close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Презентация

код для вставкиСкачать
Реально ли начать получать
прибыль, применяя
инструментарий Big Data?
на примере обработки данных
радиочастотных датчиков
(RFID)
Кто мы?
«Коттон Вэй» - лидер российского рынка услуг по аренде и профессиональной
обработке текстильных изделий.
11 индустриальных прачечных и 26 сервисно-логистических комплексов по всей
стране
Совокупный объем обработки - 300 тонн в сутки
Московский производственный комплекс является крупнейшей индустриальной
прачечной на территории СНГ с мощностью 70 тонн белья в сутки
Штат сотрудников – более 1500 человек
В обороте 7,2 миллиона единиц текстильных изделий
Кто мы?
Закупка текстильных
изделий
Доставка и сбор
Стирка
Глажение
Упаковка
Хранение
Замена белья при
износе
Аренда
текстиля
Кто мы?
Российские железные дороги
Аутсорсинг ОАО «РЖД» по обеспечению поездов дальнего следования
текстильными изделиями
Здравоохранение
Обслуживание медицинских учреждений в Москве, Санкт-Петербурге и
Республике Татарстан
Индустрия гостеприимства
Регулярное обслуживание 15 000 койко-мест в отелях Москвы и Сочи
Фитнес-индустрия
Обеспечение крупнейших фитнес-клубов Москвы махровыми изделиями
Промышленность
Обеспечение спецодеждой сотрудников автомобильного завода “Пежо
Ситроен Мицубиси Автомобили Рус»
Почему RFID?
•
•
•
•
Автоматизация операций пересчета
Предотвращение потерь
Контроль жизненного цикла изделия
Отслеживание
Ощущение
• Отслеживание как средство познания своей деятельности
• Улучшения, основанные на знаниях
Мнение
• Отслеживать не только текстиль, но и
связанные с ним события,
• а также участвующих в событиях
людей,
• в том числе сотрудников заказчика
• и его внутренние процессы
• и вообще его бизнес в целом,
• применяя знание клиента для
создания новых продуктов
• улучшающих бизнес заказчика и
развивающих нас
Решение
• Найти средства и способы извлекать знания из массивов
данных,
• в том числе плохо структурированных
• имеющихся не только у нас, но и у заказчиков
• и во внешней среде в целом
Инструмент
• OLTP?
• OLAP?
• Big Data!
– Объем
– Скорость накопления
– Разнообразие
Метод
•
•
•
•
Объединение данных
Классификация и группировка
Поиск закономерностей
Краудсорсинг
Результат
• Управление дефицитом
• Расчет совокупного риска
Критика
• Результат не умнее исследователя
• Качественные оценки
• Непроверяемые выводы
Будущее
• Компьютер как начальник
• Как учитель
Документ
Категория
Презентации
Просмотров
2
Размер файла
3 318 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа