Өнөр жай чоң маалыматтар жаңы концепция, түзмө-түз түшүнүктүү, өнөр жайлык чоң маалыматтар өнөр жай маалыматын колдонууда түзүлгөн чоң маалыматтарды билдирет.
Маалыматташтыруунун жана индустриялаштыруунун терең интеграциясы менен маалыматтык технологиялар штрих-коддор, QR коддор, RFID, өнөр жай сенсорлору, өнөр жайлык автоматтык башкаруу системалары, нерселердин өнөр жай Интернети, ERP, өнөр жай ишканаларынын өнөр жай чынжырынын бардык звенолоруна кирип кетти CAD/CAM/CAE/ CAI жана башка технологиялар өнөр жай ишканаларында кеңири колдонулат.
Айрыкча, өнөр жай тармагында Интернет, мобилдик интернет жана нерселердин интернети сыяктуу жаңы муундагы маалыматтык технологиялардын колдонулушу менен өнөр жай ишканалары да Интернет тармагында өнүгүүнүн жаңы этабына киришти жана өнөр жай ишканаларынын маалыматтары барган сайын мол болуп баратат.
Өнөр жайлык чоң маалыматтарды колдонуу өнөр жай ишканаларында инновациялардын жана трансформациянын жаңы доорун алып келет.Интернет жана нерселердин мобилдик Интернети тарабынан жасалган арзан баада кабыл алуу, жогорку ылдамдыктагы мобилдик байланыш, бөлүштүрүлгөн эсептөө жана өркүндөтүлгөн талдоо аркылуу маалыматтык технологиялар жана глобалдык өнөр жай системалары терең интеграцияланып, глобалдык тармактарга терең өзгөрүүлөрдү алып келүүдө жана инновацияларды киргизүүдө. ишканалардын илимий-изилдөө жана өндүрүш., Иштөө, маркетинг жана башкаруу ыкмалары. Hangao Tech (SEKO Machinery) интернет технологиясын башкаруу системасына колдонот акылдуу дат баспас болоттон жасалган өнөр жай ширетилген түтүктөрдү жасоочу техника , эки тараптын техникалык топтору өндүрүштүк маалыматтарды реалдуу убакыт режиминде көзөмөлдөй алат, иш учурунда кемчиликтерди таап, өчүрүүнүн алдын алат.
Ошондуктан, өнөр жайлык чоң маалымат тиркемелери туш болгон көйгөйлөр жана кыйынчылыктар Интернет тармагынан кем эмес, ал эми кээ бир учурларда алар андан да татаал.
Ар түрдүү тармактардагы бул инновациялык өнөр жай ишканалары тезирээк ылдамдыкты, жогорку натыйжалуулукту жана жогорку түшүнүктү алып келди.
Өнөр жай чоң маалыматтардын типтүү колдонмолоруна продукт инновациясы, продукттун катасын аныктоо жана алдын ала айтуу, өнөр жай өндүрүш линиясынын IoT анализи, өнөр жай ишканаларынын жеткирүү чынжырын оптималдаштыруу жана продукттун так маркетинги кирет.Бул макалада өндүрүш ишканаларында өнөр жай чоң маалыматтардын колдонуу сценарийлери бирден иреттелет.
1. Продукцияны инновациялоону тездетүү
Кардарлар менен өнөр жай ишканаларынын ортосундагы өз ара аракеттенүү жана транзакция жүрүм-туруму чоң көлөмдөгү маалыматтарды жаратат.Кардарлардын бул динамикалык маалыматтарын казып алуу жана талдоо кардарларга продукцияга суроо-талапты талдоо жана өнүмдөрдү долбоорлоо инновациялык иш-чараларга катышууга жана продукцияны инновациялоого салым кошууга жардам берет.
Форд бул жагынан мисал боло алат.Алар Ford Focus электромобилинин инновациясына жана оптималдаштырылышына чоң маалымат технологиясын колдонушкан.Бул унаа чыныгы 'чоң маалымат электр унаасы' болуп калды. Ford Focus электр унааларынын биринчи мууну айдоодо жана токтоткондо көп маалыматтарды жараткан.
Айдоо учурунда айдоочу унаанын ылдамдатуу, тормоздоо, батареянын заряды жана жайгашкан жери тууралуу маалыматты үзгүлтүксүз жаңыртып турат.Бул айдоочулар үчүн пайдалуу, бирок кардардын айдоо адаттарын, анын ичинде кантип, качан жана кайда заряддоо керектигин түшүнүү үчүн маалыматтар Форддун инженерлерине кайра жөнөтүлөт.Унаа токтоп турса да, унаанын дөңгөлөк басымы жана батарейка системасы боюнча маалыматтарды жакынкы акылдуу телефонго өткөрүүнү улантат.
Бул кардарга багытталган чоң маалыматтарды колдонуу сценарийинин көптөгөн артыкчылыктары бар, анткени чоң маалыматтар баалуу жаңы продукт инновацияларына жана кызматташуу ыкмаларына мүмкүндүк берет.Айдоочулар пайдалуу жана актуалдуу маалыматты алышат, ал эми Детройттун инженерлери кардарларды түшүнүү, өнүмдөрдү жакшыртуу пландарын иштеп чыгуу жана жаңы өнүм инновацияларын ишке ашыруу үчүн айдоо жүрүм-туруму тууралуу маалыматтарды топтошот.
Мындан тышкары, электр компаниялары жана башка үчүнчү тараптын жеткирүүчүлөрү жаңы кубаттоочу станцияларды кайда курууну жана морт тордун ашыкча жүктөлүшүнө жол бербөөнү аныктоо үчүн миллиондогон миль айдоо маалыматтарын талдай алышат.
2. Продукт катасын аныктоо жана алдын ала айтуу
Бул продуктту сатуудан кийинки тейлөө жана продуктуну жакшыртуу үчүн колдонулушу мүмкүн.Бардык жерде колдонулуучу сенсорлорду жана Интернет-технологияларды киргизүү продукттун кемчиликтерин реалдуу убакыт режиминде диагностикалоону чындыкка айлантты, ал эми чоң маалыматтардын тиркемелери, моделдөө жана симуляция технологиялары динамикасын алдын ала айтууга мүмкүндүк берди.
Malaysia Airlines MH370 учагынын жоголгон байланышын издөө учурунда Boeing тарабынан алынган кыймылдаткычтын иштөө маалыматтары учактын жоголгон байланышынын жолун аныктоодо негизги ролду ойногон.Келгиле, чоң маалымат тиркемелери продукттун катасын аныктоодо кандай роль ойноорун көрүү үчүн Boeing учак системасын алып көрөлү.
Боингдин учактарында кыймылдаткычтар, күйүүчү май системалары, гидравлика жана электр системалары сыяктуу жүздөгөн өзгөрмөлөр учуу абалын түзөт.Бул маалыматтар өлчөнөт жана бир нече микросекундда жөнөтүлөт.Мисал катары Boeing 737 учагын алсак, кыймылдаткыч ар бир 30 мүнөт сайын 10 терабайт маалымат өндүрө алат.
Бул маалыматтар келечекте белгилүү бир учурда талданууга мүмкүн болгон инженердик телеметрия маалыматтары гана эмес, ошондой эле реалдуу убакыт режиминде адаптацияланган башкарууну, күйүүчү майдын колдонулушун, компоненттердин бузулушун алдын ала айтууну жана пилоттук кабарлоону илгерилетет, бул каталарды диагностикалоого жана болжолдоого натыйжалуу жетише алат.
General Electric (GE) бир мисалын карап көрөлү.Атлантадагы (АКШ) GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) борбору дүйнө жүзү боюнча 50дөн ашык өлкөдө миңдеген GE газ турбиналары жөнүндө маалыматтарды чогултат жана кардарлар үчүн күн сайын 10G маалыматтарды чогулта алат.Системадагы сенсор титирөө жана температура сигналдарынан туруктуу чоң маалымат агымын талдоо.Бул чоң маалыматтарды талдоо GEнин газ турбинасында каталарды аныктоо жана эрте эскертүү үчүн колдоо көрсөтөт.
Шамалдын турбинасын өндүрүүчү Vestas ошондой эле аба ырайынын маалыматтарын жана анын турбиналык эсептегич маалыматтарын кайчылаш талдоо аркылуу шамал турбиналарынын схемасын жакшыртты, ошону менен шамал турбиналарынын кубаттуулугун жогорулатуу жана кызмат мөөнөтүн узартты.
3. Өнөр жай IOT өндүрүш линиясынын чоң маалыматтары
Заманбап өнөр жай өндүрүштүк линиялары температураны, басымды, жылуулукту, титирөөнү жана ызы-чууну аныктоо үчүн миңдеген кичинекей сенсорлор менен жабдылган.
Маалыматтар ар бир бир нече секундада чогултулуп тургандыктан, бул маалыматтарды колдонуу менен анализдин көптөгөн формаларын ишке ашырууга болот, анын ичинде жабдууларды диагностикалоо, электр энергиясын керектөө талдоо, энергияны керектөө талдоо, авариянын сапатын талдоо (анын ичинде өндүрүштүк эрежелерди бузуу, тетиктердин бузулуулары) ж.б.
Биринчиден, өндүрүш процессин өркүндөтүү жагынан, өндүрүш процессинде бул чоң маалыматтарды колдонуу менен бүт өндүрүш процессин талдап, ар бир звенонун кандайча аткарылганын түшүнүүгө болот.Белгилүү бир процесс стандарттуу процесстен четтегенде, коңгуроо сигналы пайда болот, каталар же тоскоолдуктар тезирээк табылып, көйгөй оңой чечилет.
Чоң маалымат технологиясын колдонуу менен өнөр жай продукциясын өндүрүү процессинин виртуалдык моделдерин түзүүгө, өндүрүш процессин имитациялоого жана оптималдаштырууга да болот.Системада процесстин жана өндүрүмдүүлүктүн бардык маалыматтарын кайра курууга мүмкүн болгондо, бул ачыктык өндүрүүчүлөргө өндүрүш процесстерин жакшыртууга жардам берет.
Дагы бир мисал үчүн, энергия керектөөнү талдоо жагынан, жабдууларды өндүрүү процессинде бардык өндүрүш процесстерин борборлоштурулган көзөмөлдөө үчүн сенсорлорду колдонуу энергияны керектөөдөгү нормадан бузулууларды же чокуларын таба алат, андыктан өндүрүш процессинде энергияны керектөө оптималдаштырылышы мүмкүн жана бардык процесстер аткарылат.Анализ энергияны керектөөнү абдан азайтат.
4. Өнөр жай жеткирүү чынжырын талдоо жана оптималдаштыруу
Азыркы учурда, чоң маалыматтарды талдоо көптөгөн электрондук коммерция компаниялары үчүн алардын жеткирүү чынжырларынын атаандаштыкка жөндөмдүүлүгүн жогорулатуу үчүн маанилүү каражат болуп саналат.
Мисалы, Jingdong Mall электрондук коммерциялык компаниясы ар кайсы жерлердеги товарларга болгон суроо-талапты алдын ала талдоо жана алдын ала болжолдоо үчүн чоң маалыматтарды колдонот, ошону менен бөлүштүрүүнүн жана кампалоонун натыйжалуулугун жогорулатып, кийинки күнү кардарлардын тажрыйбасын камсыздайт.
RFID жана башка өнүмдөрдүн электрондук идентификациялоо технологиясы, нерселердин Интернети технологиясы жана мобилдик интернет технологиясы өнөр жай ишканаларына продуктуну жеткирүү чынжырынын чоң маалыматтарын алууга жардам берет.Бул маалыматтарды талдоо үчүн колдонуу кампа, бөлүштүрүү жана сатуунун натыйжалуулугун жана олуттуу чыгымды олуттуу жогорулатууга алып келет.төмөндөө.
Америка Кошмо Штаттарында 1000ден ашык ири OEM жеткирүүчүлөр бар, алар өндүрүш компанияларына 10 000ден ашык ар кандай буюмдарды беришет.Ар бир өндүрүүчү рыноктук божомолдорго жана башка ар кандай өзгөрмөлөргө таянат, мисалы, сатуу маалыматтары, рынок маалыматы, көргөзмөлөр, жаңылыктар жана атаандаштын маалыматтары, Ал тургай, өз өнүмдөрүн сатуу үчүн аба ырайы.
Сатуу маалыматтарын, продукт сенсорунун маалыматтарын жана жеткирүүчүлөрдүн маалымат базаларынан алынган маалыматтарды колдонуу менен өнөр жай өндүрүш компаниялары дүйнөнүн ар кайсы аймактарында суроо-талапты так болжолдой алышат.
Инвентаризация жана сатуу баасына көз салып, баалар түшкөндө сатып алса болот болгондуктан, өндүрүш компаниялары көп чыгымдарды үнөмдөй алат.
Өндүрүмдөгү сенсорлор тарабынан түзүлгөн маалыматтарды кайра колдонсоңуз, буюмда эмне туура эмес экенин жана кайсы жерде бөлүктөр керек экенин билүү үчүн, алар ошондой эле бөлүктөрдүн кайда жана качан керек экенин алдын ала айта алышат.Бул абдан запастарды кыскартат жана жеткирүү чынжырын оптималдаштыруу.
