5. Ramalan jualan produk dan pengurusan permintaan
Gunakan data raya untuk menganalisis perubahan dan kombinasi permintaan semasa.
Data raya merupakan alat analisis jualan yang baik. Melalui gabungan pelbagai dimensi data sejarah, kita dapat melihat perkadaran dan perubahan permintaan serantau, populariti pasaran bagi kategori produk, bentuk gabungan yang paling biasa, dan tahap pengguna. Untuk menyesuaikan strategi produk dan strategi pengedaran.
Dalam beberapa analisis, kita dapati bahawa permintaan untuk alat tulis di bandar-bandar yang mempunyai lebih banyak kolej dan universiti pada awal musim persekolahan akan menjadi jauh lebih tinggi, supaya kita dapat meningkatkan promosi pengedar di bandar-bandar ini untuk menarik mereka memesan lebih banyak pada awal musim persekolahan, dan pada masa yang sama pada awal musim persekolahan. Perancangan kapasiti pengeluaran telah dimulakan satu atau dua bulan yang lalu untuk memenuhi permintaan promosi.
Dari segi pembangunan produk, fungsi dan prestasi produk diselaraskan berdasarkan fokus kumpulan pengguna. Contohnya, beberapa tahun yang lalu, semua orang suka menggunakan telefon muzik, tetapi kini semua orang lebih cenderung menggunakan telefon bimbit untuk melayari Internet, mengambil gambar dan berkongsi, dan sebagainya. Peningkatan fungsi kamera telefon bimbit hanyalah satu perkara. Trend, telefon bimbit 4G juga menduduki bahagian pasaran yang lebih besar. Melalui analisis data raya terhadap beberapa butiran pasaran, lebih banyak peluang jualan yang berpotensi dapat ditemui.
6. Perancangan dan penjadualan pengeluaran
Industri pembuatan berhadapan dengan model pengeluaran pelbagai jenis dan kelompok kecil. Pengumpulan data (MES/DCS) yang diperhalusi, automatik, tepat pada masanya dan mudah serta kepelbagaian telah membawa kepada peningkatan data yang dramatik. Di samping itu, lebih daripada sepuluh tahun data sejarah informatisasi diperlukan untuk APS yang bertindak balas pantas, ia merupakan satu cabaran yang besar.
Sistem kawalan bagi Hangao Tech (SEKO Machinery)'s barisan jentera pembuatan paip kimpalan industri keluli tahan karat pintar boleh menjejaki dan merekodkan data pengeluaran setiap paip yang dikimpal, seperti saiz semasa, kelajuan kimpalan, suhu penyepuhlindapan, dan sebagainya. Atas dasar ini, dengan pengenalan teknologi Internet of Things, data raya boleh memberi kita maklumat data yang lebih terperinci, menemui kebarangkalian sisihan antara ramalan sejarah dan sebenar, mempertimbangkan kekangan kapasiti, kekangan kemahiran kakitangan, kekangan ketersediaan bahan, kekangan perkakas dan acuan, dan melalui Algoritma pengoptimuman pintar, membangunkan pra-perancangan dan penjadualan, dan memantau sisihan antara pelan dan sebenar di tapak, dan melaraskan perancangan dan penjadualan secara dinamik.
Bantu kami mengelakkan kecacatan "portrait" dan mengenakan ciri-ciri kumpulan secara langsung ke atas individu (data pusat kerja diubah secara langsung kepada data tertentu seperti peralatan, kakitangan, acuan, dll.). Melalui analisis korelasi data dan pemantauannya, kita boleh merancang untuk masa depan.
Walaupun data raya sedikit cacat, selagi ia digunakan dengan betul, data raya akan menjadi senjata yang ampuh bagi kita. Pada masa itu, Ford bertanya apakah keperluan pelanggan data raya? Jawapannya ialah "a lebih pantas berbanding kereta yang kini popular.
Oleh itu, dalam dunia data raya, kreativiti, intuisi, semangat pengembaraan dan cita-cita intelektual adalah amat penting.
7. Pengurusan dan analisis kualiti produk
Industri pembuatan tradisional sedang menghadapi kesan data raya. Dari segi penyelidikan dan pembangunan produk, reka bentuk proses, pengurusan kualiti, pengeluaran dan operasi, kami amat menantikan kelahiran kaedah inovatif untuk menghadapi cabaran data raya dalam konteks perindustrian.
Contohnya, dalam industri semikonduktor, cip menjalani pelbagai proses kompleks seperti doping, pembentukan, fotolitografi dan rawatan haba semasa proses pengeluaran. Setiap langkah mesti memenuhi ciri-ciri fizikal yang sangat mencabar. Peralatan yang sangat automatik digunakan untuk memproses produk. Pada masa yang sama, keputusan ujian yang besar juga dijana secara serentak.
Adakah jumlah data yang besar ini menjadi beban perusahaan atau lombong emas perusahaan? Jika yang kedua adalah kesnya, bagaimanakah kita boleh mengetahui dengan cepat sebab utama turun naik hasil produk daripada lombong emas "? Ini merupakan masalah teknikal yang telah menghantui jurutera semikonduktor selama bertahun-tahun.
Selepas wafer yang dihasilkan oleh syarikat teknologi semikonduktor melalui proses pengujian, satu set data yang mengandungi lebih daripada seratus item ujian dan beberapa juta baris rekod ujian dijana setiap hari.
Mengikut keperluan asas pengurusan kualiti, tugas yang sangat penting adalah menjalankan analisis keupayaan proses untuk lebih daripada seratus item ujian dengan spesifikasi teknikal yang berbeza.
Jika kita mengikuti model kerja tradisional, kita perlu mengira lebih daripada seratus indeks keupayaan proses langkah demi langkah, dan menilai setiap ciri kualiti satu persatu.
Terlepas dari beban kerja yang besar dan membebankan di sini, walaupun seseorang dapat menyelesaikan masalah pengiraan, sukar untuk melihat korelasi antara mereka daripada ratusan indeks keupayaan proses, dan lebih sukar lagi untuk menentukan kualiti keseluruhan produk. Terdapat pemahaman dan ringkasan prestasi yang komprehensif.
Walau bagaimanapun, jika kita menggunakan platform analisis kualiti data raya, selain mendapatkan laporan analisis keupayaan proses penunjuk tunggal tradisional yang panjang dengan cepat, yang lebih penting, kita juga boleh mendapatkan banyak analisis baharu daripada set data raya yang sama.
8. Ujian pencemaran industri dan perlindungan alam sekitar
Berdasarkan Internet of Things, semua data dalam proses pengeluaran direkodkan dan dipantau, dan data raya sangat bernilai untuk perlindungan alam sekitar.
Di laman web kerajaan China, laman web pelbagai kementerian dan suruhanjaya, laman web rasmi PetroChina dan Sinopec, laman web rasmi organisasi perlindungan alam sekitar, dan beberapa agensi khas, semakin banyak data kebajikan awam dan perlindungan alam sekitar boleh disiasat, termasuk data udara dan hidrologi kebangsaan, data meteorologi, status pematuhan pengedaran kilang dan pelepasan pencemaran. Tunggu data dan sebagainya.
Walau bagaimanapun, data ini terlalu berselerak, terlalu profesional, kekurangan analisis, dan kekurangan visualisasi, dan orang biasa tidak dapat memahaminya. Jika anda dapat memahami dan memberi perhatian, data raya akan menjadi cara penting bagi masyarakat untuk memantau perlindungan alam sekitar.
Pelancaran Peta Pemantauan Pencemaran Kebangsaan " oleh Baidu adalah cara yang baik. Digabungkan dengan data raya perlindungan alam sekitar yang terbuka, Peta Baidu telah menambah lapisan pengesanan pencemaran. Sesiapa sahaja boleh menggunakannya untuk melihat negara dan wilayah serta bandar di rantau mereka sendiri, semuanya dalam perlindungan alam sekitar. Maklumat lokasi, nama organisasi, jenis sumber pelepasan dan status pematuhan pelepasan pencemaran terkini yang diumumkan oleh Agensi Perlindungan Alam Sekitar (termasuk pelbagai loji janakuasa haba, perusahaan perindustrian yang dikawal oleh negeri dan loji rawatan kumbahan) di bawah pengawasan Biro.
Anda boleh menyemak sumber pencemaran yang paling dekat dengan anda, dan peringatan akan muncul, item pemeriksaan di titik pemantauan yang melebihi standard, dan berapa kali ia melebihi standard. Maklumat ini boleh digunakan pada platform media sosial masa nyata untuk memaklumkan rakan-rakan dan mengingatkan semua orang untuk memberi perhatian kepada sumber pencemaran dan keselamatan serta kesihatan diri.
Potensi nilai aplikasi data raya perindustrian adalah sangat besar. Walau bagaimanapun, masih banyak kerja yang perlu dilakukan untuk merealisasikan nilai-nilai ini.
Salah satunya ialah isu penubuhan kesedaran data raya. Pada masa lalu, terdapat data raya sedemikian, tetapi kerana tiada kesedaran tentang data raya, dan kaedah analisis data tidak mencukupi, banyak data masa nyata dibuang atau diketepikan, dan nilai potensi sejumlah besar data disembunyikan.
Satu lagi isu penting ialah isu pulau data. Data banyak perusahaan perindustrian diedarkan di pelbagai pulau dalam perusahaan, terutamanya dalam syarikat multinasional yang besar. Agak sukar untuk mengekstrak data ini daripada keseluruhan perusahaan.
Oleh itu, isu penting untuk aplikasi data raya perindustrian ialah aplikasi bersepadu.
