Data besar industri adalah konsep baru, yang dipahami secara harfiah, data besar industri mengacu pada data besar yang dihasilkan dalam penerapan informasi industri.
Dengan integrasi mendalam antara informatisasi dan industrialisasi, teknologi informasi telah merambah ke semua mata rantai industri perusahaan industri, seperti barcode, kode QR, RFID, sensor industri, sistem kontrol otomatis industri, Internet of Things industri, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI dan teknologi lainnya banyak digunakan di perusahaan industri.
Apalagi dengan penerapan teknologi informasi generasi baru seperti Internet, Internet seluler, dan Internet of Things di bidang industri, perusahaan industri juga telah memasuki tahap perkembangan baru dalam industri Internet, dan data yang dimiliki oleh perusahaan industri telah meningkat. menjadi semakin berlimpah.
Penerapan big data industri akan membawa era baru inovasi dan transformasi di perusahaan industri.Melalui persepsi biaya rendah, koneksi seluler berkecepatan tinggi, komputasi terdistribusi, dan analisis lanjutan yang dihasilkan oleh Internet dan Internet of Things seluler, teknologi informasi dan sistem industri global semakin terintegrasi, membawa perubahan besar pada industri global, dan berinovasi dalam industri global. R&D dan produksi perusahaan., Metode operasi, pemasaran dan manajemen. Hangao Tech (SEKO Machinery) menerapkan teknologi Internet pada sistem kontrol mesin pembuat pipa las industri baja tahan karat yang cerdas , sehingga tim teknis kedua belah pihak dapat memantau data produksi secara real time, menemukan kesalahan selama pengoperasian, dan mencegah penghentian.
Oleh karena itu, permasalahan dan tantangan yang dihadapi oleh aplikasi big data industri tidak kalah pentingnya dengan industri Internet, dan dalam beberapa kasus bahkan lebih rumit.
Perusahaan industri inovatif di berbagai industri ini telah menghadirkan kecepatan yang lebih cepat, efisiensi yang lebih tinggi, dan wawasan yang lebih tinggi.
Aplikasi umum dari big data industri mencakup inovasi produk, diagnosis dan prediksi kesalahan produk, analisis IoT lini produksi industri, optimalisasi rantai pasokan perusahaan industri, dan pemasaran presisi produk.Artikel ini akan memilah skenario penerapan big data industri di perusahaan manufaktur satu per satu.
1. Mempercepat inovasi produk
Interaksi dan perilaku transaksi antara pelanggan dan perusahaan industri akan menghasilkan data dalam jumlah besar.Menambang dan menganalisis data dinamis pelanggan ini dapat membantu pelanggan berpartisipasi dalam analisis permintaan produk dan aktivitas inovasi desain produk, serta memberikan kontribusi terhadap inovasi produk.
Ford adalah contoh dalam hal ini.Mereka menerapkan teknologi big data pada inovasi produk dan optimalisasi mobil listrik Ford Focus.Mobil ini benar-benar telah menjadi 'mobil listrik data besar'. Kendaraan listrik Ford Focus generasi pertama menghasilkan banyak data saat berkendara dan parkir.
Saat berkendara, pengemudi terus memperbarui akselerasi kendaraan, pengereman, pengisian baterai, dan informasi lokasi.Hal ini berguna bagi pengemudi, namun datanya juga dikirim kembali ke teknisi Ford untuk memahami kebiasaan mengemudi pelanggan, termasuk bagaimana, kapan, dan di mana harus mengisi daya.Sekalipun kendaraan dalam keadaan berhenti, namun tetap mengirimkan data tekanan ban dan sistem aki kendaraan ke ponsel pintar terdekat.
Skenario penerapan big data yang berpusat pada pelanggan ini memiliki banyak manfaat, karena big data memungkinkan inovasi produk baru dan metode kolaborasi yang berharga.Pengemudi mendapatkan informasi yang berguna dan terkini, sementara para insinyur di Detroit mengumpulkan informasi tentang perilaku mengemudi untuk memahami pelanggan, mengembangkan rencana peningkatan produk, dan menerapkan inovasi produk baru.
Selain itu, perusahaan listrik dan pemasok pihak ketiga lainnya dapat menganalisis jutaan mil data berkendara untuk menentukan di mana harus membangun stasiun pengisian baru dan bagaimana mencegah jaringan listrik yang rentan mengalami kelebihan beban.
2. Diagnosis dan prediksi kesalahan produk
Ini dapat digunakan untuk layanan purna jual produk dan peningkatan produk.Pengenalan sensor yang ada di mana-mana dan teknologi Internet telah membuat diagnosis kesalahan produk secara real-time menjadi kenyataan, sementara aplikasi data besar, teknologi pemodelan dan simulasi telah memungkinkan untuk memprediksi dinamika.
Selama pencarian hilangnya koneksi Malaysia Airlines MH370, data pengoperasian mesin yang diperoleh Boeing memainkan peran penting dalam menentukan jalur hilangnya koneksi pesawat.Mari kita ambil contoh sistem pesawat Boeing untuk melihat bagaimana aplikasi data besar berperan dalam diagnosis kesalahan produk.
Pada pesawat Boeing, ratusan variabel, seperti mesin, sistem bahan bakar, hidrolika, dan sistem kelistrikan, membentuk kondisi dalam penerbangan.Data ini diukur dan dikirim dalam waktu kurang dari beberapa mikrodetik.Ambil contoh Boeing 737, mesinnya dapat menghasilkan 10 terabyte data setiap 30 menit dalam penerbangan.
Data ini bukan hanya data telemetri rekayasa yang dapat dianalisis pada titik tertentu di masa depan, namun juga mendorong kontrol adaptif real-time, penggunaan bahan bakar, prediksi kegagalan komponen, dan pemberitahuan pilot, yang secara efektif dapat mencapai diagnosis dan prediksi kesalahan.
Mari kita lihat contoh General Electric (GE).Pusat Pemantauan dan Diagnostik Energi GE (M&D) di Atlanta, AS, mengumpulkan data ribuan turbin gas GE di lebih dari 50 negara di seluruh dunia, dan dapat mengumpulkan data 10G untuk pelanggan setiap hari.Analisis aliran data besar yang konstan dari getaran sensor dan sinyal suhu dalam sistem.Analisis data besar ini akan memberikan dukungan untuk diagnosis kesalahan turbin gas dan peringatan dini GE.
Produsen turbin angin Vestas juga memperbaiki tata letak turbin angin dengan menganalisis silang data cuaca dan data meter turbinnya, sehingga meningkatkan tingkat keluaran daya turbin angin dan memperpanjang umur layanan.
3. Penerapan data besar pada lini produksi IoT industri
Lini produksi manufaktur industri modern dilengkapi dengan ribuan sensor kecil untuk mendeteksi suhu, tekanan, panas, getaran, dan kebisingan.
Karena data dikumpulkan setiap beberapa detik, banyak bentuk analisis yang dapat dilakukan dengan menggunakan data ini, termasuk diagnosis peralatan, analisis konsumsi daya, analisis konsumsi energi, analisis kecelakaan kualitas (termasuk pelanggaran peraturan produksi, kegagalan komponen), dll.
Pertama-tama, dalam hal peningkatan proses produksi, penggunaan data besar ini dalam proses produksi dapat menganalisis keseluruhan proses produksi dan memahami bagaimana setiap tautan dijalankan.Ketika proses tertentu menyimpang dari proses standar, sinyal alarm akan dihasilkan, kesalahan atau kemacetan dapat ditemukan lebih cepat, dan masalah dapat diselesaikan dengan lebih mudah.
Dengan menggunakan teknologi big data, dimungkinkan juga untuk membuat model virtual dari proses produksi produk industri, mensimulasikan dan mengoptimalkan proses produksi.Ketika semua data proses dan kinerja dapat direkonstruksi dalam sistem, transparansi ini akan membantu produsen meningkatkan proses produksinya.
Contoh lainnya, dalam hal analisis konsumsi energi, penggunaan sensor untuk memantau secara terpusat seluruh proses produksi selama proses produksi peralatan dapat menemukan kelainan atau puncak konsumsi energi, sehingga konsumsi energi dapat dioptimalkan selama proses produksi dan semua proses dapat dilakukan. dipertunjukkan.Analisis akan sangat mengurangi konsumsi energi.
4. Analisis dan optimalisasi rantai pasok industri
Saat ini, analisis big data sudah menjadi sarana penting bagi banyak perusahaan e-commerce untuk meningkatkan daya saing rantai pasokan mereka.
Misalnya, perusahaan e-commerce Jingdong Mall menggunakan data besar untuk menganalisis dan memprediksi permintaan barang di berbagai tempat terlebih dahulu, sehingga meningkatkan efisiensi distribusi dan pergudangan, serta memastikan pengalaman pelanggan keesokan harinya.
RFID dan teknologi identifikasi elektronik produk lainnya, teknologi Internet of Things, dan teknologi Internet seluler dapat membantu perusahaan industri memperoleh data besar dari rantai pasokan produk yang lengkap.Menggunakan data ini untuk analisis akan menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam efisiensi pergudangan, distribusi, dan penjualan serta biaya yang signifikan.menolak.
Terdapat lebih dari 1.000 pemasok OEM besar di Amerika Serikat, yang menyediakan lebih dari 10.000 produk berbeda untuk perusahaan manufaktur.Setiap produsen mengandalkan prakiraan pasar dan variabel lain yang berbeda, seperti data penjualan, informasi pasar, pameran, berita, dan data pesaing, dan bahkan prakiraan cuaca untuk menjual produknya.
Dengan menggunakan data penjualan, data sensor produk, dan data dari database pemasok, perusahaan industri manufaktur dapat memprediksi permintaan secara akurat di berbagai wilayah di dunia.
Karena persediaan dan harga jual dapat dilacak, dan dapat dibeli ketika harga turun, perusahaan manufaktur dapat menghemat banyak biaya.
Jika Anda menggunakan kembali data yang dihasilkan oleh sensor dalam produk untuk mengetahui apa yang salah pada produk dan di mana suku cadang dibutuhkan, sensor tersebut juga dapat memprediksi di mana dan kapan suku cadang dibutuhkan.Hal ini akan sangat mengurangi inventaris dan mengoptimalkan rantai pasokan.
Please Choose Your Language
