5. פּראָדוקט פארקויפונג פאָרויסזאָגן און מאָנען פאַרוואַלטונג
ניצן גרויס דאַטן צו אַנאַלייז די קראַנט פאָדערונג ענדערונגען און קאַמבאַניישאַנז.
גרויס דאַטע איז אַ גוטע פארקויפונג אַנאַליסיס געצייַג. דורך די מולטי-דימענשאַנאַל קאָמבינאַציע פון היסטארישע דאַטן, מיר קענען זען די פּראָפּאָרציע און ענדערונג פון רעגיאָנאַל פאָדערונג, די מאַרק פּאָפּולאַריטעט פון פּראָדוקט קאַטעגאָריעס, די מערסט פּראָסט קאָמבינאַציע פארמען און די הייך פון קאָנסומערס. אין סדר צו סטרויערן די פּראָדוקט סטראַטעגיע און פאַרשפּרייטונג סטראַטעגיע.
אין עטלעכע אַנאַליסיס, מיר קענען געפֿינען אַז די פאָדערונג פֿאַר סטיישאַנערי אין שטעט מיט מער קאַלידזשיז און אוניווערסיטעטן אין די אָנהייב פון די שולע צייַט וועט זיין פיל העכער, אַזוי אַז מיר קענען פאַרגרעסערן די וישאַלט פון דער שולע סעזאָן, און אין דער זעלביקער צייט אין די אָנהייב פון די שולע צייַט. די פּראָדוקציע קאַפּאַציטעט פּלאַנירונג איז געווען סטאַרטעד איין אָדער צוויי חדשים צוריק צו טרעפן די העכערונג מאָנען.
אין טערמינען פון פּראָדוקט אַנטוויקלונג, פּראָדוקט פאַנגקשאַנז און פאָרשטעלונג זענען אַדזשאַסטיד באזירט אויף די פאָקוס פון די קאַנסומער גרופּע. פֿאַר בייַשפּיל, עטלעכע יאָר צוריק, אַלעמען לייקט צו נוצן מוזיק פאָנעס, אָבער איצט אַלעמען איז מער גענייגט צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו נוצן רירעוודיק פאָנעס צו ינדיפּאָטינג די אינטערנעט, נעמען בילדער און טיילן, עטק. די פֿאַרבעסערונג פון די ימפּרווומאַנץ פון די אַפּאַראַט איז בלויז איין זאַך איז בלויז איין זאַך. גאַנג, 4G מאָביל פאָנעס האָבן אויך פאַרנעמען אַ גרעסערע מאַרק ייַנטיילן. דורך גרויס דאַטן אַנאַליסיס פון עטלעכע מאַרק דעטאַילס, מער פּאָטענציעל פארקויפונג אַפּערטונאַטיז קענען זיין געפֿונען.
6. פּראָדוקציע פּלאַנירונג און סקעדזשולינג
די מאַנופאַקטורינג אינדוסטריע איז פייסט מיט אַ מאַלטי-פאַרשידן-פאַרשידן-פאַרשידן פּראָדוקציע מאָדעל. די ראַפינירט, אָטאַמאַטיק, בייַצייַטיק און באַקוועם זאַמלונג פון דאַטן (MES / DCS) און די וועריאַביליטי האָבן געפֿירט צו אַ דראַמאַטיק פאַרגרעסערן אין דאַטן. אין דערצו, מער ווי צען יאָר פון ינפאָרמאַטאַזיישאַן היסטארישע דאַטן זענען פארלאנגט פֿאַר די פאַסט-ריספּאַנדינג אַפּס, עס איז אַ ריזיק אַרויסרופן.
די קאָנטראָל סיסטעם פון Hangao tech (seko machinery) 's די נעץ פון די טעכנאָלאָגיע, די טעכנאָלאָגיע פון ומבאַדעקטאַל דיסאַפּיאַל וועט געבן אונדז מער דיטיילד דאַטן אינפֿאָרמאַציע, אַנטדעקן די מאַשמאָעס פון יעדער וועלדעד רער, אַזאַ ווי קראַנט גרייס, וועלדינג גיכקייַט, מיט די הקדמה פון די אַרקפּרעכענען. אויף די יקערדיק טראַנספּאָרט קאַנסטריינץ, טאַנזטראַזאַץ פון דער אינטערנעץ, וועלד. קאַנסטריינץ, און דורך ינטעליגענט אָפּטימיזאַטיאָן אַלגערידאַמז, אַנטוויקלען פאַר-פּלאַנירונג און סקעדזשולינג און מאָניטאָר די דיווייישאַן צווישן די פּלאַן צווישן די פּלאַן און די פאַקטיש שורה און דינאַמיקאַללי סטרויערן די פּלאַנירונג און סקעדזשולינג.
הילף אונדז ויסמיידן די חסרונות פון 'פּאָרטרעט ' און גלייַך אָנטאָן גרופּע קעראַקטעריסטיקס אויף מענטשן (אַרבעט צענטער דאַטן איז גלייַך טשיינדזשד צו ספּעציפיש דאַטן אַזאַ ווי ויסריכט, פּערסאַנעל, מאָולדז, עטק. דורך די קאָראַליישאַן אַנאַליסיס פון דאַטן און מאָניטאָרינג עס, מיר קענען פּלאַן פֿאַר דער צוקונפֿט.
כאָטש גרויס דאַטן זענען אַ ביסל פלאָד, אַזוי לאַנג ווי עס איז רעכט געווענדט, גרויס דאַטע וועט ווערן אַ שטאַרק וואָפן פֿאַר אונדז. צוריק, Ford געבעטן וואָס די גרויס דאַטן קונה דאַרף געווען? דער ענטפער איז געווען 'אַ פאַסטער פערד' אַנשטאָט פון די קאַרס וואָס זענען איצט פאָלקס.
דעריבער, אין דער וועלט פון גרויס דאַטן, שאפן, ינטוישאַן, אַדווענטשעראַס גייסט און אינטעלעקטואַל אַמביציע זענען דער הויפּט וויכטיק.
7. פּראָדוקט קוואַליטעט פאַרוואַלטונג און אַנאַליסיס
די בעקאַבאָלעדיק מאַנופאַקטורינג אינדוסטריע איז פייסינג די פּראַל פון גרויס דאַטן. אין טערמינען פון פּראָדוקט פאָרשונג און אַנטוויקלונג, פּראָצעס פּלאַן, קוואַליטעט פאַרוואַלטונג, פּראָדוקציע און אָפּעראַציע, מיר לאָעטלי קוק פאָרויס צו די געבורט פון ינאַווייטיוו מעטהאָדס צו טרעפן די טשאַלאַנדזשיז פון גרויס דאַטן אין די ינדאַסטריאַל קאָנטעקסט.
למשל, אין די סעמיקאַנדאַקטער אינדוסטריע, טשיפּס אַנדערגאָו פילע קאָמפּלעקס פּראַסעסאַז אַזאַ ווי דאָפּינג, בויען, פאָטאָסטאָגראַפי און היץ באַהאַנדלונג בעשאַס די פּראָדוקציע פּראָצעס. יעדער שריט מוזן טרעפן גאָר פאדערן גשמיות קעראַקטעריסטיקס. העכסט אָטאַמייטיד עקוויפּמענט איז געניצט צו פּראָצעס פּראָדוקטן. אין דער זעלביקער צייט, אַ ריזיק פּרובירן רעזולטאַטן זענען אויך דזשענערייטאַד סיימאַלטייניאַסלי.
איז די מאַסיוו סומע פון דאַטן די מאַסע פון די פאַרנעמונג אָדער די גאָלד מייַן פון די פאַרנעמונג? אויב די יענער איז דער פאַל, ווי קענען מיר געשווינד געפֿינען די שליסל סיבות פֿאַר פּראָדוקט טראָגן פלאַקטשויישאַנז פון די 'גאָלד מייַן '? דאָס איז אַ טעכניש פּראָבלעם וואָס האט פּלייגד סעמיקאָנדוקטאָר ענדזשאַנירז פֿאַר פילע יאָרן.
נאָך די ווייפערז געשאפן דורך אַ סעמיקאַנדאַקטער טעכנאָלאָגיע פירמע דורכגיין דורך די טעסטינג פּראָצעס, אַ דאַטן שטעלן מיט מער ווי דערט פּרובירן זאכן און עטלעכע מיליאָן שורות פון פּרובירן רעקאָרדס איז דזשענערייטאַד יעדער טאָג.
לויט די גרונט באדערפענישן פון קוואַליטעט פאַרוואַלטונג, אַ ינדיספּענסאַבאַל אַרבעט איז צו אָנפירן אַ פּראָצעס פיייקייט אַנאַליסיס פֿאַר מער ווי דערט פּרובירן זאכן מיט פאַרשידענע טעכניש ספּעסאַפאַקיישאַנז.
אויב מיר נאָכפאָלגן די בעקאַבאָלעדיק אַרבעט מאָדעל, מיר דאַרפֿן צו רעכענען מער ווי דער הונדערט פּראָצעס פיייקייַט ינדעקסיז שריט, און אָפּשאַצן יעדער קוואַליטעט כאַראַקטעריסטיש איינער דורך איינער.
ראַגאַרדלאַס פון די ריזיק און קאַמבערסאַם ווערקלאָוד דאָ, אפילו אויב עמעצער קענען סאָלווע די פּראָבלעם פון כעזשבן, עס איז שווער צו זען די קאָראַליישאַן צווישן זיי פון די הונדערטער פון פּראָצעס פיייקייַט ינדעקסיז, און עס איז אפילו מער שווער צו באַשליסן די קוילעלדיק קוואַליטעט פון די פּראָדוקט. עס איז אַ פולשטענדיק פארשטאנד און קיצער פון פאָרשטעלונג.
אָבער, אויב מיר נוצן די גרויס דאַטן קוואַליטעט פאַרוואַלטונג אַנאַליסיס פּלאַטפאָרמע, אין אַדישאַן צו געשווינד באַקומען אַ לאַנג טראדיציאנעלן פּראָצעס פיייקייַט אַנאַליסיס באַריכט, מער ימפּאָרטאַנטלי, מיר קענען אויך באַקומען פילע נייַ אַנאַליזעס פֿון דער זעלביקער גרויס דאַטן שטעלן. רעזולטאַט.
8. ינדאַסטריאַל פאַרפּעסטיקונג און ינווייראַנמענאַל שוץ טעסטינג
באַזירט אויף דער אינטערנעץ פון טינגז, אַלע דאַטן אין דער פּראָדוקציע פּראָצעס זענען רעקאָרדעד און מאָניטאָרעד און גרויס דאַטן זענען פון גרויס ווערט צו ינווייראַנמענאַל שוץ.
On the Chinese government website, the websites of various ministries and commissions, the official website of PetroChina and Sinopec, the official website of environmental protection organizations, and some special agencies, more and more public welfare and environmental protection data can be inquired, including national air and hydrological data, meteorological data, factory distribution and pollution discharge compliance status Wait for data and so on.
אָבער, די דאַטן זענען צו צעוואָרפן, אויך פאַכמאַן, פעלן פון אַנאַליסיס און פעלן פון וויזשוואַלאַזיישאַן און פּראָסט מענטשן קענען נישט פֿאַרשטיין עס. אויב איר קענען פֿאַרשטיין און באַצאָלן ופמערקזאַמקייט, גרויס דאַטע וועט ווערן אַ וויכטיק מיטל פֿאַר געזעלשאַפט צו מאָניטאָר ינווייראַנמענאַל שוץ.
Baidu ס קאַטער פון די 'נאציאנאלע פאַרפּעסטיקונג מאָניטאָרינג מאַפּע ' איז אַ גוט וועג. קאַמביינד מיט עפֿן ינווייראַנמענאַל שוץ גרויס דאַטן, Baidu מאַפּס האט צוגעגעבן אַ פאַרפּעסטיקונג דעטעקטיאָן שיכטע. ווער עס יז קענען נוצן עס צו זען די מדינה און די פראווינצן און שטעט אין זייער אייגן געגנט, אַלע אין ינווייראַנמענאַל שוץ. די אָרט אינפֿאָרמאַציע, נאָמען פון דער אָרגאַניזאַציע, טיפּ פון ימישאַן מקור, און די לעצטע פאַרפּעסטיקונג אָפּזאָגן העסקעם מיט די ינווייראַנמענאַל שוץ אַגענסי (שטאַט באַהאַנדלונג פּלאַנץ) אונטער די השגחה פון די ביוראָו.
איר קענען קאָנטראָלירן די פאַרפּעסטיקונג מקור קלאָוסאַסט צו איר, און אַ דערמאָנונג וועט דערשייַנען, וואָס פון די דורכקוק זאכן אין די מאָניטאָרינג פונט יקסידז די סטאַנדאַרט, און ווי פילע מאָל עס יקסידז די סטאַנדאַרט. די אינפֿאָרמאַציע קענען ווערן געניצט אויף פאַקטיש-צייט סאציאל מעדיע פּלאַטפאָרמס צו מיטטיילן פרענדז און דערמאָנען אַלעמען צו באַצאָלן ופמערקזאַמקייט צו פאַרפּעסטיקונג מקורים און פּערזענלעך זיכערקייַט און געזונט.
די ווערט פּאָטענציעל פון ינדאַסטריאַל גרויס דאַטן אַפּלאַקיישאַנז איז ריזיק. אָבער, עס איז נאָך אַ פּלאַץ פון אַרבעט צו זיין געטאן צו פאַרשטיין די וואַלועס.
איינער איז די אַרויסגעבן פון די פאַרלייגן פון גרויס דאַטן וויסיקייַט. אין דער פאַרגאַנגענהייט, עס איז געווען אַזאַ גרויס דאַטן, אָבער ווייַל עס איז געווען קיין וויסיקייַט פון גרויס דאַטן, און די דאַטן אַנאַליסיס מעטהאָדס זענען ניט גענוגיק, אַ פּלאַץ פון פאַקטיש-צייט דאַטן איז אַוועקגענומען אָדער שעלווד, און די פּאָטענציעל ווערט פון אַ גרויס סומע פון אַ גרויס סומע פון אַ גרויס סומע.
אן אנדער וויכטיק אַרויסגעבן איז די אַרויסגעבן פון דאַטן אינזלען. די דאַטן פון פילע ינדאַסטריאַל ענטערפּרייזיז זענען פונאנדערגעטיילט אין פאַרשידן אינזלען אין די פאַרנעמונג, ספּעציעל אין גרויס מאַלמאַניישאַנאַל קאָמפּאַניעס. עס איז גאַנץ שווער צו עקסטראַקט די דאַטן פון די גאנצע פאַרנעמונג.
דעריבער, אַ וויכטיק אַרויסגעבן פֿאַר ינדאַסטריאַל גרויס דאַטן אַפּלאַקיישאַנז איז ינאַגרייטיד אַפּלאַקיישאַנז.
