ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງອຸດສາຫະກໍາແມ່ນແນວຄິດໃຫມ່, ເຂົ້າໃຈຕົວຫນັງສື, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາຫມາຍເຖິງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໆທີ່ສ້າງຂື້ນໃນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນອຸດສາຫະກໍາ.
ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າໃນຄວາມລັບແລະການໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ລະບົບອຸດສາຫະກໍາ, ເຄື່ອງຄວບຄຸມອຸດສາຫະກໍາ, ເຄື່ອງເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາ.
ໂດຍສະເພາະກັບການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແບບໃຫມ່ເຊັ່ນອິນເຕີເນັດ, ແລະອິນເຕີເນັດກໍ່ໄດ້ເຂົ້າສູ່ລະບົບການພັດທະນາໃນອິນເຕີເນັດ, ແລະຂໍ້ມູນທີ່ຈັດຂື້ນໂດຍວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາໄດ້ກາຍເປັນທີ່ອຸດົມສົມບູນ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງອຸດສາຫະກໍາຈະນໍາເອົາຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະການຫັນປ່ຽນໃຫມ່ໃນວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາ. ໂດຍຜ່ານຄວາມຮັບຮູ້ທີ່ມີລາຄາຖືກ, ການເຊື່ອມຕໍ່ມືຖືທີ່ມີຄວາມໄວສູງ, ການວິເຄາະຂັ້ນສູງທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ແລະການປະດິດສ້າງ R & D ແລະການຜະລິດວິສາຫະກິດ. , ການປະຕິບັດງານ, ວິທີການຕະຫຼາດແລະການຄຸ້ມຄອງ. Hangao Tech (SEKO ເຄື່ອງຈັກ) ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທາງອິນເຕີເນັດໃຫ້ກັບລະບົບຄວບຄຸມຂອງ ເຄື່ອງຈັກຜະລິດສະແຕນເລດສະແຕນເລດສະແຕນເລດ , ເພື່ອໃຫ້ທີມງານເຕັກນິກທັງສອງຝ່າຍສາມາດຕິດຕາມກວດກາຂໍ້ມູນການຜະລິດໃນເວລາຈິງໃນລະຫວ່າງການດໍາເນີນງານ, ແລະປ້ອງກັນການປະຕິບັດງານ.
ສະນັ້ນ, ບັນຫາແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ປະເຊີນຫນ້າໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ Big Industrial ແມ່ນບໍ່ຫນ້ອຍກ່ວາຂອງອຸດສາຫະກໍາອິນເຕີເນັດ, ແລະໃນບາງກໍລະນີກໍ່ຍິ່ງມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍ.
ວິສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີນະວັດຕະກໍາເຫລົ່ານີ້ໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ນໍາເອົາຄວາມໄວທີ່ໄວກວ່າ, ປະສິດທິພາບສູງແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສູງກວ່າ.
ການນໍາໃຊ້ແບບທໍາມະດາຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ອຸດສາຫະກໍາປະກອບມີການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນ ບົດຂຽນນີ້ຈະຈັດຮຽງສະພາບການສະຫມັກຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນອຸດສາຫະກໍາໃນການຜະລິດວິສາຫະກິດເທື່ອລະອັນ.
.. ເລັ່ງນະວັດຕະກໍາຜະລິດຕະພັນ
ການໂຕ້ຕອບແລະພຶດຕິກໍາການເຮັດທຸລະກໍາລະຫວ່າງລູກຄ້າແລະວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາຈະສ້າງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ການຂຸດຄົ້ນແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງລູກຄ້າເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າມີສ່ວນຮ່ວມໃນການວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນແລະການປະກອບສ່ວນຂອງຜະລິດຕະພັນເຂົ້າໃນການປະດິດສ້າງ.
Ford ແມ່ນຕົວຢ່າງໃນເລື່ອງນີ້. ພວກເຂົາໃຊ້ເທັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃນການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລົດ Ford Foot Fort. ລົດຄັນນີ້ໄດ້ກາຍເປັນ 'ລົດໃຫຍ່ຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ' ລຸ້ນທໍາອິດຂອງລົດໄຟຟ້າ FORD FLOT FIPORDE ທີ່ຜະລິດໄດ້ຫລາຍຂໍ້ມູນໃນເວລາຂັບຂີ່ແລະຈອດລົດ.
ໃນຂະນະທີ່ຂັບຂີ່, ຄົນຂັບລົດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງປັບປຸງການເລັ່ງຂອງຍານພາຫະນະ, ການຫ້າມລໍ້, ການສາກໄຟ, ສາກໄຟແບັດເຕີຣີແລະຂໍ້ມູນສະຖານທີ່. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຄົນຂັບລົດ, ແຕ່ຂໍ້ມູນກໍ່ໄດ້ຖືກສົ່ງກັບໄປຫານິໄສການຂັບຂີ່ຂອງລູກຄ້າ, ລວມທັງວິທີການ, ເວລາໃດຄວນຄິດຄ່າທໍານຽມ. ເຖິງແມ່ນວ່າຍານພາຫະນະຢູ່ທີ່ຈຸດຢືນກໍ່ຕາມ, ມັນຈະສືບຕໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມກົດດັນຂອງຢາງລົດແລະລະບົບຫມໍ້ໄຟຂອງຍານພາຫະນະທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ.
ສະຖານະການການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງລູກຄ້າ - Centric-Centric-Centrict ມີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ, ເພາະວ່າຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຊ່ວຍໃຫ້ມີນະວັດຕະກໍາແລະການຮ່ວມມືທີ່ມີຄຸນຄ່າໃຫມ່. ຜູ້ຂັບຂີ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ມີປະໂຫຍດແລະທັນສະໄຫມ, ໃນຂະນະທີ່ວິສະວະກອນໃນ Detroit ລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາການຂັບຂີ່ເພື່ອເຂົ້າໃຈແຜນການຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແລະຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ບໍລິສັດພະລັງງານແລະຜູ້ສະຫນອງບັນຊີຂອງບຸກຄົນອື່ນໆສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນການຂັບຂີ່ຫຼາຍລ້ານໄມເພື່ອກໍານົດບ່ອນທີ່ຈະປ້ອງກັນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າທີ່ອ່ອນແອຈາກການໂຫຼດ.
2. ການບົ່ງມະຕິຄວາມຜິດແລະການຄາດຄະເນ
ສິ່ງນີ້ສາມາດໃຊ້ສໍາລັບການບໍລິການຫລັງການຂາຍແລະການປັບປຸງຜະລິດຕະພັນ. ການແນະນໍາກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະເຕັກໂນໂລຢີທາງອິນເຕີເນັດໄດ້ເຮັດໃຫ້ການບົ່ງມະຕິກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ເປັນຈິງ
ໃນລະຫວ່າງການຄົ້ນຫາສາຍການບິນທີ່ສູນຫາຍໄປຂອງສາຍການບິນມາເລເຊຍ MH370, ຂໍ້ມູນການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໄດ້ຮັບບົດບາດສໍາຄັນໃນການກໍານົດເສັ້ນທາງຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ເຮືອບິນທີ່ສູນຫາຍໄປ. ຂໍໃຫ້ເອົາລະບົບເຮືອບິນໂບອິ້ງທີ່ເປັນກໍລະນີທີ່ຈະເຫັນວ່າການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ມີບົດບາດໃນການບົ່ງມະຕິຄວາມຜິດຂອງຜະລິດຕະພັນ.
ກ່ຽວກັບເຮືອບິນຂອງ Boeing, ຫຼາຍຮ້ອຍຕົວປ່ຽນແປງ, ເຊັ່ນວ່າເຄື່ອງຈັກ, ລະບົບນ້ໍາມັນເຊື້ອໄຟ, ບົບໄຮໂດຼລິກ, ແລະລະບົບໄຟຟ້າ, ສ້າງສະຖານະພາບໃນການບິນ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຖືກວັດແທກແລະຖືກສົ່ງໄປໃນ microseconds ຫນ້ອຍກວ່າສອງສາມຫນ່ວຍ. ການເອົາເຮືອບິນໂບອິ້ງ 737 ເປັນຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງຈັກສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນ 10 terabytes ຂອງທຸກໆ 30 ນາທີໃນຖ້ຽວບິນ.
ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນໂທລະຄະຫະກໍາທີ່ສາມາດວິເຄາະໃນເວລາໃດຫນຶ່ງໃນອະນາຄົດ, ແຕ່ກໍ່ໄດ້ສົ່ງເສີມການຄາດຄະເນຄວາມຜິດພາດຂອງເວລາຈິງ, ເຊິ່ງສາມາດບັນລຸຄວາມຜິດປົກກະຕິແລະການຄາດຄະເນ.
ໃຫ້ເຮົາເບິ່ງຕົວຢ່າງຂອງໄຟຟ້າທົ່ວໄປ (Ge). ການຕິດຕາມກວດກາພະລັງງານແລະການວິນິດໄສ (M & D) ໃນ Atlanta, USA, ລວບລວມຂໍ້ມູນໃນຫຼາຍກ່ວາ 50 ປະເທດທົ່ວໂລກ, ແລະສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນ 10g ສໍາລັບລູກຄ້າທຸກໆມື້. ວິເຄາະການໄຫລວຽນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຈາກການສັ່ນສະເທືອນແລະສັນຍານອຸນຫະພູມໃນລະບົບ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ຈະໃຫ້ການສະຫນັບສະຫນູນການບົ່ງມະຕິກ່ຽວກັບອາຍແກັດທີ່ມີອາຍແກັດແລະການເຕືອນກ່ອນ.
ຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງຈັກລົມພັດແຮງກໍ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງຮູບແບບກັງຫັນລົມໂດຍຂໍ້ມູນການພັດທະນາຂ້າມອາກາດແລະເຄື່ອງວັດແທກໄຟຟ້າຂອງມັນ, ເຮັດໃຫ້ລະດັບການພັດທະນາແຮງງານ.
.. ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງສາຍການຜະລິດ iot ຂອງອຸດສາຫະກໍາ
ສາຍການຜະລິດອຸດສາຫະກໍາທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນມີຫລາຍພັນແກັບທີ່ມີຈໍານວນຫລາຍພັນໂຕຂອງແກັບນ້ອຍໆເພື່ອກວດສອບອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ຄວາມກົດດັນ, ຄວາມສັ່ນສະເທືອນ, ສຽງສັ່ນສະເທືອນ.
ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນຖືກເກັບກໍາທຸກໆສອງສາມວິນາທີສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້ໂດຍການກວດສອບຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້, ລວມທັງການວິເຄາະການປະຕິບັດການພະລັງງານ, ການລະເມີດກົດລະບຽບ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງສ່ວນປະກອບ), ແລະອື່ນໆ.
ກ່ອນອື່ນຫມົດ, ໃນແງ່ຂອງການປັບປຸງຂະບວນການການຜະລິດ, ໂດຍນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ໃນຂະບວນການຜະລິດສາມາດວິເຄາະຂະບວນການຜະລິດທັງຫມົດແລະເຂົ້າໃຈວິທີການປະຕິບັດແຕ່ລະເສັ້ນທາງ. ເມື່ອໃດທີ່ຂະບວນການທີ່ແນ່ນອນແຕກແຍກຈາກຂະບວນການມາດຕະຖານ, ສັນຍານແຈ້ງເຕືອນ, ຂໍ້ຜິດພາດຫຼືຂໍ້ບົກຜ່ອງສາມາດພົບໄດ້ໄວ, ແລະບັນຫາສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ມັນກໍ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງຮູບແບບ virtual ຂອງຂະບວນການຜະລິດຜະລິດຕະພັນອຸດສາຫະກໍາ, ຈໍາລອງແລະເພີ່ມປະສິດຕິຜົນຂັ້ນຕອນການຜະລິດ. ເມື່ອຂໍ້ມູນຂະບວນການແລະຜົນງານທັງຫມົດສາມາດສ້າງໃຫມ່ໃນລະບົບ, ຄວາມໂປ່ງໃສນີ້ຈະຊ່ວຍຜູ້ຜະລິດປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດຂອງມັນໃຫ້ການປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງອື່ນ, ໃນແງ່ຂອງການວິເຄາະການໃຊ້ພະລັງງານ, ການໃຊ້ຄວາມຜິດພາດໃນການບໍລິໂພກຂອງອຸປະກອນ, ສະນັ້ນການຊົມໃຊ້ພະລັງງານສາມາດປັບປຸງໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນການຜະລິດແລະທຸກຂະບວນການທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ການວິເຄາະຈະຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກພະລັງງານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
4. ການວິເຄາະແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງອຸດສາຫະກໍາ
ໃນປະຈຸບັນ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແມ່ນວິທີທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບບໍລິສັດ e-commerce ເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍການແຂ່ງຂັນຂອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຂອງພວກເຂົາ.
ຍົກຕົວຢ່າງ, ບໍລິສັດທາງອິນເຕີເນັດ Mallce ໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ເພື່ອວິເຄາະແລະຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຂອງສິນຄ້າແລະການປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງການແຈກຈ່າຍຂອງລູກຄ້າໃນມື້ຕໍ່ມາ.
ເຕັກໂນໂລຍີເອເລັກໂຕຣນິກ RFID ແລະຜະລິດຕະພັນອື່ນໆ, ເຕັກໂນໂລຢີທາງອິນເຕີເນັດອື່ນໆແລະເຕັກໂນໂລຢີທາງອິນເຕີເນັດສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຜະລິດຕະພັນທີ່ສົມບູນ. ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບການວິເຄາະຈະນໍາເອົາສາງ, ການແຜ່ກະຈາຍແລະການຂາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດແລະມີປະສິດຕິພາບໃນການຂາຍແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສໍາຄັນ. ຫຼຸດລົງ.
ມີຜູ້ສະຫນອງ OEM ຫຼາຍກ່ວາ 1,000 ຄົນໃນສະຫະລັດ, ໃຫ້ຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍກ່ວາ 10,000 ຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການຜະລິດບໍລິສັດ. ແຕ່ລະຜູ້ຜະລິດແມ່ນຂື້ນກັບການຄາດຄະເນຕະຫຼາດແລະຂໍ້ມູນການຂາຍອື່ນໆ, ຂໍ້ມູນການຂາຍ, ຂໍ້ມູນ, ຂ່າວ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການຄາດຄະເນຂອງສະພາບອາກາດ.
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການຂາຍ, ຂໍ້ມູນ Sensor ຜະລິດຕະພັນ, ແລະຂໍ້ມູນຈາກຖານຂໍ້ມູນຜູ້ສະຫນອງ, ບໍລິສັດຜະລິດອຸດສາຫະກໍາສາມາດຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໃນພາກພື້ນຕ່າງໆຂອງໂລກ.
ນັບຕັ້ງແຕ່ລາຄາສິນຄ້າຄົງຄັງສາມາດຕິດຕາມໄດ້, ແລະສາມາດຊື້ໄດ້ໃນເວລາທີ່ລາຄາລົ້ມລົງ, ບໍລິສັດຜະລິດສາມາດປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ.
ຖ້າທ່ານໃຊ້ຄືນຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດໂດຍເຊັນເຊີໃນຜະລິດຕະພັນທີ່ຈະຮູ້ວ່າມີຫຍັງຜິດກັບຜະລິດຕະພັນແລະບ່ອນທີ່ມີສ່ວນທີ່ຈໍາເປັນ. ນີ້ຈະຊ່ວຍຫຼຸດການສາງແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ.
