¿Cuáles son los escenarios de aplicación del big data industrial?

Se generará una gran cantidad de datos durante las interacciones y transacciones entre clientes y empresas industriales. La extracción y el análisis de estos datos dinámicos de los clientes pueden ayudar a los clientes a participar en actividades innovadoras, como el análisis de la demanda de productos y el diseño de productos, y contribuir a la innovación de productos.

2. Diagnóstico y especulación de fallas del producto

Esto puede usarse 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, mientras que el uso de big data, tecnología de modelado y simulación ha hecho posible las conjeturas dinámicas.

3. Aplicaciones 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, vibración y ruido. Debido a 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 accidentes de calidad (incluidas violaciones de las reglas de producción, fallas de piezas), etc.

4. Análisis y optimización de la cadena de suministro industrial

En aquel 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 Mall utiliza big data para analizar y predecir la demanda de productos locales con antelación, mejorando así la eficiencia de la distribución y el almacenamiento, garantizando así la experiencia del cliente con los productos que llegan al día siguiente.

5. Especulación de ventas de productos y gestión de la demanda

Utilice big data para analizar los cambios y combinaciones de la demanda en ese momento. Big data es excelente para el análisis de ventas. A través de la combinación multidimensional de datos históricos, podemos ver la proporción y los cambios en la demanda regional, la popularidad de las categorías de productos en los centros comerciales, los métodos de combinación más comunes y el nivel de consumidores, ajustando así las estrategias de productos y las estrategias 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 meticulosa recopilación de datos automatizada y oportuna (MES/DCS) y la variabilidad conducen a un aumento espectacular de los datos. Sumado a más de diez años de datos históricos de informatización, es un gran desafío para APS y requiere una respuesta rápida.

En cuanto a los escenarios de aplicación de big data industrial, el editor Qingteng los compartirá aquí. Si está interesado en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.