深入了解大数据，大数据5大工业落地应用介绍

以下内容中，小编将对大数据的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对大数据的了解，和小编一起来看看吧。

1.在大数据时代缓解供应链风险

供应链充满了不确定性。如果企业想减少可能的风险，并与零售商和客户建立良好的关系，则需要再次进行数据分析。在供应链中，大数据应用围绕着可追溯性、采购和仓储三个主要孤岛开展。

例如，物联网促进数据卓有成效地用于产生有意义的见解，使制造商能够追踪货物和减轻不利的情况。

根据英国特许采购与供应协会的报告，自然灾害和极端天气条件是导致供应链中断的主要原因。为了确保这些情景不会导致业务中断，企业可以分析龙卷风、地震、飓风等天气状况，并使用预测分析来计算延误概率。

此外，通过从外部和在线渠道(例如金融分析师建议和媒体评论)挖掘历史和实时数据，制造商可以发现未来趋势，并在发生金融危机时获得应急措施的宝贵时间。大数据的其他应用包括维护最佳库存水平和改进采购决策。

2.利用大数据提高产品质量

质量控制(QC)是大数据可以展示其价值的另一个领域。换句话说，自2012年以来，跨国巨头英特尔公司一直在使用预测分析来加速芯片的生产，同时提高产品质量。

通过仔细检查制造过程中收集的历史数据，英特尔公司显著减少了每个芯片应该经历的测试次数。英特尔数据中心集团总经理Ron Kasabian表示，“我们没有通过19，000次测试来测试每一块芯片，而是将测试集中在特定芯片上，以缩短测试时间。随着我们不断开发新芯片，在此期间发现了很多错误，并进行了修复。”

而且，采用大数据技术有助于英特尔公司测试设备。通过捕获和分析传感器生成的信息，企业可以及早发现生产线故障，并采取预防措施。这种数据驱动的方法已经成为增强质量控制的关键推动者和战略成本的削减者。

3、工业采购变得更加精准

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理。用户可以根据流程当中每一个环节的轻重缓急来更加科学的安排企业的费用支出，同时，利用大数据的海量存储还可以对采购的原料的附带属性进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。

4、大数据让产品设计更优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质，大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。

5、大数据让终端零售畅通无阻

对于一家企业来说，供应链方面的业务需求也是整体运作当中非常重要的一环，在零售行业当中的一些企业也将大数据技术融入了进来，沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

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