औद्योगिक बिग डाटा एगो नया अवधारणा हवे, एकर शाब्दिक रूप से समझल गइल, औद्योगिक बिग डाटा औद्योगिक जानकारी के अनुप्रयोग में पैदा भइल बिग डेटा के संदर्भित करे ला।
सूचना आ औद्योगीकरण के गहराई से एकीकरण के साथ, सूचना प्रौद्योगिकी औद्योगिक उद्यम सभ के औद्योगिक श्रृंखला के सगरी लिंक सभ में घुस गइल बा, जइसे कि बारकोड, क्यूआर कोड, आरएफआईडी, औद्योगिक सेंसर, औद्योगिक स्वचालित नियंत्रण प्रणाली, औद्योगिक इंटरनेट के चीज, ईआरपी, सीएडी/सीएएम/सीएई/सीए आ अउरी टेक्नोलॉजी सभ के औद्योगिक उद्यम सभ में बहुत ढेर इस्तेमाल होला।
खासतौर पर इंटरनेट, मोबाइल इंटरनेट, आ इंटरनेट ऑफ थिंग्स ऑफ द इंडस्ट्रियल फील्ड में नया पीढ़ी के सूचना प्रौद्योगिकी सभ के लागू होखे के साथ, औद्योगिक उद्यम सभ भी इंटरनेट उद्योग में बिकास के एगो नया दौर में प्रवेश कइले बाड़ें आ औद्योगिक उद्यम सभ के लगे मौजूद डेटा के भरपाई तेजी से बढ़ गइल बा।
औद्योगिक बिग डाटा के लागू कइला से औद्योगिक उद्यमन में नवाचार आ परिवर्तन के एगो नया दौर आई. कम लागत वाला धारणा, हाई-स्पीड मोबाइल कनेक्शन, बितरित कंप्यूटिंग आ इंटरनेट आ मोबाइल इंटरनेट ऑफ थिंग्स, सूचना प्रौद्योगिकी आ वैश्विक औद्योगिक सिस्टम सभ के द्वारा ले आवल गइल बितरित कंप्यूटिंग आ उन्नत बिस्लेषण के गहिराई से एकीकृत कइल जा रहल बा जेह से वैश्विक उद्योग सभ में गहिरा बदलाव हो रहल बा आ उद्यम सभ के अनुसंधान आ बिकास आ उत्पादन के नवीनता ले आ रहल बा। , संचालन, विपणन आ प्रबंधन के तरीका के बारे में बतावल गइल बा। हंगाओ टेक (सेको मशीनरी) के नियंत्रण प्रणाली पर इंटरनेट तकनीक के लागू कइल जाला। बुद्धिमान स्टेनलेस स्टील औद्योगिक वेल्डेड पाइप बनावे के मशीनरी , ताकि दुनो पक्ष के तकनीकी टीम रियल टाइम में उत्पादन के डेटा के निगरानी कर सके, संचालन के दौरान दोष ना पा सके, आ बंद होखे से बचाव कर सके।
एह से औद्योगिक बिग डाटा एप्लीकेशन सभ के सामना करे वाली समस्या आ चुनौती सभ इंटरनेट उद्योग के तुलना में कम ना होखे लीं आ कुछ मामिला में ई अउरी जटिल हो जालें।
अलग अलग उद्योगन के एह अभिनव औद्योगिक उद्यमन से तेज गति, अधिका दक्षता आ अधिका अंतर्दृष्टि मिलल बा.
औद्योगिक बिग डेटा के बिसेस अनुप्रयोग सभ में प्रोडक्ट इनोवेशन, प्रोडक्ट फाल्ट डायग्नोसिस आ प्रीडिक्शन, औद्योगिक उत्पादन लाइन IoT बिस्लेषण, औद्योगिक उद्यम आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, आ उत्पाद परिशुद्धता बिपणन सामिल बाड़ें। एह लेख में मैन्युफैक्चरिंग इंटरप्राइजेज में औद्योगिक बिग डाटा के एप्लीकेशन परिदृश्य के एक-एक करके छाँट दिहल जाई.
1. उत्पाद के नवाचार के तेज करीं
ग्राहकन आ औद्योगिक उद्यमन के बीच के बातचीत आ लेनदेन के व्यवहार से बहुत मात्रा में डेटा पैदा होई। खनन आ बिस्लेषण एह ग्राहक गतिशील डेटा के ग्राहक लोग के उत्पाद मांग बिस्लेषण आ उत्पाद डिजाइन नवाचार गतिविधि सभ में भाग लेवे में मदद कर सके ला, आ उत्पाद नवाचार में योगदान दे सके ला।
फोर्ड एह संबंध में एगो उदाहरण बा। उ लोग फोर्ड फोकस इलेक्ट्रिक कार के उत्पाद नवाचार अवुरी अनुकूलन प बिग डाटा टेक्नोलॉजी के लागू कईले। इ कार एगो सच्चा 'बिग डाटा इलेक्ट्रिक कार बन गईल बा।' फोर्ड फोकस इलेक्ट्रिक वाहन के पहिला पीढ़ी गाड़ी चलावे अवुरी पार्किंग के समय बहुत डेटा पैदा कईले बा।
गाड़ी चलावत घरी ड्राइवर लगातार गाड़ी के एक्सेलरेशन, ब्रेकिंग, बैटरी चार्जिंग अवुरी लोकेशन के जानकारी के अपडेट करेला। इ ड्राइवर खाती उपयोगी बा, लेकिन डेटा के वापस फोर्ड इंजीनियर के भी भेजल जाला ताकि ग्राहक के ड्राइविंग के आदत के समझल जा सके, जवना में शामिल बा कि कइसे, कब अवुरी कहां चार्ज कईल जाए। अगर गाड़ी ठप्प हो गईल त उ गाड़ी के टायर के दबाव अवुरी बैटरी सिस्टम के बारे में डेटा के नजदीकी स्मार्ट फोन में पहुंचावत रही।
ई ग्राहक केंद्रित बिग डाटा एप्लीकेशन परिदृश्य के कई गो फायदा बा, काहें से कि बिग डेटा मूल्यवान नया उत्पाद नवाचार आ सहयोग के तरीका सभ के सक्षम बनावे ला। ड्राइवर लोग उपयोगी आ अद्यतन जानकारी पावे ला जबकि डेट्रायट में इंजीनियर लोग ड्राइविंग व्यवहार के बारे में जानकारी एकट्ठा करे ला ताकि ग्राहक लोग के समझे, उत्पाद सुधार योजना बनावे आ नया उत्पाद नवाचार सभ के लागू कइल जा सके।
एतने ना, बिजली कंपनी अवुरी बाकी थर्ड पार्टी सप्लायर लाखों मील के ड्राइविंग डेटा के विश्लेषण क सकतारे, जवना से इ तय कईल जा सकता कि नाया चार्जिंग स्टेशन कहां बनावल जाई अवुरी नाजुक ग्रिड के ओवरलोडिंग से कईसे रोकल जा सकता।
2. उत्पाद के गलती के निदान आ भविष्यवाणी
एकर इस्तेमाल उत्पाद के बाद के सेवा आ उत्पाद सुधार खातिर कइल जा सकेला। सर्वव्यापी सेंसर आ इंटरनेट टेक्नोलॉजी के शुरूआत से उत्पाद के दोष सभ के रियल टाइम निदान के वास्तविकता मिलल बा जबकि बिग डाटा एप्लीकेशन, मॉडलिंग आ सिमुलेशन टेक्नोलॉजी सभ के चलते डायनामिक्स के अनुमान लगावल संभव हो गइल बा।
मलेशिया एयरलाइंस MH370 के खोवल कनेक्शन के खोज के दौरान, बोइंग से मिलल इंजन ऑपरेटिंग डेटा विमान के खोवल कनेक्शन के रास्ता तय करे में प्रमुख भूमिका निभवलस। आईं बोइंग एयरक्राफ्ट सिस्टम के केस के रूप में ले लीं ताकि ई देखल जा सके कि उत्पाद के खराबी के निदान में बिग डाटा एप्लीकेशन सभ के भूमिका कइसे होला।
बोइंग के विमान पर सैकड़न चर, जइसे कि इंजन, ईंधन सिस्टम, हाइड्रोलिक्स, आ बिजली के सिस्टम, उड़ान में अवस्था के बनावे ला। एह डेटा सभ के नापल जाला आ कुछ माइक्रोसेकंड से कम में भेजल जाला। बोइंग 737 के उदाहरण के रूप में ले के इंजन में उड़ान में हर 30 मिनट में 10 टेराबाइट डेटा पैदा हो सकता।
ई डेटा ना खाली इंजीनियरिंग टेलीमेट्री डेटा हवे जेकरा के भविष्य में एगो निश्चित बिंदु पर बिस्लेषण कइल जा सके ला, बलुक रियल-टाइम एडैप्टिव कंट्रोल, ईंधन के इस्तेमाल, घटक बिफलता के भविष्यवाणी आ पायलट नोटिफिकेशन के भी बढ़ावा दिहल जा सके ला, जवन प्रभावी तरीका से गलती के निदान आ भविष्यवाणी हासिल क सके ला।
जनरल इलेक्ट्रिक (जीई) के एगो उदाहरण देखल जाव। अमेरिका के अटलांटा में जीई एनर्जी मॉनिटरिंग एंड डायग्नोस्टिक्स (एम एंड डी) सेंटर, दुनिया भर के 50 से अधिका देशन में हजारन जीई गैस टरबाइन के आंकड़ा एकट्ठा करेला, आ हर दिन ग्राहकन खातिर 10जी डेटा एकट्ठा कर सकेला. सिस्टम में सेंसर कंपन आ तापमान संकेतन से लगातार बिग डेटा के प्रवाह के विश्लेषण करीं। एह बिग डाटा एनालिसिस से जीई के गैस टरबाइन के गलती के निदान आ जल्दी चेतावनी दिहल जाई.
पवन टरबाइन निर्माता वेस्तास मौसम के डेटा आ एकरे टरबाइन मीटर डेटा के क्रॉस-एनालाइज क के पवन टरबाइन सभ के लेआउट में भी सुधार कइलस, जेकरा से पवन टरबाइन सभ के पावर आउटपुट लेवल बढ़ गइल आ सेवा जीवन के बिस्तार कइल गइल।
3. औद्योगिक आईओटी उत्पादन लाइन के बिग डाटा 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 सभ के इस्तेमाल से कई तरह के बिस्लेषण के साकार कइल जा सके ला, जवना में उपकरण के निदान, बिजली खपत बिस्लेषण, ऊर्जा खपत बिस्लेषण, गुणवत्ता दुर्घटना बिस्लेषण (जवना में उत्पादन नियमन के उल्लंघन, घटक बिफलता) इत्यादि सामिल बाड़ें।
सबसे पहिले, उत्पादन प्रक्रिया में सुधार के मामला में, उत्पादन प्रक्रिया में एह बिग डेटा के इस्तेमाल से पूरा उत्पादन प्रक्रिया के विश्लेषण कइल जा सकेला आ ई समझल जा सकेला कि हर लिंक के कइसे निष्पादित कइल जाला। एक बेर कौनों खास प्रक्रिया मानक प्रक्रिया से बिचलन हो गइला के बाद अलार्म सिग्नल पैदा हो जाई, गलती भा अड़चन के जल्दी से खोजल जा सके ला आ समस्या के समाधान आसानी से हो सके ला।
बिग डाटा टेक्नोलॉजी के इस्तेमाल से औद्योगिक उत्पाद सभ के उत्पादन प्रक्रिया के वर्चुअल मॉडल सभ के स्थापित कइल, उत्पादन प्रक्रिया के अनुकरण आ अनुकूलन भी संभव बा। जब सिस्टम में सगरी प्रक्रिया आ परफार्मेंस डेटा के पुनर्निर्माण कइल जा सके ला तब एह पारदर्शिता से निर्माता लोग के आपन उत्पादन प्रक्रिया में सुधार करे में मदद मिली।
एगो अउरी उदाहरण खातिर, ऊर्जा खपत बिस्लेषण के मामिला में, उपकरण सभ के उत्पादन प्रक्रिया के दौरान सभ उत्पादन प्रक्रिया सभ के केंद्रीय रूप से निगरानी करे खातिर सेंसर सभ के इस्तेमाल ऊर्जा के खपत में असामान्यता भा चोटी सभ के खोज सके ला, जेह से उत्पादन प्रक्रिया के दौरान ऊर्जा के खपत के अनुकूलित कइल जा सके ला आ सगरी प्रक्रिया सभ के कइल जा सके ला। 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 आपूर्ति श्रृंखला सभ के प्रतिस्पर्धा बढ़ावे।
उदाहरण खातिर, ई-कॉमर्स कंपनी जिंगडोंग मॉल बिग डेटा के इस्तेमाल से बिबिध जगहन पर सामान के मांग के पहिले से बिस्लेषण आ अनुमान लगावे ला, जेकरा से बितरण आ गोदाम के दक्षता में सुधार होला आ अगिला दिन के ग्राहक अनुभव सुनिश्चित कइल जाला।
आरएफआईडी आ अउरी प्रोडक्ट इलेक्ट्रॉनिक पहचान प्रौद्योगिकी, इंटरनेट ऑफ थिंग्स टेक्नोलॉजी, आ मोबाइल इंटरनेट टेक्नोलॉजी औद्योगिक उद्यम सभ के पूरा प्रोडक्ट सप्लाई चेन के बिग डाटा हासिल करे में मदद कर सके ला। विश्लेषण खातिर एह डेटा के इस्तेमाल से गोदाम, वितरण, आ बिक्री के दक्षता में काफी बढ़ोतरी होई आ एगो महत्वपूर्ण लागत होई। मना क दिहल।
अमेरिका में 1,000 से अधिका बड़हन OEM आपूर्तिकर्ता बाड़ें, जवना में निर्माण कंपनी सभ के 10,000 से ढेर अलग-अलग उत्पाद उपलब्ध बा। हर निर्माता बाजार के पूर्वानुमान आ अन्य अलग-अलग चर सभ पर निर्भर बा, जइसे कि बिक्री के डेटा, बाजार के जानकारी, प्रदर्शनी, समाचार, आ प्रतियोगी डेटा , आ इहाँ तक कि अपना उत्पाद सभ के बेचे खातिर मौसम के पूर्वानुमान पर।
बिक्री के डेटा, प्रोडक्ट सेंसर डेटा, आ आपूर्तिकर्ता डेटाबेस से डेटा के इस्तेमाल से, औद्योगिक निर्माण कंपनी दुनिया के अलग-अलग क्षेत्र 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, निर्माण कंपनी सभ के बहुत लागत के बचत हो सके ला।
अगर रउआँ उत्पाद में मौजूद सेंसर सभ द्वारा जनरेट कइल गइल डेटा के दोबारा इस्तेमाल करीं ताकि ई जान सके कि उत्पाद में का गलत बा आ कहां हिस्सा के जरूरत बा, ऊ लोग ईहो अनुमान लगा सके ला कि कुछ हिस्सा कहाँ आ कब के जरूरत बा। एह से इन्वेंट्री में बहुत कमी आई अवुरी सप्लाई चेन के अनुकूलित कईल जाई।
