Iðnaðar stór gögn eru nýtt hugtak, bókstaflega skilið, iðnaðar stór gögn vísa til stóru gagna sem myndast við beitingu iðnaðarupplýsinga.
Með ítarlegri samþættingu upplýsingagjafar og iðnvæðingar hefur upplýsingatækni komist inn í alla tengla iðnaðarkeðjunnar iðnaðarfyrirtækja, svo sem strikamerki, QR-kóða, RFID, iðnaðarskynjara, sjálfvirk stjórnkerfi iðnaðar, iðnaðar Internet of Things, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI og önnur tækni eru víða notuð í iðnaðar Enterprises.
Sérstaklega með beitingu nýrrar kynslóðar upplýsingatækni eins og internetið, farsíma og internetið á iðnaðarsviðinu hafa iðnaðarfyrirtæki einnig komið inn á nýtt stig þróunar í internetiðnaðinum og gögn iðnaðarfyrirtækja hafa orðið sífellt meira.
Notkun iðnaðar stórra gagna mun koma með nýtt tímabil nýsköpunar og umbreytingar í iðnaðar fyrirtækjum. Með litlum tilkostnaði skynjun, háhraða farsímatengingu, dreifðri tölvu- og háþróaðri greiningu sem internetið og farsíma internetið af hlutum, upplýsingatækni og alþjóðleg iðnkerfi eru djúpt samþætt, sem færir djúpstæðar breytingar á alþjóðlegum atvinnugreinum og nýsköpun R & D og framleiðslu fyrirtækja. , Opera, markaðs- og stjórnunaraðferðir. Hangao Tech (Seko Machinery) beitir internettækni á stjórnkerfi Greindur ryðfríu stáli iðnaðar soðinn pípuframleiðsluvélar , svo að tæknilega teymi beggja aðila geti fylgst með framleiðslugögnum í rauntíma, fundið galla meðan á rekstri stendur og komið í veg fyrir lokun.
Þess vegna eru vandamálin og áskoranirnar sem iðnaðar stórum gagnaumsóknum standa frammi fyrir ekki minna en internetiðnaðinn og í sumum tilvikum eru þau jafnvel flóknara.
Þessi nýstárlegu iðnaðarfyrirtæki í mismunandi atvinnugreinum hafa fært hraðari hraða, meiri skilvirkni og meiri innsýn.
Dæmigerð forrit iðnaðar Big Data felur í sér nýsköpun vöru, greining á vöru og spá, IoT greining á iðnaðarframleiðslu, hagræðingu iðnaðar fyrirtækja og markaðssetning vöru. Þessi grein mun raða út umsóknarsviðsmyndum iðnaðar Big Data í framleiðslu fyrirtækja eitt af öðru.
1. Flýttu fyrir nýsköpun vöru
Samspil og viðskiptahegðun milli viðskiptavina og iðnaðar fyrirtækja mun skapa mikið magn af gögnum. Námuvinnsla og greining á þessum kraftmiklum gögnum viðskiptavina getur hjálpað viðskiptavinum að taka þátt í greiningu á vöru eftirspurnar og nýsköpunarstarfsemi vöru og leggja sitt af mörkum til nýsköpunar vöru.
Ford er dæmi í þessu sambandi. Þeir notuðu Big Data Technology á nýsköpun vöru og hagræðingu Ford Focus Electric Car. Þessi bíll er orðinn sannkallaður 'Big Data Electric Car. ' Fyrsta kynslóð Ford Focus rafknúinna ökutækja skilaði mikið af gögnum þegar ekið var og bílastæði.
Við akstur uppfærir ökumaðurinn stöðugt hröðun ökutækisins, hemlun, hleðslu rafhlöðu og staðsetningarupplýsingar. Þetta er gagnlegt fyrir ökumenn, en gögnin eru einnig send aftur til Ford verkfræðinga til að skilja akstursvenjur viðskiptavinarins, þar með talið hvernig, hvenær og hvar á að hlaða. Jafnvel þó að ökutækið sé í kyrrstöðu mun það halda áfram að senda gögn um hjólbarðaþrýsting og rafhlöðukerfi ökutækisins til næsta snjallsíma.
Þessi atburðarás Big Data Application hefur marga kosti, vegna þess að Big Data gerir kleift að fá verðmætar nýjar nýsköpun og samvinnuaðferðir á nýjum vörum. Ökumenn fá gagnlegar og uppfærðar upplýsingar en verkfræðingar í Detroit samanlagða upplýsingar um aksturshegðun til að skilja viðskiptavini, þróa áætlanir um endurbætur á vöru og innleiða nýjar nýjungar vöru.
Ennfremur geta orkufyrirtæki og aðrir birgjar þriðja aðila greint milljónir mílna akstursgagna til að ákvarða hvar eigi að byggja nýjar hleðslustöðvar og hvernig á að koma í veg fyrir að brothætt rist of mikið.
2.. Greining á vöru og spá
Þetta er hægt að nota til þjónustu eftir sölu og endurbætur á vöru. Innleiðing alls staðar nálægra skynjara og internettækni hefur gert rauntíma greiningu á göllum vöru að veruleika, en stór gagnaforrit, líkan og uppgerð tækni hefur gert það mögulegt að spá fyrir um gangverki.
Meðan á leit að týnda tengingu Malaysia Airlines MH370 léku rekstrargögn vélarinnar sem fengin voru af Boeing lykilhlutverki við að ákvarða leið glataðs tengingar flugvélarinnar. Við skulum taka Boeing flugvélakerfið sem mál til að sjá hvernig stór gagnaforrit gegna hlutverki í greiningu vöru.
Í flugvélum Boeing samanstendur hundruð breytna, svo sem vélar, eldsneytiskerfi, vökvakerfi og rafkerfi, í flugi. Þessi gögn eru mæld og send í minna en nokkur smásjá. Með því að taka Boeing 737 sem dæmi getur vélin búið til 10 terabytes af gögnum á 30 mínútna fresti á flugi.
Þessi gögn eru ekki aðeins verkfræði fjarvirkni sem hægt er að greina á ákveðnum tímapunkti í framtíðinni, heldur einnig stuðla að rauntíma aðlögunarstýringu, eldsneytisnotkun, spá um bilun í íhlutum og tilkynning tilrauna, sem getur í raun náð greiningu og spá um bilun.
Við skulum líta á dæmi um General Electric (GE). GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) Center í Atlanta, Bandaríkjunum, safnar gögnum um þúsundir GE gasturbína í meira en 50 löndum um allan heim og getur safnað 10g gögnum fyrir viðskiptavini á hverjum degi. Greindu stöðugt stóra gagnaflæði frá titringi og hitastigsmerkjum skynjara í kerfinu. Þessar stóru gagnagreiningar munu veita stuðning við greiningu á gasturbínu á gasturbínu og snemma viðvörun.
Vestasveitaframleiðandinn Vestas bætti einnig skipulag vindmyllna með því að krossgreinandi veðurgögn og túrbín metra gögn og þar með aukið aflafköst vindmyllna og lengd endingartíma.
3.
Nútíma framleiðslulínur í iðnaðarframleiðslu eru búnar þúsundum lítilla skynjara til að greina hitastig, þrýsting, hita, titring og hávaða.
Vegna þess að gögnum er safnað á nokkurra sekúndna fresti er hægt að veruleika á mörgum tegundum greiningar með því að nota þessi gögn, þar með talið greiningar á búnaði, orkunotkun, orkunotkun greiningar, gæðagreiningar (þ.mt brot á framleiðslureglugerðum, bilun íhluta) osfrv.
Í fyrsta lagi, hvað varðar endurbætur á framleiðsluferli, með því að nota þessi stóru gögn í framleiðsluferlinu getur greint allt framleiðsluferlið og skilið hvernig hver hlekkur er framkvæmdur. Þegar ákveðið ferli víkur frá venjulegu ferlinu verður viðvörunarmerki búið til, villur eða flöskuháls er að finna hraðar og hægt er að leysa vandamálið auðveldara.
Með því að nota Big Data Technology er einnig mögulegt að koma á sýndarlíkönum af framleiðsluferli iðnaðarafurða, líkja og hámarka framleiðsluferlið. Þegar hægt er að endurgera öll ferli og árangursgögn í kerfinu mun þetta gegnsæi hjálpa framleiðendum að bæta framleiðsluferla sína.
Fyrir annað dæmi, hvað varðar orkunotkun, getur notkun skynjara til að fylgjast með miðlægum framleiðsluferlum meðan á framleiðsluferli búnaðarins stendur, fundið frávik eða toppa í orkunotkun, svo hægt sé að hámarka orkunotkun meðan á framleiðsluferlinu stendur og hægt er að framkvæma alla ferla. Greining mun draga mjög úr orkunotkun.
4. Greining og hagræðing iðnaðar aðfangakeðju
Sem stendur er greining á stórum gögnum nú þegar mikilvæg leið fyrir mörg rafræn viðskipti til að auka samkeppnishæfni birgðakeðjanna þeirra.
Sem dæmi má nefna að rafræn viðskipti Jingdong verslunarmiðstöðin notar stór gögn til að greina og spá fyrir um eftirspurn eftir vörum á ýmsum stöðum fyrirfram og bæta þannig skilvirkni dreifingar og vöru og tryggja upplifun viðskiptavina næsta dag.
RFID og önnur vöru rafræn auðkenningartækni, Internet of Things tækni og farsíma tækni geta hjálpað iðnaðar fyrirtækjum að fá stór gögn um fullkomna vöruframboðskeðju. Notkun þessara gagna til greiningar mun leiða til verulegrar aukningar á vörugeymslu, dreifingu og söluvirkni og verulegum kostnaði. Snitu.
Það eru meira en 1.000 stórir OEM birgjar í Bandaríkjunum og veita meira en 10.000 mismunandi vörur til framleiðslufyrirtækja. Hver framleiðandi treystir á markaðspár og aðrar mismunandi breytur, svo sem sölugögn, markaðsupplýsingar, sýningar, fréttir og samkeppnisgögn og jafnvel veðurspár til að selja vörur sínar.
Með því að nota sölugögn, vöruskynjara gögn og gögn úr gagnagrunnum birgja geta iðnframleiðslufyrirtæki spáð nákvæmlega eftirspurn á mismunandi svæðum heimsins.
Þar sem hægt er að rekja birgða- og söluverð og hægt er að kaupa það þegar verð lækkar geta framleiðslufyrirtæki sparað mikinn kostnað.
Ef þú endurnýtir gögnin sem skynjararnir hafa búið til í vörunni til að vita hvað er athugavert við vöruna og hvar hlutar eru nauðsynlegir, geta þeir einnig spáð fyrir um hvar og hvenær hlutar eru nauðsynlegir. Þetta mun draga mjög úr birgðum og hámarka aðfangakeðjuna.
