औद्योगिक बिग डेटा एगो नया अवधारणा हवे, शाब्दिक रूप से समझल जाय, औद्योगिक बिग डेटा औद्योगिक जानकारी के अनुप्रयोग में पैदा होखे वाला बिग डेटा के कहल जाला।
सूचनाकरण आ औद्योगीकरण के गहिराह एकीकरण के साथ सूचना प्रौद्योगिकी औद्योगिक उद्यमन के औद्योगिक श्रृंखला के सभ कड़ी में घुस गइल बा, जइसे कि बारकोड, क्यूआर कोड, आरएफआईडी, औद्योगिक सेंसर, औद्योगिक स्वचालित नियंत्रण प्रणाली, औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स, ईआरपी, सीएडी/सीएएम/सीएई/सीएआई आ अउरी तकनीक सभ के औद्योगिक उद्यम सभ में बहुत इस्तेमाल होला।
खासतौर पर औद्योगिक क्षेत्र में इंटरनेट, मोबाइल इंटरनेट, आ इंटरनेट ऑफ थिंग्स नियर नया पीढ़ी के सूचना प्रौद्योगिकी सभ के इस्तेमाल के साथ, औद्योगिक उद्यम सभ भी इंटरनेट इंडस्ट्री में बिकास के एगो नया दौर में प्रवेश कइले बाड़ें आ औद्योगिक उद्यम सभ के लगे मौजूद डेटा भी... बढ़त-बढ़त भरपूर होखे लागेला।
औद्योगिक बिग डाटा के लागू कइला से औद्योगिक उद्यमन में नवाचार आ परिवर्तन के एगो नया दौर आई.इंटरनेट आ मोबाइल इंटरनेट ऑफ थिंग्स द्वारा ले आवल गइल कम लागत वाला धारणा, हाई-स्पीड मोबाइल कनेक्शन, डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग आ एडवांस एनालिसिस के माध्यम से सूचना प्रौद्योगिकी आ ग्लोबल इंडस्ट्रियल सिस्टम सभ के गहिराई से एकीकरण कइल जा रहल बा, वैश्विक उद्योग सभ में गहिरा बदलाव ले आ रहल बा, आ नवाचार कइल जा रहल बा अनुसंधान आ विकास आ उद्यमन के उत्पादन के बारे में बतावल गइल बा., संचालन, विपणन आ प्रबंधन के तरीका। हंगाओ टेक (सेको मशीनरी) इंटरनेट तकनीक के नियंत्रण प्रणाली में लागू करेला बुद्धिमान स्टेनलेस स्टील औद्योगिक वेल्डेड पाइप बनावे मशीनरी , ताकि दुनो पक्ष के तकनीकी टीम रियल टाइम में उत्पादन डेटा के निगरानी कर सके, संचालन के दौरान गलती खोज सके, अवुरी बंद होखे से रोक सके।
एह से औद्योगिक बिग डाटा एप्लीकेशन सभ के सामने आवे वाली समस्या आ चुनौती इंटरनेट इंडस्ट्री से कम ना होखे लीं आ कुछ मामिला में ई अउरी जटिल होलीं।
अलग-अलग उद्योगन में ई अभिनव औद्योगिक उद्यम तेज गति, अधिका दक्षता आ अधिका अंतर्दृष्टि ले आइल बा.
औद्योगिक बिग डेटा के बिसेस अनुप्रयोग सभ में उत्पाद नवाचार, उत्पाद गलती के निदान आ भविष्यवाणी, औद्योगिक उत्पादन लाइन IoT बिस्लेषण, औद्योगिक उद्यम आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, आ उत्पाद परिशुद्धता बिपणन सामिल बाड़ें।एह लेख में मैन्युफैक्चरिंग उद्यमन में औद्योगिक बिग डाटा के एप्लीकेशन परिदृश्य के एक-एक करके सॉर्ट कइल जाई।
1. उत्पाद के नवाचार में तेजी ले आवे के बा
ग्राहक आ औद्योगिक उद्यमन के बीच बातचीत आ लेनदेन के व्यवहार से बहुते बड़हन मात्रा में डेटा पैदा होखी.एह ग्राहक गतिशील डेटा के खनन आ बिस्लेषण से ग्राहक लोग के उत्पाद मांग बिस्लेषण आ उत्पाद डिजाइन नवाचार गतिविधि सभ में भाग लेवे में मदद मिल सके ला, आ उत्पाद नवाचार में योगदान दे सके ला।
एह मामिला में फोर्ड एकर एगो उदाहरण बा.उ लोग फोर्ड फोकस इलेक्ट्रिक कार के उत्पाद के नवाचार अवुरी अनुकूलन में बिग डाटा तकनीक के लागू कईले।इ कार एगो सच्चा 'बिग डाटा इलेक्ट्रिक कार।' बन गईल बा।फोर्ड फोकस इलेक्ट्रिक गाड़ी के पहिला पीढ़ी में ड्राइविंग अवुरी पार्किंग के समय बहुत डेटा पैदा भईल।
गाड़ी चलावत घरी ड्राइवर लगातार गाड़ी के एक्सेलरेशन, ब्रेकिंग, बैटरी चार्जिंग अवुरी लोकेशन के जानकारी अपडेट करेला।इ ड्राइवर खाती उपयोगी बा, लेकिन इ डेटा फोर्ड के इंजीनियर के भी वापस भेजल जाला ताकि ग्राहक के गाड़ी चलावे के आदत के समझल जा सके, जवना में चार्ज कईसे, कब अवुरी कहां से लेवे के बा।भले ही गाड़ी ठप होके गाड़ी के टायर प्रेशर अवुरी बैटरी सिस्टम के डेटा नजदीकी स्मार्ट फोन में भेजत रही।
ग्राहक केंद्रित एह बिग डाटा एप्लीकेशन परिदृश्य के कई गो फायदा होला, काहें से कि बिग डेटा मूल्यवान नया प्रोडक्ट इनोवेशन आ सहयोग के तरीका सभ के सक्षम बनावे ला।ड्राइवर लोग के उपयोगी आ अद्यतन जानकारी मिले ला जबकि डेट्रायट के इंजीनियर लोग ग्राहकन के समझे, उत्पाद सुधार योजना बनावे आ नया उत्पाद नवाचार के लागू करे खातिर ड्राइविंग व्यवहार के बारे में जानकारी एकट्ठा करे ला।
एतने ना, बिजली कंपनी आ अउरी थर्ड पार्टी सप्लायर लाखों मील के ड्राइविंग डेटा के विश्लेषण क के ई तय कर सकेलें कि नया चार्जिंग स्टेशन कहां बनावल जाव आ नाजुक ग्रिड के ओवरलोडिंग से कइसे रोकल जाव.
2. उत्पाद के गलती के निदान आ भविष्यवाणी कइल
एकर इस्तेमाल उत्पाद बिक्री के बाद के सेवा अवुरी उत्पाद में सुधार खाती कईल जा सकता।सर्वव्यापी सेंसर आ इंटरनेट टेक्नोलॉजी के सुरुआत से प्रोडक्ट फाल्ट सभ के रियल टाइम डायग्नोसिस के वास्तविकता बना दिहल गइल बा जबकि बिग डाटा एप्लीकेशन, मॉडलिंग आ सिमुलेशन टेक्नोलॉजी सभ के कारण डायनामिक्स के अनुमान लगावल संभव हो गइल बा।
मलेशिया एयरलाइंस के एमएच370 के खोवल कनेक्शन के खोज के दौरान बोइंग के मिलल इंजन संचालन के आंकड़ा विमान के खोवल कनेक्शन के रास्ता तय करे में अहम भूमिका निभवलस।आईं बोइंग विमान प्रणाली के एगो केस के रूप में लिहल जाव कि उत्पाद के गलती के निदान में बिग डाटा एप्लीकेशन के भूमिका कतना होला।
बोइंग के विमान सभ में सैकड़न चर, जइसे कि इंजन, ईंधन सिस्टम, हाइड्रोलिक्स, आ इलेक्ट्रिकल सिस्टम, उड़ान के दौरान के स्थिति के निर्माण करे लें।एह डेटा के नाप के कुछ माइक्रोसेकंड से भी कम समय में भेजल जाला।उदाहरण के तौर प बोइंग 737 के लेके इ इंजन उड़ान में हर 30 मिनट में 10 टेराबाइट डेटा पैदा क सकता।
ई डेटा खाली इंजीनियरिंग टेलीमेट्री डेटा ना हवें जिनहन के भविष्य में कौनों खास बिंदु पर बिस्लेषण कइल जा सके ला बलुक रियल-टाइम एडैप्टिव कंट्रोल, ईंधन के इस्तेमाल, कंपोनेंट फेल होखे के अनुमान आ पायलट नोटिफिकेशन के भी बढ़ावा देला, जे प्रभावी तरीका से गलती के निदान आ भविष्यवाणी हासिल क सके ला।
आईं जनरल इलेक्ट्रिक (जीई) के एगो उदाहरण देखल जाव।अमेरिका के अटलांटा में जीई एनर्जी मॉनिटरिंग एंड डायग्नोस्टिक्स (एम एंड डी) सेंटर दुनिया के 50 से अधिका देस सभ में हजारन जीई गैस टरबाइन सभ के डेटा एकट्ठा करे ला, आ हर दिन ग्राहक लोग खातिर 10जी डेटा एकट्ठा क सके ला।सिस्टम में सेंसर कंपन आ तापमान संकेत से लगातार बिग डेटा प्रवाह के विश्लेषण करीं।एह बिग डाटा एनालिसिस से जीई के गैस टरबाइन के गलती के निदान अवुरी जल्दी चेतावनी देवे के समर्थन मिली।
पवन टरबाइन निर्माता कंपनी वेस्टास भी मौसम के डेटा आ ओकर टरबाइन मीटर के डेटा के क्रॉस-एनालिजिंग क के पवन टरबाइन सभ के लेआउट में सुधार कइलस, जेकरा से पवन टरबाइन सभ के बिजली उत्पादन के स्तर बढ़ल आ सेवा जीवन बढ़ल।
3. औद्योगिक आईओटी उत्पादन लाइन के बिग डेटा आवेदन
आधुनिक औद्योगिक निर्माण उत्पादन लाइन में हजारन छोट सेंसर लगावल गइल बा जवना से तापमान, दबाव, गर्मी, कंपन आ शोर के पता लगावल जा सकेला.
चूँकि हर कुछ सेकेंड में डेटा एकट्ठा कइल जाला, एह डेटा के इस्तेमाल से कई तरह के बिस्लेषण के एहसास कइल जा सके ला, जवना में उपकरण के निदान, बिजली के खपत के बिस्लेषण, ऊर्जा खपत के बिस्लेषण, गुणवत्ता दुर्घटना बिस्लेषण (जवना में उत्पादन नियमन के उल्लंघन, घटक के बिफलता भी सामिल बा) इत्यादि सामिल बाड़ें।
सबसे पहिले त उत्पादन प्रक्रिया में सुधार के मामला में, उत्पादन प्रक्रिया में एह बिग डेटा के इस्तेमाल से पूरा उत्पादन प्रक्रिया के विश्लेषण कईल जा सकता अवुरी इ समझल जा सकता कि हर लिंक के निष्पादित कईसे कईल जाला।एक बेर कौनों खास प्रक्रिया मानक प्रक्रिया से हट गइला के बाद अलार्म सिग्नल पैदा हो जाई, गलती भा अड़चन जल्दी से मिल सके ला आ समस्या के समाधान अउरी आसानी से हो सके ला।
बिग डाटा टेक्नोलॉजी के इस्तेमाल से औद्योगिक उत्पाद सभ के उत्पादन प्रक्रिया के वर्चुअल मॉडल स्थापित कइल, उत्पादन प्रक्रिया के अनुकरण आ अनुकूलित कइल भी संभव बा।जब सिस्टम में सगरी प्रक्रिया आ परफार्मेंस डेटा के पुनर्निर्माण कइल जा सकेला त एह पारदर्शिता से निर्माता लोग के उत्पादन प्रक्रिया में सुधार करे में मदद मिली.
एगो अउरी उदाहरण खातिर, ऊर्जा के खपत के बिस्लेषण के मामिला में, उपकरण उत्पादन प्रक्रिया के दौरान सभ उत्पादन प्रक्रिया सभ के केंद्रीय रूप से निगरानी करे खातिर सेंसर सभ के इस्तेमाल से ऊर्जा के खपत में असामान्यता भा चोटी पावल जा सके ला, ताकि उत्पादन प्रक्रिया के दौरान ऊर्जा के खपत के अनुकूलित कइल जा सके आ सभ प्रक्रिया सभ के भी के प्रदर्शन कइल जा सकेला.विश्लेषण से ऊर्जा के खपत में बहुत कमी आई।
4. औद्योगिक आपूर्ति श्रृंखला के विश्लेषण आ अनुकूलन
वर्तमान में, बिग डाटा एनालिसिस कई गो ई-कॉमर्स कंपनी सभ खातिर पहिलहीं से एगो महत्वपूर्ण साधन बा जेह से कि ऊ लोग अपना सप्लाई चेन के प्रतिस्पर्धा बढ़ावे ला।
उदाहरण खातिर ई-कॉमर्स कंपनी जिंगडोंग मॉल बिग डाटा के इस्तेमाल से अलग-अलग जगह प सामान के मांग के पहिले से विश्लेषण अवुरी भविष्यवाणी करेले, जवना से वितरण अवुरी गोदाम के दक्षता में सुधार होखेला, अवुरी अगिला दिन के ग्राहक के अनुभव सुनिश्चित होखेला।
आरएफआईडी आ अउरी प्रोडक्ट इलेक्ट्रॉनिक आइडेंटिफिकेशन टेक्नोलॉजी, इंटरनेट ऑफ थिंग्स टेक्नोलॉजी, आ मोबाइल इंटरनेट टेक्नोलॉजी औद्योगिक उद्यम सभ के पूरा प्रोडक्ट सप्लाई चेन के बिग डेटा हासिल करे में मदद क सके ला।एह डेटा के विश्लेषण खातिर इस्तेमाल से गोदाम, वितरण, आ बिक्री के दक्षता में काफी बढ़ोतरी होई आ लागत में भी काफी बढ़ोतरी होई।मना क दिहल.
अमेरिका में 1,000 से ढेर बड़हन ओईएम आपूर्तिकर्ता बाड़ें जे मैन्युफैक्चरिंग कंपनी सभ के 10,000 से ढेर अलग-अलग प्रोडक्ट उपलब्ध करावे लें।हर निर्माता बाजार के पूर्वानुमान आ अउरी अलग-अलग चर सभ पर निर्भर होला, जइसे कि बिक्री के डेटा, बाजार के जानकारी, प्रदर्शनी, खबर, आ प्रतियोगी डेटा , आ इहाँ तक कि मौसम के पूर्वानुमान पर भी आपन उत्पाद बेचे खातिर।
बिक्री के डेटा, प्रोडक्ट सेंसर डेटा, आ आपूर्तिकर्ता डेटाबेस से मिलल डेटा के इस्तेमाल से औद्योगिक निर्माण कंपनी सभ दुनिया के अलग-अलग इलाका सभ में मांग के सही अनुमान लगा सके लीं।
चूँकि इन्वेंट्री आ बिक्री के दाम के ट्रैक कइल जा सके ला, आ दाम गिरला पर खरीदल जा सके ला, एह से मैन्युफैक्चरिंग कंपनी सभ बहुत लागत के बचत क सके लीं।
अगर रउआ उत्पाद में सेंसर से पैदा भईल डेटा के दोबारा इस्तेमाल करीं ताकि पता चल सके कि उत्पाद में का गलती बा अवुरी कहाँ पार्ट के जरूरत बा, त उ इहो भविष्यवाणी क सकतारे कि कहाँ अवुरी कब पार्ट के जरूरत बा।एहसे इन्वेंट्री में बहुते कमी आई आ सप्लाई चेन के अनुकूल बनावल जाई.
