Industrial Big Data is 'n nuwe konsep, letterlik verstaan, industriële big data verwys na die groot data wat gegenereer word in die toepassing van industriële inligting.
Met die diepgaande integrasie van informatisering en industrialisasie, het inligtingstegnologie deurgedring na alle skakels van die industriële ketting van nywerheidsondernemings, soos strepieskodes, QR-kodes, RFID, industriële sensors, industriële outomatiese beheerstelsels, industriële internet van dinge, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI en ander tegnologieë word wyd gebruik in industriële ondernemings.
Veral met die toepassing van nuwe generasie-inligtingstegnologieë soos die internet, mobiele internet en internet van dinge op die industriële veld, het nywerheidsondernemings ook 'n nuwe ontwikkelingsfase in die internetbedryf betree, en die data wat deur industriële ondernemings gehou word, het al hoe meer volop geword.
Die toepassing van industriële groot data sal 'n nuwe era van innovasie en transformasie in industriële ondernemings meebring. Deur die laekoste-persepsie, hoëspoed-mobiele verbinding, verspreide rekenaar- en gevorderde ontleding wat deur die Internet en Mobile Internet of Things, inligtingstegnologie en wêreldwye industriële stelsels teweeggebring word, word diep geïntegreer, wat diepgaande veranderinge aan die wêreldbedrywe bring en die R & D en die produksie van ondernemings innoveer. , Bedryfs-, bemarkings- en bestuursmetodes. Hangao Tech (Seko Machinery) pas internettegnologie toe op die beheerstelsel van die Intelligente vlekvrye staal industriële gesweisde pypmasjinerie , sodat die tegniese spanne van albei partye die produksie -data in reële tyd kan monitor, foute tydens die werking kan vind en die stilstand kan voorkom.
Daarom is die probleme en uitdagings wat industriële big data -toepassings in die gesig staar, nie minder nie as dié van die internetbedryf, en in sommige gevalle is dit selfs ingewikkelder.
Hierdie innoverende nywerheidsondernemings in verskillende industrieë het vinniger spoed, hoër doeltreffendheid en hoër insig gebring.
Tipiese toepassings van industriële groot data sluit in produknovasie, diagnose van produkfout en voorspelling, IoT -analise van die industriële produksielyn, optimalisering van industriële ondernemings en bemarking van produkte. Hierdie artikel sal die toepassingscenario's van industriële groot data in vervaardigingsondernemings een vir een uitsorteer.
1. versnel produkinnovasie
Die interaksie- en transaksiegedrag tussen kliënte en industriële ondernemings sal 'n groot hoeveelheid data genereer. Mynbou en ontleding van hierdie dinamiese data van kliënte kan kliënte help om aan die ontleding van produkte en innovasie -aktiwiteite van die produkontwerp deel te neem en bydraes tot produkinnovasie te lewer.
Ford is 'n voorbeeld in hierdie verband. Hulle het groot datategnologie toegepas op die produkinnovasie en die optimalisering van die Ford Focus Electric Car. Hierdie motor het 'n ware 'Big Data Electric Car. ' Geword. Die eerste generasie Ford Focus Electric -voertuie het baie data opgelewer tydens bestuur en parkeerplek.
Terwyl hy bestuur, werk die bestuurder voortdurend die versnelling, rem, batterye en liggingsinligting op. Dit is nuttig vir bestuurders, maar die data word ook teruggestuur na Ford Engineers om die bestuursgewoontes van die kliënt te verstaan, insluitend hoe, wanneer en waar om te laai. Selfs as die voertuig stilstaan, sal dit voortgaan om data oor die banddruk en die batterystelsel van die voertuig na die naaste slimfoon oor te dra.
Hierdie klantgesentreerde scenario vir groot data-toepassings hou baie voordele in, omdat Big Data waardevolle nuwe produkinnovasie en samewerkingsmetodes moontlik maak. Bestuurders kry nuttige en bygewerkte inligting, terwyl ingenieurs in Detroit-totale inligting oor bestuursgedrag om kliënte te verstaan, produkverbeteringsplanne te ontwikkel en nuwe produkinnovasies implementeer.
Boonop kan kragondernemings en ander derdepartyverskaffers miljoene kilometers se bestuursdata ontleed om te bepaal waar om nuwe laaistasies te bou en hoe om te voorkom dat die broos net oorbelas word.
2. Produkfoutdiagnose en voorspelling
Dit kan gebruik word vir produk na verkope en verbetering van die produk. Die bekendstelling van alomteenwoordige sensors en internettegnologie het intydse diagnose van produkfoute 'n werklikheid gemaak, terwyl Big Data-toepassings, modellering en simulasietegnologieë dit moontlik gemaak het om dinamika te voorspel.
Tydens die soeke na die verlore verbinding van Malaysia Airlines MH370, het die motorbedieningsdata wat deur Boeing verkry is, 'n sleutelrol gespeel in die bepaling van die pad van die verlore verbinding van die vliegtuig. Kom ons neem die Boeing -vliegtuigstelsel as 'n geval om te sien hoe Big Data -toepassings 'n rol speel in die diagnose van produkfout.
Op Boeing se vliegtuie vorm honderde veranderlikes, soos enjins, brandstofstelsels, hidrouliese en elektriese stelsels, die vlug in die vlug. Hierdie data word gemeet en in minder as 'n paar mikrosekondes gestuur. As die Boeing 737 as voorbeeld neem, kan die enjin elke 30 minute van die vlug 10 terabyte data genereer.
Hierdie gegewens is nie net ingenieurstelemetrie-gegewens wat op 'n sekere punt in die toekoms ontleed kan word nie, maar ook intydse aanpassingsbeheer, brandstofverbruik, voorspelling van komponentversaking en loodskennisgewing bevorder, wat effektief foutdiagnose en voorspelling kan bewerkstellig.
Kom ons kyk na 'n voorbeeld van General Electric (GE). Die GE Energy Monitoring and Diagnostics (M & D) -sentrum in Atlanta, VSA, versamel data oor duisende GE -gasturbines in meer as 50 lande regoor die wêreld, en kan elke dag 10G -data vir kliënte versamel. Analiseer die konstante groot datavloei van die sensorvibrasie en temperatuurseine in die stelsel. Hierdie Big Data -analise sal ondersteuning bied vir die diagnose van GE se gasturbine -fout en vroeë waarskuwing.
Windturbine-vervaardiger Vestas het ook die uitleg van windturbines verbeter deur weer-ontledende weerdata en sy turbinemeterdata te ontleed, en sodoende die kragleweringvlak van windturbines te verhoog en die lewensduur te verleng.
3. Big Data -toepassing van industriële IoT -produksielyn
Moderne industriële vervaardigingsproduksielyne is toegerus met duisende klein sensors om temperatuur, druk, hitte, vibrasie en geraas op te spoor.
Aangesien data elke paar sekondes versamel word, kan baie vorme van analise gerealiseer word deur hierdie data te gebruik, insluitend toerustingdiagnose, kragverbruiksanalise, energieverbruiksanalise, kwaliteitsongeluk (insluitend oortredings van produksie -regulasies, komponentfoute), ens.
In die eerste plek, wat die verbetering van die produksieproses betref, kan die gebruik van hierdie groot data in die produksieproses die hele produksieproses ontleed en verstaan hoe elke skakel uitgevoer word. Sodra 'n sekere proses van die standaardproses afwyk, sal 'n alarmsein gegenereer word, kan foute of knelpunte vinniger gevind word, en die probleem kan makliker opgelos word.
Met behulp van Big Data -tegnologie is dit ook moontlik om virtuele modelle van die produksieproses van industriële produkte te vestig, die produksieproses te simuleer en te optimaliseer. As alle proses- en prestasiedata in die stelsel gerekonstrueer kan word, sal hierdie deursigtigheid vervaardigers help om hul produksieprosesse te verbeter.
Vir 'n ander voorbeeld, kan die gebruik van sensors in terme van energieverbruiksanalise alle produksieprosesse tydens die produksieproduksie -proses sentraal monitor, en kan abnormaliteite of pieke in energieverbruik vind, sodat energieverbruik tydens die produksieproses geoptimaliseer kan word en alle prosesse uitgevoer kan word. Analise sal energieverbruik aansienlik verminder.
4. Analise en optimalisering van die industriële voorsieningsketting
Op die oomblik is Big Data-analise reeds 'n belangrike manier vir baie e-handelsondernemings om die mededingendheid van hul voorsieningskettings te verbeter.
Byvoorbeeld, die e-handelsonderneming Jingdong Mall gebruik groot data om die vraag na goedere op verskillende plekke vooraf te ontleed en te voorspel, waardeur die doeltreffendheid van verspreiding en pakhuis verbeter word, en die volgende dag die klante se ervaring te verseker.
RFID en ander produk -elektroniese identifikasietegnologie, Internet of Things -tegnologie en mobiele internettegnologie kan industriële ondernemings help om groot data van 'n volledige produkvoorsieningsketting te bekom. Die gebruik van hierdie gegewens vir ontleding sal 'n beduidende toename in pakhuis, verspreiding en verkoopsdoeltreffendheid en 'n beduidende koste teweegbring. afneem.
Daar is meer as 1 000 groot OEM -verskaffers in die Verenigde State, wat meer as 10.000 verskillende produkte aan vervaardigingsondernemings bied. Elke vervaardiger maak staat op markvoorspellings en ander verskillende veranderlikes, soos verkoopsdata, markinligting, uitstallings, nuus en mededata, en selfs weervoorspellings om hul produkte te verkoop.
Met behulp van verkoopsdata, produksensordata en data van verskaffersdatabasisse, kan nywerheidsvervaardigingsondernemings die vraag in verskillende streke van die wêreld akkuraat voorspel.
Aangesien voorraad- en verkooppryse opgespoor kan word en gekoop kan word as pryse daal, kan vervaardigingsondernemings baie koste bespaar.
As u die data wat deur die sensors in die produk gegenereer word, hergebruik om te weet wat verkeerd is met die produk en waar onderdele nodig is, kan hulle ook voorspel waar en wanneer onderdele nodig is. Dit sal die voorraad aansienlik verminder en die verskaffingsketting optimaliseer.
