산업빅데이터는 말 그대로 산업정보를 응용해 생성되는 빅데이터를 의미하는 새로운 개념이다.
정보화와 산업화의 심층적인 통합으로 정보기술은 바코드, QR코드, RFID, 산업센서, 산업자동제어시스템, 산업사물인터넷, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI 및 기타 기술은 산업 기업에서 널리 사용됩니다.
특히 인터넷, 모바일 인터넷, 사물 인터넷 등 차세대 정보 기술이 산업 현장에 적용되면서 산업 기업도 인터넷 산업의 새로운 발전 단계에 진입했으며 산업 기업이 보유한 데이터는 점점 풍부해집니다.
산업 빅데이터의 적용은 산업 기업에 혁신과 변화의 새로운 시대를 가져올 것입니다.인터넷과 모바일 사물인터넷이 가져온 저비용 인식, 고속 모바일 연결, 분산 컴퓨팅, 첨단 분석을 통해 정보기술과 글로벌 산업 시스템이 긴밀하게 융합되어 글로벌 산업에 심오한 변화를 가져오고 있으며, 기업의 R&D 및 생산., 운영, 마케팅 및 관리 방법. Hangao Tech (SEKO Machinery)는 인터넷 기술을 제어 시스템에 적용합니다. 지능형 스테인레스 스틸 산업용 용접 파이프 제조 기계를 통해 양 당사자의 기술 팀이 실시간으로 생산 데이터를 모니터링하고 작동 중 결함을 찾아내고 가동 중단을 방지할 수 있습니다.
따라서 산업 빅데이터 응용이 직면한 문제와 과제는 인터넷 산업 못지않게 적지 않으며 어떤 경우에는 훨씬 더 복잡합니다.
다양한 산업 분야의 이러한 혁신적인 산업 기업은 더 빠른 속도, 더 높은 효율성 및 더 높은 통찰력을 가져왔습니다.
산업 빅데이터의 일반적인 응용 분야에는 제품 혁신, 제품 결함 진단 및 예측, 산업 생산 라인 IoT 분석, 산업 기업 공급망 최적화, 제품 정밀 마케팅 등이 있습니다.이 글에서는 제조 기업의 산업 빅데이터 적용 시나리오를 하나씩 정리하겠습니다.
1. 제품 혁신 가속화
고객과 산업체 간의 상호 작용 및 거래 행위는 많은 양의 데이터를 생성합니다.이러한 고객 동적 데이터를 마이닝하고 분석하면 고객이 제품 수요 분석 및 제품 디자인 혁신 활동에 참여하고 제품 혁신에 기여할 수 있습니다.
이와 관련하여 포드가 좋은 예입니다.이들은 포드 포커스 전기차의 제품 혁신과 최적화에 빅데이터 기술을 적용했다.이 차는 그야말로 '빅데이터 전기차'가 됐다. 1세대 포드 포커스 전기차는 주행과 주차 시 수많은 데이터를 생성했다.
운전자는 운전 중에 차량의 가속, 제동, 배터리 충전, 위치 정보를 지속적으로 업데이트합니다.이는 운전자에게 유용할 뿐만 아니라 충전 방법, 시기, 장소 등 고객의 운전 습관을 이해하기 위해 데이터가 Ford 엔지니어에게 다시 전송됩니다.차량이 정차 중에도 차량의 타이어 공기압, 배터리 시스템 등의 데이터를 가장 가까운 스마트폰으로 계속해서 전송한다.
이 고객 중심 빅 데이터 애플리케이션 시나리오에는 빅 데이터가 가치 있는 신제품 혁신과 협업 방법을 가능하게 하기 때문에 많은 이점이 있습니다.운전자는 유용한 최신 정보를 얻고, 디트로이트의 엔지니어는 운전 행동에 대한 정보를 집계하여 고객을 이해하고, 제품 개선 계획을 개발하고, 신제품 혁신을 구현합니다.
또한 전력 회사와 기타 제3자 공급업체는 수백만 마일의 주행 데이터를 분석하여 새 충전소를 건설할 위치와 취약한 전력망의 과부하를 방지하는 방법을 결정할 수 있습니다.
2. 제품 결함 진단 및 예측
이는 제품 애프터서비스 및 제품 개선을 위해 활용될 수 있습니다.유비쿼터스 센서와 인터넷 기술의 도입으로 제품 결함에 대한 실시간 진단이 현실화되었고, 빅데이터 활용과 모델링, 시뮬레이션 기술로 동태 예측이 가능해졌습니다.
말레이시아항공 MH370의 연결 끊김 수색 과정에서 보잉이 확보한 엔진 작동 데이터는 연결 끊김 경로를 파악하는 데 핵심적인 역할을 했다.보잉 항공기 시스템을 예로 들어 빅데이터 애플리케이션이 제품 결함 진단에 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
보잉 항공기에서는 엔진, 연료 시스템, 유압 장치, 전기 시스템 등 수백 가지 변수가 비행 중 상태를 구성합니다.이러한 데이터는 몇 마이크로초 이내에 측정되어 전송됩니다.보잉 737을 예로 들면, 엔진은 비행 중 30분마다 10테라바이트의 데이터를 생성할 수 있습니다.
이러한 데이터는 미래의 특정 시점에서 분석할 수 있는 엔지니어링 원격 측정 데이터일 뿐만 아니라 실시간 적응 제어, 연료 사용량, 부품 고장 예측 및 조종사 알림을 촉진하여 결함 진단 및 예측을 효과적으로 달성할 수 있습니다.
제너럴일렉트릭(GE)의 사례를 살펴보자.미국 애틀랜타에 위치한 GE 에너지 모니터링 및 진단(M&D) 센터는 전 세계 50개국 이상에서 수천 대의 GE 가스터빈에 대한 데이터를 수집하고 고객을 위해 매일 10G 데이터를 수집할 수 있습니다.시스템의 센서 진동 및 온도 신호로부터 지속적인 빅데이터 흐름을 분석합니다.이러한 빅데이터 분석은 GE의 가스 터빈 결함 진단 및 조기 경고에 대한 지원을 제공할 것입니다.
풍력 터빈 제조업체인 Vestas는 날씨 데이터와 터빈 미터 데이터를 교차 분석하여 풍력 터빈의 레이아웃을 개선하여 풍력 터빈의 출력 수준을 높이고 서비스 수명을 연장했습니다.
3. 산업용 IoT 생산라인의 빅데이터 활용
현대 산업 제조 생산 라인에는 온도, 압력, 열, 진동 및 소음을 감지하는 수천 개의 소형 센서가 장착되어 있습니다.
몇 초마다 데이터가 수집되기 때문에 이를 활용해 장비 진단, 전력 소비 분석, 에너지 소비 분석, 품질 사고 분석(생산 규정 위반, 부품 고장 등) 등 다양한 형태의 분석이 가능하다.
우선, 생산공정 개선 측면에서 이러한 빅데이터를 생산과정에 활용하면 전체 생산과정을 분석하고 각 링크가 어떻게 실행되는지 이해할 수 있다.특정 프로세스가 표준 프로세스에서 벗어나면 경보 신호가 생성되고 오류나 병목 현상을 더 빨리 발견할 수 있으며 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다.
빅데이터 기술을 활용하면 산업제품 생산 과정의 가상 모델을 구축하고 생산 과정을 시뮬레이션 및 최적화하는 것도 가능하다.모든 프로세스 및 성능 데이터를 시스템에서 재구성할 수 있으면 이러한 투명성은 제조업체가 생산 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
또 다른 예로, 에너지 소비 분석 측면에서, 장비 생산 과정에서 센서를 사용하여 모든 생산 공정을 중앙에서 모니터링하면 에너지 소비의 이상이나 피크를 찾아낼 수 있으므로 생산 과정에서 에너지 소비를 최적화하고 모든 공정에서 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다. 수행됩니다.분석하면 에너지 소비가 크게 줄어듭니다.
4. 산업 공급망 분석 및 최적화
현재 빅데이터 분석은 이미 많은 전자상거래 기업이 공급망 경쟁력을 강화하는 중요한 수단으로 자리잡고 있습니다.
예를 들어 전자상거래 기업 징둥몰(Jingdong Mall)은 빅데이터를 활용해 다양한 장소의 상품 수요를 사전에 분석, 예측함으로써 유통과 창고의 효율성을 높이고 다음날 고객 경험을 보장한다.
RFID 및 기타 제품 전자 식별 기술, 사물인터넷 기술, 모바일 인터넷 기술은 산업 기업이 전체 제품 공급망의 빅데이터를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.분석을 위해 이러한 데이터를 사용하면 창고 보관, 유통 및 판매 효율성이 크게 향상되고 상당한 비용이 발생합니다.감소.
미국에는 1,000개 이상의 대형 OEM 공급업체가 있으며, 제조 회사에 10,000개 이상의 다양한 제품을 제공합니다.각 제조업체는 판매 데이터, 시장 정보, 전시회, 뉴스, 경쟁사 데이터, 심지어 일기 예보와 같은 시장 예측 및 기타 다양한 변수에 의존하여 제품을 판매합니다.
판매 데이터, 제품 센서 데이터, 공급업체 데이터베이스의 데이터를 사용하여 산업 제조 회사는 세계 여러 지역의 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다.
재고와 판매가격을 추적할 수 있고, 가격이 하락할 때 구매할 수 있기 때문에 제조회사는 많은 비용을 절감할 수 있습니다.
제품의 센서에서 생성된 데이터를 재사용하여 제품의 문제점과 부품이 필요한 위치를 파악하면 부품이 필요한 위치와 시기도 예측할 수 있습니다.이를 통해 재고를 크게 줄이고 공급망을 최적화할 수 있습니다.
