Yndustriële Big Data is in nij konsept, letterlik begrepen, yndustriële grutte gegevens ferwiist nei de grutte gegevens dy't generearre binne yn 'e tapassing yn' e tapassing fan yndustriële ynformaasje.
Mei de yntegraasje fan 'e yngeande ynformatisearring hat ynformaasjestechnology yn alle keppelings fan' e yndustriële ynstellingen, EIN-KODEN, EINSTRUSE HANDEN, EINSTRUSE HULD / CAM / CAA / CAI EN CAI EN CAI EN OARE TEMOANDEN BINNE BINNE BINNE BINNE BINNE BINNE BINNE BINNE OAN EINSTRUSE SYNDERS.
Benammen mei de tapassing fan technologyen fan nije generaasje, hawwe mobyl ynternet yn it yndustriële bedriuwen yn it Industriële bedriuwen yn 'e ynternetyndustry ynfierd, en de gegevens hâlden troch yndustriële bedriuwen binne hieltyd in soad oerfloedich wurden.
De tapassing fan yndustriële grutte gegevens sille in nije tiidrek bringe fan ynnovaasje en transformaasje yn yndustriële bedriuwen. Troch de lege kosten-persepsje, ferdield-ferbining, ferspriedende kompjûter en avansearre analyze brocht troch it ynternet fan 'e djippe dingen en bringde wizigingen dy't de R & D en produksje fan bedriuwen bringe. , Operaasje, metoade foar marketing en management. Hangao Tech (Seko Masinery) tapast ynternettechnology oan it kontrôlesysteem fan 'e Intelligent Stainless Steel Industrial Welded Machinery Makend Meitsje Machines , sadat de technyske ploegen de produksjegegevens yn echte tiid kinne kontrolearje, fouten fine tidens operaasje, en foarkomme.
Dêrom binne de problemen en útdagings en konfrontearre mei yndustriële grutte gegevens net minder dan dy fan 'e ynternetyndustry, en yn guon gefallen binne se noch yngewikkelder.
Dizze ynnovative yndustriële bedriuwen yn ferskate yndustry hawwe rapper snelheid brocht, hegere effisjinsje en heger ynsjoch.
Typyske applikaasjes fan yndustriële grutte gegevens omfetsje produktfinogd diagnoaze en foarsizzing, yndustriële produksjeline iotanalyse, yndustriële bedriuwswinningoptimalisaasje, en produkt presys marketing. Dit artikel sil de applikaasje senario's sortearje fan yndustriële grutte gegevens yn it ien foar ien.
1 Accelerearje produktnovaasje
De ynteraksje en transaksjegedrach tusken klanten en yndustriële bedriuwen sille in grutte hoemannichte gegevens generearje. Minoan en analysearje fan dizze klant-dynamyske gegevens kinne helpe om te dielen dy't meidwaan oan produkt-fraach- en produktûntwerp ynnovaasjeaktiviteiten, en bynovaasje hawwe oangeande produktynnovaasje.
FORD is in foarbyld yn dit ferbân. Se hawwe grutte gegevenstechnology oanbrocht oan 'e produktynnovaasje en optimalisaasje fan' e Ford Focus-elektryske auto. Dizze auto is in wier wurden 'BIG-DATE ERSKRITE AUD wurden. ' De earste generaasje fan Ford FOCUS-elektryske auto's genereare in soad gegevens by it riden en parkeare.
Wylst jo ride, fernijt de bestjoerder de fersnelling fan 'e auto, braken, braken, batterij oplaad- en lokaasjeynformaasje. Dit is handich foar sjauffeurs, mar de gegevens wurde ek weromstjoerd nei Ford-yngenieurs om de rydgewoanten fan 'e klant te begripen, ynklusyf hoe dan ek te rekkenjen. Sels as it auto by stilstân is, sil it trochgean mei it trochgean fan gegevens oer te stjoeren op 'e bândruk- en batterijsysteem fan it auto nei de tichtstby tijdstillefoan.
Dit klant-sintraal grutte gegevensapplikaasje-senario hat in protte foardielen, om't grutte gegevens weardefolle nije produktynnovaasje en gearwurkingsmethoden kinne ynskeakelje. Drivers krije nuttige en aktuele ynformaasje, wylst yngenieurs yn Detroit Aggregate ynformaasje oer rydgedrach om klanten te begripen, produktferbetteringsplannen, en nije produktynnovaasjes ymplementearje.
Boppedat kinne de leveransiers fan 'e krêft fan' e tredden milen fan rydgegevens analysearje om te bepalen wêr't jo nije oplaadstasjons moatte bouwe en hoe't jo foarkomme dat it fragile roaster fan oerladen is.
2. Diagnoaze foar produkt Fault en foarsizzing
Dit kin brûkt wurde foar produkt nei-ferkeap tsjinst- en produktferbettering. De yntroduksje fan Ubiquitous Sensors en ynternettechnology hat in realiteit fouten dien, wylst grutte gegevensapplikaasjes, modellering en simulaasje- en simulaasje-technologyen hawwe makke om dynamyk te foarsizzen.
Tidens it sykjen nei de ferlerne ferbining fan Malaysia Airlines MH370, krigen de regearing fan 'e motor dy't wurde spile troch Boeing, spile in wichtige rol yn it bepalen fan it paad fan' e ferlerne ferbining fan it fleantúch. Litte wy it Boeing Aircraft-systeem nimme as in saak om te sjen hoe't grutte gegevensapplikaasjes in rol spielje yn diagnoaze fan produktfout.
Op boeing's fleantúch, hûnderten fariabelen, lykas motoren, brânstofsystemen, hydraulearen, en elektryske systemen, meitsje de yn-flechtsteat yn 'e flechtstân. Dizze gegevens wurde mjitten en ferstjoerd yn minder dan in pear mikrosekonden. De Boeing 737 nimme as foarbyld, kin de motor 10 terabyten fan gegevens elke 30 minuten yn 'e flecht 10 terabyten fan gegevens generearje.
Dizze gegevens binne net allinich engineering Telemetry-gegevens dy't op in bepaald punt kinne wurde analysearre, mar ek befoarderje, en twangferiening, komponintflater en piloat-notifikaasje en piloat-diagnose en foarsizzing kin berikke.
Litte wy sjen nei in foarbyld fan algemiene elektryske (GE). De geen enerzjy kontroleart en diagnostyk (M & D) sintrum yn Atlanta, USA, sammelt gegevens op tûzenen Ge gas yn mear dan 50 lannen om 'e wrâld, en kinne elke dei 10G-gegevens sammelje foar klanten. Analysearje de konstante grutte gegevensstream fan 'e sensor vibraasje en temperatuer-sinjalen yn it systeem. Dizze grutte gegevens-analyse sil stipe leverje foar diagnoaze fan Gas-buorlju Faid-Diagnoaze en iere warskôging.
Wind Turbine-fabrikant-vestas ferbettere ek de yndieling fan wynturbines troch krús-analysearjende waargegevens en syn turbine-meter gegevens ferheegje dêrmei it machtfergrutting fan 'e krêftfergrutting nivo fan wynturbines en útwreidzje.
3. BIG-DATA-tapassing fan yndustriële iotproduktive line
Moderne yndustriële produksjeproduksjelinen binne foarsjoen fan tûzenen lytse sensoren om temperatuer te detektearjen, druk, waarmte, vibraasje en lûd.
Om't gegevens wurde sammele elke pear sekonden, kin in protte foarmen fan analyze wurde realisearre troch dizze gegevens te brûken, ynklusyf analyze fan krêft (ynklusyf oertreding-analyse (ynklusyf oanfallingen fan 'e produksjegearders, komponintenferlessen), ensfh.
Earst fan alles, yn termen fan produksjeproses ferbettering, kinne dizze grutte gegevens yn it produksjeproses brûke, analysearje it heule produksjeproses en begripe hoe't elke keppeling wurdt útfierd. Ienris sil in bepaald proses ôfwykt út it standertproses, sil in alarm sinjaal wurde generearre, flaters as knelpunten wurde rapper te finen, en it probleem kin makliker wurde oplost.
Mei help fan Big Data Technology is it ek mooglik om firtuele modellen te fêstigjen fan it produksjeproses fan yndustriële produkten, simulearje en it produksjeproses simulearje en optimalisearje. As alle proses fan it proses en prestaasjes yn it systeem kinne wurde rekonstruearre, sil dizze transparânsje helpe om fabrikanten te stypjen har produksjeprosessen.
Foar in oar foarbyld, yn termen fan analyse fan enerzjy, analyse om it gebrûk fan sensoren te kontrolearjen tidens it proses fan it apparaatproses kinne fine yn 'e enerzjy-konsumpsje kinne wurde optimumearre yn it produksjeproses en alle prosessen kinne wurde útfierd. Analyse sil sterk-konsumpsje sterk ferminderje.
4. Analyse en optimalisaasje fan ketting fan yndustriële oanbod
Op it stuit is grutte gegevensanalyse al in wichtige middels foar in protte e-commerce-bedriuwen om de konkurrinsjefermogen te ferbetterjen fan har oanbod keatlingen.
It e-commerce-bedriuw brûkt grutte gegevens om te analysearjen en te foarsizzen fan 'e fraach op ferskate plakken op ferskate plakken, wêrtroch't de effisjinsje fan ferdieling ferbetterje en wachtsjen, en de klantûnderfining fan' e folgjende dei ferbetterje.
RFID en oare produkt elektroanyske identifikaasje-technology, Ynternet Technology, en Mobile ynternettechnology kin helpe by yndustriële bedriuwen te krijen grutte gegevens fan in folsleine produktfoarsjenning. Mei help fan dizze gegevens foar analyse sille in wichtige ferheging bringe yn wichtige, distribúsje, en effisjinsje en in wichtige kosten. ferfal.
D'r binne mear dan 1.000 grutte OEM-leveransiers yn 'e Feriene Steaten, dy't mear dan 10.000 ferskillende produkten leverje oan produsearjende bedriuwen. Elke fabrikant fertrouwet op Mark-prognosen en oare ferskillende fariabelen, lykas ferkeapgegevens, merkynformaasje, Tentoanstellingen, nijs, en konkurrearen gegevens, en meidwaan, en sels waarberjochten om har produkten te ferkeapjen.
Mei help fan ferkeapgegevens, produkt Sensor gegevens, en gegevens fan leveransierdatabases, Yndustriële produksjebedriuwen kinne de fraach akkuraat foarsizze yn ferskate regio's fan 'e wrâld.
Sûnt ynventarisaasje- en ferkeapprizen kinne wurde folge, en kin wurde kocht as prizen falle, produsearjebedriuwen kinne in soad kosten besparje.
As jo de gegevens opnij brûke troch de sensoren yn it produkt om te witten wat der mis is mei it produkt en wêr't dielen nedich binne, kinne se ek foarsizze wêr't en wannear't dielen binne. Dit sil sterk ynventarisaasje ferminderje en de oanfierstsjetinigje.
