고객과 산업 기업 간의 상호 작용 및 거래로 인해 대량의 데이터가 생성될 수 있습니다. 이러한 고객의 동적 데이터를 마이닝하고 분석하면 고객이 제품 수요 분석, 제품 설계 등의 혁신 활동에 참여하여 제품 혁신에 기여할 수 있습니다.
2. 제품 고장 진단 및 추측
이것은 애프터 서비스 및 제품 개선에 사용될 수 있습니다. 유비쿼터스 센서와 인터넷 기술의 도입으로 제품 고장의 실시간 진단이 현실화되고, 빅 데이터, 모델링 및 시뮬레이션 기술의 사용이 동적 추측을 가능하게 한다.
생산 라인의 대용량 데이터 응용 프로그램
현대 산업 생산 라인에는 온도, 압력, 열, 진동 및 소음을 감지하는 수천 개의 소형 센서가 장착되어 있습니다. 몇 초마다 데이터를 수집하기 때문에 장비 진단, 전력 분석, 에너지 소비 분석, 품질 사고 분석 (생산 규칙 위반, 부품 고장 포함) 등 다양한 분석 방법을 수행할 수 있습니다.
산업 공급망 분석 및 최적화
당시 빅 데이터 분석은 이미 많은 전기업체들이 공급망 경쟁력을 높이는 중요한 방법이었다. 일례로 전자업체 JD.COM 쇼핑몰은 빅데이터를 통해 현지 제품의 수요를 미리 분석하고 추측함으로써 배송과 창고의 효율성을 높여 다음날 상품이 도착하는 고객 체험을 보장합니다.
5. 제품 판매 투기 및 수요 관리
큰 데이터를 통해 당시의 수요 변화와 조합을 분석하다. 빅데이터는 좋은 판매 분석이다. 역사적 데이터의 다차원 조합을 통해 지역 수요의 비율과 변화, 쇼핑몰 제품 범주의 인기도, 가장 일반적인 조합 방법, 소비자의 계층을 보고 제품 전략과 분배 전략을 조정할 수 있습니다.
6. 생산 계획 및 스케줄링
제조업은 다품종, 소량 배치 생산 방식에 직면해 있다. 세밀한 자동적이고 시기 적절한 데이터 수집 (MES/DCS) 및 가변성으로 인해 데이터가 급격히 증가했습니다. 게다가 정보화된 지 10 여 년 된 역사 데이터까지 합치면 APS 에 큰 도전이며 빠른 대응이 필요하다.
산업 빅 데이터의 응용 프로그램 시나리오에 대해 청텐변쇼는 여기서 여러분과 함께 나누고 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 산업, 산업, 산업, 산업, 산업, 산업) 만약 네가 빅데이터 공사에 관심이 있다면, 이 문장 이 너를 도울 수 있기를 바란다. 데이터 분석가와 빅 데이터 엔지니어에 대한 자세한 기술과 자료를 원하시면 본 사이트의 다른 문장 를 클릭하여 공부하실 수 있습니다.