5. Previsión de ventas de productos y gestión de la demanda
Utilice big data para analizar los cambios y combinaciones de la demanda actual.
El big data es una herramienta eficaz para el análisis de ventas. Mediante la combinación multidimensional de datos históricos, podemos observar la proporción y la evolución de la demanda regional, la popularidad de las categorías de productos en el mercado, las combinaciones más comunes y el nivel de consumo. Esto nos permite ajustar la estrategia de producto y distribución.
Según algunos análisis, la demanda de papelería en ciudades con más universidades será mucho mayor al inicio del curso escolar. Por lo tanto, podemos intensificar la promoción entre los distribuidores de estas ciudades para atraerlos a realizar más pedidos tanto al inicio del curso escolar como al inicio del mismo. La planificación de la capacidad de producción se inició hace uno o dos meses para satisfacer la demanda de la promoción.
En cuanto al desarrollo de productos, sus funciones y rendimiento se ajustan según el público objetivo. Por ejemplo, hace unos años, a todos les gustaba usar teléfonos con música, pero ahora se inclinan más a usarlos para navegar por internet, tomar fotos y compartirlas, etc. La mejora de la cámara de los teléfonos móviles es solo una de las tendencias. Los teléfonos móviles 4G también tienen una mayor cuota de mercado. Mediante el análisis de big data de algunos detalles del mercado, se pueden identificar más oportunidades de venta potenciales.
6. Planificación y programación de la producción
La industria manufacturera se enfrenta a un modelo de producción multivariado y de lotes pequeños. La recopilación de datos precisa, automática, oportuna y práctica (MES/DCS) y la variabilidad han generado un aumento drástico en la cantidad de datos. Además, se requieren más de diez años de datos históricos informatizados para un APS de rápida respuesta, lo que representa un gran desafío.
El sistema de control de Hangao Tech (Maquinaria SEKO)'s Línea de maquinaria inteligente para la fabricación de tubos soldados industriales de acero inoxidable Puede rastrear y registrar los datos de producción de cada tubería soldada, como el tamaño actual, la velocidad de soldadura, la temperatura de recocido, etc. Sobre esta base, con la introducción de la tecnología de Internet de las cosas, el big data puede brindarnos información de datos más detallada, descubrir la probabilidad de desviación entre las predicciones históricas y las reales, considerar las limitaciones de capacidad, las limitaciones de las habilidades del personal, las limitaciones de disponibilidad de material, las restricciones de herramientas y moldes y, a través de algoritmos de optimización inteligente, desarrollar una planificación y programación previas, y monitorear la desviación entre el plan y lo real en el sitio, y ajustar dinámicamente la planificación y la programación.
Ayúdenos a evitar los defectos del "portrait" e imponer directamente características grupales a los individuos (los datos del centro de trabajo se transforman directamente en datos específicos como equipos, personal, moldes, etc.). Mediante el análisis de correlación de datos y su monitoreo, podemos planificar el futuro.
Aunque el big data tiene algunas fallas, si se aplica correctamente, se convertirá en un arma poderosa. En aquel entonces, Ford preguntó cuáles eran las necesidades de los clientes del big data. La respuesta fue: «¡Caballos más rápidos!» en lugar de los coches que ahora son populares.
Por eso, en el mundo del big data, la creatividad, la intuición, el espíritu aventurero y la ambición intelectual son especialmente importantes.
7. Gestión y análisis de la calidad del producto
La industria manufacturera tradicional se enfrenta al impacto del big data. En términos de investigación y desarrollo de productos, diseño de procesos, gestión de calidad, producción y operación, esperamos con interés el desarrollo de métodos innovadores para afrontar los desafíos del big data en el contexto industrial.
Por ejemplo, en la industria de semiconductores, los chips se someten a numerosos procesos complejos, como dopaje, reconstrucción, fotolitografía y tratamiento térmico, durante su producción. Cada paso debe cumplir con características físicas extremadamente exigentes. Se utilizan equipos altamente automatizados para procesar los productos. Al mismo tiempo, se generaron simultáneamente resultados de pruebas de gran envergadura.
¿Es esta enorme cantidad de datos una carga para la empresa o su mina de oro? Si es así, ¿cómo podemos descubrir rápidamente las razones clave de las fluctuaciones en el rendimiento del producto a partir de la mina de oro? Este es un problema técnico que ha afectado a los ingenieros de semiconductores durante muchos años.
Después de que las obleas producidas por una empresa de tecnología de semiconductores pasan por el proceso de prueba, cada día se genera un conjunto de datos que contiene más de cien elementos de prueba y varios millones de líneas de registros de prueba.
De acuerdo con los requisitos básicos de la gestión de calidad, una tarea indispensable es realizar un análisis de la capacidad del proceso para más de cien elementos de prueba con diferentes especificaciones técnicas.
Si seguimos el modelo de trabajo tradicional, necesitamos calcular más de cien índices de capacidad de proceso paso a paso y evaluar cada característica de calidad una por una.
A pesar de la enorme y engorrosa carga de trabajo, incluso si alguien pudiera resolver el problema de cálculo, es difícil ver la correlación entre los cientos de índices de capacidad del proceso, y es aún más difícil determinar la calidad general del producto. Existe una comprensión y un resumen exhaustivos del rendimiento.
Sin embargo, si utilizamos la plataforma de análisis de gestión de calidad de big data, además de obtener rápidamente un informe de análisis de capacidad de proceso de indicador único tradicional y extenso, lo que es más importante, también podemos obtener muchos análisis nuevos del mismo conjunto de big data. resultado.
8. Pruebas de contaminación industrial y protección ambiental
Gracias a la Internet de las cosas, todos los datos del proceso de producción se registran y controlan, y el big data tiene gran valor para la protección del medio ambiente.
En el sitio web del gobierno chino, los sitios web de varios ministerios y comisiones, el sitio web oficial de PetroChina y Sinopec, el sitio web oficial de las organizaciones de protección ambiental y algunas agencias especiales, se pueden consultar cada vez más datos de bienestar público y protección ambiental, incluidos datos nacionales sobre el aire y la hidrología, datos meteorológicos, distribución de fábricas y estado de cumplimiento de descarga de contaminación. Espere datos, etc.
Sin embargo, estos datos están demasiado dispersos, son demasiado profesionales, carecen de análisis y visualización, y la gente común no puede comprenderlos. Si logramos comprenderlos y prestar atención, el big data se convertirá en un medio importante para que la sociedad monitoree la protección del medio ambiente.
El lanzamiento del Mapa Nacional de Monitoreo de la Contaminación por parte de Baidu es una buena estrategia. Combinado con big data abierto de protección ambiental, Baidu Maps ha incorporado una capa de detección de contaminación. Cualquiera puede usarlo para visualizar el país, las provincias y ciudades de su región, todo ello bajo protección ambiental. La información de ubicación, el nombre de la organización, el tipo de fuente de emisión y el último estado de cumplimiento de las emisiones de contaminantes anunciado por la Agencia de Protección Ambiental (incluyendo diversas centrales térmicas, empresas industriales estatales y plantas de tratamiento de aguas residuales) bajo la supervisión de la Oficina.
Puede consultar la fuente de contaminación más cercana y recibirá un recordatorio sobre qué elementos de inspección en el punto de monitoreo superan el estándar y cuántas veces. Esta información se puede usar en redes sociales en tiempo real para informar a sus amigos y recordarles a todos que presten atención a las fuentes de contaminación y a su seguridad y salud personal.
El potencial de valor de las aplicaciones industriales de big data es enorme. Sin embargo, aún queda mucho trabajo por hacer para materializar este valor.
Una de ellas es la cuestión de establecer una concienciación sobre el big data. En el pasado, existían grandes cantidades de big data, pero debido a su desconocimiento y a la insuficiencia de los métodos de análisis de datos, se descartaron o archivaron muchos datos en tiempo real, desaprovechando así el valor potencial de una gran cantidad de datos.
Otro problema importante es el de las islas de datos. Los datos de muchas empresas industriales se distribuyen en varias islas dentro de la empresa, especialmente en las grandes multinacionales. Resulta bastante difícil extraer estos datos de toda la empresa.
Por lo tanto, una cuestión importante para las aplicaciones industriales de big data son las aplicaciones integradas.
