Industrial Big Data ezali concept ya sika, esosolami na ndenge ya solo, ba données minene ya industrie ezali kolobela ba données minene oyo esalemi na application ya information industrielle.
Na bosangisi ya mozindo ya informatisation mpe industrialisation, technologie ya information ekoti na ba liens nionso ya chaîne industrielle ya ba entreprises industrielles, lokola ba codes barres, ba codes QR, ba capteurs industriels, ba systèmes ya contrôle automatique industriel, internet industriel ya biloko, ERP, CAD/CAE/CaE/ CAI ezali kosalelama mingi na ba entreprises industrielles.
Mingimingi na bosaleli ya ba technologies ya sango ya sika lokola internet, internet mobile, mpe internet ya biloko na domaine industriel, ba entreprises industrielles ekoti mpe na étape ya sika ya développement na industrie ya internet, mpe ba données oyo ezali na ba entreprises industrielles ekomi ebele mingi.
Application ya ba grands données industrielle eko mema époque ya sika ya innovation na transformation na ba entreprises industrielles. Na nzela ya perception ya talo moke, connexion mobile ya vitesse makasi, informatique distribuée mpe analyse ya liboso oyo internet mpe internet ya biloko ya mobembo, technologie ya information mpe ba systèmes industriels mondials ezali kozala intégrés profondément, komema ba changements profonds na ba industries mondiales, mpe kosala innovation ya R&D mpe production ya ba entreprises. , exploitation, marketing na ba méthodes ya gestion. Hangao Tech (Seko Machines) esalelaka technologie internet na système ya contrôle ya . Intelligent Machinerie ya kosala ba tuyaux soudés en acier inoxydable , mpo ba équipes techniques ya ba parties nionso mibale ekoki ko surveiller ba données ya production en temps réel, koluka ba fautes na tango ya fonctionnement, mpe kopekisa ba arrêts.
Na yango, mikakatano mpe mikakatano oyo ba applications ya ba données minene ya industrie ezali kokutana na yango ezali moke te koleka oyo ya industrie ya internet, mpe na makambo mosusu ezali kutu compliqué.
Ba entreprises industrielles oyo ya sika na ba industries différentes ememi vitesse ya mbangu, efficacité ya likolo mpe insight ya likolo.
Ba applications typiques ya ba données minene industrielles ezali innovation ya produit, diagnostic ya défaut ya produit mpe prédiction, analyse ya ligne ya production industrielle IoT, optimisation ya chaîne d’approvisionnement ya entreprise industrielle, mpe marketing ya précision ya produit. Lisolo oyo ekobongisa ba scénarios ya application ya ba grands données industrielles na ba entreprises ya fabrication moko moko.
1. Kosala ete biloko ya sika esala makambo na ndenge ya sika .
Comportement ya interaction mpe ya transaction entre ba clients na ba entreprises industrielles ekosala ba données ebele. Mining mpe analyse ya ba données dynamiques ya ba clients oyo ekoki kosalisa ba clients ba participer na analyse ya demande ya produit mpe ba activités ya innovation ya conception ya produit, mpe kopesa ba contributions na innovation ya produit.
Ford ezali ndakisa na likambo oyo. Ba appliqué technologie ya Big Data na innovation ya produit na optimisation ya voiture électrique ya Ford Focus. Motuka oyo ekomi véritable 'motuka ya électricité ya ba données ya minene.' Génération ya liboso ya Ford Focus Ba véhicules électriques ebimisaki ba données ebele tango ya conduite na parking.
Ntango azali kotambwisa motuka, mokumbi motuka azali ntango nyonso kosala ete mbangu ya motuka, freinage, chargement ya pile mpe ba informations ya esika. Yango ezali na ntina mpo na basofɛlɛ, kasi badonnée yango etindamaka mpe na ba ingénieurs ya Ford mpo na kososola mimeseno ya kotambwisa motuka, bakisa mpe ndenge nini, ntango nini mpe esika nini osengeli kofuta. Ata soki motuka yango etɛlɛmaka, ekolanda kotinda ba données na pression ya pneu mpe na système ya pile ya motuka na smart phone oyo ezali pene.
Scénario oyo ya application ya Big Data oyo etali client ezali na ba avantages ebele, po Big Data e permettre innovation ya produit ya sika ya motuya pe ba méthodes ya collaboration. Basofɛlɛ bazwaka nsango ya ntina mpe ya sika, nzokande ba ingénieurs oyo bazali na makambo ya kosangisa ya Detroit oyo etali bizaleli ya kotambwisa motuka mpo na kososola bakiliya, kosala myango ya kobongisa biloko, mpe kosalela mayele ya sika ya sika.
Lisusu, bakompanyi ya nguya mpe bafournisseurs mosusu ya bato mosusu bakoki kosala analize ya bamilio ya bakilomɛtrɛ ya ba données oyo ezali kotambwisa makambo mpo na koyeba esika oyo bakoki kotonga bisika ya sika ya kofuta mbongo mpe ndenge ya kopekisa ete grille oyo ezali makasi te ezala na kilo mingi.
2. Diagnostic ya défaut ya produit mpe prédiction .
Yango ekoki kosalelama mpo na service après-vente ya produit mpe amélioration ya produit. Introduction ya ba capteurs ubiquitous na technologie ya internet esali que diagnostic en temps réel ya ba fautes ya produit ezala réalité, alors que ba applications ya ba données minene, ba technologies ya modélisation na simulation esali que ezala possible ya ko prédire dynamique.
Na boumeli ya bolukiluki mpo na boyokani oyo ebungaki ya Malaysia Airlines MH370, ba données ya fonctionnement ya moteur oyo ezwamaki na Boeing e jouaki rôle ya ntina mpo na koyeba nzela ya connexion oyo ebungaki ya avion. Tozua système ya avion Boeing lokola cas pona komona ndenge nini ba applications ya ba données ya minene e jouaka rôle na diagnostic ya défaut ya produit.
Na mpepo ya Boeing, bankama ya ba variables, lokola ba moteurs, ba systèmes ya carburant, ba hydrauliques, mpe ba systèmes électriques, nde esalaka état ya kati ya mpepo. Ba données wana emekamaka mpe etindamaka na moke koleka mwa ba microsecondes. Kozua Boeing 737 lokola ndakisa, moteur ekoki kobimisa 10 terabytes ya ba données chaque 30 minutes en vol.
Ba données oyo ezali kaka te ba données ya télémétrie ya ingénierie oyo ekoki ko analysé na point moko boye na mikolo ekoya, kasi mpe ko promouvoir contrôle adaptatif en temps réel, usage ya carburant, prédiction ya échec ya composante mpe notification pilote, oyo ekoki ko réaliser efficacement diagnostic mpe prédiction ya ba défauts.
Totala ndakisa ya General Electric (GE). Centre ya GE Energy Suivi and Diagnostics (M&D) na Atlanta, USA, esangisi ba données ya ba nkoto ya ba turbines ya gaz ya GE na ba mboka koleka 50 na mokili mobimba, mpe ekoki kosangisa ba données ya 10g mpo na ba clients mikolo nionso. Analyse ya flux ya ba données ya minene constant à partir ya vibration ya capteur na ba signaux ya température na système. Analyse oyo ya ba données minene ekopesa lisungi ya diagnostic ya ba fautes ya turbine ya gaz ya GE mpe ya kokebisa liboso.
Fabricant ya ba turbines ya mopepe Vestas mpe ebongisaki ndenge ya kosala ba turbines ya mopepe na nzela ya ba données ya météo oyo etali cross-analyse mpe ba données na yango ya turbine, na yango komatisaka niveau ya sortie ya puissance ya ba éoliennes mpe ko extend vie ya service.
3. Application ya ba données minene ya ligne ya production ya IoT industrielle .
Ba lignes ya production ya fabrication industrielle moderne ezali na ba nkoto ya ba petits capteurs mpo na ko détecter température, pression, chaleur, vibration mpe bruit.
Lokola ba données esangisi chaque quelques secondes, ba formes ebele ya analyse ekoki ko réaliser na kosalela ba données wana, y compris diagnostic ya équipement, analyse ya consommation ya puissance, analyse ya consommation ya énergie, analyse ya accident ya qualité (na kati na yango ba violations ya ba règlements ya production, ba échecs ya composantes), etc.
Ya liboso, na oyo etali bobongisi ya processus ya production, kosalela ba données minene oyo na processus ya production ekoki ko analyser processus ya production mobimba pe ko comprendre ndenge nini lien moko moko esalemi. Soki procédé moko boye elongwi na procédé standard, signal ya alarme ekosalema, ba erreurs to ba goulot d’étranglement ekoki kozwama noki, mpe problème ekoki ko régler na pete.
Na nzela ya technologie ya ba données minene, ezali pe possible ya ko établir ba modèles virtuels ya processus ya production ya ba produits industriels, ko simuler pe ko optimiser processus ya production. Tango ba données nionso ya processus na performance ekoki ko reconstruire na système, transparence oyo ekosalisa ba fabricants ba bongisa ba processus ya production na bango.
Na ndakisa mosusu, na oyo etali botangi ya bozangisi ya nguya, bosaleli ya ba capteurs pona kolandela na esika ya bokeli ba procédés nionso ya bokeli na tango ya procédé ya bokeli bisaleli ekoki kozwa ba anomalies to ba sommets na bozangisi ya nguya, po ete bozangisi ya nguya ekoki kozala optimisé na tango ya mosala ya bokeli pe ba procédés nionso ekoki kosalema. Analyse ekosala que énergie ezala mingi te.
4. Analyse mpe optimisation ya chaîne d’approvisionnement industrielle .
Na tango oyo, analyse ya ba données minene ezali déjà moyen important mpo na ba entreprises mingi ya e-commerce mpo na ko améliorer compétitivité ya ba chaînes d’approvisionnement na bango.
Na ndakisa, kompanyi ya mombongo ya Internet Jingdong Mall esalela ba données minene mpo na kotalela mpe kosakola mposa ya biloko na bisika ndenge na ndenge liboso, na ndenge yango kobongisa ndenge ya kokabola mpe ya kobomba biloko, mpe kosala ete bakiliya bázala na bomoi ya mokolo oyo ekolanda.
RFID mpe biloko mosusu ya biloko ya elektroniki, mayele ya Internet ya biloko, mpe mayele ya Internet ya telefone ya mabɔkɔ ekoki kosalisa ba entreprises industrielles mpo na kozwa ba données minene ya chaîne d’approvisionnement ya biloko mobimba. Kosalela ba données oyo pona analyse ekosala que bomati ya makasi ya entrepôt, distribution, pe efficacité ya vente pe ba coûts ya makasi. koboya.
Ezali na bato koleka 1 000 oyo bapesaka ba OEM na États-Unis, oyo ezali kopesa biloko ndenge na ndenge koleka 10 000 na bakompanyi oyo esalaka biloko. Mosali moko na moko azali kotya motema na bapronostics ya zando mpe na ba variables mosusu ekeseni, lokola ba données ya koteka, sango ya zando, ba expositions, ba sango, mpe ba données ya concurrent , mpe ata ba prévisions ya météo mpo na koteka biloko na bango.
Kosalela ba données ya vente, ba données ya capteur ya produit, mpe ba données oyo ewutaka na ba bases de données ya ba fournisseurs, ba sociétés ya fabrication industrielle ekoki ko prédire na bosikisiki demande na ba régions différentes ya mokili.
Lokola ba prix ya stock mpe ya vente ekoki kolandama, mpe ekoki kosombama tango ba prix ekiti, ba entreprises ya fabrication ekoki ko sauver ba coûts ebele.
Soki ozali kosalela lisusu ba données oyo ba capteurs oyo ezali na kati ya produit oyo ezali na kati ya produit oyo ezali na kati ya produit oyo ezali na kati ya produit oyo ezali na kati ya produit oyo ezali na kati ya produit mpe esika oyo esengeli mpe koyeba esika oyo esengeli mpe koyeba soki biteni mpe ntango nini esengeli kosala yango. Yango ekosala ete inventaire ezala mingi te mpe ekosala ete chaîne d’approvisionnement ezala malamu.
