البيانات الصناعية الضخمة هي مفهوم جديد، مفهوم حرفيًا، تشير البيانات الضخمة الصناعية إلى البيانات الضخمة الناتجة عن تطبيق المعلومات الصناعية.
مع التكامل المتعمق للمعلوماتية والتصنيع، توغلت تكنولوجيا المعلومات في جميع حلقات السلسلة الصناعية للمؤسسات الصناعية، مثل الرموز الشريطية، ورموز QR، وRFID، وأجهزة الاستشعار الصناعية، وأنظمة التحكم الآلي الصناعية، وإنترنت الأشياء الصناعية، وتخطيط موارد المؤسسات، تستخدم CAD/CAM/CAE/CAI وغيرها من التقنيات على نطاق واسع في المؤسسات الصناعية.
خاصة مع تطبيق تقنيات المعلومات من الجيل الجديد مثل الإنترنت والإنترنت عبر الهاتف المحمول وإنترنت الأشياء في المجال الصناعي، دخلت المؤسسات الصناعية أيضًا مرحلة جديدة من التطور في صناعة الإنترنت، وأصبحت البيانات التي تحتفظ بها المؤسسات الصناعية تصبح وفيرة على نحو متزايد.
سيؤدي تطبيق البيانات الصناعية الضخمة إلى حقبة جديدة من الابتكار والتحول في المؤسسات الصناعية.من خلال التصور منخفض التكلفة، والاتصال المحمول عالي السرعة، والحوسبة الموزعة والتحليل المتقدم الذي أحدثته الإنترنت وإنترنت الأشياء المحمول، يتم دمج تكنولوجيا المعلومات والأنظمة الصناعية العالمية بشكل عميق، مما يؤدي إلى تغييرات عميقة في الصناعات العالمية، وابتكار البحث والتطوير وإنتاج الشركات.، طرق التشغيل والتسويق والإدارة. تطبق شركة Hangao Tech (SEKO Machinery) تكنولوجيا الإنترنت على نظام التحكم الخاص بالشركة آلات تصنيع الأنابيب الملحومة الصناعية المصنوعة من الفولاذ المقاوم للصدأ الذكية ، بحيث يمكن للفرق الفنية لكلا الطرفين مراقبة بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي، والعثور على الأخطاء أثناء التشغيل، ومنع إيقاف التشغيل.
ولذلك، فإن المشاكل والتحديات التي تواجهها تطبيقات البيانات الضخمة الصناعية لا تقل عن تلك التي تواجهها صناعة الإنترنت، بل إنها في بعض الحالات أكثر تعقيدًا.
لقد جلبت هذه المؤسسات الصناعية المبتكرة في مختلف الصناعات سرعة أكبر وكفاءة أعلى ورؤية أعلى.
تشمل التطبيقات النموذجية للبيانات الصناعية الضخمة ابتكار المنتجات، وتشخيص أخطاء المنتج والتنبؤ بها، وتحليل إنترنت الأشياء لخط الإنتاج الصناعي، وتحسين سلسلة التوريد للمؤسسات الصناعية، والتسويق الدقيق للمنتج.ستقوم هذه المقالة بفرز سيناريوهات تطبيق البيانات الصناعية الضخمة في مؤسسات التصنيع واحدًا تلو الآخر.
1. تسريع ابتكار المنتجات
سيؤدي التفاعل وسلوك المعاملات بين العملاء والمؤسسات الصناعية إلى توليد كمية كبيرة من البيانات.يمكن أن يساعد استخراج هذه البيانات الديناميكية للعملاء وتحليلها العملاء على المشاركة في تحليل طلب المنتج وأنشطة ابتكار تصميم المنتج، وتقديم مساهمات في ابتكار المنتج.
فورد مثال في هذا الصدد.لقد طبقوا تكنولوجيا البيانات الضخمة على ابتكار المنتجات وتحسين سيارة Ford Focus الكهربائية.لقد أصبحت هذه السيارة 'سيارة كهربائية ذات بيانات كبيرة' حقيقية. وقد أنتج الجيل الأول من سيارات Ford Focus الكهربائية الكثير من البيانات عند القيادة ومواقف السيارات.
أثناء القيادة، يقوم السائق باستمرار بتحديث معلومات تسارع السيارة والفرملة وشحن البطارية والموقع.وهذا مفيد للسائقين، ولكن يتم أيضًا إرسال البيانات مرة أخرى إلى مهندسي فورد لفهم عادات القيادة لدى العميل، بما في ذلك كيف ومتى وأين يتم الشحن.حتى لو كانت السيارة متوقفة، فسوف تستمر في نقل البيانات حول ضغط الإطارات ونظام البطارية في السيارة إلى أقرب هاتف ذكي.
يتمتع سيناريو تطبيق البيانات الضخمة الذي يركز على العملاء بالعديد من الفوائد، لأن البيانات الضخمة تتيح ابتكار منتجات جديدة قيمة وأساليب التعاون.يحصل السائقون على معلومات مفيدة وحديثة، بينما يقوم المهندسون في ديترويت بتجميع المعلومات حول سلوك القيادة لفهم العملاء، وتطوير خطط تحسين المنتج، وتنفيذ ابتكارات المنتجات الجديدة.
علاوة على ذلك، يمكن لشركات الطاقة وغيرها من الموردين الخارجيين تحليل ملايين الأميال من بيانات القيادة لتحديد مكان بناء محطات شحن جديدة وكيفية منع الشبكة الهشة من التحميل الزائد.
2. تشخيص أخطاء المنتج والتنبؤ بها
يمكن استخدام هذا لخدمة ما بعد البيع للمنتج وتحسين المنتج.لقد أدى إدخال أجهزة الاستشعار وتكنولوجيا الإنترنت في كل مكان إلى جعل التشخيص في الوقت الفعلي لأخطاء المنتج حقيقة واقعة، في حين أتاحت تطبيقات البيانات الضخمة وتقنيات النمذجة والمحاكاة التنبؤ بالديناميكيات.
أثناء البحث عن الاتصال المفقود للخطوط الجوية الماليزية MH370، لعبت بيانات تشغيل المحرك التي حصلت عليها شركة بوينغ دورا رئيسيا في تحديد مسار الاتصال المفقود للطائرة.لنأخذ نظام طائرات Boeing كحالة لنرى كيف تلعب تطبيقات البيانات الضخمة دورًا في تشخيص أخطاء المنتج.
على متن طائرات بوينغ، تشكل مئات المتغيرات، مثل المحركات وأنظمة الوقود والأنظمة الهيدروليكية والكهربائية، حالة الرحلة.ويتم قياس هذه البيانات وإرسالها في أقل من بضعة ميكروثانية.وبأخذ طائرة بوينج 737 كمثال، يمكن للمحرك توليد 10 تيرابايت من البيانات كل 30 دقيقة أثناء الرحلة.
هذه البيانات ليست فقط بيانات قياس هندسية عن بعد يمكن تحليلها في نقطة معينة في المستقبل، ولكنها أيضًا تعزز التحكم التكيفي في الوقت الفعلي، واستخدام الوقود، والتنبؤ بفشل المكونات والإخطار التجريبي، والتي يمكن أن تحقق تشخيص الأخطاء والتنبؤ بها بشكل فعال.
دعونا نلقي نظرة على مثال لشركة جنرال إلكتريك (GE).يقوم مركز GE لرصد وتشخيص الطاقة (M&D) في أتلانتا، الولايات المتحدة الأمريكية، بجمع بيانات عن آلاف توربينات الغاز التابعة لشركة GE في أكثر من 50 دولة حول العالم، ويمكنه جمع بيانات 10G للعملاء كل يوم.قم بتحليل تدفق البيانات الكبيرة المستمر من إشارات اهتزاز المستشعر ودرجة الحرارة في النظام.سيوفر تحليل البيانات الضخمة هذا الدعم لتشخيص أعطال توربينات الغاز والإنذار المبكر لشركة GE.
قامت شركة فيستاس المصنعة لتوربينات الرياح أيضًا بتحسين تخطيط توربينات الرياح من خلال التحليل المتقاطع لبيانات الطقس وبيانات عدادات التوربينات، وبالتالي زيادة مستوى إنتاج الطاقة لتوربينات الرياح وإطالة عمر الخدمة.
3. تطبيق البيانات الكبيرة لخط إنتاج إنترنت الأشياء الصناعي
تم تجهيز خطوط الإنتاج الصناعية الحديثة بآلاف من أجهزة الاستشعار الصغيرة للكشف عن درجة الحرارة والضغط والحرارة والاهتزاز والضوضاء.
نظرًا لأنه يتم جمع البيانات كل بضع ثوانٍ، يمكن إجراء العديد من أشكال التحليل باستخدام هذه البيانات، بما في ذلك تشخيص المعدات، وتحليل استهلاك الطاقة، وتحليل استهلاك الطاقة، وتحليل حوادث الجودة (بما في ذلك انتهاكات لوائح الإنتاج، وفشل المكونات)، وما إلى ذلك.
بادئ ذي بدء، فيما يتعلق بتحسين عملية الإنتاج، فإن استخدام هذه البيانات الضخمة في عملية الإنتاج يمكن أن يحلل عملية الإنتاج بأكملها ويفهم كيفية تنفيذ كل رابط.بمجرد انحراف عملية معينة عن العملية القياسية، سيتم إنشاء إشارة إنذار، ويمكن اكتشاف الأخطاء أو الاختناقات بسرعة أكبر، ويمكن حل المشكلة بسهولة أكبر.
وباستخدام تكنولوجيا البيانات الضخمة، من الممكن أيضًا إنشاء نماذج افتراضية لعملية إنتاج المنتجات الصناعية، ومحاكاة عملية الإنتاج وتحسينها.عندما يمكن إعادة بناء جميع بيانات العملية والأداء في النظام، فإن هذه الشفافية ستساعد الشركات المصنعة على تحسين عمليات الإنتاج الخاصة بها.
على سبيل المثال، فيما يتعلق بتحليل استهلاك الطاقة، فإن استخدام أجهزة الاستشعار للمراقبة المركزية لجميع عمليات الإنتاج أثناء عملية إنتاج المعدات يمكن أن يكشف عن حالات شاذة أو ذروة في استهلاك الطاقة، بحيث يمكن تحسين استهلاك الطاقة أثناء عملية الإنتاج ويمكن لجميع العمليات يتم تنفيذها.التحليل سوف يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة.
4. تحليل وتحسين سلسلة التوريد الصناعية
في الوقت الحاضر، يعد تحليل البيانات الضخمة بالفعل وسيلة مهمة للعديد من شركات التجارة الإلكترونية لتعزيز القدرة التنافسية لسلاسل التوريد الخاصة بها.
على سبيل المثال، تستخدم شركة التجارة الإلكترونية Jingdong Mall البيانات الضخمة لتحليل الطلب على السلع في أماكن مختلفة والتنبؤ به مسبقًا، وبالتالي تحسين كفاءة التوزيع والتخزين، وضمان تجربة العميل في اليوم التالي.
يمكن أن تساعد تقنية RFID وغيرها من تقنيات التعريف الإلكتروني للمنتج، وتكنولوجيا إنترنت الأشياء، وتكنولوجيا الإنترنت عبر الهاتف المحمول المؤسسات الصناعية في الحصول على بيانات ضخمة لسلسلة توريد المنتجات الكاملة.سيؤدي استخدام هذه البيانات للتحليل إلى زيادة كبيرة في كفاءة التخزين والتوزيع والمبيعات وتكلفة كبيرة.انخفاض.
يوجد أكثر من 1000 من كبار موردي المعدات الأصلية في الولايات المتحدة، ويقدمون أكثر من 10000 منتج مختلف لشركات التصنيع.ويعتمد كل مصنع على توقعات السوق ومتغيرات أخرى مختلفة، مثل بيانات المبيعات، ومعلومات السوق، والمعارض، والأخبار، وبيانات المنافسين، وحتى التنبؤات الجوية لبيع منتجاتهم.
باستخدام بيانات المبيعات، وبيانات مستشعر المنتج، والبيانات من قواعد بيانات الموردين، يمكن لشركات التصنيع الصناعية التنبؤ بدقة بالطلب في مناطق مختلفة من العالم.
نظرًا لأنه يمكن تتبع أسعار المخزون والمبيعات، ويمكن شراؤها عندما تنخفض الأسعار، يمكن لشركات التصنيع توفير الكثير من التكاليف.
إذا قمت بإعادة استخدام البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة المستشعرات الموجودة في المنتج لمعرفة المشكلة في المنتج ومكان الحاجة إلى الأجزاء، فيمكنها أيضًا التنبؤ بمكان ووقت الحاجة إلى الأجزاء.سيؤدي هذا إلى تقليل المخزون بشكل كبير وتحسين سلسلة التوريد.
