産業ビッグデータは新しい概念であり、文字通り理解されている産業ビッグデータとは、産業情報の適用で生成されたビッグデータを指します。
情報技術は、情報技術の詳細な統合により、バーコード、QRコード、RFID、産業用センサー、産業自動制御システム、ERP、CAD/CAM/CAE/CAIおよびその他の技術など、産業企業の産業チェーンのすべてのリンクに浸透しています。
特に、インターネット、モバイルインターネット、産業分野のモノのインターネットなどの新世代情報技術の適用により、産業企業もインターネット業界で新しい開発段階に入り、産業企業が保有するデータはますます豊富になっています。
産業ビッグデータの適用により、産業企業における革新と変革の新しい時代がもたらされます。低コストの認識、高速モバイル接続、分散コンピューティング、およびモバイルインターネットのモバイルインターネット、情報技術、グローバル産業システムが深く統合し、グローバルな産業に深い変化をもたらし、企業の研究開発と生産を革新しています。 、運用、マーケティング、管理方法。 Hangao Tech（Seko Machinery） は、インターネットテクノロジーを制御システムに適用します インテリジェントなステンレス鋼工業用溶接パイプ製造機械。両当事者の技術チームは、生産データをリアルタイムで監視し、操作中に障害を見つけ、シャットダウンを防ぐことができます。
したがって、産業用ビッグデータアプリケーションが直面する問題と課題は、インターネット業界の問題よりも高くなく、場合によってはさらに複雑です。
さまざまな業界のこれらの革新的な産業企業は、より速い速度、より高い効率、より高い洞察をもたらしました。
産業用ビッグデータの典型的なアプリケーションには、製品の革新、製品障害診断と予測、産業生産ラインIoT分析、産業エンタープライズサプライチェーンの最適化、製品精度マーケティングが含まれます。この記事では、製造企業における産業用ビッグデータのアプリケーションシナリオを1つずつ整理します。
1.製品の革新を加速します
顧客と産業企業の間の相互作用と取引行動は、大量のデータを生成します。これらの顧客の動的データの採掘と分析は、顧客が製品需要分析と製品設計の革新活動に参加し、製品の革新に貢献するのに役立ちます。
フォードはこの点で例です。彼らは、Ford Focus Electric Carの製品革新と最適化にビッグデータテクノロジーを適用しました。この車は真の「ビッグデータ電気自動車」になりました。
運転中、ドライバーは車両の加速、ブレーキ、バッテリーの充電、位置情報を継続的に更新します。これはドライバーに役立ちますが、データはフォードエンジニアに送り返され、顧客の運転習慣を理解しています。車両が停止していても、車両のタイヤ圧力とバッテリーシステムに関するデータを最寄りのスマートフォンに送信し続けます。
この顧客中心のビッグデータアプリケーションシナリオには、多くの利点があります。ビッグデータは貴重な新製品の革新とコラボレーション方法を可能にするためです。ドライバーは有用で最新の情報を取得しますが、デトロイトのエンジニアは、顧客を理解し、製品改善計画を策定し、新製品の革新を実施するための運転行動に関する情報を集約します。
さらに、電力会社やその他のサードパーティのサプライヤーは、何百万マイルもの運転データを分析して、新しい充電ステーションを構築する場所と脆弱なグリッドの過負荷を防ぐ方法を決定することができます。
2。製品障害の診断と予測
これは、製品アフターセールスサービスと製品の改善に使用できます。ユビキタスセンサーとインターネットテクノロジーの導入により、製品障害のリアルタイム診断が現実になりましたが、ビッグデータアプリケーション、モデリング、シミュレーションテクノロジーにより、ダイナミクスを予測できるようになりました。
マレーシア航空MH370の失われた接続の検索中、ボーイングが取得したエンジン動作データは、航空機の失われた接続の経路を決定する上で重要な役割を果たしました。 Boeing Aircraft Systemをケースとして、製品障害診断においてビッグデータアプリケーションがどのように役割を果たすかを確認しましょう。
ボーイングの航空機では、エンジン、燃料システム、油圧、電気システムなどの数百の変数が飛行中の状態を構成しています。これらのデータは測定され、数マイクロ秒未満で送信されます。ボーイング737を例として、エンジンは30分ごとに10テラバイトのデータを生成できます。
これらのデータは、将来の特定の時点で分析できるエンジニアリングテレメトリデータだけでなく、リアルタイムの適応制御、燃料使用量、コンポーネント障害予測、パイロット通知を促進し、障害診断と予測を効果的に達成できます。
General Electric（GE）の例を見てみましょう。米国アトランタにあるGEエネルギー監視および診断（M&D）センターは、世界50か国以上の数千のGEガスタービンに関するデータを収集し、毎日顧客向けに10Gデータを収集できます。システム内のセンサーの振動と温度信号からの一定のビッグデータフローを分析します。これらのビッグデータ分析は、GEのガスタービン障害診断と早期警告のサポートを提供します。
風力タービンメーカーベスタは、気象データとそのタービンメーターデータを分析することにより、風力タービンのレイアウトを改善し、それにより風力タービンの出力レベルを高め、サービス寿命を延ばしました。
3。産業用IoT生産ラインのビッグデータアプリケーション
近代的な工業製造生産ラインには、温度、圧力、熱、振動、騒音を検出するための数千の小さなセンサーが装備されています。
データは数秒ごとに収集されるため、機器の診断、消費電力分析、エネルギー消費分析、品質事故分析（生産規制の違反、コンポーネントの障害を含む）など、これらのデータを使用することで、多くの形式の分析を実現できます。
まず、生産プロセスの改善の観点から、生産プロセスでこれらのビッグデータを使用すると、生産プロセス全体を分析し、各リンクの実行方法を理解できます。特定のプロセスが標準プロセスから逸脱すると、アラーム信号が生成され、エラーまたはボトルネックがより迅速に見つかり、問題をより簡単に解決できます。
ビッグデータテクノロジーを使用して、工業製品の生産プロセスの仮想モデルを確立し、生産プロセスをシミュレートして最適化することも可能です。すべてのプロセスとパフォーマンスデータをシステムで再構築できる場合、この透明性は、製造業者が生産プロセスを改善するのに役立ちます。
別の例では、エネルギー消費分析の観点から、機器の生産プロセス中のすべての生産プロセスを中央に監視するためのセンサーの使用は、エネルギー消費の異常またはピークを見つけることができ、生産プロセス中にエネルギー消費を最適化し、すべてのプロセスを実行できます。分析はエネルギー消費を大幅に削減します。
4。産業用サプライチェーンの分析と最適化
現在、ビッグデータ分析は、多くのeコマース企業にとって、サプライチェーンの競争力を高めるための重要な手段です。
たとえば、eコマース会社のJingdong Mallは、ビッグデータを使用して、さまざまな場所での商品の需要を事前に分析および予測し、それにより配布と倉庫の効率を改善し、翌日の顧客体験を確保します。
RFIDおよびその他の製品電子識別テクノロジー、Things Technologyのインターネット、およびモバイルインターネットテクノロジーは、産業企業が完全な製品サプライチェーンのビッグデータを取得するのに役立ちます。分析のためにこれらのデータを使用すると、倉庫、流通、販売効率が大幅に増加し、大幅なコストがもたらされます。衰退。
米国には1,000を超える大規模なOEMサプライヤーがあり、製造会社に10,000を超える異なる製品を提供しています。各メーカーは、販売データ、市場情報、展示、ニュース、競合他社のデータ、さらには製品を販売する天気予報など、市場予測やその他の異なる変数に依存しています。
販売データ、製品センサーデータ、およびサプライヤーデータベースからのデータを使用して、産業製造会社は、世界のさまざまな地域で需要を正確に予測できます。
在庫と販売価格は追跡できるため、価格が下がると購入できるため、製造会社は多くのコストを節約できます。
製品のセンサーによって生成されたデータを再利用して、製品の何が悪いのか、部品が必要な場所を知ると、部品が必要な場所といつ必要な場所を予測することもできます。これにより、在庫を大幅に削減し、サプライチェーンを最適化します。
