औद्योगिक बिग डेटा एक नई अवधारणा है, जिसका शाब्दिक अर्थ है, औद्योगिक बिग डेटा औद्योगिक जानकारी के अनुप्रयोग में उत्पन्न बड़े डेटा को संदर्भित करता है।
सूचनाकरण और औद्योगीकरण के गहन एकीकरण के साथ, सूचना प्रौद्योगिकी औद्योगिक उद्यमों की औद्योगिक श्रृंखला के सभी लिंक में प्रवेश कर गई है, जैसे कि बारकोड, क्यूआर कोड, आरएफआईडी, औद्योगिक सेंसर, औद्योगिक स्वचालित नियंत्रण प्रणाली, औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स, ईआरपी, सीएडी/सीएई/सीएआई और अन्य प्रौद्योगिकियों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
विशेष रूप से नई पीढ़ी की सूचना प्रौद्योगिकियों जैसे कि इंटरनेट, मोबाइल इंटरनेट और इंटरनेट ऑफ थिंग्स के आवेदन के साथ, औद्योगिक क्षेत्र में, औद्योगिक उद्यमों ने भी इंटरनेट उद्योग में विकास के एक नए चरण में प्रवेश किया है, और औद्योगिक उद्यमों द्वारा आयोजित डेटा तेजी से प्रचुर मात्रा में हो गया है।
औद्योगिक बिग डेटा का अनुप्रयोग औद्योगिक उद्यमों में नवाचार और परिवर्तन का एक नया युग लाएगा। कम लागत वाली धारणा के माध्यम से, हाई-स्पीड मोबाइल कनेक्शन, वितरित कंप्यूटिंग और उन्नत विश्लेषण इंटरनेट और मोबाइल इंटरनेट ऑफ थिंग्स, सूचना प्रौद्योगिकी और वैश्विक औद्योगिक प्रणालियों द्वारा लाया गया है, वैश्विक उद्योगों में गहन परिवर्तन लाने और आर एंड डी और उद्यमों के उत्पादन को नवाचार करने के लिए गहराई से एकीकृत किया जा रहा है। , संचालन, विपणन और प्रबंधन के तरीके। हैंगाओ टेक (सेको मशीनरी) इंटरनेट प्रौद्योगिकी को नियंत्रण प्रणाली के लिए लागू करता है इंटेलिजेंट स्टेनलेस स्टील इंडस्ट्रियल वेल्डेड पाइप मेकिंग मशीनरी , ताकि दोनों पार्टियों की तकनीकी टीमें वास्तविक समय में उत्पादन डेटा की निगरानी कर सकें, ऑपरेशन के दौरान दोष पा सकें, और शटडाउन को रोक सकें।
इसलिए, औद्योगिक बड़े डेटा अनुप्रयोगों द्वारा सामना की जाने वाली समस्याएं और चुनौतियां इंटरनेट उद्योग की तुलना में कम नहीं हैं, और कुछ मामलों में वे और भी अधिक जटिल हैं।
विभिन्न उद्योगों में इन अभिनव औद्योगिक उद्यमों ने तेजी से गति, उच्च दक्षता और उच्च अंतर्दृष्टि लाई है।
औद्योगिक बड़े डेटा के विशिष्ट अनुप्रयोगों में उत्पाद नवाचार, उत्पाद दोष निदान और भविष्यवाणी, औद्योगिक उत्पादन लाइन IoT विश्लेषण, औद्योगिक उद्यम आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन और उत्पाद सटीक विपणन शामिल हैं। यह लेख एक -एक करके विनिर्माण उद्यमों में औद्योगिक बड़े डेटा के आवेदन परिदृश्यों को हल करेगा।
1। उत्पाद नवाचार में तेजी लाएं
ग्राहकों और औद्योगिक उद्यमों के बीच बातचीत और लेनदेन व्यवहार बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करेगा। खनन और इन ग्राहक गतिशील डेटा का विश्लेषण ग्राहकों को उत्पाद मांग विश्लेषण और उत्पाद डिजाइन नवाचार गतिविधियों में भाग लेने में मदद कर सकता है, और उत्पाद नवाचार में योगदान कर सकता है।
फोर्ड इस संबंध में एक उदाहरण है। उन्होंने फोर्ड फोकस इलेक्ट्रिक कार के उत्पाद नवाचार और अनुकूलन के लिए बड़ी डेटा तकनीक लागू की। यह कार एक सत्यापित 'बिग डेटा इलेक्ट्रिक कार बन गई है।' फोर्ड फोकस इलेक्ट्रिक वाहनों की पहली पीढ़ी ने ड्राइविंग और पार्किंग के दौरान बहुत सारे डेटा उत्पन्न किए।
ड्राइविंग करते समय, ड्राइवर लगातार वाहन के त्वरण, ब्रेकिंग, बैटरी चार्जिंग और स्थान की जानकारी को अपडेट करता है। यह ड्राइवरों के लिए उपयोगी है, लेकिन ग्राहक की ड्राइविंग की आदतों को समझने के लिए डेटा को फोर्ड इंजीनियरों को भी वापस भेजा जाता है, जिसमें शामिल हैं कि कैसे, कब और कहां से चार्ज करें। यहां तक कि अगर वाहन एक ठहराव पर है, तो यह वाहन के टायर के दबाव और बैटरी सिस्टम पर डेटा को निकटतम स्मार्ट फोन पर डेटा प्रसारित करना जारी रखेगा।
इस ग्राहक-केंद्रित बिग डेटा एप्लिकेशन परिदृश्य के कई लाभ हैं, क्योंकि बिग डेटा मूल्यवान नए उत्पाद नवाचार और सहयोग विधियों को सक्षम करता है। ड्राइवरों को उपयोगी और अद्यतित जानकारी मिलती है, जबकि डेट्रायट में इंजीनियर ग्राहकों को समझने, उत्पाद सुधार योजनाओं को विकसित करने और नए उत्पाद नवाचारों को लागू करने के लिए ड्राइविंग व्यवहार के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं।
इसके अलावा, पावर कंपनियां और अन्य तृतीय-पक्ष आपूर्तिकर्ता यह निर्धारित करने के लिए लाखों मील की दूरी पर ड्राइविंग डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं कि नए चार्जिंग स्टेशनों का निर्माण कहां किया जाए और कैसे नाजुक ग्रिड को ओवरलोडिंग से रोका जाए।
2। उत्पाद दोष निदान और भविष्यवाणी
इसका उपयोग बिक्री के बाद की बिक्री और उत्पाद सुधार के लिए किया जा सकता है। सर्वव्यापी सेंसर और इंटरनेट प्रौद्योगिकी की शुरूआत ने उत्पाद दोषों के वास्तविक समय के निदान को एक वास्तविकता बना दिया है, जबकि बड़े डेटा अनुप्रयोगों, मॉडलिंग और सिमुलेशन प्रौद्योगिकियों ने गतिशीलता की भविष्यवाणी करना संभव बना दिया है।
मलेशिया एयरलाइंस MH370 के खोए हुए कनेक्शन की खोज के दौरान, बोइंग द्वारा प्राप्त इंजन ऑपरेटिंग डेटा ने विमान के खोए हुए कनेक्शन के मार्ग को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। आइए बोइंग एयरक्राफ्ट सिस्टम को एक मामले के रूप में देखें कि बड़े डेटा एप्लिकेशन उत्पाद दोष निदान में कैसे भूमिका निभाते हैं।
बोइंग के विमान पर, सैकड़ों चर, जैसे कि इंजन, ईंधन सिस्टम, हाइड्रोलिक्स और इलेक्ट्रिकल सिस्टम, इन-फ्लाइट स्थिति बनाते हैं। इन डेटा को कुछ माइक्रोसेकंड से कम में मापा और भेजा जाता है। बोइंग 737 को एक उदाहरण के रूप में लेते हुए, इंजन उड़ान में हर 30 मिनट में हर 30 मिनट में 10 टेराबाइट डेटा उत्पन्न कर सकता है।
ये डेटा न केवल इंजीनियरिंग टेलीमेट्री डेटा हैं जिनका भविष्य में एक निश्चित बिंदु पर विश्लेषण किया जा सकता है, बल्कि वास्तविक समय अनुकूली नियंत्रण, ईंधन उपयोग, घटक विफलता की भविष्यवाणी और पायलट अधिसूचना को भी बढ़ावा दिया जा सकता है, जो प्रभावी रूप से दोष निदान और भविष्यवाणी को प्राप्त कर सकता है।
आइए सामान्य इलेक्ट्रिक (जीई) के एक उदाहरण को देखें। अटलांटा, यूएसए में जीई एनर्जी मॉनिटरिंग एंड डायग्नोस्टिक्स (एम एंड डी) केंद्र, दुनिया भर के 50 से अधिक देशों में हजारों जीई गैस टर्बाइन पर डेटा एकत्र करता है, और हर दिन ग्राहकों के लिए 10 जी डेटा एकत्र कर सकता है। सिस्टम में सेंसर कंपन और तापमान संकेतों से निरंतर बड़े डेटा प्रवाह का विश्लेषण करें। ये बड़े डेटा विश्लेषण जीई के गैस टरबाइन फॉल्ट निदान और प्रारंभिक चेतावनी के लिए समर्थन प्रदान करेंगे।
पवन टरबाइन निर्माता वेस्टास ने भी मौसम के डेटा और इसके टरबाइन मीटर डेटा को क्रॉस-एनालिजिंग करके पवन टर्बाइनों के लेआउट में सुधार किया, जिससे पवन टर्बाइन का बिजली उत्पादन स्तर बढ़ा और सेवा जीवन का विस्तार हो गया।
3। औद्योगिक IoT उत्पादन लाइन का बड़ा डेटा अनुप्रयोग
आधुनिक औद्योगिक निर्माण उत्पादन लाइनें तापमान, दबाव, गर्मी, कंपन और शोर का पता लगाने के लिए हजारों छोटे सेंसर से सुसज्जित हैं।
क्योंकि डेटा हर कुछ सेकंड में एकत्र किया जाता है, इन आंकड़ों का उपयोग करके विश्लेषण के कई रूपों को महसूस किया जा सकता है, जिसमें उपकरण निदान, बिजली की खपत विश्लेषण, ऊर्जा खपत विश्लेषण, गुणवत्ता दुर्घटना विश्लेषण (उत्पादन नियमों का उल्लंघन, घटक विफलताओं का उल्लंघन), आदि शामिल हैं।
सबसे पहले, उत्पादन प्रक्रिया में सुधार के संदर्भ में, उत्पादन प्रक्रिया में इन बड़े डेटा का उपयोग करके पूरी उत्पादन प्रक्रिया का विश्लेषण कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि प्रत्येक लिंक को कैसे निष्पादित किया जाता है। एक बार एक निश्चित प्रक्रिया मानक प्रक्रिया से विचलित हो जाती है, एक अलार्म सिग्नल उत्पन्न हो जाएगा, त्रुटियां या अड़चनें अधिक तेज़ी से मिल सकती हैं, और समस्या को अधिक आसानी से हल किया जा सकता है।
बिग डेटा तकनीक का उपयोग करते हुए, औद्योगिक उत्पादों की उत्पादन प्रक्रिया के आभासी मॉडल को स्थापित करना भी संभव है, उत्पादन प्रक्रिया को अनुकरण और अनुकूलित करना। जब सभी प्रक्रिया और प्रदर्शन डेटा को सिस्टम में पुनर्निर्माण किया जा सकता है, तो यह पारदर्शिता निर्माताओं को उनकी उत्पादन प्रक्रियाओं में सुधार करने में मदद करेगी।
एक अन्य उदाहरण के लिए, ऊर्जा खपत विश्लेषण के संदर्भ में, उपकरण उत्पादन प्रक्रिया के दौरान सभी उत्पादन प्रक्रियाओं की केंद्रीय रूप से निगरानी करने के लिए सेंसर का उपयोग ऊर्जा की खपत में असामान्यताएं या चोटियों को पा सकता है, ताकि उत्पादन प्रक्रिया के दौरान ऊर्जा की खपत को अनुकूलित किया जा सके और सभी प्रक्रियाओं का प्रदर्शन किया जा सके। विश्लेषण ऊर्जा की खपत को बहुत कम करेगा।
4। औद्योगिक आपूर्ति श्रृंखला का विश्लेषण और अनुकूलन
वर्तमान में, बिग डेटा विश्लेषण कई ई-कॉमर्स कंपनियों के लिए उनकी आपूर्ति श्रृंखलाओं की प्रतिस्पर्धा को बढ़ाने के लिए पहले से ही एक महत्वपूर्ण साधन है।
उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स कंपनी जिंगडोंग मॉल पहले से विभिन्न स्थानों पर माल की मांग का विश्लेषण करने और भविष्यवाणी करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करती है, जिससे वितरण और वेयरहाउसिंग की दक्षता में सुधार होता है, और अगले दिन के ग्राहक अनुभव को सुनिश्चित करता है।
RFID और अन्य उत्पाद इलेक्ट्रॉनिक पहचान प्रौद्योगिकी, इंटरनेट ऑफ थिंग्स टेक्नोलॉजी, और मोबाइल इंटरनेट प्रौद्योगिकी औद्योगिक उद्यमों को एक पूर्ण उत्पाद आपूर्ति श्रृंखला का बड़ा डेटा प्राप्त करने में मदद कर सकती है। विश्लेषण के लिए इन आंकड़ों का उपयोग करने से वेयरहाउसिंग, वितरण और बिक्री दक्षता और एक महत्वपूर्ण लागत में उल्लेखनीय वृद्धि होगी। गिरावट।
संयुक्त राज्य अमेरिका में 1,000 से अधिक बड़े OEM आपूर्तिकर्ता हैं, जो निर्माण कंपनियों को 10,000 से अधिक विभिन्न उत्पाद प्रदान करते हैं। प्रत्येक निर्माता बाजार के पूर्वानुमान और अन्य अलग -अलग चर, जैसे बिक्री डेटा, बाजार की जानकारी, प्रदर्शनियों, समाचार और प्रतियोगी डेटा, और यहां तक कि अपने उत्पादों को बेचने के लिए मौसम का पूर्वानुमान पर निर्भर करता है।
आपूर्तिकर्ता डेटाबेस से बिक्री डेटा, उत्पाद सेंसर डेटा और डेटा का उपयोग करके, औद्योगिक निर्माण कंपनियां दुनिया के विभिन्न क्षेत्रों में मांग की सटीक भविष्यवाणी कर सकती हैं।
चूंकि इन्वेंट्री और बिक्री की कीमतों को ट्रैक किया जा सकता है, और कीमतों में गिरावट होने पर खरीदी जा सकती है, विनिर्माण कंपनियां बहुत सारी लागतों को बचा सकती हैं।
यदि आप उत्पाद में सेंसर द्वारा उत्पन्न डेटा का पुन: उपयोग करते हैं, तो यह जानने के लिए कि उत्पाद के साथ क्या गलत है और भागों की आवश्यकता कहां है, वे यह भी भविष्यवाणी कर सकते हैं कि भागों की आवश्यकता कहां है। यह इन्वेंट्री को बहुत कम करेगा और आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन करेगा।
