Sənaye böyük verilənləri hərfi mənada başa düşülən yeni bir anlayışdır, sənaye böyük verilənləri sənaye məlumatlarının tətbiqi zamanı yaranan böyük verilənlərə aiddir.
İnformasiyalaşdırma və sənayeləşmənin dərin inteqrasiyası ilə informasiya texnologiyaları ştrix-kodlar, QR kodlar, RFID, sənaye sensorları, sənaye avtomatik idarəetmə sistemləri, Əşyaların sənaye İnterneti, ERP kimi sənaye müəssisələrinin sənaye zəncirinin bütün halqalarına nüfuz etmişdir. CAD/CAM/CAE/ CAI və digər texnologiyalar sənaye müəssisələrində geniş istifadə olunur.
Xüsusilə İnternet, mobil İnternet, Əşyaların İnterneti kimi yeni nəsil informasiya texnologiyalarının sənaye sahəsində tətbiqi ilə sənaye müəssisələri də internet sənayesində yeni inkişaf mərhələsinə qədəm qoyub və sənaye müəssisələrinin saxladıqları məlumatlar getdikcə bol olur.
Sənaye böyük verilənlərinin tətbiqi sənaye müəssisələrində yeni innovasiya və transformasiya dövrünü gətirəcək.İnternet və Əşyaların mobil İnternetinin yaratdığı aşağı qiymətli qavrayış, yüksək sürətli mobil əlaqə, paylanmış hesablama və qabaqcıl təhlil sayəsində informasiya texnologiyaları və qlobal sənaye sistemləri dərin inteqrasiya olunur, qlobal sənayelərə köklü dəyişikliklər gətirir və yeniliklər edir. Müəssisələrin R&D və istehsalı., Əməliyyat, marketinq və idarəetmə üsulları. Hangao Tech (SEKO Machinery) internet texnologiyasını idarəetmə sisteminə tətbiq edir ağıllı paslanmayan poladdan sənaye qaynaqlı boru istehsalı maşınları , beləliklə hər iki tərəfin texniki qrupları istehsal məlumatlarını real vaxt rejimində izləyə, əməliyyat zamanı nasazlıqları tapa və bağlanmaların qarşısını ala bilər.
Buna görə də sənaye böyük məlumat proqramlarının üzləşdiyi problemlər və çətinliklər İnternet sənayesindən az deyil və bəzi hallarda daha da mürəkkəbdir.
Müxtəlif sənaye sahələrindəki bu innovativ sənaye müəssisələri daha sürətli sürət, daha yüksək səmərəlilik və daha yüksək fikir gətirdi.
Sənaye böyük verilənlərinin tipik tətbiqlərinə məhsul innovasiyası, məhsulun nasazlığının diaqnozu və proqnozlaşdırılması, sənaye istehsal xəttinin IoT təhlili, sənaye müəssisələrinin təchizat zəncirinin optimallaşdırılması və məhsulun dəqiq marketinqi daxildir.Bu məqalə istehsal müəssisələrində sənaye böyük məlumatlarının tətbiqi ssenarilərini bir-bir sıralayacaq.
1. Məhsulun innovasiyasını sürətləndirin
Müştərilər və sənaye müəssisələri arasında qarşılıqlı əlaqə və əməliyyat davranışı böyük miqdarda məlumat yaradacaqdır.Bu müştəri dinamik məlumatlarının çıxarılması və təhlili müştərilərə məhsul tələbinin təhlili və məhsul dizaynının innovasiya fəaliyyətlərində iştirak etməyə və məhsul innovasiyasına töhfələr verməyə kömək edə bilər.
Ford bu baxımdan nümunədir.Onlar Ford Focus elektrik avtomobilinin məhsul innovasiyası və optimallaşdırılmasında böyük məlumat texnologiyasını tətbiq etdilər.Bu avtomobil əsl 'böyük məlumatlı elektrik avtomobilinə' çevrildi. Ford Focus elektrik avtomobillərinin birinci nəsli sürücülük və parklama zamanı çoxlu məlumat yaratdı.
Sürücü sürərkən avtomobilin sürətlənməsi, əyləclənməsi, akkumulyatorun doldurulması və yer məlumatlarını davamlı olaraq yeniləyir.Bu, sürücülər üçün faydalıdır, lakin məlumat həm də müştərinin sürücülük vərdişlərini, o cümlədən necə, nə vaxt və harada şarj ediləcəyini anlamaq üçün Ford mühəndislərinə göndərilir.Avtomobil dayanmış vəziyyətdə olsa belə, avtomobilin təkər təzyiqi və akkumulyator sistemi haqqında məlumatları ən yaxın ağıllı telefona ötürməyə davam edəcək.
Müştəri mərkəzli bu böyük məlumat tətbiqi ssenarisinin bir çox üstünlükləri var, çünki böyük verilənlər qiymətli yeni məhsul innovasiyası və əməkdaşlıq üsullarına imkan verir.Sürücülər faydalı və aktual məlumatlar əldə edir, Detroitdəki mühəndislər isə müştəriləri başa düşmək, məhsulun təkmilləşdirilməsi planlarını hazırlamaq və yeni məhsul innovasiyalarını həyata keçirmək üçün sürücülük davranışı haqqında məlumatları ümumiləşdirir.
Üstəlik, enerji şirkətləri və digər üçüncü tərəf təchizatçıları yeni doldurma stansiyalarının harada tikiləcəyini və kövrək şəbəkənin həddindən artıq yüklənməsinin qarşısını almaq üçün milyonlarla mil yol məlumatlarını təhlil edə bilərlər.
2. Məhsulun nasazlığının diaqnostikası və proqnozlaşdırılması
Bu məhsul satış sonrası xidmət və məhsulun təkmilləşdirilməsi üçün istifadə edilə bilər.Hər yerdə mövcud olan sensorların və İnternet texnologiyasının tətbiqi məhsulun nasazlıqlarının real vaxt diaqnostikasını reallığa çevirdi, böyük məlumat tətbiqləri, modelləşdirmə və simulyasiya texnologiyaları isə dinamikanı proqnozlaşdırmağa imkan verdi.
Malaysia Airlines MH370-in itirilmiş əlaqəsinin axtarışı zamanı Boeing tərəfindən əldə edilən mühərrikin iş məlumatları təyyarənin itən əlaqəsinin yolunun müəyyən edilməsində əsas rol oynayıb.Böyük məlumat tətbiqlərinin məhsulun nasazlığının diaqnostikasında necə rol oynadığını görmək üçün bir nümunə olaraq Boeing təyyarə sistemini götürək.
Boeing-in təyyarələrində mühərriklər, yanacaq sistemləri, hidravlika və elektrik sistemləri kimi yüzlərlə dəyişən uçuş vəziyyətini təşkil edir.Bu məlumatlar bir neçə mikrosaniyədən az müddətdə ölçülür və göndərilir.Nümunə olaraq Boeing 737-ni götürsək, mühərrik uçuşda hər 30 dəqiqədən bir 10 terabayt məlumat yarada bilir.
Bu məlumatlar yalnız gələcəkdə müəyyən bir nöqtədə təhlil edilə bilən mühəndislik telemetriya məlumatları deyil, həm də real vaxt rejimində adaptiv nəzarəti, yanacaq istifadəsini, komponentlərin nasazlığının proqnozlaşdırılmasını və pilot bildirişini təşviq edir, bu da nasazlığın diaqnozu və proqnozlaşdırılmasına effektiv şəkildə nail ola bilər.
General Electric (GE) nümunəsinə baxaq.ABŞ-ın Atlanta şəhərində yerləşən GE Enerji Monitorinqi və Diaqnostika Mərkəzi (M&D) dünyanın 50-dən çox ölkəsində minlərlə GE qaz turbinləri haqqında məlumat toplayır və müştərilər üçün hər gün 10G məlumat toplaya bilər.Sistemdəki sensor vibrasiya və temperatur siqnallarından daimi böyük məlumat axınını təhlil edin.Bu böyük verilənlərin təhlili GE-nin qaz turbinindəki nasazlıqların diaqnostikası və erkən xəbərdarlığı üçün dəstək verəcək.
Külək turbinləri istehsalçısı Vestas həmçinin hava məlumatlarını və onun turbin sayğac məlumatlarını çarpaz təhlil edərək külək turbinlərinin planını təkmilləşdirdi və bununla da külək turbinlərinin güc çıxış səviyyəsini artırdı və xidmət müddətini uzatdı.
3. Sənaye IoT istehsal xəttinin böyük məlumat tətbiqi
Müasir sənaye istehsalı istehsal xətləri temperatur, təzyiq, istilik, vibrasiya və səs-küyü aşkar etmək üçün minlərlə kiçik sensorlarla təchiz edilmişdir.
Məlumatlar bir neçə saniyədən bir toplandığından, bu məlumatlardan istifadə etməklə bir çox analiz formaları həyata keçirilə bilər, o cümlədən avadanlıqların diaqnostikası, enerji istehlakı təhlili, enerji sərfiyyatının təhlili, keyfiyyət qəzalarının təhlili (o cümlədən istehsal qaydalarının pozulması, komponentlərin nasazlığı) və s.
İlk növbədə, istehsal prosesinin təkmilləşdirilməsi baxımından, istehsal prosesində bu böyük məlumatlardan istifadə edərək, bütün istehsal prosesini təhlil edə və hər bir əlaqənin necə yerinə yetirildiyini başa düşə bilərsiniz.Müəyyən bir proses standart prosesdən kənara çıxdıqdan sonra həyəcan siqnalı yaranacaq, səhvlər və ya darboğazlar daha tez tapıla bilər və problem daha asan həll edilə bilər.
Böyük verilənlər texnologiyasından istifadə etməklə sənaye məhsullarının istehsal prosesinin virtual modellərini qurmaq, istehsal prosesini simulyasiya etmək və optimallaşdırmaq da mümkündür.Bütün proses və performans məlumatları sistemdə yenidən qurulduqda, bu şəffaflıq istehsalçılara istehsal proseslərini təkmilləşdirməyə kömək edəcək.
Başqa bir misal üçün, enerji istehlakının təhlili baxımından, avadanlıq istehsalı prosesi zamanı bütün istehsal proseslərinə mərkəzləşdirilmiş şəkildə nəzarət etmək üçün sensorların istifadəsi enerji istehlakında anormallıqlar və ya pik nöqtələri tapa bilər, beləliklə, istehsal prosesi zamanı enerji istehlakı optimallaşdırıla bilər və bütün proseslər yerinə yetirilməlidir.Təhlil enerji istehlakını əhəmiyyətli dərəcədə azaldacaq.
4. Sənaye təchizat zəncirinin təhlili və optimallaşdırılması
Hazırda böyük verilənlərin təhlili artıq bir çox e-ticarət şirkətləri üçün təchizat zəncirlərinin rəqabət qabiliyyətini artırmaq üçün vacib vasitədir.
Məsələn, Jingdong Mall elektron ticarət şirkəti müxtəlif yerlərdə mallara olan tələbatı əvvəlcədən təhlil etmək və proqnozlaşdırmaq üçün böyük verilənlərdən istifadə edir, bununla da paylama və anbar işlərinin səmərəliliyini artırır və növbəti günün müştəri təcrübəsini təmin edir.
RFID və digər məhsulun elektron identifikasiyası texnologiyası, Əşyaların İnterneti texnologiyası və mobil İnternet texnologiyası sənaye müəssisələrinə tam məhsul tədarük zəncirinin böyük məlumatlarını əldə etməyə kömək edə bilər.Bu məlumatların təhlil üçün istifadəsi anbar, paylama və satış səmərəliliyində əhəmiyyətli artıma və əhəmiyyətli xərclərə səbəb olacaqdır.eniş.
ABŞ-da istehsal şirkətlərinə 10.000-dən çox müxtəlif məhsul təqdim edən 1000-dən çox böyük OEM təchizatçıları var.Hər bir istehsalçı öz məhsullarını satmaq üçün bazar proqnozlarına və satış məlumatları, bazar məlumatları, sərgilər, xəbərlər və rəqib məlumatları kimi digər müxtəlif dəyişənlərə və hətta hava proqnozlarına əsaslanır.
Satış məlumatlarından, məhsul sensoru məlumatlarından və təchizatçı məlumat bazalarından alınan məlumatlardan istifadə edərək sənaye istehsalı şirkətləri dünyanın müxtəlif bölgələrində tələbi dəqiq proqnozlaşdıra bilirlər.
İnventar və satış qiymətləri izlənilə bildiyindən və qiymətlər düşəndə alına bildiyindən, istehsal şirkətləri çoxlu xərclərə qənaət edə bilərlər.
Məhsulda nəyin səhv olduğunu və hissələrin harada lazım olduğunu bilmək üçün məhsuldakı sensorlar tərəfindən yaradılan məlumatları təkrar istifadə etsəniz, onlar hissələrin harada və nə vaxt lazım olduğunu da təxmin edə bilərlər.Bu, inventarları xeyli azaldacaq və təchizat zəncirini optimallaşdıracaq.
