Az ipari big data egy új fogalom, szó szerint értve, az ipari big data az ipari információ alkalmazása során keletkező big data.
Az informatizálás és az iparosítás mélyreható integrációjával az információs technológia behatolt az ipari vállalkozások ipari láncának minden láncszemébe, mint például a vonalkódok, QR-kódok, RFID, ipari érzékelők, ipari automata vezérlőrendszerek, ipari dolgok internete, ERP, A CAD/CAM/CAE/CAI és más technológiák széles körben használatosak az ipari vállalkozásokban.
Különösen az új generációs információs technológiák, mint például az internet, a mobilinternet és a tárgyak internete ipari alkalmazásával, az ipari vállalkozások is új fejlődési szakaszba léptek az internetiparban, és az ipari vállalkozások által birtokolt adatok egyre bőségesebbé válnak.
Az ipari big data alkalmazása az innováció és az átalakulás új korszakát hozza el az ipari vállalkozásokban.Az alacsony költségű érzékelés, a nagy sebességű mobilkapcsolat, az elosztott számítástechnika és az internet és a tárgyak mobilinternete által előidézett fejlett elemzések révén az információs technológia és a globális ipari rendszerek mélyen integrálódnak, mélyreható változásokat hozva a globális iparágakban, és Vállalkozások K+F és termelése., Működési, marketing és menedzsment módszerek. A Hangao Tech (SEKO Machinery) internetes technológiát alkalmaz a vezérlőrendszerében intelligens rozsdamentes acél ipari hegesztett csőgyártó gépek , így mindkét fél műszaki csapata valós időben figyelheti a gyártási adatokat, hibákat találhat működés közben, és megakadályozhatja a leállásokat.
Ezért az ipari big data alkalmazások előtt álló problémák és kihívások nem kisebbek, mint az internetes iparágaké, sőt bizonyos esetekben még bonyolultabbak is.
Ezek az innovatív ipari vállalkozások a különböző iparágakban gyorsabb sebességet, nagyobb hatékonyságot és jobb rálátást hoztak.
Az ipari big data tipikus alkalmazásai közé tartozik a termékinnováció, a termékhiba-diagnosztika és -előrejelzés, az ipari gyártósor IoT-elemzése, az ipari vállalati ellátási lánc optimalizálása és a termékprecíziós marketing.Ez a cikk az ipari big data alkalmazási forgatókönyveit egyenként rendezi a gyártó vállalatoknál.
1. A termékinnováció felgyorsítása
Az ügyfelek és az ipari vállalkozások közötti interakció és tranzakciós viselkedés nagy mennyiségű adatot generál.Ezen vevői dinamikus adatok bányászata és elemzése segítheti az ügyfeleket a termékkereslet elemzésében és a terméktervezési innovációs tevékenységekben, és hozzájárulhat a termékinnovációhoz.
A Ford példa erre.Big data technológiát alkalmaztak a Ford Focus elektromos autó termékinnovációjához és optimalizálásához.Ez az autó egy igazi 'big data elektromos autó' lett. A Ford Focus elektromos járművek első generációja rengeteg adatot generált vezetés és parkolás közben.
Menet közben a sofőr folyamatosan frissíti a jármű gyorsítási, fékezési, akkumulátortöltési és helyinformációit.Ez hasznos a sofőrök számára, de az adatokat visszaküldik a Ford mérnökeinek is, hogy megértsék az ügyfelek vezetési szokásait, beleértve azt is, hogyan, mikor és hol kell tölteni.Még ha a jármű áll is, továbbra is továbbítja a jármű gumiabroncsnyomására és akkumulátorrendszerére vonatkozó adatokat a legközelebbi okostelefonra.
Ennek az ügyfélközpontú big data alkalmazásnak számos előnye van, mivel a big data értékes új termékinnovációt és együttműködési módszereket tesz lehetővé.A járművezetők hasznos és naprakész információkat kapnak, míg a detroiti mérnökök összesítik a vezetési viselkedéssel kapcsolatos információkat, hogy megértsék az ügyfeleket, termékfejlesztési terveket dolgozzanak ki, és új termékinnovációkat hajtsanak végre.
Ezenkívül az áramszolgáltatók és más külső beszállítók több millió mérföldnyi vezetési adatot elemezhetnek, hogy meghatározzák, hol építsenek új töltőállomásokat, és hogyan akadályozzák meg a törékeny hálózat túlterhelését.
2. Termékhiba-diagnosztika és előrejelzés
Ez a termék értékesítés utáni szolgáltatására és termékfejlesztésére használható.A mindenütt jelenlévő érzékelők és az internetes technológia bevezetése valósággá tette a termékhibák valós idejű diagnosztizálását, míg a big data alkalmazások, a modellezési és szimulációs technológiák lehetővé tették a dinamika előrejelzését.
A Malaysia Airlines MH370 megszakadt kapcsolatának felkutatása során a Boeing által megszerzett hajtómű üzemi adatok kulcsszerepet játszottak a repülőgép megszakadt kapcsolatának útvonalának meghatározásában.Vegyük példának a Boeing repülőgép-rendszert, hogy meglássuk, milyen szerepet játszanak a big data alkalmazások a termékhiba-diagnosztikában.
A Boeing repülőgépein több száz változó, például hajtóművek, üzemanyagrendszerek, hidraulika és elektromos rendszerek teszik ki a repülés közbeni állapotot.Ezeket az adatokat néhány mikroszekundumnál rövidebb idő alatt megmérik és elküldik.Ha például a Boeing 737-et vesszük, a hajtómű repülés közben 30 percenként 10 terabájtnyi adatot képes generálni.
Ezek az adatok nem csak műszaki telemetriai adatok, amelyek a jövőben egy bizonyos ponton elemezhetők, hanem elősegítik a valós idejű adaptív vezérlést, az üzemanyag-felhasználást, az alkatrészek meghibásodásának előrejelzését és a pilóta értesítést, amelyek hatékonyan képesek hibadiagnosztikát és előrejelzést elérni.
Nézzünk egy példát a General Electricre (GE).Az egyesült államokbeli Atlantában található GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) Központ több ezer GE gázturbináról gyűjt adatokat a világ több mint 50 országában, és naponta 10 G adatot gyűjthet az ügyfelek számára.Elemezze az állandó nagy adatáramlást az érzékelő rezgés- és hőmérsékleti jeleiből a rendszerben.Ezek a nagy adatelemzések támogatást nyújtanak a GE gázturbina hibáinak diagnosztizálásához és korai figyelmeztetéséhez.
A szélturbinákat gyártó Vestas a szélturbinák elrendezését is javította az időjárási adatok és a turbinamérő adatainak keresztanalízisével, ezáltal növelve a szélturbinák teljesítményszintjét és meghosszabbítva az élettartamot.
3. Ipari IoT gyártósor Big data alkalmazása
A modern ipari gyártósorok több ezer kis érzékelővel vannak felszerelve a hőmérséklet, nyomás, hő, rezgés és zaj érzékelésére.
Mivel az adatok gyűjtése néhány másodpercenként történik, az adatok felhasználásával számos elemzési forma valósítható meg, beleértve a berendezések diagnosztikáját, az energiafogyasztás elemzését, az energiafogyasztás elemzését, a minőségi balesetek elemzését (beleértve a gyártási előírások megsértését, alkatrészhibákat) stb.
Először is, ami a gyártási folyamat fejlesztését illeti, ezeknek a nagy adatoknak a gyártási folyamatban való felhasználásával a teljes gyártási folyamat elemezhető, és megérthető az egyes kapcsolatok végrehajtása.Ha egy bizonyos folyamat eltér a szabványos folyamattól, akkor riasztási jelzés generálódik, a hibák vagy szűk keresztmetszetek gyorsabban feltárhatók, és a probléma könnyebben megoldható.
A big data technológia segítségével lehetőség nyílik az ipari termékek gyártási folyamatának virtuális modelljeinek felállítására, a gyártási folyamat szimulálására és optimalizálására is.Amikor az összes folyamat- és teljesítményadat rekonstruálható a rendszerben, ez az átláthatóság segít a gyártóknak gyártási folyamataik fejlesztésében.
Egy másik példa, ami az energiafogyasztás elemzését illeti, a berendezések gyártási folyamata során az összes termelési folyamat központi felügyeletére szolgáló szenzorok használata rendellenességeket vagy csúcsokat találhat az energiafogyasztásban, így az energiafogyasztás optimalizálható a gyártási folyamat során, és minden folyamat végre kell hajtani.Az elemzés nagymértékben csökkenti az energiafogyasztást.
4. Ipari ellátási lánc elemzése és optimalizálása
A big data elemzése már jelenleg is fontos eszköze számos e-kereskedelmi vállalat számára, hogy növelje ellátási lánca versenyképességét.
A Jingdong Mall e-kereskedelmi cég például big data segítségével előre elemzi és előre jelzi a különböző helyeken jelentkező árukeresletet, ezzel is javítva az elosztás és a raktározás hatékonyságát, illetve a következő nap vásárlói élményét.
Az RFID és más termékek elektronikus azonosítási technológiája, a dolgok internete technológia és a mobilinternet technológia segíthet az ipari vállalkozásoknak a teljes termékellátási lánc nagy adatainak megszerzésében.Ezeknek az adatoknak az elemzéshez való felhasználása jelentősen növeli a raktározási, elosztási és értékesítési hatékonyságot, és jelentős költségekkel jár.hanyatlás.
Az Egyesült Államokban több mint 1000 nagy OEM beszállító működik, amelyek több mint 10 000 különböző terméket biztosítanak a gyártó cégeknek.Minden gyártó piaci előrejelzésekre és más különböző változókra támaszkodik, például értékesítési adatokra, piaci információkra, kiállításokra, hírekre és versenytársak adataira , sőt még az időjárás-előrejelzésekre is termékeik értékesítése során.
Az értékesítési adatok, a termékérzékelők adatai és a beszállítói adatbázisokból származó adatok felhasználásával az ipari gyártó vállalatok pontosan megjósolhatják a keresletet a világ különböző régióiban.
Mivel a készlet- és eladási árak nyomon követhetők, és az árak esése esetén megvásárolhatók, a gyártó cégek sok költséget takaríthatnak meg.
Ha újra felhasználja a termékben lévő érzékelők által generált adatokat, hogy megtudja, mi a probléma a termékkel, és hol van szükség alkatrészre, akkor azt is megjósolhatják, hogy hol és mikor van szükség alkatrészekre.Ez nagymértékben csökkenti a készletet és optimalizálja az ellátási láncot.
