빅 데이터 시대: 제조 정보를 사용 하 여 데이터를 자 고 일어나

리드: 빅 데이터 시대에 기업 제조 한다 활용 제조 데이터 뒤에 거 대 한 비즈니스 가치를 완전히 찾아보기 지능 (MI) 기술. Http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/9139.html 강화 "> 제품 품질을 위해서는 치열 한 시장 경쟁에서 밖으로 서 서 품질 비용을 절감.

"빅 데이터 시대에 제조 업체 고 해야 합니다 그들의 생산 품질 데이터를 재검토, 지능 (MI) 기술 제조의 도움으로, 데이터 뒤에 거 대 한 비즈니스 가치를 누릅니다." 데이터의 강도, 제품 품질 개선, 품질 비용, 밖으로 서 서 치열 한 시장 경쟁에서. "잉 황비홍 무제한 (INFINITYQS) 중국 기술 감독 호스트에 항 주 기계 공학 협회에서 슈 Dechun는" 품질, 엔터프라이즈 변환 도움말 및 업그레이드 "기술 살롱, 기자에 게 말했다.

"모든 기업에에서 있는 지도자 보았다 전례가 없는 잠재력과 빅 데이터 시대의 의미" 맥킨 지 글로벌 리서치 연구소 (MGI)과 맥킨 지의 비즈니스 기술 사무실에 의해 새로운 조사에 따르면. "2009 년에, 경제의 모든 부문에서 1000 개 이상의 직원과 기업 적어도 200 조 바이트의 데이터 (두번 번 월마트의 1999 년 데이터베이스 보다 더 큰), 평균 생산" 고 말했다. 각계 각층의 데이터 분석을 위해 사용할 수 있는 많은 수 있고 데이터 분석 제품 제조의 분야에서 노동력, 자본 상태에 평행 하 게 되었습니다.

인터넷, 전자 상거래, 금융 및 기타 산업, 중국의 제조 기업에서 전체 데이터 마이닝에 생산 정보 인기 있는 상황, 되고있다 하지만 아직 초기 단계에에서는 모든 종류의 데이터 정보 추가 발굴-우리에 대 한 걱정 되었습니다 데이터의 질은 또한 그래서.

기자를 방문 하는 제조 기업에서 기업 형태의 2 개의 종류에서 더 많은 데이터를 기록: 1, 전통적인 종이 펜 기록 2, Excel 스프레드시트 기록. 이러한 겉보기에 간단한 데이터 관리, 생산을 위한 뿐만 아니라 인간과 물자 자원의 낭비의 운영과 품질 관리 기업의 거 대 한 숨겨진된 위험 매장. 그리고 데이터 마이닝 뒤에 진정한 가치, 그것에 대해 이야기 수 아니에요.

겉보기 간단한 종이 기록 데이터는 독립적인 아카이브에 배치 되어야 합니다. 약간 더 고급 Excel 표 데이터는 컴퓨터에 파일로 저장 하는 동안 할 것 이다 엔지니어는 적은 양의 데이터에-물론, 기존 데이터를 비교 하려는 경우 수십 또는 수백 개의 파일을 엽니다.

예: 지도자를 원하는 경우는 지난 3 개월에는 생산 라인의 작업을 알고, 생산 라인 하루 200 제품을 생산할 예정 이다. 계산 매일 지난 2 주 동안 데이터의 수직 비교를 만들기 위해 각 생산 라인에 대 한 기록 데이터를 만들기 위해 엔지니어 데이터 인출 하 적어도 14 Excel 파일을 열 것 이다. 지난 3 개월에 대 한 데이터와 비교 하는 엔지니어 했을 경우 얼마나 많은 파일 상상 만약 그것 보다 더 많은 지난 1 년?, 회사를 사용 하 여 Excel 양식에 다행히 엔지니어에 대 한 관련 데이터를 기록. 품질 데이터 모든 종이 데이터 분석의 3 개월에 작성 된 엔지니어에 대 한 재해 있을까요?

이러한 경우는 일반적인 데이터 관리의 단점 중 하나. 다행히, 지도자와 고객 보고서 매일 볼 필요가 없습니다. 폴더/아카이브, 고립 된 섬에 거짓말 처럼 데이터 엔지니어의 요구에 맞게만 잔 다. 따라서, 우리는 기업 변화 및 업그레이드, 종종 Budie를 시도 하는 참조 하십시오. 불행히도, 아무도 자 데이터의 엄청난 양의 비즈니스 정보 뒤에 생각 합니다.

"품질 비용 절감, 제품 품질 향상", 제조 기업만 수 없는 "빈 수 표." 솔루션은 어디? 슈 Dechun, 중국 지역의 기술 감독의 연설에서 우리가 대답-새로운 기업 품질 센터, 무제한 실력 SPC 소프트웨어 제조 지능 (MI) 기술에 기반을 발견.

지능 (MI)를 제조 하는 것은 우리를 위해, 이상한 용어 하지 하지만 그것은 제조 정보를 적용 하려면 처음으로 품질 관리의 spc (통계적 공정 제어) 기술. 제조 기업 같은: 모든 종류의 현장 확인 테이블 저장, 찾기, 전자 데이터 분산, 아니 분석 또는 아주 작은 분석 하기 어려운 기존의 분석 도구 보장할 수 없습니다 좋은 결과 같은 일련의 생산 품질 관리 문제, 실력 SPC 소프트웨어 시스템에서 해결.

"구름" 또는 데이터 수집 및 통합, 실시간 모니터링 및 분석, 워크플로 관리, 고급 보고 패키지 및 SPC 품질 센터, 및 공동 작업에서 다른 많은 기능에 로컬 유연한 배포를 통해 핵심으로 중앙 SPC 분석 엔진으로 전통적인 데이터 관리 모델, 실력 SPC 소프트웨어와 비교 엔터프라이즈의 실시간 생산 품질 데이터의 활성 모니터링 펜 및 종이 Excel 같은 전통적인 도구의 시간적, 공간적 한계를 제조 기업을 수 있습니다. 그것의 독립적인 데이터베이스 저장소 모드는 현실이 될 임의의 데이터 전송을 허용 합니다. 제조 기업의 모든 라운드, 임의 비교 분석의 품질 파라미터를 다 각 다단계 파레토 Totou, 통계 분석 차트의 300으로 표시 하는 다단계 상자 라인 다이어그램을 도울 수 있다 잠재적인 품질 위험을 식별, 동시에 데이터 두 생명을 주는 스텔스 품질의 위험을 줄일 수, 완전히 데이터의 거 대 한 가치.

인터뷰의 끝에, 양 슈 Dechun 우리에 게 말했다: "빅 데이터 시대에, 파워 제조 지능 (MI) 기술, 더 투명 하 고, 더 많은 데이터를 통해 기업 해제할 수 있습니다 더 많은 데이터 값에 포함 된." 실시간, 효과적인 첫 줄 품질 데이터 더 나은 기업의 제품 품질 향상, 생산 비용을 줄일 수 있습니다. 기업의 진정한 '제조 정보'의 높은 수준을 달성 있도록 기업 지도자 또한 올바른 전략적 경영 의사 결정, 공식화를 진짜 하 고 안정적인 데이터에 기반 수 있습니다.