Өнөр жай чоң маалыматтар - бул жаңы концепция, түзмө-түз түшүнүктүү, өнөр жай чоң маалыматтар өнөр жай маалыматын колдонууга киргизилген чоң маалыматтарды билдирет.
Маалыматтык-индусташтыруу жана индустриализациянын тереңдиги, маалыматтык технологиялар өнөр жай ишканаларынын, рфид, өнөр жай ишканалары, өнөр жай автоматтык контролдоо тутумдары, өнөр жай индустердик интернет-байланыш тутумдары, өнөр жай индустердик интернет-Интернет тутуму, өнөр жай индустердик интернет-интернет, өнөр жай ишканаларында кеңири колдонулат.
Айрыкча, интернет, мүчө Интернет жана Интернетке колдонуу менен, өнөр жай ишканалары сыяктуу жаңы муундагы маалымат технологиялары, өнөр жай ишканалары өнөр жай ишканалары өнүгүүнүн жаңы баскычына кирип, өнөр жай ишканалары тарабынан өткөрүлүп жаткан маалыматтар барган сайын көбөйүп баратат.
Өнөр жай чоң маалыматтарын колдонуу инновацияларынын жаңы доорун жана өнөр жай ишканаларында трансформациялоо доорун алып келет. Өзгөчө баалоочу кабылдоо, эсептөөчү мобилдик байланыш жана өркүндөтүлгөн анализдер аркылуу бөлүштүрүлүп, маалыматтык технологиялар жана глобалдык тармактар жана глобалдык тармактарга терең өзгөрүүлөрдү жана ишканаларды интеграциялоо жана ишканалардын өндүрүшүн өркүндөтүп, терең интеграцияланган, жана ишканалардын өндүрүшүн өркүндөтөт. , Эксплуатация, маркетинг жана башкаруу ыкмалары. Hangao Tech (Seko Machinery) Интернет технологиясын башкаруу тутумуна чейин колдонулат Акылдуу дат баспас болоттон жасалган өнөр жай ширетилген түтүктөрү машиналар , эки тараптын техникалык командалары реалдуу убакытта өндүрүш маалыматтарын көзөмөлдөп, иш-аракеттердеги кемчиликтерди байкап, жабык жолун таба алышы үчүн.
Демек, өнөр жай чоң маалыматтар тармагындагы көйгөйлөр жана кыйынчылыктар Интернет тармагына караганда кем эмес жана айрым учурларда алар дагы татаалдашат.
Ар кандай тармактардагы бул инновациялык өнөр жай ишканалары тезирээк ылдамдыкты, жогорку натыйжалуулукту жана жогорку түшүнүктү алып келишкен.
Өнөр жай чоң маалыматтарын типтүү тиркемелер, продукт инновациясынын, өнүмдүн күнөөсү диагнозу, өнөр жай өндүрүү линиясын, өнөр жай өндүрүштүк анализдөө, өнөр жай ишканаларын жабдуу чынжырын оптимизациялоо жана продукттук тактык. Бул макалада өндүрүш ишканаларында өнөр жай ишканаларында өнөр жай ишканаларынын колдонмо сценарийлерин иреттейт.
1. Продукт инновациясын тездетүү
Кардарлардын жана өнөр жай ишканаларынын ортосундагы өз ара аракеттенүү жана транзакция жүрүм-туруму чоң көлөмдөгү маалыматтарды түзөт. Бул кардарлар динамикалык маалыматтарды казып алуу жана талдоо кардарларга продукцияны талдоодо жана өнүмдүн долбоордук инновациялык иш-аракеттерине катышууга жардам берет жана өнүмдөрдүн инновациясына салымын кошууга жардам берет.
Форд бул жагынан бир мисал келтирилген. Алар чоң маалымат технологиясын продукт инновацияларына жана Форд фокус электр унаасын оптималдаштыруу үчүн колдонушкан. Бул унаа 'чоң маалымат электр машинасы болуп калды' 'Чоң маалымат электр машинасы болуп калды.
Айдоо учурунда айдоочу унаанын ылдамдануу, тормозун, батарейканын кубаттуулугун жана жайгашкан жердин жайгашкан жерин үзгүлтүксүз жаңыртып турат. Бул драйверлер үчүн пайдалуу, бирок маалыматтар кардардын айдоо адаттарынын адаттарын түшүнүү үчүн Форд инженерлерине кайра жөнөтүлөт, анын ичинде качан, качан жана кайда гана акы төлөш керек. Унаанын токтоп турса дагы, ал дөңгөлөктөрдү басым басымы жана батарейканын батарейка тутуму үчүн, эң жакын смарт телефондо
Бул кардарлар-центр аралык маалыматтарды колдонуу сценарийинин сценарийи көптөгөн артыкчылыктарга ээ, анткени чоң маалыматтар өнүмдөрдүн жаңы өнүмдөрүн жана кызматташтык ыкмаларын камсыз кылат. Айдоочулар пайдалуу жана заманчылар пайдалуу маалыматтарды алышат, ал эми Детройт агрегатынын кардарларды түшүнүү үчүн иш-аракеттери жөнүндө инженерлер өнүмүн өркүндөтүү пландарын иштеп чыгат жана жаңы өнүмдөрдү өркүндөтүү боюнча жаңы инновацияларды иштеп чыгышат.
Мындан тышкары, электр компаниялары жана башка үчүнчү жактардын башка үчүнчү жактары жаңы заряддоочуларды каяктан курууну жана түшүмдү ашыкча жүктөлүшкө кандайча тоскоолдук кылыш керектигин аныктоо үчүн миллиондогон чакырылма жолдорун талдай алышат.
2 Продукцияны күнөөлүү диагноз жана божомол
Буга сатуу кызматын жана продукцияны өркүндөтүү үчүн өнүм үчүн колдонсо болот. Вбивиттердин жана интернет технологиясын киргизүү продукт жаракаларынын реалдуу мөөнөттөрүн аныктоого, ал эми чоң маалыматтар тиркемелери, моделдөө жана моделдөө технологиялары динамиканы болжолдоого мүмкүндүк берди.
Мурассия авиакомпаниясынын жоголгон байланышын издөө учурунда Boeing тарабынан алынган кыймылдаткычтын жоголгон байланышын аныктоонун жолун аныктоодо негизги ролду ойногон. Келгиле, боинг учагым тутумун иштеп чыгуу үчүн, өнүмдүн күнөөсү диагнозунда чоңураак тиркемелер кандай болгонун көрөлү.
Боингдин учактары боюнча, жүздөгөн өзгөрмөлөр, мисалы, кыймылдаткычтар, күйүүчү май тутумдары, гидравлея, электр тутумдары, учуу абалын түзөт. Бул маалыматтар өлчөнөт жана бир нече микросекунддан аз. Мисал катары Боинг 737ди алып, кыймылдаткыч 10 терабайтты ар бир 30 мүнөт сайын учуп кете алат.
Бул маалыматтар келечектеги белгилүү бир учурда телемрленген маалыматтардын гана эмес, реалдуу убакытта адаптациялоо, күйүүчү майды колдонууга, майда-чүйдөсүнө чейин божомолдоого, кемчиликтер диагнозун жана божомолго алып келиши мүмкүн болгон пилоттук кабарлоонун натыйжалуулугун жана пилоттук кабарлоодон алууну илгерилетүү.
Жалпы электр (GE) мисалын карап көрөлү. ГЭН Энергетика жана Диагностика (МУ) ДИАнын (МУ) Диагностика Борбору Дүйнө жүзүндөгү 50дөн ашык мамлекеттин 50дөн ашуун өлкөсүндөгү газ турбиналары жөнүндө маалыматтарды чогултат жана күн сайын кардарлар үчүн 10г маалыматтарын чогултат. Система титирөөсүнөн жана температура сигналдарынан үзгүлтүксүз чоң маалыматтар агымын анализдөө. Бул чоң маалыматтарды талдоо GE's газ турбинанын динин жана эрте эскертүү үчүн колдоо көрсөтөт.
Шамал турбинасын өндүрүүчүсү Вестас аба ырайы жөнүндө маалыматтарды талдоо, анын турбиналык эсептегич маалыматтары менен шамал турбинасынын жайгашуусун жакшыртты, ошону менен, шамал турбиналарынын кубаттуулугун жогорулатуу жана кеңейтилүүчү жашоо деңгээлин жогорулатат.
3. Өнөр жай IOT өндүрүш линиясынын чоң маалыматтарын колдонуу
Заманбап өнөр жай өндүрүү өндүрүш сызыктары температураны, басымды, жылуулукту, термелүүнү жана ызы-чууну аныктоочу миңдеген кичинекей сенсорлор менен жабдылган.
Маалыматтар ар бир нече секунд сайын чогултулгандыктан, талдоонун көптөгөн формаларын, анын ичинде шаймандарды аныктоо, энергияны керектөө анализин, сапаттуу кырсыктын анализин, анын ичинде кырсык эрежелерин, компоненттердин бузулушун, ошондой эле компоненттери бузуулар ж.б.
Биринчиден, өндүрүш процесстерин өркүндөтүү жагынан, өндүрүш процессинде ушул чоң маалыматтарды колдонуу менен өндүрүш процессин иштеп чыгуу жана ар бир шилтеменин кандайча аткарылгандыгын түшүнүшү мүмкүн. Белгилүү бир процесстин стандарттуу процесстен четтетилгенден кийин, сигнализация сигналы пайда болот, каталар же каталар тезирээк табылышы мүмкүн жана көйгөйдү оңой эле чечүүгө болот.
Чоң маалымат технологиясын колдонуу, өндүрүштүк процесстин өндүрүштүк моделдеринин виртуалдык моделдерин белгилөөгө болот, өндүрүш процесстерин туурап, оптималдаштыруу мүмкүн. Бардык процесстин бардык процесстери жана аткаруу маалыматтарын калыбына келтирилсе, анда бул ачык-айкындуулук өндүрүүчүлөрдүн өндүрүш процесстерин өркүндөтүүгө жардам берет.
Дагы бир мисал үчүн, энергияны керектөө талдоосу, сиз энергияны өндүрүү процессинде жүргүзүү үчүн сиз энергия өндүрүү процесси боюнча, энергияны керектөө учурунда аномалияларды же чокуларды таба алат, ошондуктан энергияны керектөө процессинде оптималдаштырууга болот жана бардык процесстерди аткарууга болот. Анализ энергия керектөөнү азайтат.
4. Өнөр жай жеткирүү тизмесин талдоо жана оптималдаштыруу
Азыркы учурда, ири маалыматтарды талдоо көптөгөн электрондук коммерциялык компаниялардын аларды камсыздоо чынжырчаларынын атаандаштыкка жөндөмдүүлүгүн жогорулатуу үчүн маанилүү каражат болуп саналат.
Мисалы, электрондук коммерция компаниясы Джингдонг Малл ар кандай жерлерде товарларга болгон талапты алдын-ала болжолдоо үчүн чоң маалыматтарды колдонот, ошону менен бөлүштүрүүнүн натыйжалуулугун жогорулатуу жана кийинки күнү кардарлардын тажрыйбасын өркүндөтүү жана кийинки күнү кардарлардын тажрыйбасын өркүндөтүү.
RFID жана башка продукттун электрондук идентификациялык технологиясы, технологиялар Интернет технологиясы жана мобилдик интернет технологиясы өнөр жай ишканаларына жардам бере алат. Бул маалыматтарды талдоо үчүн колдонуу арылтуу, бөлүштүрүү жана сатуу натыйжалуулугун жана олуттуу чыгымдын олуттуу жогорулашына алып келет. төмөндөө.
Кошмо Штаттарда 1000ден ашык ири OEM жеткирүүчүлөрү, өндүрүш компанияларына 10000ден ашык башка өнүмдөрдү камсыз кылат. Ар бир өндүрүүчүсү рыноктук болжолдоолорго жана башка өзгөрмөлөргө, мисалы, сатуу маалыматтары, рыноктук маалымат, көргөзмөлөр, жаңылыктар жана атаандаштык маалыматтары
Сатуу маалыматтарын, продукттун сенсорунун маалыматтарын пайдалануу, жеткирүүчүнүн маалымат базаларынан, өнөр жай өндүрүштүк компаниялардын маалыматтары
Тизимди жана сатуунун бааларына баа берилиши мүмкүн, жана баалар күздө, өндүрүш компаниялары көп чыгымдарды үнөмдөп турганда сатып алууга болот.
Эгерде сиз өнүмдөгү сенсорлор тарабынан жасалган маалыматтарды кайра колдонсоңуз, өнүмдө эмне туура эмес экендигин билип, бөлүктөрдүн муктаждыгын билип алыңыз, ал эми бөлүктөрдү кайда жана качан жана качан талап кылса болот. Бул инвентаризацияны азайтып, жеткирүү чынжырын оптималдаштырат.
