ومع تزايد الطلب العالمي على الطاقة المتجددة، تشهد صناعة طاقة الرياح فرصا إنمائية لم يسبق لها مثيل. كما أظهرت التحريبات الريحية اتجاها مطردا في الطلب عليها في السوق، باعتبارها مكوّنات رئيسية لمحطات توليد الطاقة الريحية. ومن أجل الاستجابة على نحو أفضل لاحتياجات السوق وتعزيز القدرة التنافسية لمؤسسات تصنيع المنتجات الريحية وقدرتها على التنمية المستدامة، أصبح تحليل البيانات الضخمة أداة قوية. سوف يناقش هذا البحث تطبيق تحليل البيانات الضخمة في توقع الطلب على المنتجات الريحية في السوق والاستجابة لها.
تطبيق تحليل البيانات الضخمة
طرق جمع البيانات ومعالجتها
وتتمثل المهمة الرئيسية لتحليل البيانات الضخمة في التنبؤ بالطلب في أسواق المنتجات الريحية في جمع وتجهيز كميات كبيرة من البيانات ذات الصلة. وتشمل هذه البيانات بيانات التسويق التاريخية، ودراسات السوق، وتقارير الصناعة، وما إلى ذلك، وهي تشكل مجموعات بيانات يمكن تحليلها عن طريق غسل هذه البيانات وتوحيدها وتوحيدها.
نموذج توقع الطلب والخوارزميات
استناداً إلى مجموعات البيانات، نستطيع أن نبتكر نماذج التنبؤ والخوارزميات للتنبؤ بالطلب في المستقبل على المطاورة الريحية. وتشمل النماذج التنبؤية الشائعة تحليل السلاسل الزمنية، وتحليل الانحدارات، والشبكات العصبية، وما إلى ذلك، التي يمكن من خلالها الخوارزميات التنبؤ بدقة باحتياجات السوق في المستقبل من خلال التعلم وتجميع مجموعات البيانات.
البيانات الضخمة عن الاستجابة
ويمكننا أيضا توفير الاستجابة للاحتياجات المتوقعة في السوق من خلال تحليل البيانات الضخمة. فعلى سبيل المثال، استناداً إلى النتائج المتوقعة، يمكن للشركات أن تضع خطط إنتاج أكثر دقة، وأن تكيف استراتيجيات تسعير المنتجات، وأن تدير المخزون مسبقاً، وأن تحقق شبكات التوزيع اللوجستي الأمثل.
مزايا وقيود البيانات الضخمة في سوق المنتجات الريحية
وتتجلى مزايا البيانات الضخمة في سوق المنتجات الريحية في جملة أمور منها تحسين دقة التنبؤات، والاستخدام الأمثل لخطط الإنتاج، وخفض تكاليف التشغيل، وتعزيز القدرة التنافسية في السوق. ومع ذلك، هناك أيضا بعض أوجه القصور في تحليل البيانات الضخمة، مثل مشاكل أمن البيانات، ومشاكل نوعية البيانات، ونقص المواهب في مجال تحليل البيانات.
تطبيق تحليل البيانات الضخمة
وعلى سبيل المثال، تتنبأ شركة كبيرة لإنتاج منتجات الريحية باستخدام تقنيات تحليل البيانات الضخمة. ومن خلال جمع بيانات التسويق التاريخية ودراسات السوق، ووضع النماذج باستخدام نماذج السلاسل الزمنية، تمكنت المؤسسة بنجاح من التنبؤ باتجاهات الطلب في السوق على حبات الريحية في السنة المقبلة. وفي الوقت نفسه، واستنادا إلى النتائج المتوقعة، عدّلت المؤسسة خطة الإنتاج واستراتيجية إدارة المخزون، مما أدى إلى خفض حجم المخزون والمعدات الخاملة وخفض تكاليف التشغيل. غير أن المؤسسة تواجه أيضا، في مجال التطبيق العملي، عددا من التحديات، مثل تدني نوعية البيانات ونقص المهارات في مجال تحليل البيانات.
التفكير والتوقعات
وخلاصة القول إن تحليل البيانات الضخمة له قيمة تطبيقية هامة في التنبؤ بالطلب في أسواق المنتجات الريحية وفي الاستجابة له. ومع ذلك، ينبغي إيلاء الاهتمام، في الممارسة العملية، لنوعية البيانات، وتنمية المواهب في مجال تحليل البيانات وإدخالها، وأمن البيانات. وفي المستقبل، ومع التطور المستمر لتكنولوجيا البيانات الضخمة، نعتقد أن تحليل البيانات الضخمة سيلعب دوراً أكبر في سوق المنتجات الريحية، ويساعد الشركات على تحقيق توقعات أكثر دقة بشأن الطلب واستجابة مرنة لزيادة تعزيز القدرة التنافسية العامة لصناعة منتجات الريحية.
