Sənaye Big Data yeni bir konsepsiya, sanki başa düşülən, sənaye böyük məlumatlar sənaye məlumatlarının tətbiqində yaradılan böyük məlumatlara aiddir.
İnformasiya və sənayeləşmənin dərin inteqrasiyası ilə informasiya texnologiyaları, barkodlar, QR kodları, rfid, sənaye sensorları, sənaye avtomatik idarəetmə sistemləri, sənaye interneti, sənaye interneti, sənaye müəssisələrində geniş istifadə olunur.
Xüsusilə İnternet, mobil internet və sənaye sahəsindəki əşyaların interneti kimi yeni nəsil informasiya texnologiyalarının tətbiqi ilə, sənaye müəssisələri də internet sənayesində yeni inkişaf mərhələsinə daxil oldu və sənaye müəssisələri tərəfindən saxlanılan məlumatlar getdikcə bol hala gəldi.
Sənaye böyük məlumatların tətbiqi, sənaye müəssisələrində yeni bir yenilik və çevrilmə ilə bağlı yeni bir dövr gətirəcəkdir. Aşağı qiymətli qavrayış, yüksək sürətli mobil bağlantısı, internet və mobil internetin interneti, informasiya texnologiyaları və qlobal sənaye sistemləri tərəfindən gətirilən, məlumat texnologiyası və qlobal sənaye sistemləri dərin bir şəkildə inteqrasiya olunur və müəssisələrin və müəssisələrin istehsalına qədər dərin birləşir. , Əməliyyat, marketinq və idarəetmə üsulları. Hangao Tech (Seko Maşın) internet texnologiyasını idarəetmə sisteminə tətbiq edir Ağıllı paslanmayan poladdan hazırlanmış sənaye qaynaqlı , hər iki tərəfin texniki qrupları istehsal məlumatlarını real vaxtda izləyə, əməliyyat zamanı nöqsanlar tapın və bağlanmaların qarşısını alsın.
Buna görə, sənaye böyük məlumat tətbiqlərinin üzləşdiyi problemlər və problemlər internet sənayesindən az deyil və bəzi hallarda daha da çətinləşirlər.
Müxtəlif sahələrdə bu yenilikçi sənaye müəssisələri daha sürətli sürət, daha yüksək səmərəlilik və daha yüksək fikirlər gətirdi.
Sənaye böyük məlumatların tipik tətbiqlərinə məhsul yenilikləri, məhsulun səhv diaqnozu və proqnozu, sənaye istehsal xətti iot analizi, sənaye müəssisəsi təchizatı zənciri zəncirvari optimallaşdırılması və məhsul dəqiq marketinqi daxildir. Bu məqalə, istehsal müəssisələrində bir-bir istehsal sənayesi geniş məlumatlarının tətbiq ssenarilərini sıralayacaqdır.
1. Məhsul yeniliyini sürətləndirin
Müştərilər və sənaye müəssisələri arasında qarşılıqlı əlaqə və əməliyyat davranışı çox sayda məlumat əldə edəcəkdir. Bu müştəri dinamik məlumatların mədən və təhlili müştərilərə məhsul tələb təhlili və məhsul dizaynının innovasiya fəaliyyətlərində iştirak etməyə və məhsul yeniliyinə töhfələr etməyə kömək edə bilər.
Ford bu mövzuda bir nümunədir. Ford Focus Elektrikli avtomobilin məhsul yeniliyinə və optimallaşdırılmasına böyük məlumat texnologiyasına müraciət etdilər. Bu avtomobil gerçək bir 'böyük məlumat elektrikli bir avtomobil halına gəldi.
Sürücülük zamanı sürücü nəqliyyat vasitəsinin sürətlənməsini, əyləc, batareyanın doldurulması və yer məlumatlarını davamlı olaraq yeniləyir. Bu sürücülər üçün faydalıdır, lakin məlumatlar, həmçinin müştərinin sürücülük vərdişlərini, o cümlədən nə vaxt və harada ittiham olunacağını anlamaq üçün Ford mühəndislərinə geri göndərilir. Vasitə dayanacaqlı vəziyyətdə olsa belə, nəqliyyat vasitəsinin şin təzyiqi və batareya sistemi haqqında məlumatları ən yaxın ağıllı telefona ötürməyə davam edəcəkdir.
Bu müştəri mərkəzli böyük məlumat tətbiqi ssenarisi bir çox faydası var, çünki böyük məlumatlar qiymətli yeni məhsul yeniliyi və əməkdaşlıq metodlarını təmin edir. Sürücülər faydalı və müasir məlumatlar əldə edirlər, Detroit məcmu mühəndisləri, müştəriləri başa düşmək, məhsulun yaxşılaşdırılması planlarını inkişaf etdirmək və yeni məhsul yenilikləri həyata keçirmək üçün sürücülük davranışı haqqında mühəndislər.
Üstəlik, elektrik şirkətləri və digər üçüncü tərəf tədarükçüləri, yeni şarj stansiyalarının harada qurulacağını və kövrək şəbəkənin yüklənməsinin qarşısını almaq üçün milyonlarla mil sürücülük məlumatlarını təhlil edə bilərlər.
2. Məhsulun səhv diaqnozu və proqnozu
Bu, satış sonrası xidmət və məhsulun yaxşılaşdırılması üçün məhsul üçün istifadə edilə bilər. Yerləşdirmə sensorlar və internet texnologiyasının tətbiqi, bir reallıq, modelləşdirmə və simulyasiya texnologiyaları, modelləşdirmə və simulyasiya texnologiyaları, modelləşdirmə və simulyasiya texnologiyaları real vaxt rejimində real vaxt diaqnozu etdi.
Malayziya Airlines MH370-nin itirilmiş bağlantısı üçün axtarış zamanı, Boeing tərəfindən əldə edilən mühərrik işləmə məlumatları, təyyarənin itirilmiş bağlantısının yolunu təyin etməkdə əsas rol oynadı. Boeing Təyyarə sistemini məhsulun səhv diaqnozunda nə qədər böyük məlumatların necə rol oynadığını görmək üçün bir iş kimi aparaq.
Boeing təyyarəsində, mühərriklər, yanacaq sistemləri, hidravlik və elektrik sistemləri kimi yüzlərlə dəyişən, uçuş vəziyyətini təşkil edir. Bu məlumatlar ölçülür və bir neçə mikrosikdirdən az bir şəkildə göndərilir. Boeing 737 nümunəsi olaraq mühərrik hər 30 dəqiqədə uçuşda 10 terabayt məlumat yarada bilər.
Bu məlumatlar yalnız gələcəkdə müəyyən bir nöqtədə təhlil edilə bilən, həm də real vaxt rejimində uyğunlaşma nəzarəti, yanacaq istifadəsi, komponent çatışmazlığı proqnozunu və pilot bildirişini və proqnoza nail ola biləcək pilot bildirişini də təşviq edə biləcək yalnız mühəndislik telemetriya məlumatları deyil.
Ümumi elektrik (ge) nümunəsinə baxaq. ATLANTA, ABŞ-ın GE Enerji Monitorinqi və Diaqnostika (M & D) Mərkəzi, dünyanın 50-dən çox ölkəsində minlərlə Ge qaz turbinləri haqqında məlumat toplayır və hər gün müştərilər üçün 10g məlumat toplaya bilər. Sensor vibrasiyasından və sistemdəki temperatur siqnallarından daimi böyük məlumat axını təhlil edin. Bu böyük məlumatların təhlili GE-nin qaz turbininin səhv diaqnozu və erkən xəbərdarlıq üçün dəstək verəcəkdir.
Külək turbin istehsalçısı vestas, həmçinin külək turbinlərinin, onun titrəment metri və onun turbin metr məlumatlarını artıraraq külək turbinlərinin gücünü artırdı və xidmət həyatını uzatdı.
3. Sənaye iot istehsal xəttinin böyük məlumat tətbiqi
Müasir Sənaye İstehsalat İstehsalat xətləri temperatur, təzyiq, istilik, vibrasiya və səs-küyü aşkar etmək üçün minlərlə kiçik sensorla təchiz edilmişdir.
Məlumatlar bir neçə saniyə ərzində toplandığı üçün bir çox analiz formaları, bu məlumatlardan, avadanlıq diaqnozu, enerji istehlakı təhlili, enerji istehlakının təhlili, keyfiyyət qəzası analizi (istehsal qaydalarının pozulması, komponent çatışmazlığı) və s.
Əvvəla, istehsal prosesinin yaxşılaşdırılması baxımından, istehsal prosesində bu böyük məlumatlardan istifadə edərək bütün istehsal prosesini təhlil edə və hər bir linkin necə icra olunduğunu başa düşə bilər. Müəyyən bir proses standart prosesdən yayındıqdan sonra həyəcan siqnalı yaranacaq, səhvlər və ya şişkinecks daha tez tapıla bilər və problem daha asan həll edilə bilər.
Böyük məlumat texnologiyasından istifadə edərək, istehsal prosesinin istehsal prosesinin virtual modellərinin yaradılması, istehsal prosesini simulyasiya və optimallaşdırın. Sistemdə bütün proses və performans məlumatları yenidən qurula bildikdə, bu şəffaflıq istehsalçıların istehsal proseslərini yaxşılaşdırmağa kömək edəcəkdir.
Başqa bir misal üçün, enerji istehlakının təhlili baxımından sensorlar, avadanlıq istehsal prosesi zamanı bütün istehsal proseslərini mərkəzləşdirən bütün istehsal proseslərini nəzarətdə saxlaya bilər, buna görə enerji istehlakında anormallıq və ya zirvələri tapa bilər ki, istehsal prosesi zamanı enerji istehlakında optimallaşdırıla bilər və bütün proseslər edilə bilər. Təhlil enerji istehlakını çox azaldacaqdır.
4. Sənaye təchizatı zəncirinin təhlili və optimallaşdırılması
Hazırda böyük məlumatların təhlili artıq bir çox ticarət şirkətinin tədarük zəncirlərinin rəqabət qabiliyyətini artırmaq üçün vacib bir vasitədir.
Məsələn, E-Ticarət Şirkəti Jingdong AVM-in təhlil etmək və mallara olan müxtəlif yerlərdə tələbatın tələbini əvvəlcədən istifadə edir və bununla da paylama və anbar effektivliyini yaxşılaşdırmaq və ertəsi günün müştəri təcrübəsini təmin etmək.
RFID və digər məhsul elektron identifikasiya texnologiyası, texnologiya texnologiyası və mobil internet texnologiyası interneti, sənaye müəssisələrinin tam məhsul təchizatı zəncirinin böyük məlumatlarını əldə etməyə kömək edə bilər. Bu məlumatlardan istifadə analizi, anbar, paylama və satış səmərəliliyinin və əhəmiyyətli bir xərcin əhəmiyyətli bir artımını təmin edəcəkdir. eniş.
İstehsal şirkətlərinə 10.000-dən çox fərqli məhsul təmin edən ABŞ-da 1000-dən çox böyük OEM tədarükçüsü var. Hər bir istehsalçı bazar proqnozlarına və satış məlumatları, bazar məlumatları, sərgilər, xəbərlər və rəqib məlumatları və məhsullarını satmaq üçün hava proqnozları kimi digər fərqli dəyişənlərə və digər fərqli dəyişənlərə güvənir.
Satış məlumatlarını, məhsul sensoru məlumatlarından və təchizatçı verilənlər bazalarından istifadə edərək, sənaye istehsal edən şirkətlər dünyanın müxtəlif bölgələrində tələbi dəqiq proqnozlaşdıra bilərlər.
İnventarizasiya və satış qiymətləri izlənilə bilər və qiymətlərin düşdükdə, istehsal edən şirkətlər çox xərcləri qazana bilər.
Məhsuldakı sensorlar tərəfindən yaradılan məlumatlardan yenidən istifadə etsəniz, məhsulun və hissələrin harada olduğunu bilmək üçün, hissələrin harada və nə vaxt lazım olduğunu təxmin edə bilərlər. Bu, inventarını çox azaldacaq və tədarük zəncirini optimallaşdıracaqdır.
