¿Cuáles son los escenarios de aplicación del big data industrial?
1. Acelerar la innovación de productos
La interacción y el comportamiento de las transacciones entre los clientes y las empresas industriales generarán una gran cantidad de datos. La extracción y el análisis de estos datos dinámicos de los clientes pueden ayudar a los clientes a participar en los productos. Contribuir a la innovación de productos en actividades de innovación como el análisis de la demanda y el diseño de productos.
2. Diagnóstico y predicción de fallos del producto
Esto se puede utilizar para el servicio posventa y la mejora del producto. La introducción de sensores ubicuos y tecnología de Internet ha hecho realidad el diagnóstico en tiempo real de fallas de productos, y la aplicación de big data, la tecnología de modelado y simulación han hecho posible predecir la dinámica.
3. Uso de big data en líneas de producción
Las líneas de producción industriales modernas están equipadas con miles de pequeños sensores para detectar temperatura, presión, energía térmica, oscilación y ruido. Dado que los datos se recopilan cada pocos segundos, se pueden completar muchas formas de análisis utilizando estos datos, incluido el diagnóstico de equipos, el análisis del consumo de energía, el análisis del consumo de energía, el análisis de incidentes de calidad (incluidas violaciones de las reglas de producción, fallas de componentes), etc.
4. Análisis y optimización de la cadena de suministro industrial
En ese momento, el análisis de big data ya era un método importante para que muchas empresas de comercio electrónico mejoraran la competitividad de su cadena de suministro. Por ejemplo, la empresa de comercio electrónico JD.com utiliza big data para analizar y predecir de antemano la demanda de productos en varios lugares, mejorando así la eficiencia de la distribución y el almacenamiento, garantizando una experiencia del cliente con los productos que llegan al día siguiente.
5. Previsión de ventas de productos y gestión de la demanda
Utilice big data para analizar los cambios de demanda actuales y los patrones de combinación. Big data es una buena herramienta de análisis de ventas. A través de la combinación multidimensional de datos históricos, podemos ver la proporción y los cambios de la demanda regional, la popularidad de las categorías de productos en el mercado, los métodos de combinación más comunes, el nivel de consumidores, etc. Utilice esto para ajustar la estrategia de producto y la estrategia de distribución.
6. Planificación y programación de la producción
La industria manufacturera se enfrenta a un modelo de producción multivariedad y de lotes pequeños, la recopilación de datos refinada, automática, oportuna y conveniente. /DCS) y la variabilidad conducen a El dramático aumento de datos, junto con más de diez años de datos históricos basados en información, es un gran desafío para APS que necesita responder rápidamente.
En cuanto a los escenarios de aplicación de big data industrial, el editor Qingteng los compartirá aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.