ទិន្នន័យធំឧស្សាហកម្ម គឺជាគំនិតថ្មី ដែលយល់ច្បាស់តាមព្យញ្ជនៈ ទិន្នន័យធំឧស្សាហកម្ម សំដៅលើទិន្នន័យធំដែលបានបង្កើតក្នុងការអនុវត្តព័ត៌មានឧស្សាហកម្ម។
ជាមួយនឹងការរួមបញ្ចូលយ៉ាងស៊ីជម្រៅនៃព័ត៌មាន និងឧស្សាហូបនីយកម្ម បច្ចេកវិជ្ជាព័ត៌មានបានជ្រាបចូលទៅក្នុងតំណភ្ជាប់ទាំងអស់នៃខ្សែសង្វាក់ឧស្សាហកម្មនៃសហគ្រាសឧស្សាហកម្ម ដូចជា បាកូដ QR កូដ RFID ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាឧស្សាហកម្ម ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងស្វ័យប្រវត្តិឧស្សាហកម្ម អ៊ីនធឺណែតឧស្សាហកម្ម ERP ។ CAD/CAM/CAE/CAI និងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងទៀតត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងសហគ្រាសឧស្សាហកម្ម។
ជាពិសេសជាមួយនឹងការអនុវត្តបច្ចេកវិជ្ជាព័ត៌មានជំនាន់ថ្មីដូចជា អ៊ីនធឺណែត អ៊ីនធឺណែតចល័ត និងអ៊ីនធឺណែតនៃអ្វីៗនៅក្នុងវិស័យឧស្សាហកម្ម សហគ្រាសឧស្សាហកម្មក៏បានឈានចូលដំណាក់កាលថ្មីនៃការអភិវឌ្ឍន៍នៅក្នុងឧស្សាហកម្មអ៊ីនធឺណែត ហើយទិន្នន័យដែលគ្រប់គ្រងដោយសហគ្រាសឧស្សាហកម្មមាន កាន់តែសម្បូរបែប។
ការអនុវត្តទិន្នន័យធំឧស្សាហកម្មនឹងនាំមកនូវយុគសម័យថ្មីនៃការច្នៃប្រឌិត និងការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងសហគ្រាសឧស្សាហកម្ម។តាមរយៈការយល់ឃើញតម្លៃទាប ការតភ្ជាប់តាមទូរស័ព្ទល្បឿនលឿន ការចែកចាយកុំព្យូទ័រ និងការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ដែលនាំមកជូនដោយអ៊ីនធឺណិត និងអ៊ីនធឺណិតចល័តនៃអ្វីៗ បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន និងប្រព័ន្ធឧស្សាហកម្មសកលកំពុងត្រូវបានដាក់បញ្ចូលយ៉ាងស៊ីជម្រៅ ដែលនាំមកនូវការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងជ្រាលជ្រៅចំពោះឧស្សាហកម្មសកល និងការច្នៃប្រឌិតថ្មី។ R&D និងការផលិតសហគ្រាស។, ប្រតិបត្តិការ ទីផ្សារ និងវិធីសាស្រ្តគ្រប់គ្រង។ Hangao Tech (SEKO Machinery) អនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាអ៊ីនធឺណេតទៅប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងរបស់ គ្រឿងម៉ាស៊ីនផលិតបំពង់ welded ឧស្សាហកម្មដែកអ៊ីណុកឆ្លាតវៃ ដើម្បីឱ្យក្រុមបច្ចេកទេសនៃភាគីទាំងពីរអាចត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យផលិតកម្មក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ស្វែងរកកំហុសក្នុងអំឡុងពេលប្រតិបត្តិការ និងការពារការបិទ។
ដូច្នេះហើយ បញ្ហា និងបញ្ហាប្រឈមនានាដែលជួបប្រទះដោយកម្មវិធីទិន្នន័យធំក្នុងឧស្សាហកម្មគឺមិនតិចជាងឧស្សាហកម្មអ៊ីនធឺណែតនោះទេ ហើយក្នុងករណីខ្លះវាកាន់តែស្មុគស្មាញថែមទៀត។
សហគ្រាសឧស្សាហកម្មប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតទាំងនេះនៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗគ្នាបាននាំមកនូវល្បឿនកាន់តែលឿន ប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ និងការយល់ដឹងកាន់តែខ្ពស់។
កម្មវិធីធម្មតានៃទិន្នន័យធំក្នុងឧស្សាហកម្មរួមមានការច្នៃប្រឌិតផលិតផល ការវិនិច្ឆ័យកំហុសផលិតផល និងការព្យាករណ៍ ការវិភាគ IoT ខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្មឧស្សាហកម្ម ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់សហគ្រាសឧស្សាហកម្ម និងទីផ្សារភាពជាក់លាក់នៃផលិតផល។អត្ថបទនេះនឹងតម្រៀបចេញនូវសេណារីយ៉ូនៃកម្មវិធីនៃទិន្នន័យធំឧស្សាហកម្មនៅក្នុងសហគ្រាសផលិតម្តងមួយៗ។
1. ពន្លឿនការច្នៃប្រឌិតផលិតផល
អន្តរកម្ម និងឥរិយាបថប្រតិបត្តិការរវាងអតិថិជន និងសហគ្រាសឧស្សាហកម្មនឹងបង្កើតទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន។ការជីកយករ៉ែ និងការវិភាគទិន្នន័យថាមវន្តរបស់អតិថិជនទាំងនេះអាចជួយអតិថិជនចូលរួមក្នុងការវិភាគតម្រូវការផលិតផល និងសកម្មភាពច្នៃប្រឌិតការរចនាផលិតផល និងរួមចំណែកដល់ការច្នៃប្រឌិតផលិតផល។
Ford គឺជាឧទាហរណ៍មួយក្នុងរឿងនេះ។ពួកគេបានអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាទិន្នន័យធំទៅនឹងការច្នៃប្រឌិតផលិតផល និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃរថយន្តអគ្គិសនី Ford Focus ។រថយន្តនេះបានក្លាយជា 'រថយន្តអគ្គិសនីទិន្នន័យធំ។' ជំនាន់ដំបូងនៃរថយន្តអគ្គិសនី Ford Focus បានបង្កើតទិន្នន័យជាច្រើននៅពេលបើកបរ និងចតរថយន្ត។
ពេលកំពុងបើកបរ អ្នកបើកបរបន្តធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពការបង្កើនល្បឿន ហ្វ្រាំង ការបញ្ចូលថ្ម និងព័ត៌មានទីតាំងរបស់រថយន្ត។វាមានប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកបើកបរ ប៉ុន្តែទិន្នន័យក៏ត្រូវបានបញ្ជូនត្រឡប់ទៅវិស្វករ Ford ដើម្បីស្វែងយល់ពីទម្លាប់នៃការបើកបររបស់អតិថិជន រួមទាំងរបៀប ពេលណា និងកន្លែងដែលត្រូវគិតថ្លៃផងដែរ។បើទោះជារថយន្តកំពុងឈប់ក៏ដោយ វានឹងបន្តបញ្ជូនទិន្នន័យស្តីពីសម្ពាធកង់រថយន្ត និងប្រព័ន្ធថ្មរបស់រថយន្តទៅកាន់ទូរសព្ទឆ្លាតវៃដែលនៅជិតបំផុត។
សេណារីយ៉ូនៃកម្មវិធីទិន្នន័យធំដែលផ្តោតលើអតិថិជននេះ មានអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើន ពីព្រោះទិន្នន័យធំអនុញ្ញាតឱ្យមានការច្នៃប្រឌិតផលិតផលថ្មី និងវិធីសាស្ត្រសហការដ៏មានតម្លៃ។អ្នកបើកបរទទួលបានព័ត៌មានដែលមានប្រយោជន៍ និងទាន់សម័យ ខណៈដែលវិស្វករនៅទីក្រុង Detroit ប្រមូលព័ត៌មានអំពីអាកប្បកិរិយាបើកបរដើម្បីស្វែងយល់ពីអតិថិជន បង្កើតផែនការកែលម្អផលិតផល និងអនុវត្តការច្នៃប្រឌិតផលិតផលថ្មី។
លើសពីនេះទៅទៀត ក្រុមហ៊ុនថាមពល និងអ្នកផ្គត់ផ្គង់ភាគីទីបីផ្សេងទៀតអាចវិភាគទិន្នន័យបើកបររាប់លានម៉ាយដើម្បីកំណត់កន្លែងដែលត្រូវសាងសង់ស្ថានីយ៍សាកថ្មថ្មី និងរបៀបការពារក្រឡាចត្រង្គដែលផុយស្រួយពីការផ្ទុកលើសទម្ងន់។
2. ការវិនិច្ឆ័យកំហុសផលិតផល និងការព្យាករណ៍
វាអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ផលិតផលសេវាកម្មបន្ទាប់ពីការលក់ និងការកែលម្អផលិតផល។ការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាគ្រប់ទីកន្លែង និងបច្ចេកវិទ្យាអ៊ីនធឺណេតបានធ្វើឱ្យការវិនិច្ឆ័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងនៃផលិតផលមានកំហុស ខណៈពេលដែលកម្មវិធីទិន្នន័យធំ បច្ចេកវិទ្យាគំរូ និងក្លែងធ្វើបានធ្វើឱ្យវាអាចទស្សន៍ទាយថាមវន្ត។
ក្នុងអំឡុងពេលនៃការស្វែងរកការតភ្ជាប់ដែលបាត់របស់ Malaysia Airlines MH370 ទិន្នន័យប្រតិបត្តិការរបស់ម៉ាស៊ីនដែលទទួលបានដោយ Boeing បានដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការកំណត់ផ្លូវនៃការតភ្ជាប់ដែលបាត់បង់របស់យន្តហោះ។សូមលើកយកប្រព័ន្ធយន្តហោះ Boeing ជាករណីមួយដើម្បីមើលថាតើកម្មវិធីទិន្នន័យធំមានតួនាទីក្នុងការវិនិច្ឆ័យកំហុសផលិតផលយ៉ាងដូចម្តេច។
នៅលើយន្តហោះរបស់ក្រុមហ៊ុន Boeing មានអថេររាប់រយដូចជា ម៉ាស៊ីន ប្រព័ន្ធប្រេងឥន្ធនៈ ប្រព័ន្ធធារាសាស្ត្រ និងប្រព័ន្ធអគ្គិសនី បង្កើតបានជាស្ថានភាពនៅក្នុងយន្តហោះ។ទិន្នន័យទាំងនេះត្រូវបានវាស់ និងបញ្ជូនក្នុងរយៈពេលតិចជាងពីរបីវិនាទី។ដោយយកយន្តហោះ Boeing 737 ជាឧទាហរណ៍ ម៉ាស៊ីនអាចបង្កើតទិន្នន័យ 10 terabytes រៀងរាល់ 30 នាទីក្នុងការហោះហើរ។
ទិន្នន័យទាំងនេះមិនត្រឹមតែជាទិន្នន័យតេឡេម៉ែត្រផ្នែកវិស្វកម្មប៉ុណ្ណោះដែលអាចវិភាគនៅចំណុចជាក់លាក់មួយនាពេលអនាគតប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជំរុញការគ្រប់គ្រងការបន្សាំតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ការប្រើប្រាស់ប្រេងឥន្ធនៈ ការព្យាករណ៍ពីការបរាជ័យនៃសមាសភាគ និងការជូនដំណឹងពីអ្នកបើកបរ ដែលអាចសម្រេចបាននូវការវិនិច្ឆ័យកំហុស និងការព្យាករណ៍ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
សូមក្រឡេកមើលឧទាហរណ៍នៃក្រុមហ៊ុន General Electric (GE) ។មជ្ឈមណ្ឌល GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) នៅ Atlanta សហរដ្ឋអាមេរិក ប្រមូលទិន្នន័យអំពីទួរប៊ីនឧស្ម័ន GE រាប់ពាន់នៅក្នុងជាង 50 ប្រទេសជុំវិញពិភពលោក ហើយអាចប្រមូលទិន្នន័យ 10G សម្រាប់អតិថិជនជារៀងរាល់ថ្ងៃ។វិភាគលំហូរទិន្នន័យធំថេរពីការរំញ័ររបស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងសញ្ញាសីតុណ្ហភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធ។ការវិភាគទិន្នន័យដ៏ធំទាំងនេះនឹងផ្តល់ការគាំទ្រសម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យកំហុសទុរប៊ីនហ្គាសរបស់ GE និងការព្រមានជាមុន។
ក្រុមហ៊ុនផលិតទួរប៊ីនខ្យល់ Vestas ក៏បានកែលម្អប្លង់នៃទួរប៊ីនខ្យល់ដោយការវិភាគទិន្នន័យអាកាសធាតុ និងទិន្នន័យម៉ែត្រទួរប៊ីនរបស់វា ដោយហេតុនេះបង្កើនកម្រិតទិន្នផលថាមពលរបស់ទួរប៊ីនខ្យល់ និងពន្យារអាយុសេវាកម្ម។
3. កម្មវិធីទិន្នន័យធំនៃខ្សែផលិតកម្ម IoT ឧស្សាហកម្ម
ខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្មឧស្សាហកម្មទំនើបត្រូវបានបំពាក់ដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាតូចៗរាប់ពាន់ដើម្បីរកមើលសីតុណ្ហភាព សម្ពាធ កំដៅ រំញ័រ និងសំលេងរំខាន។
ដោយសារតែទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូលរៀងរាល់ពីរបីវិនាទី ទម្រង់នៃការវិភាគជាច្រើនអាចដឹងបានដោយប្រើទិន្នន័យទាំងនេះ រួមទាំងការវិនិច្ឆ័យឧបករណ៍ ការវិភាគការប្រើប្រាស់ថាមពល ការវិភាគការប្រើប្រាស់ថាមពល ការវិភាគគ្រោះថ្នាក់គុណភាព (រួមទាំងការរំលោភលើបទប្បញ្ញត្តិផលិតកម្ម ការបរាជ័យផ្នែក) ជាដើម។
ជាដំបូង ទាក់ទងនឹងការកែលម្អដំណើរការផលិតកម្ម ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំៗទាំងនេះក្នុងដំណើរការផលិតអាចវិភាគដំណើរការផលិតកម្មទាំងមូល និងយល់ពីរបៀបដែលតំណភ្ជាប់នីមួយៗត្រូវបានប្រតិបត្តិ។នៅពេលដែលដំណើរការជាក់លាក់មួយខុសពីដំណើរការស្ដង់ដារ សញ្ញារោទិ៍នឹងត្រូវបានបង្កើត កំហុស ឬបញ្ហាស្ទះអាចត្រូវបានរកឃើញកាន់តែលឿន ហើយបញ្ហាអាចដោះស្រាយបានកាន់តែងាយស្រួល។
ដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យាទិន្នន័យធំ វាក៏អាចបង្កើតគំរូនិម្មិតនៃដំណើរការផលិតផលិតផលឧស្សាហកម្ម ក្លែងធ្វើ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការផលិត។នៅពេលដែលទិន្នន័យដំណើរការ និងដំណើរការទាំងអស់អាចត្រូវបានបង្កើតឡើងវិញនៅក្នុងប្រព័ន្ធ តម្លាភាពនេះនឹងជួយអ្នកផលិតកែលម្អដំណើរការផលិតរបស់ពួកគេ។
ឧទាហរណ៍មួយទៀត ទាក់ទងនឹងការវិភាគការប្រើប្រាស់ថាមពល ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដើម្បីត្រួតពិនិត្យដំណើរការផលិតកម្មទាំងអស់ក្នុងអំឡុងដំណើរការផលិតឧបករណ៍អាចរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី ឬកម្រិតនៃការប្រើប្រាស់ថាមពល ដូច្នេះការប្រើប្រាស់ថាមពលអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការផលិត ហើយដំណើរការទាំងអស់អាច ត្រូវបានអនុវត្ត។ការវិភាគនឹងកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពលយ៉ាងខ្លាំង។
4. ការវិភាគនិងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ឧស្សាហកម្ម
នាពេលបច្ចុប្បន្ន ការវិភាគទិន្នន័យធំគឺជាមធ្យោបាយដ៏សំខាន់មួយសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកជាច្រើន ដើម្បីបង្កើនភាពប្រកួតប្រជែងនៃសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់របស់ពួកគេ។
ឧទាហរណ៍ ក្រុមហ៊ុន E-commerce Jingdong Mall ប្រើទិន្នន័យធំដើម្បីវិភាគ និងទស្សន៍ទាយតម្រូវការទំនិញនៅកន្លែងផ្សេងៗជាមុន ដោយហេតុនេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាពនៃការចែកចាយ និងឃ្លាំង និងធានាបទពិសោធន៍របស់អតិថិជននៅថ្ងៃបន្ទាប់។
បច្ចេកវិទ្យា RFID និងផលិតផលផ្សេងទៀត បច្ចេកវិទ្យាកំណត់អត្តសញ្ញាណអេឡិចត្រូនិក បច្ចេកវិទ្យា Internet of Things និងបច្ចេកវិទ្យាអ៊ីនធឺណិតចល័តអាចជួយសហគ្រាសឧស្សាហកម្មទទួលបានទិន្នន័យធំនៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ផលិតផលពេញលេញ។ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងនេះសម្រាប់ការវិភាគនឹងនាំមកនូវការកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងឃ្លាំង ការចែកចាយ និងប្រសិទ្ធភាពនៃការលក់ និងការចំណាយដ៏សំខាន់។ការធ្លាក់ចុះ។
មានអ្នកផ្គត់ផ្គង់ OEM ធំជាង 1,000 នៅសហរដ្ឋអាមេរិក ដែលផ្តល់ផលិតផលផ្សេងៗគ្នាជាង 10,000 ដល់ក្រុមហ៊ុនផលិត។ក្រុមហ៊ុនផលិតនីមួយៗពឹងផ្អែកលើការព្យាករណ៍ទីផ្សារ និងអថេរផ្សេងៗដូចជាទិន្នន័យលក់ ព័ត៌មានទីផ្សារ ការតាំងពិពណ៌ ព័ត៌មាន និងទិន្នន័យគូប្រជែង និងសូម្បីតែការព្យាករណ៍អាកាសធាតុដើម្បីលក់ផលិតផលរបស់ពួកគេ។
ដោយប្រើទិន្នន័យលក់ ទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាផលិតផល និងទិន្នន័យពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យអ្នកផ្គត់ផ្គង់ ក្រុមហ៊ុនផលិតកម្មឧស្សាហកម្មអាចទស្សន៍ទាយបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវអំពីតម្រូវការនៅក្នុងតំបន់ផ្សេងៗគ្នានៃពិភពលោក។
ដោយសារតម្លៃសារពើភ័ណ្ឌ និងការលក់អាចត្រូវបានតាមដាន ហើយអាចទិញបាននៅពេលដែលតម្លៃធ្លាក់ចុះ ក្រុមហ៊ុនផលិតអាចសន្សំសំចៃថ្លៃដើមបានច្រើន។
ប្រសិនបើអ្នកប្រើទិន្នន័យដែលបង្កើតដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញានៅក្នុងផលិតផលឡើងវិញ ដើម្បីដឹងពីអ្វីដែលខុសជាមួយផលិតផល និងកន្លែងដែលត្រូវការផ្នែក ពួកគេក៏អាចទស្សន៍ទាយពីកន្លែង និងពេលណាដែលត្រូវការផ្នែកផងដែរ។នេះនឹងកាត់បន្ថយសារពើភ័ណ្ឌយ៉ាងច្រើន និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់។
