大數據質監

A. 供應鏈大數據可以幫助企業實現哪些智能化應用

供應鏈大數據可以幫助企業實現以下智能化應用：
1. 預測需求：利用歷史銷售數據、市場趨勢等信息進行分析和預測，幫助企業更准確地預測產品需求量，從而優化物流和庫存管理。
2. 優化物流路線：通過對供應鏈中各種物流信息的收集和分析，可以建立物流網路模型，提高整個供應鏈的效率和響應速度。
3. 質量控制：通過監控供應鏈中的關鍵環節，如原材料采購、生產過程、質檢等，及時發現問題並進行糾正，以保證產品質量。
4. 成本優化：通過分析供應鏈中的成本結構和資並纖握源配置，尋找成本節省的機會，並進行優化。
5. 供絕慶應商選擇和管理：通過對供應商的評價和監控，幫助企業選擇合適的供應商並進行管理，降低風險和成本。
6. 可追溯性：通過對豎歲供應鏈中各個環節的數據進行記錄和追蹤，幫助企業保證產品的可追溯性和安全性。

B. 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

C. 利用大數據分析語音質檢的優勢在哪

大數據分析語音質檢可以提升質檢分析的精準度，另外，當呼叫中心日電話呼出量和回呼入量達到上百答G甚至更大體量時，必將伴隨一些技術問題的出現及人工無法解決的情況。呼叫中心不僅對大批量的語音進行檢查，而且希望在最短時間內對導出結果進行二次分析統計，這就是由數據規模增大帶來的技術問題。若沒有依託於底層大數據平台，很難快速准確的對大體量數據進行運轉處理，這也是中金數據語音分析雲不同於行業內利用單機或集群的方式處理語音數據的優勢所在。

D. 大數據時代的質量機遇

大數據時代的質量機遇

出差在外，想選擇一家適合自己的酒店。只需在手機App上輸入對酒店的個性化要求，手指輕輕一按，幾十家甚至上百家酒店就立馬一一呈現在眼前。衛生條件、服務態度、餐飲特色、地理位置……通過查看大量網友的點評和酒店分數排名，你可以在短短幾分鍾內方便快捷地尋找到自己心儀的酒店；出門辦事，同樣只需在App中下單，2～3分鍾後一輛專屬於你的專車就會到達指定地點。車上不僅提供了標配的礦泉水和充電器，還有司機發自內心的熱情服務。

這只是我們身邊依靠大數據改變生活方式的兩個例子。在我們所享受到的方便快捷、優質服務的背後，就是大量以往消費者消費數據的支撐，而你對此次消費或服務的評價和反饋又將為這個大資料庫增加新的信息。8月19日，國務院常務會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，提出要開發利用好大數據這一基礎性戰略資源。毫無疑問，我們已經進入了大數據時代。那麼，大數據將給中國質量帶來什麼？

質量就是數據

武漢大學質量發展戰略研究院早在幾年前就開始了質量大數據的研究，取得了不少成果。幾年來，他們對質量大數據的語義進行了分析，建立了食品、電器、通用產品三個語料庫，建立了大數據監測網站和數據分析模型。

在談到「質量」與「大數據」的關系時，院長程虹闡明了自己的觀點：「質量離不開數據，質量的本質就是數據。」程虹說，無論在產品的生產環節還是在銷售環節，都要依賴於大量的數據。在產品的檢驗檢測中，離不開數據；在政府的質量監管中，同樣離不開數據。

《關於促進大數據發展的行動綱要》中特別提到，要在城市建設、社會救助、質量安全、社區服務等方面開展大數據應用示範。大數據對質量的重要性已經成為很多質量人的共識。中國計量學院經管學院質量發展研究院教授周立軍認為：「大數據是信息公開的基礎，對於提高決策的科學性、有效性都有很大的幫助；大數據對開展質量預警的作用也很明顯，可以讓發出的質量預警更加精準；在建立企業信用系統過程中，大數據也被寄予厚望，能夠發揮很大作用。」

缺乏消費領域的質量數據

山東大學質量管理研究中心主任溫德成在談到質量大數據時，首先講到的是質檢系統的質量大數據。「質檢系統收集了很多質量數據，但這些數據還沒有得到很好的整合、分析和應用。」溫德成提到了質量監督抽查，「監督抽查中獲得的產品質量數據很多，絕不僅僅是一個合格率、不合格率的問題。如何利用好這些數據，是大數據時代質檢部門應該首先思考的問題。」溫德成也介紹，在國外，掌握大量數據的其實並不是政府，而是一些社會機構。這些機構收集了大量來自市場、來自消費者的評價和反饋，這些數據正是目前我國所缺乏的。

缺乏消費領域的質量數據，這也是程虹從事質量大數據研究以來最深刻的感受。「以前，質量控制是基於生產過程的控制；但是現在，成功企業的質量控制恰恰不是基於生產導向，而是基於消費導向。也就是說，來自消費者、來自市場的數據比來自生產過程中的數據更有意義。遺憾的是，我們現在沒有這部分數據，我認為這是我國質量大數據發展的一個瓶頸。如果一個企業不知道自己的客戶需要什麼、喜歡什麼，不掌握這些質量大數據，要想做好產品，恐怕很難；同樣地，如果一個政府不知道市場的真實情況到底是什麼，不掌握這些質量大數據，要想做好質量監管，同樣也很難。」

技術將發揮重要作用

選餐廳先看大眾點評，選酒店先看酒店分數排名，選專車先看以往乘客評價……互聯網上這些大量的數據就是來自消費者、來自市場。專家們認為，利用好質量大數據，不僅可以解決政府監管的很多難題，甚至可以迎來中國質量發展的一次革命性機遇。

作為一名普通消費者，程虹說自己最近喜歡上了一件事情，那就是坐Uber（優步）專車。在自己的一篇文章里，程虹詳細分析了專車服務的質量大數據是如何顛覆傳統的計程車運營監管機制。計程車最大的難題，無非就是信息不對稱，也就是「人找不到車，車找不到人」。但是，互聯網尤其是移動互聯網，包括實時定位技術，使司機和乘客不用付出更多的搜索成本，就能找到彼此。因為大數據讓雙方之間信息透明、信息對稱了。至於政府所關心的車輛服務質量問題，市場其實早就給出了答案，根本用不著政府操心，乘客的評價和結算的延遲支付，都會讓專車司機不敢稍有懈怠地去提供高質量的服務。「以前讓政府頭疼的高峰時間打不著計程車、計程車服務質量不好等難題，在大數據時代，就這樣輕松地被市場解決了。政府的角色應該從計程車的管制者變成大數據平台的提供者。」程虹認為，這是典型的質量大數據解決政府做不到的事情的應用案例。

程虹坦言，技術一小步，制度一大步。「大數據這個新技術已經來了，我們的監管制度也必須發生變化，甚至是革命性的變革與之配套，才能讓新技術真正發揮出神奇的力量。」

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