Прамысловыя вялікія дадзеныя - гэта новая канцэпцыя, якая разумеецца літаральна, прамысловыя вялікія дадзеныя адносяцца да вялікіх дадзеных, якія ствараюцца пры ўжыванні прамысловай інфармацыі.
З паглыбленай інтэграцыяй інфарматызацыі і індустрыялізацыі інфармацыйныя тэхналогіі праніклі ва ўсе звёны прамысловай ланцужкі прамысловых прадпрыемстваў, такія як штрых-коды, QR-коды, RFID, прамысловыя датчыкі, прамысловыя аўтаматычныя сістэмы кіравання, прамысловы Інтэрнэт рэчаў, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI і іншыя тэхналогіі шырока выкарыстоўваюцца на прамысловых прадпрыемствах.
Асабліва з прымяненнем інфармацыйных тэхналогій новага пакалення, такіх як Інтэрнэт, мабільны Інтэрнэт і Інтэрнэт рэчаў у прамысловай сферы, прамысловыя прадпрыемствы таксама ўступілі ў новы этап развіцця ў Інтэрнэт-індустрыі, і даныя, якія захоўваюцца прамысловымі прадпрыемствамі становяцца ўсё больш багатымі.
Прымяненне прамысловых вялікіх дадзеных прынясе новую эру інавацый і пераўтварэнняў на прамысловых прадпрыемствах.Дзякуючы недарагому ўспрыманню, высакахуткаснаму мабільнаму злучэнню, размеркаваным вылічэнням і пашыранаму аналізу, створаным Інтэрнэтам і мабільным Інтэрнэтам рэчаў, інфармацыйныя тэхналогіі і глабальныя прамысловыя сістэмы глыбока інтэгруюцца, уносячы глыбокія змены ў сусветныя індустрыі і інавацыі ў НДДКР і вытворчасць прадпрыемстваў., Аперацыя, маркетынг і метады кіравання. Hangao Tech (SEKO Machinery) прымяняе інтэрнэт-тэхналогію ў сістэме кіравання інтэлектуальнае прамысловае абсталяванне для вытворчасці зварных труб з нержавеючай сталі , каб тэхнічныя каманды абодвух бакоў маглі кантраляваць вытворчыя дадзеныя ў рэжыме рэальнага часу, знаходзіць няспраўнасці падчас працы і прадухіляць адключэнне.
Такім чынам, праблемы і праблемы, з якімі сутыкаюцца прамысловыя дадаткі для вялікіх аб'ёмаў дадзеных, не меншыя, чым у інтэрнэт-індустрыі, а ў некаторых выпадках нават больш складаныя.
Гэтыя інавацыйныя прамысловыя прадпрыемствы ў розных галінах прынеслі больш высокую хуткасць, больш высокую эфектыўнасць і лепшае разуменне.
Тыповыя сферы прымянення прамысловых вялікіх даных ўключаюць інавацыі ў прадуктах, дыягностыку і прагназаванне няспраўнасцей прадукту, аналіз IoT прамысловай вытворчай лініі, аптымізацыю ланцужкоў паставак прамысловых прадпрыемстваў і дакладны маркетынг прадукту.У гэтым артыкуле адзін за адным будуць разабраны сцэнарыі прымянення прамысловых вялікіх дадзеных на вытворчых прадпрыемствах.
1. Паскарэнне інавацый прадукту
Узаемадзеянне і паводзіны транзакцый паміж кліентамі і прамысловымі прадпрыемствамі будуць ствараць вялікую колькасць даных.Здабыча і аналіз гэтых дынамічных даных кліентаў можа дапамагчы кліентам прыняць удзел у аналізе попыту на прадукцыю і інавацыйным дызайне прадукцыі, а таксама ўнесці свой уклад у інавацыі прадукцыі.
Форд у гэтым плане - прыклад.Яны ўжылі тэхналогію вялікіх дадзеных для інавацыйнай вытворчасці і аптымізацыі электрамабіля Ford Focus.Гэты аўтамабіль стаў сапраўдным «электрамабілем з вялікімі дадзенымі». Першае пакаленне электрамабіляў Ford Focus генеравала шмат дадзеных падчас руху і паркоўкі.
Падчас руху кіроўца пастаянна абнаўляе інфармацыю аб паскарэнні, тармажэнні, зарадцы акумулятара і месцазнаходжанні аўтамабіля.Гэта карысна для кіроўцаў, але даныя таксама адпраўляюцца назад інжынерам Ford, каб зразумець звычкі кліентаў вадзіць, у тым ліку як, калі і дзе зараджаць.Нават калі аўтамабіль спыніўся, ён будзе працягваць перадаваць даныя аб ціску ў шынах і акумулятарнай сістэме аўтамабіля на бліжэйшы смартфон.
Гэты сцэнар прымянення вялікіх дадзеных, арыентаваны на кліента, мае шмат пераваг, таму што вялікія дадзеныя дазваляюць выкарыстоўваць новыя каштоўныя інавацыі ў прадуктах і метады супрацоўніцтва.Вадзіцелі атрымліваюць карысную і актуальную інфармацыю, у той час як інжынеры ў Дэтройце збіраюць інфармацыю аб паводзінах за рулём, каб зразумець кліентаў, распрацаваць планы паляпшэння прадукцыі і ўкараніць новыя інавацыі ў прадукцыю.
Акрамя таго, энергетычныя кампаніі і іншыя пастаўшчыкі могуць аналізаваць мільёны міль даных, каб вызначыць, дзе будаваць новыя зарадныя станцыі і як прадухіліць перагрузку далікатнай сеткі.
2. Дыягностыка і прагназаванне няспраўнасцей прадукту
Гэта можна выкарыстоўваць для пасляпродажнага абслугоўвання і паляпшэння прадукту.Укараненне паўсюдных датчыкаў і Інтэрнэт-тэхналогій зрабіла дыягностыку няспраўнасцей прадукцыі ў рэжыме рэальнага часу рэальнасцю, у той час як прыкладанні для вялікіх аб'ёмаў дадзеных, тэхналогіі мадэлявання і мадэлявання зрабілі магчымым прагназаванне дынамікі.
Падчас пошуку страчанага злучэння MH370 Malaysia Airlines даныя аб працы рухавіка, атрыманыя Boeing, адыгралі ключавую ролю ў вызначэнні шляху страчанага злучэння самалёта.Давайце возьмем авіяцыйную сістэму Boeing у якасці выпадку, каб убачыць, якую ролю прыкладанні для вялікіх аб'ёмаў дадзеных гуляюць у дыягностыцы няспраўнасцяў прадукту.
У самалётах Boeing сотні зменных, такіх як рухавікі, паліўныя сістэмы, гідраўліка і электрычныя сістэмы, складаюць стан у палёце.Гэтыя даныя вымяраюцца і адпраўляюцца менш чым за некалькі мікрасекунд.Прымаючы ў якасці прыкладу Boeing 737, рухавік можа генераваць 10 тэрабайт дадзеных кожныя 30 хвілін палёту.
Гэтыя даныя з'яўляюцца не толькі інжынернымі тэлеметрычнымі дадзенымі, якія могуць быць прааналізаваны ў пэўны момант у будучыні, але таксама спрыяюць адаптыўнаму кіраванню ў рэжыме рэальнага часу, спажыванню паліва, прагназаванню няспраўнасці кампанентаў і апавяшчэнню пілоту, што можа эфектыўна дасягнуць дыягностыкі і прагназавання няспраўнасцей.
Давайце паглядзім на прыкладзе General Electric (GE).Цэнтр маніторынгу і дыягностыкі энергіі GE (M&D) у Атланце, ЗША, збірае даныя аб тысячах газавых турбін GE больш чым у 50 краінах па ўсім свеце і можа кожны дзень збіраць даныя 10G для кліентаў.Аналіз пастаяннага вялікага патоку даных ад сігналаў вібрацыі датчыка і тэмпературы ў сістэме.Гэты аналіз вялікіх даных забяспечыць падтрымку дыягностыкі і ранняга папярэджання газавых турбін GE.
Вытворца ветраных турбін Vestas таксама палепшыў кампаноўку ветраных турбін шляхам перакрыжаванага аналізу даных аб надвор'і і дадзеных лічыльнікаў турбін, тым самым павялічыўшы ўзровень выхадной магутнасці ветракоў і падоўжыўшы тэрмін службы.
3. Прымяненне вялікіх дадзеных прамысловай вытворчай лініі IoT
Сучасныя прамысловыя вытворчыя лініі абсталяваны тысячамі невялікіх датчыкаў для вызначэння тэмпературы, ціску, цяпла, вібрацыі і шуму.
Паколькі даныя збіраюцца кожныя некалькі секунд, многія формы аналізу могуць быць рэалізаваны з дапамогай гэтых даных, у тым ліку дыягностыка абсталявання, аналіз энергаспажывання, аналіз энергаспажывання, аналіз якасных аварый (уключаючы парушэнні правілаў вытворчасці, няспраўнасці кампанентаў) і г.д.
Перш за ўсё, з пункту гледжання паляпшэння вытворчага працэсу, выкарыстанне гэтых вялікіх даных у вытворчым працэсе можа прааналізаваць увесь вытворчы працэс і зразумець, як выконваецца кожнае звяно.Калі пэўны працэс адхіляецца ад стандартнага працэсу, будзе згенераваны сігнал трывогі, памылкі або вузкія месцы могуць быць знойдзены хутчэй, і праблема можа быць вырашана лягчэй.
З дапамогай тэхналогіі вялікіх даных таксама можна ствараць віртуальныя мадэлі працэсу вытворчасці прамысловай прадукцыі, мадэляваць і аптымізаваць працэс вытворчасці.Калі ўсе даныя аб працэсах і прадукцыйнасці можна аднавіць у сістэме, такая празрыстасць дапаможа вытворцам палепшыць іх вытворчыя працэсы.
Для іншага прыкладу, з пункту гледжання аналізу энергаспажывання, выкарыстанне датчыкаў для цэнтралізаванага маніторынгу ўсіх вытворчых працэсаў у працэсе вытворчасці абсталявання можа знайсці анамаліі або пікі ў спажыванні энергіі, так што спажыванне энергіі можа быць аптымізавана падчас вытворчага працэсу і ўсе працэсы могуць выконвацца.Аналіз значна знізіць спажыванне энергіі.
4. Аналіз і аптымізацыя прамысловай ланцужкі паставак
У цяперашні час аналіз вялікіх даных ужо з'яўляецца важным сродкам для павышэння канкурэнтаздольнасці ланцугоў паставак для многіх кампаній электроннай камерцыі.
Напрыклад, кампанія электроннай камерцыі Jingdong Mall выкарыстоўвае вялікія даныя, каб загадзя аналізаваць і прагназаваць попыт на тавары ў розных месцах, тым самым павышаючы эфектыўнасць размеркавання і складзіравання, а таксама забяспечваючы кліентаў на наступны дзень.
RFID і іншыя тэхналогіі электроннай ідэнтыфікацыі прадукту, тэхналогія Інтэрнэту рэчаў і тэхналогія мабільнага Інтэрнэту могуць дапамагчы прамысловым прадпрыемствам атрымаць вялікія даныя поўнай ланцужкі паставак прадукцыі.Выкарыстанне гэтых даных для аналізу прывядзе да значнага павелічэння эфектыўнасці складзіравання, размеркавання і продажаў і значных выдаткаў.заняпад.
У Злучаных Штатах больш за 1000 буйных пастаўшчыкоў OEM, якія пастаўляюць больш за 10 000 розных прадуктаў кампаніям-вытворцам.Кожны вытворца абапіраецца на прагнозы рынку і іншыя розныя зменныя, такія як дадзеныя аб продажах, інфармацыя аб рынку, выставы, навіны і дадзеныя канкурэнтаў, і нават прагнозы надвор'я, каб прадаваць сваю прадукцыю.
Выкарыстоўваючы даныя аб продажах, даныя датчыкаў прадукту і даныя з баз даных пастаўшчыкоў, прамысловыя вытворчыя кампаніі могуць дакладна прагназаваць попыт у розных рэгіёнах свету.
Паколькі запасы і адпускныя цэны можна адсочваць і купляць, калі цэны падаюць, вытворчыя кампаніі могуць зэканоміць шмат выдаткаў.
Калі вы паўторна выкарыстоўваеце даныя, атрыманыя датчыкамі ў прадукце, каб даведацца, што не так з прадуктам і дзе патрэбныя дэталі, яны таксама змогуць прадказаць, дзе і калі патрэбныя дэталі.Гэта дазволіць значна паменшыць запасы і аптымізаваць ланцужок паставак.
