ইন্ডাস্ট্রিয়াল বিগ ডাটা হল একটি নতুন ধারণা, আক্ষরিক অর্থে বোঝা যায়, ইন্ডাস্ট্রিয়াল বিগ ডাটা বলতে শিল্প তথ্যের প্রয়োগে তৈরি হওয়া বড় ডেটা বোঝায়।
তথ্যায়ন এবং শিল্পায়নের গভীরভাবে একীকরণের সাথে, তথ্য প্রযুক্তি শিল্প প্রতিষ্ঠানের শিল্প চেইনের সমস্ত লিঙ্কে প্রবেশ করেছে, যেমন বারকোড, কিউআর কোড, আরএফআইডি, শিল্প সেন্সর, শিল্প স্বয়ংক্রিয় নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা, শিল্প ইন্টারনেট অফ থিংস, ইআরপি, CAD/CAM/CAE/CAI এবং অন্যান্য প্রযুক্তি ব্যাপকভাবে শিল্প উদ্যোগে ব্যবহৃত হয়।
বিশেষ করে শিল্প ক্ষেত্রে ইন্টারনেট, মোবাইল ইন্টারনেট এবং ইন্টারনেট অফ থিংসের মতো নতুন প্রজন্মের তথ্য প্রযুক্তির প্রয়োগের সাথে, শিল্প প্রতিষ্ঠানগুলিও ইন্টারনেট শিল্পে বিকাশের একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করেছে এবং শিল্প উদ্যোগগুলির কাছে থাকা ডেটা ক্রমবর্ধমান প্রচুর হয়ে
শিল্প বড় ডেটার প্রয়োগ শিল্প উদ্যোগে উদ্ভাবন এবং রূপান্তরের একটি নতুন যুগ নিয়ে আসবে।কম খরচের উপলব্ধি, উচ্চ-গতির মোবাইল সংযোগ, বিতরণ করা কম্পিউটিং এবং উন্নত বিশ্লেষণের মাধ্যমে ইন্টারনেট এবং মোবাইল ইন্টারনেট অফ থিংস, তথ্য প্রযুক্তি এবং বিশ্বব্যাপী শিল্প ব্যবস্থা গভীরভাবে একীভূত হচ্ছে, বিশ্বব্যাপী শিল্পগুলিতে গভীর পরিবর্তন আনছে এবং উদ্ভাবন করছে। গবেষণা ও উন্নয়ন এবং উদ্যোগের উত্পাদন।, অপারেশন, বিপণন এবং ব্যবস্থাপনা পদ্ধতি. হ্যাঙ্গাও টেক (SEKO মেশিনারি) এর নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থায় ইন্টারনেট প্রযুক্তি প্রয়োগ করে বুদ্ধিমান স্টেইনলেস স্টীল শিল্প ঢালাই পাইপ তৈরির যন্ত্রপাতি , যাতে উভয় পক্ষের প্রযুক্তিগত দলগুলি রিয়েল টাইমে উত্পাদন ডেটা নিরীক্ষণ করতে পারে, অপারেশন চলাকালীন ত্রুটিগুলি খুঁজে পেতে এবং শাটডাউন প্রতিরোধ করতে পারে।
অতএব, ইন্ডাস্ট্রিয়াল বিগ ডাটা অ্যাপ্লিকেশনের সমস্যা এবং চ্যালেঞ্জগুলি ইন্টারনেট শিল্পের তুলনায় কম নয় এবং কিছু ক্ষেত্রে সেগুলি আরও জটিল।
বিভিন্ন শিল্পে এই উদ্ভাবনী শিল্প উদ্যোগগুলি দ্রুত গতি, উচ্চ দক্ষতা এবং উচ্চতর অন্তর্দৃষ্টি নিয়ে এসেছে।
শিল্প বড় ডেটার সাধারণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে পণ্য উদ্ভাবন, পণ্যের ত্রুটি নির্ণয় এবং ভবিষ্যদ্বাণী, শিল্প উত্পাদন লাইন আইওটি বিশ্লেষণ, শিল্প উদ্যোগ সরবরাহ চেইন অপ্টিমাইজেশান, এবং পণ্য নির্ভুলতা বিপণন।এই নিবন্ধটি একের পর এক উত্পাদন উদ্যোগগুলিতে শিল্প বড় ডেটার প্রয়োগের পরিস্থিতিগুলি সাজিয়ে দেবে।
1. পণ্য উদ্ভাবন ত্বরান্বিত
গ্রাহক এবং শিল্প উদ্যোগের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া এবং লেনদেনের আচরণ প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করবে।এই গ্রাহকের গতিশীল ডেটা মাইনিং এবং বিশ্লেষণ গ্রাহকদের পণ্যের চাহিদা বিশ্লেষণ এবং পণ্য ডিজাইন উদ্ভাবন কার্যক্রমে অংশগ্রহণ করতে এবং পণ্য উদ্ভাবনে অবদান রাখতে সহায়তা করতে পারে।
ফোর্ড এক্ষেত্রে একটি উদাহরণ।তারা ফোর্ড ফোকাস বৈদ্যুতিক গাড়ির পণ্য উদ্ভাবন এবং অপ্টিমাইজেশানে বড় ডেটা প্রযুক্তি প্রয়োগ করেছে।এই গাড়িটি একটি সত্যিকারের 'বিগ ডেটা ইলেকট্রিক কার' হয়ে উঠেছে। ফোর্ড ফোকাস বৈদ্যুতিক গাড়ির প্রথম প্রজন্ম ড্রাইভিং এবং পার্কিং করার সময় প্রচুর ডেটা তৈরি করেছে।
গাড়ি চালানোর সময়, ড্রাইভার ক্রমাগত গাড়ির ত্বরণ, ব্রেকিং, ব্যাটারি চার্জিং এবং অবস্থানের তথ্য আপডেট করে।এটি ড্রাইভারদের জন্য উপযোগী, কিন্তু কিভাবে, কখন এবং কোথায় চার্জ করতে হবে তা সহ গ্রাহকের ড্রাইভিং অভ্যাসগুলি বোঝার জন্য ডেটা ফোর্ড ইঞ্জিনিয়ারদের কাছে ফেরত পাঠানো হয়।এমনকি গাড়িটি স্থবির হয়ে গেলেও, এটি গাড়ির টায়ার চাপ এবং ব্যাটারি সিস্টেমের ডেটা নিকটতম স্মার্ট ফোনে প্রেরণ করতে থাকবে।
এই গ্রাহক-কেন্দ্রিক বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশন দৃশ্যের অনেক সুবিধা রয়েছে, কারণ বড় ডেটা মূল্যবান নতুন পণ্য উদ্ভাবন এবং সহযোগিতার পদ্ধতিগুলিকে সক্ষম করে।ড্রাইভাররা দরকারী এবং আপ-টু-ডেট তথ্য পান, যখন ডেট্রয়েটের ইঞ্জিনিয়াররা গ্রাহকদের বোঝার জন্য, পণ্যের উন্নতির পরিকল্পনা তৈরি করতে এবং নতুন পণ্য উদ্ভাবন বাস্তবায়নের জন্য ড্রাইভিং আচরণ সম্পর্কে সমষ্টিগত তথ্য পান।
তদুপরি, পাওয়ার কোম্পানি এবং অন্যান্য তৃতীয় পক্ষের সরবরাহকারীরা নতুন চার্জিং স্টেশন কোথায় তৈরি করতে হবে এবং কীভাবে ভঙ্গুর গ্রিডকে ওভারলোডিং থেকে আটকাতে হবে তা নির্ধারণ করতে লক্ষ লক্ষ মাইল ড্রাইভিং ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
2. পণ্যের ত্রুটি নির্ণয় এবং পূর্বাভাস
এটি পণ্য বিক্রয়োত্তর পরিষেবা এবং পণ্যের উন্নতির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।সর্বব্যাপী সেন্সর এবং ইন্টারনেট প্রযুক্তির প্রবর্তন পণ্যের ত্রুটিগুলির রিয়েল-টাইম নির্ণয়কে বাস্তবে পরিণত করেছে, যখন বড় ডেটা অ্যাপ্লিকেশন, মডেলিং এবং সিমুলেশন প্রযুক্তি গতিবিদ্যার ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব করেছে।
মালয়েশিয়া এয়ারলাইন্স MH370-এর হারিয়ে যাওয়া সংযোগের অনুসন্ধানের সময়, বোয়িং দ্বারা প্রাপ্ত ইঞ্জিন অপারেটিং ডেটা বিমানের হারিয়ে যাওয়া সংযোগের পথ নির্ধারণে মূল ভূমিকা পালন করেছিল।বোয়িং এয়ারক্রাফ্ট সিস্টেমটিকে একটি কেস হিসাবে নেওয়া যাক কিভাবে বড় ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলি পণ্যের ত্রুটি নির্ণয়ের ক্ষেত্রে ভূমিকা পালন করে।
বোয়িং এর বিমানে, শত শত ভেরিয়েবল, যেমন ইঞ্জিন, ফুয়েল সিস্টেম, হাইড্রলিক্স এবং ইলেকট্রিকাল সিস্টেম, ইন-ফ্লাইট স্টেট তৈরি করে।এই তথ্যগুলি পরিমাপ করা হয় এবং কয়েক মাইক্রোসেকেন্ডেরও কম সময়ে পাঠানো হয়।বোয়িং 737-এর উদাহরণ হিসেবে, ইঞ্জিনটি ফ্লাইটে প্রতি 30 মিনিটে 10 টেরাবাইট ডেটা তৈরি করতে পারে।
এই ডেটাগুলি শুধুমাত্র ইঞ্জিনিয়ারিং টেলিমেট্রি ডেটা নয় যা ভবিষ্যতে একটি নির্দিষ্ট সময়ে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, তবে বাস্তব-সময় অভিযোজিত নিয়ন্ত্রণ, জ্বালানী ব্যবহার, উপাদান ব্যর্থতার পূর্বাভাস এবং পাইলট বিজ্ঞপ্তি প্রচার করে, যা কার্যকরভাবে ত্রুটি নির্ণয় এবং পূর্বাভাস অর্জন করতে পারে।
আসুন জেনারেল ইলেকট্রিক (GE) এর একটি উদাহরণ দেখি।আটলান্টা, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের GE এনার্জি মনিটরিং অ্যান্ড ডায়াগনস্টিকস (M&D) সেন্টার, বিশ্বের 50 টিরও বেশি দেশে হাজার হাজার GE গ্যাস টারবাইনের ডেটা সংগ্রহ করে এবং প্রতিদিন গ্রাহকদের জন্য 10G ডেটা সংগ্রহ করতে পারে৷সিস্টেমে সেন্সর কম্পন এবং তাপমাত্রা সংকেত থেকে ধ্রুবক বড় ডেটা প্রবাহ বিশ্লেষণ করুন।এই বড় ডেটা বিশ্লেষণগুলি GE-এর গ্যাস টারবাইনের ত্রুটি নির্ণয় এবং প্রাথমিক সতর্কতার জন্য সহায়তা প্রদান করবে।
উইন্ড টারবাইন প্রস্তুতকারক ভেস্তাস আবহাওয়ার তথ্য এবং এর টারবাইন মিটার ডেটা ক্রস-বিশ্লেষণ করে বায়ু টারবাইনের বিন্যাসকেও উন্নত করেছে, যার ফলে বায়ু টারবাইনের পাওয়ার আউটপুট স্তর বৃদ্ধি এবং পরিষেবার আয়ু বৃদ্ধি করেছে।
3. শিল্প IoT উত্পাদন লাইনের বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশন
আধুনিক শিল্প উত্পাদন লাইনগুলি তাপমাত্রা, চাপ, তাপ, কম্পন এবং শব্দ সনাক্ত করতে হাজার হাজার ছোট সেন্সর দিয়ে সজ্জিত।
যেহেতু প্রতি কয়েক সেকেন্ডে ডেটা সংগ্রহ করা হয়, এই ডেটা ব্যবহার করে বিশ্লেষণের অনেক রূপ উপলব্ধি করা যায়, যার মধ্যে রয়েছে সরঞ্জাম নির্ণয়, শক্তি খরচ বিশ্লেষণ, শক্তি খরচ বিশ্লেষণ, গুণগত দুর্ঘটনা বিশ্লেষণ (উৎপাদন বিধি লঙ্ঘন, উপাদান ব্যর্থতা সহ) ইত্যাদি।
প্রথমত, উৎপাদন প্রক্রিয়ার উন্নতির পরিপ্রেক্ষিতে, উৎপাদন প্রক্রিয়ায় এই বড় ডেটা ব্যবহার করে সমগ্র উৎপাদন প্রক্রিয়া বিশ্লেষণ করা যায় এবং প্রতিটি লিঙ্ক কীভাবে কার্যকর করা হয় তা বুঝতে পারে।একবার একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া আদর্শ প্রক্রিয়া থেকে বিচ্যুত হয়ে গেলে, একটি অ্যালার্ম সংকেত তৈরি হবে, ত্রুটি বা বাধাগুলি আরও দ্রুত খুঁজে পাওয়া যাবে এবং সমস্যাটি আরও সহজে সমাধান করা যেতে পারে।
বড় ডেটা প্রযুক্তি ব্যবহার করে, শিল্প পণ্যগুলির উত্পাদন প্রক্রিয়ার ভার্চুয়াল মডেলগুলি স্থাপন করা, উত্পাদন প্রক্রিয়াটিকে অনুকরণ করা এবং অপ্টিমাইজ করাও সম্ভব।যখন সমস্ত প্রক্রিয়া এবং কর্মক্ষমতা ডেটা সিস্টেমে পুনর্গঠন করা যেতে পারে, তখন এই স্বচ্ছতা নির্মাতাদের তাদের উত্পাদন প্রক্রিয়া উন্নত করতে সহায়তা করবে।
আরেকটি উদাহরণের জন্য, শক্তি খরচ বিশ্লেষণের পরিপ্রেক্ষিতে, সরঞ্জাম উত্পাদন প্রক্রিয়া চলাকালীন সমস্ত উত্পাদন প্রক্রিয়া কেন্দ্রীয়ভাবে নিরীক্ষণের জন্য সেন্সরগুলির ব্যবহার শক্তি খরচে অস্বাভাবিকতা বা শিখর খুঁজে পেতে পারে, যাতে উত্পাদন প্রক্রিয়ার সময় শক্তি খরচ অপ্টিমাইজ করা যায় এবং সমস্ত প্রক্রিয়াগুলি সঞ্চালিত করাবিশ্লেষণ ব্যাপকভাবে শক্তি খরচ কমাবে.
4. শিল্প সরবরাহ চেইনের বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশন
বর্তমানে, অনেক ই-কমার্স কোম্পানির জন্য তাদের সাপ্লাই চেইনের প্রতিযোগিতা বাড়ানোর জন্য বড় ডেটা বিশ্লেষণ ইতিমধ্যেই একটি গুরুত্বপূর্ণ মাধ্যম।
উদাহরণ স্বরূপ, ই-কমার্স কোম্পানী জিংডং মল বিভিন্ন স্থানে আগে থেকেই পণ্যের চাহিদা বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস দিতে বড় ডেটা ব্যবহার করে, যার ফলে বিতরণ এবং গুদামজাতকরণের দক্ষতা উন্নত হয় এবং পরবর্তী দিনের গ্রাহকের অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করা হয়।
RFID এবং অন্যান্য পণ্য ইলেকট্রনিক শনাক্তকরণ প্রযুক্তি, ইন্টারনেট অফ থিংস প্রযুক্তি এবং মোবাইল ইন্টারনেট প্রযুক্তি শিল্প প্রতিষ্ঠানগুলিকে একটি সম্পূর্ণ পণ্য সরবরাহ শৃঙ্খলের বড় ডেটা পেতে সহায়তা করতে পারে।বিশ্লেষণের জন্য এই তথ্যগুলি ব্যবহার করা গুদামজাতকরণ, বিতরণ এবং বিক্রয় দক্ষতা এবং একটি উল্লেখযোগ্য খরচে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি নিয়ে আসবে।হ্রাস
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 1,000 টিরও বেশি বড় OEM সরবরাহকারী রয়েছে, যারা উত্পাদনকারী সংস্থাগুলিকে 10,000টিরও বেশি বিভিন্ন পণ্য সরবরাহ করে।প্রতিটি প্রস্তুতকারক তাদের পণ্য বিক্রি করার জন্য বাজারের পূর্বাভাস এবং অন্যান্য বিভিন্ন ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে, যেমন বিক্রয় ডেটা, বাজারের তথ্য, প্রদর্শনী, সংবাদ এবং প্রতিযোগী ডেটা, এমনকি আবহাওয়ার পূর্বাভাস।
বিক্রয় ডেটা, পণ্য সেন্সর ডেটা এবং সরবরাহকারী ডেটাবেস থেকে ডেটা ব্যবহার করে, শিল্প উত্পাদনকারী সংস্থাগুলি বিশ্বের বিভিন্ন অঞ্চলে চাহিদার সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে।
যেহেতু ইনভেন্টরি এবং বিক্রয় মূল্যগুলি ট্র্যাক করা যেতে পারে, এবং দাম কমে গেলে কেনা যায়, উত্পাদনকারী সংস্থাগুলি অনেক খরচ বাঁচাতে পারে।
আপনি যদি পণ্যের সেন্সর দ্বারা উত্পন্ন ডেটা পুনঃব্যবহার করেন তাহলে পণ্যটিতে কী ভুল আছে এবং কোথায় যন্ত্রাংশের প্রয়োজন রয়েছে, তারা কোথায় এবং কখন অংশগুলির প্রয়োজন তাও অনুমান করতে পারে।এটি ব্যাপকভাবে ইনভেন্টরি কমিয়ে দেবে এবং সাপ্লাই চেইনকে অপ্টিমাইজ করবে।
