5. Dự báo bán hàng sản phẩm và quản lý nhu cầu
Sử dụng dữ liệu lớn để phân tích các thay đổi và kết hợp nhu cầu hiện tại.
Dữ liệu lớn là một công cụ phân tích bán hàng tốt. Thông qua sự kết hợp đa chiều của dữ liệu lịch sử, chúng ta có thể thấy tỷ lệ và sự thay đổi của nhu cầu khu vực, mức độ phổ biến thị trường của các loại sản phẩm, các hình thức kết hợp phổ biến nhất và mức độ của người tiêu dùng. Để điều chỉnh chiến lược sản phẩm và chiến lược phân phối.
Trong một số phân tích, chúng ta có thể thấy rằng nhu cầu về văn phòng phẩm ở các thành phố có nhiều trường cao đẳng và đại học hơn vào đầu mùa học sẽ cao hơn nhiều, để chúng ta có thể tăng cường sự thúc đẩy của các đại lý ở các thành phố này để thu hút họ đặt hàng nhiều hơn vào đầu mùa học, và đồng thời vào đầu mùa học. Kế hoạch năng lực sản xuất đã được bắt đầu một hoặc hai tháng trước để đáp ứng nhu cầu khuyến mãi.
Về mặt phát triển sản phẩm, các chức năng sản phẩm và hiệu suất được điều chỉnh dựa trên trọng tâm của nhóm người tiêu dùng. Ví dụ, một vài năm trước, mọi người đều thích sử dụng điện thoại âm nhạc, nhưng bây giờ mọi người có xu hướng sử dụng điện thoại di động hơn để lướt Internet, chụp ảnh và chia sẻ, v.v ... Việc cải thiện chức năng camera của điện thoại di động chỉ là một thứ. Xu hướng, điện thoại di động 4G cũng chiếm thị phần lớn hơn. Thông qua phân tích dữ liệu lớn của một số chi tiết thị trường, có thể tìm thấy nhiều cơ hội bán hàng tiềm năng hơn.
6. Lập kế hoạch và lập kế hoạch sản xuất
Ngành công nghiệp sản xuất phải đối mặt với một mô hình sản xuất đa và đa hóa. Việc thu thập dữ liệu tinh tế, tự động, kịp thời và thuận tiện (MES/DC) và sự thay đổi đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể về dữ liệu. Ngoài ra, hơn mười năm dữ liệu lịch sử thông tin hóa là cần thiết cho các AP trả lời nhanh, đó là một thách thức lớn.
Hệ thống điều khiển của Hangao Tech (Máy móc Seko ) Đường ống hàn công nghiệp bằng thép không gỉ thông minh có thể theo dõi và ghi lại dữ liệu sản xuất của từng ống hàn, chẳng hạn như kích thước hiện tại, tốc độ hàn, nhiệt độ ủ, v.v. Các thuật toán tối ưu hóa, phát triển lập kế hoạch trước và lập kế hoạch, và theo dõi độ lệch giữa kế hoạch và tại chỗ thực tế, và điều chỉnh tự động kế hoạch và lập kế hoạch.
Giúp chúng tôi tránh các khiếm khuyết của 'Chân dung ' và áp đặt trực tiếp các đặc điểm nhóm lên các cá nhân (dữ liệu trung tâm làm việc được thay đổi trực tiếp thành dữ liệu cụ thể như thiết bị, nhân sự, khuôn mẫu, v.v.). Thông qua phân tích tương quan của dữ liệu và giám sát nó, chúng ta có thể lập kế hoạch cho tương lai.
Mặc dù dữ liệu lớn hơi thiếu sót, nhưng miễn là nó được áp dụng đúng cách, dữ liệu lớn sẽ trở thành vũ khí mạnh mẽ cho chúng tôi. Trước đó, Ford hỏi nhu cầu của khách hàng dữ liệu lớn là gì? Câu trả lời là 'Một con ngựa nhanh hơn ' thay vì những chiếc xe hiện đang phổ biến.
Do đó, trong thế giới của dữ liệu lớn, sáng tạo, trực giác, tinh thần phiêu lưu và tham vọng trí tuệ là đặc biệt quan trọng.
7. Quản lý và phân tích chất lượng sản phẩm
Ngành công nghiệp sản xuất truyền thống đang phải đối mặt với tác động của dữ liệu lớn. Về mặt nghiên cứu và phát triển sản phẩm, thiết kế quy trình, quản lý chất lượng, sản xuất và vận hành, chúng tôi rất háo hức mong chờ sự ra đời của các phương pháp sáng tạo để đáp ứng những thách thức của dữ liệu lớn trong bối cảnh công nghiệp.
Ví dụ, trong ngành công nghiệp bán dẫn, chip trải qua nhiều quy trình phức tạp như pha tạp, tích tụ, quang khắc và xử lý nhiệt trong quá trình sản xuất. Mỗi bước phải đáp ứng các đặc điểm thể chất cực kỳ đòi hỏi. Thiết bị tự động cao được sử dụng để xử lý sản phẩm. Đồng thời, kết quả thử nghiệm khổng lồ cũng được tạo ra đồng thời.
Có phải số lượng dữ liệu khổng lồ này là gánh nặng của doanh nghiệp hay mỏ vàng của doanh nghiệp? Nếu sau này là trường hợp, thì làm thế nào chúng ta có thể nhanh chóng tìm ra những lý do chính cho sự biến động của sản lượng sản phẩm từ 'Gold Mine '? Đây là một vấn đề kỹ thuật đã gây khó khăn cho các kỹ sư bán dẫn trong nhiều năm.
Sau khi các tấm wafer được sản xuất bởi một công ty công nghệ bán dẫn trải qua quá trình thử nghiệm, một bộ dữ liệu chứa hơn một trăm mục thử nghiệm và vài triệu dòng hồ sơ thử nghiệm được tạo ra mỗi ngày.
Theo các yêu cầu cơ bản của quản lý chất lượng, một nhiệm vụ không thể thiếu là tiến hành phân tích khả năng quy trình cho hơn một trăm mục kiểm tra với các thông số kỹ thuật khác nhau.
Nếu chúng ta tuân theo mô hình công việc truyền thống, chúng ta cần tính toán hơn một trăm chỉ mục khả năng xử lý từng bước và đánh giá từng đặc điểm chất lượng từng người một.
Bất kể khối lượng công việc khổng lồ và cồng kềnh ở đây, ngay cả khi ai đó có thể giải quyết vấn đề tính toán, rất khó để thấy mối tương quan giữa chúng từ hàng trăm chỉ số khả năng xử lý và thậm chí còn khó khăn hơn để xác định chất lượng tổng thể của sản phẩm. Có một sự hiểu biết toàn diện và tóm tắt về hiệu suất.
Tuy nhiên, nếu chúng tôi sử dụng nền tảng phân tích quản lý chất lượng dữ liệu lớn, ngoài việc nhanh chóng nhận được một báo cáo phân tích khả năng quy trình chỉ báo truyền thống dài, quan trọng hơn, chúng tôi cũng có thể nhận được nhiều phân tích mới từ cùng một tập dữ liệu lớn. kết quả.
8. Ô nhiễm công nghiệp và kiểm tra bảo vệ môi trường
Dựa trên Internet of Things, tất cả dữ liệu trong quy trình sản xuất đều được ghi lại và theo dõi, và dữ liệu lớn có giá trị lớn để bảo vệ môi trường.
Trên trang web của chính phủ Trung Quốc, các trang web của các bộ và hoa hồng khác nhau, trang web chính thức của Petrochina và Sinopec, trang web chính thức của các tổ chức bảo vệ môi trường, và một số cơ quan đặc biệt, ngày càng nhiều phúc lợi công cộng và dữ liệu bảo vệ môi trường có thể được yêu cầu, bao gồm dữ liệu không khí và thủy văn quốc gia, dữ liệu khí tượng, dữ liệu phát hành dữ liệu và phát hành thông tin về dữ liệu và phát hành thông tin về dữ liệu.
Tuy nhiên, những dữ liệu này quá rải rác, quá chuyên nghiệp, thiếu phân tích và thiếu trực quan và người bình thường không thể hiểu được. Nếu bạn có thể hiểu và chú ý, dữ liệu lớn sẽ trở thành một phương tiện quan trọng để xã hội giám sát bảo vệ môi trường.
Baidu ra mắt bản đồ giám sát ô nhiễm quốc gia 'là một cách tốt. Kết hợp với bảo vệ môi trường mở Dữ liệu lớn, Baidu Maps đã thêm một lớp phát hiện ô nhiễm. Bất cứ ai cũng có thể sử dụng nó để xem đất nước và các tỉnh và thành phố trong khu vực của họ, tất cả đều bảo vệ môi trường. Thông tin về vị trí, tên của tổ chức, loại nguồn phát thải và tình trạng tuân thủ xuất viện ô nhiễm mới nhất được công bố bởi Cơ quan Bảo vệ Môi trường (bao gồm các nhà máy điện nhiệt khác nhau, các doanh nghiệp công nghiệp do nhà nước kiểm soát và các nhà máy xử lý nước thải) dưới sự giám sát của Cục.
Bạn có thể kiểm tra nguồn ô nhiễm gần nhất với bạn và một lời nhắc sẽ xuất hiện, các mục kiểm tra nào tại điểm giám sát vượt quá tiêu chuẩn và bao nhiêu lần nó vượt quá tiêu chuẩn. Thông tin này có thể được sử dụng trên các nền tảng truyền thông xã hội thời gian thực để thông báo cho bạn bè và nhắc nhở mọi người chú ý đến các nguồn ô nhiễm và an toàn và sức khỏe cá nhân.
Tiềm năng giá trị của các ứng dụng dữ liệu lớn công nghiệp là rất lớn. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều việc phải làm để nhận ra những giá trị này.
Một là vấn đề thiết lập nhận thức dữ liệu lớn. Trước đây, có dữ liệu lớn như vậy, nhưng vì không có nhận thức về dữ liệu lớn và các phương pháp phân tích dữ liệu là không đủ, rất nhiều dữ liệu thời gian thực đã bị loại bỏ hoặc tạm giữ và giá trị tiềm năng của một lượng lớn dữ liệu đã được chôn vùi.
Một vấn đề quan trọng khác là vấn đề của các đảo dữ liệu. Dữ liệu của nhiều doanh nghiệp công nghiệp được phân phối tại các đảo khác nhau trong doanh nghiệp, đặc biệt là trong các công ty đa quốc gia lớn. Rất khó để trích xuất những dữ liệu này từ toàn bộ doanh nghiệp.
Do đó, một vấn đề quan trọng đối với các ứng dụng dữ liệu lớn công nghiệp là các ứng dụng tích hợp.
