotlar atrof-muhitni muhofaza qilish uchun katta ahamiyatga ega.
Xitoy hukumati veb-saytida, atrof-muhitni muhofaza qilish tashkilotlarining rasmiy veb-saytlari, shu jumladan milliy havo va gidrologik ma'lumotlar, meteorologik ma'lumotlar, meteorologik ma'lumotlar, meteorologik ma'lumotlarni, podyoviy taqsimlash va ifloslanishni taqsimlash to'g'risidagi ma'lumotlar ma'lumotni kuting va hokazolar.
Biroq, bu ma'lumotlar juda tarqalib ketgan, juda professional, tahlil etishmasligi va vizualizatsiya etishmasligi va oddiy odamlar buni tushuna olmaydilar. Agar siz tushunsangiz va e'tibor bersangiz, katta ma'lumotlar jamiyat atrof-muhitni muhofaza qilishni nazorat qilish uchun muhim vositaga aylanadi.
Bayysu 'milliy ifloslanish monitoringi xaritasi' ning yangilanishi yaxshi usul. Ochiq atrof-muhitni himoya qilish katta ma'lumotlar bilan birlashtirilgan, Boidu xaritalari ifloslanishni aniqlashni qo'shdi. Uni har kim o'z mintaqalaridagi mamlakat va viloyatlar va shaharlarni ekologik himoya qilish uchun o'z mintaqalaridagi ko'rish uchun ishlatishi mumkin. Manzil ma'lumotlari, tashkilotning nomi, emissiya manbasi va atrof-muhitni muhofaza qilish agentligi, davlat tomonidan boshqariladigan sanoat korxonalari, davlat tomonidan boshqariladigan sanoat korxonalari va kanalizatsiya korxonalari, kanalizatsiya korxonalari, davlat tomonidan boshqariladigan sanoat korxonalari va kanalizatsiya korxonalari, kanalizatsiya korxonalari, davlat tomonidan boshqariladigan sanoat korxonalari va kanalizatsiya korxonalari tomonidan tahlil qilishning so'nggi holatini byuro nazorati ostida e'lon qilish.
Siz sizga eng yaqin ifloslanish manbaini tekshirishingiz mumkin va eslatma paydo bo'ladi, monitoring nuqtasi standartlaridan qaysi biri standartdan oshib ketadi va u standartdan oshadi. Ushbu ma'lumot real vaqt rejimida do'stlarni xabardor qilish va barchani ifloslanish manbalariga va shaxsiy xavfsizligi va sog'lig'iga e'tibor berishni davom ettirish mumkin.
Sanoat Katta ma'lumotlar uchun qo'llanmalarning qiymat salohiyati juda katta. Biroq, ushbu qadriyatlarni amalga oshirish uchun hali ko'p ishlar qilish kerak.
Biri, katta ma'lumotni o'rnatish masalasi. O'tmishda bunday katta ma'lumotlar bor edi, ammo ma'lumotlar tahlilining muhimligi yo'qligi sababli, ma'lumotlarni tahlil qilish usullari etarli emas edi, real vaqtli ma'lumotlar uzilib qolgan yoki katta ma'lumotlarning potentsial qiymati ko'milgan.
Yana bir muhim masala - ma'lumotlar orollari masalasi. Ko'plab sanoat korxonalarining ma'lumotlari korxonadagi turli orollarda, ayniqsa katta ko'p millatli kompaniyalarda taqsimlanadi. Ushbu ma'lumotni butun korxonaning kiritish juda qiyin.
Shuning uchun sanoat katta ma'lumotlari bo'yicha muhim masala kompleks ilovalardir.
