Аж үйлдвэрийн том өгөгдөл гэдэг нь шинэ ойлголт бөгөөд шууд утгаараа аж үйлдвэрийн том өгөгдөл нь үйлдвэрлэлийн мэдээллийн хэрэглээнд бий болсон том өгөгдлийг хэлдэг.
Мэдээлэлжүүлэлт, үйлдвэржилтийг гүнзгийрүүлэн нэгтгэснээр мэдээллийн технологи нь зураасан код, QR код, RFID, үйлдвэрлэлийн мэдрэгч, үйлдвэрлэлийн автомат удирдлагын систем, аж үйлдвэрийн зүйлсийн интернет, ERP, гэх мэт аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүдийн үйлдвэрлэлийн гинжин хэлхээний бүх хэсэгт нэвтэрч байна. CAD/CAM/CAE/ CAI болон бусад технологиудыг аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүдэд өргөнөөр ашигладаг.
Ялангуяа интернет, мобайл интернет, эд зүйлсийн интернет зэрэг шинэ үеийн мэдээллийн технологийг аж үйлдвэрийн салбарт нэвтрүүлснээр аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүд мөн интернетийн салбарын хөгжлийн шинэ шатанд орж, аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүдийн эзэмшиж буй мэдээлэл улам бүр нэмэгдсээр байна. улам элбэг болж байна.
Аж үйлдвэрийн том өгөгдлийг ашиглах нь аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүдэд инноваци, өөрчлөлтийн шинэ эрин үеийг авчрах болно.Интернэт болон мобайл зүйлсийн интернетээс бий болсон хямд өртөгтэй ойлголт, өндөр хурдны хөдөлгөөнт холболт, тархсан тооцоолол, дэвшилтэт дүн шинжилгээгээр мэдээллийн технологи болон дэлхийн аж үйлдвэрийн системүүд гүн гүнзгий нэгтгэгдэж, дэлхийн үйлдвэрлэлд гүн гүнзгий өөрчлөлт авчирч, шинэлэг зүйл болж байна. R&D болон аж ахуйн нэгжүүдийн үйлдвэрлэл., Үйл ажиллагаа, маркетинг, удирдлагын арга. Hangao Tech (SEKO Machinery) нь хяналтын системд интернет технологийг ашигладаг Ухаалаг зэвэрдэггүй ган үйлдвэрлэлийн гагнасан хоолой хийх машин , ингэснээр хоёр талын техникийн багууд үйлдвэрлэлийн өгөгдлийг бодит цаг хугацаанд хянаж, үйл ажиллагааны явцад алдаа дутагдлыг олж, унтрахаас сэргийлнэ.
Тиймээс аж үйлдвэрийн том өгөгдлийн хэрэглээнд тулгардаг бэрхшээл, сорилтууд нь интернетийн салбарынхаас дутахгүй, зарим тохиолдолд бүр илүү төвөгтэй байдаг.
Төрөл бүрийн салбар дахь эдгээр шинэлэг аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүд нь илүү хурдацтай, өндөр үр ашигтай, өндөр ойлголтыг авчирсан.
Аж үйлдвэрийн том өгөгдлийн ердийн хэрэглээнд бүтээгдэхүүний шинэчлэл, бүтээгдэхүүний алдааг оношлох, урьдчилан таамаглах, үйлдвэрлэлийн шугамын IoT шинжилгээ, аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжийн ханган нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчтой болгох, бүтээгдэхүүний нарийн маркетинг зэрэг орно.Энэ нийтлэл нь үйлдвэрлэлийн аж ахуйн нэгжүүдэд үйлдвэрлэлийн том өгөгдлийг ашиглах хувилбаруудыг нэг нэгээр нь ангилах болно.
1. Бүтээгдэхүүний шинэчлэлийг хурдасгах
Үйлчлүүлэгчид болон аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүдийн хоорондын харилцан үйлчлэл, гүйлгээний зан үйл нь их хэмжээний өгөгдөл үүсгэх болно.Хэрэглэгчийн эдгээр динамик өгөгдлийг олборлож, дүн шинжилгээ хийх нь үйлчлүүлэгчдэд бүтээгдэхүүний эрэлтийн дүн шинжилгээ, бүтээгдэхүүний дизайны инновацийн үйл ажиллагаанд оролцож, бүтээгдэхүүний шинэчлэлд хувь нэмэр оруулахад тусалдаг.
Форд бол энэ тал дээр жишээ юм.Тэд Форд Фокус цахилгаан машины бүтээгдэхүүний шинэчлэл, оновчлолд биг дата технологийг ашигласан.Энэ машин жинхэнэ 'том өгөгдөлтэй цахилгаан машин' болсон. Ford Focus-ийн цахилгаан автомашины эхний үе нь жолоо барих, зогсоол хийх үед маш их мэдээлэл цуглуулсан.
Жолооч жолоодож байхдаа тээврийн хэрэгслийн хурдатгал, тоормос, зай цэнэглэлт, байршлын мэдээллийг байнга шинэчилдэг.Энэ нь жолооч нарт хэрэг болох боловч хэрэглэгчийн жолоодлогын дадал зуршил, тухайлбал хэрхэн, хэзээ, хаана цэнэглэх зэргийг ойлгохын тулд өгөгдлийг Фордын инженерүүдэд илгээдэг.Тээврийн хэрэгсэл зогсонги байдалд байсан ч дугуйны даралт, аккумуляторын системийн мэдээллийг хамгийн ойрын ухаалаг утас руу дамжуулсаар байх болно.
Хэрэглэгчид төвлөрсөн энэхүү том дата програмын хувилбар нь олон давуу талтай, учир нь том өгөгдөл нь үнэ цэнэтэй шинэ бүтээгдэхүүний шинэчлэл, хамтын ажиллагааны аргуудыг бий болгодог.Жолооч нар хэрэгцээтэй, сүүлийн үеийн мэдээлэл авдаг бол Детройт дахь инженерүүд үйлчлүүлэгчдийг ойлгох, бүтээгдэхүүнээ сайжруулах төлөвлөгөө боловсруулж, шинэ бүтээгдэхүүний шинэчлэлийг хэрэгжүүлэхийн тулд жолооны зан үйлийн талаарх мэдээллийг нэгтгэдэг.
Түүгээр ч зогсохгүй эрчим хүчний компаниуд болон бусад гуравдагч этгээдийн ханган нийлүүлэгчид олон сая миль жолоодлогын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, хаана шинэ цэнэглэх станц барих, эмзэг сүлжээг хэт ачааллаас хэрхэн сэргийлэх талаар тодорхойлох боломжтой.
2. Бүтээгдэхүүний алдааг оношлох, урьдчилан таамаглах
Үүнийг бүтээгдэхүүний борлуулалтын дараах үйлчилгээ болон бүтээгдэхүүнийг сайжруулахад ашиглаж болно.Хаа сайгүй байдаг мэдрэгч, интернет технологийг нэвтрүүлснээр бүтээгдэхүүний алдааг бодит цаг хугацаанд нь оношлох нь бодитой болсон бол том өгөгдлийн хэрэглээ, загварчлал, симуляцийн технологи нь динамикийг урьдчилан таамаглах боломжтой болсон.
Malaysia Airlines MH370 онгоцны тасарсан холболтыг хайх явцад Боинг компанийн олж авсан хөдөлгүүрийн ажиллагааны мэдээлэл нь онгоцны тасарсан холболтын замыг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэсэн.Бүтээгдэхүүний алдааг оношлоход том дата програмууд хэрхэн үүрэг гүйцэтгэдэг болохыг харахын тулд Боинг онгоцны системийг жишээ болгон авч үзье.
Боинг компанийн онгоцонд хөдөлгүүр, түлшний систем, гидравлик, цахилгаан систем зэрэг олон зуун хувьсагч нь нислэгийн төлөвийг бүрдүүлдэг.Эдгээр өгөгдлийг хэдхэн микросекундэд хэмжиж, илгээдэг.Боинг 737 онгоцыг жишээ болгон авч үзвэл хөдөлгүүр нь нислэгийн 30 минут тутамд 10 терабайт мэдээлэл үүсгэж чаддаг.
Эдгээр өгөгдөл нь ирээдүйд тодорхой цэгт дүн шинжилгээ хийх боломжтой инженерийн телеметрийн өгөгдөл төдийгүй бодит цагийн дасан зохицох хяналт, түлшний хэрэглээ, эд ангиудын эвдрэлийг урьдчилан таамаглах, нисгэгчдийн мэдэгдлийг дэмждэг бөгөөд ингэснээр алдааг оношлох, урьдчилан таамаглахад үр дүнтэй байдаг.
General Electric (GE) компанийн жишээг харцгаая.АНУ-ын Атланта дахь GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) төв нь дэлхийн 50 гаруй орны мянга мянган GE хийн турбины мэдээллийг цуглуулдаг бөгөөд хэрэглэгчдэд өдөр бүр 10G мэдээлэл цуглуулах боломжтой.Систем дэх мэдрэгчийн чичиргээ болон температурын дохионы байнгын том мэдээллийн урсгалд дүн шинжилгээ хийх.Эдгээр том өгөгдлийн шинжилгээ нь GE-ийн хийн турбины эвдрэлийг оношлох, эрт сэрэмжлүүлэхэд дэмжлэг үзүүлэх болно.
Салхин үүсгүүр үйлдвэрлэгч Vestas нь цаг агаарын мэдээлэл болон турбины тоолуурын өгөгдөлд хөндлөн дүн шинжилгээ хийх замаар салхин турбинуудын зохион байгуулалтыг сайжруулж, улмаар салхин турбины гаралтын түвшинг нэмэгдүүлж, ашиглалтын хугацааг уртасгасан.
3. Аж үйлдвэрийн IoT үйлдвэрлэлийн шугамын том өгөгдлийн хэрэглээ
Орчин үеийн үйлдвэрлэлийн үйлдвэрлэлийн шугамууд нь температур, даралт, дулаан, чичиргээ, дуу чимээг илрүүлэх олон мянган жижиг мэдрэгчээр тоноглогдсон байдаг.
Хэдэн секунд тутамд өгөгдөл цуглуулдаг тул эдгээр өгөгдлийг ашиглан төхөөрөмжийн оношлогоо, эрчим хүчний хэрэглээний дүн шинжилгээ, эрчим хүчний хэрэглээний дүн шинжилгээ, чанарын ослын шинжилгээ (үйлдвэрлэлийн журам зөрчсөн, эд ангиудын эвдрэл гэх мэт) гэх мэт олон төрлийн дүн шинжилгээ хийх боломжтой.
Юуны өмнө үйлдвэрлэлийн процессыг сайжруулахын тулд эдгээр том өгөгдлийг үйлдвэрлэлийн процесст ашиглах нь үйлдвэрлэлийн процессыг бүхэлд нь шинжилж, холбоос бүрийг хэрхэн гүйцэтгэж байгааг ойлгох боломжтой.Тодорхой үйл явц нь стандарт үйл явцаас хазайсны дараа дохиоллын дохио үүсэж, алдаа, саад тотгорыг илүү хурдан олж, асуудлыг илүү хялбар шийдэж чадна.
Биг дата технологийг ашиглан аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүний үйлдвэрлэлийн процессын виртуал загварыг бий болгох, үйлдвэрлэлийн үйл явцыг дуурайж, оновчтой болгох боломжтой.Бүх процесс, гүйцэтгэлийн өгөгдлийг системд дахин бүтээх боломжтой бол энэхүү ил тод байдал нь үйлдвэрлэгчдэд үйлдвэрлэлийн үйл явцыг сайжруулахад тусална.
Өөр нэг жишээ нь, эрчим хүчний хэрэглээний шинжилгээний хувьд, тоног төхөөрөмж үйлдвэрлэх явцад үйлдвэрлэлийн бүх процессыг төвлөрсөн байдлаар хянах мэдрэгчийг ашиглах нь эрчим хүчний хэрэглээний хэвийн бус байдал эсвэл оргил үеийг олж илрүүлэх, ингэснээр үйлдвэрлэлийн явцад эрчим хүчний хэрэглээг оновчтой болгох, бүх процессыг гүйцэтгэнэ.Шинжилгээ нь эрчим хүчний хэрэглээг ихээхэн хэмжээгээр бууруулах болно.
4. Үйлдвэрлэлийн ханган нийлүүлэлтийн сүлжээг шинжлэх, оновчтой болгох
Одоогийн байдлаар том өгөгдлийн шинжилгээ нь олон цахим худалдааны компаниудын нийлүүлэлтийн сүлжээний өрсөлдөх чадварыг нэмэгдүүлэх чухал хэрэгсэл болж байна.
Жишээлбэл, Jingdong Mall цахим худалдааны компани нь янз бүрийн газруудын барааны эрэлтийг урьдчилан шинжлэх, урьдчилан таамаглахын тулд биг дата ашигладаг бөгөөд ингэснээр түгээлт, агуулахын үр ашгийг дээшлүүлж, дараагийн өдрийн хэрэглэгчийн туршлагыг баталгаажуулдаг.
RFID болон бусад бүтээгдэхүүний цахим таних технологи, зүйлсийн интернет технологи, мобайл интернет технологи нь аж үйлдвэрийн аж ахуйн нэгжүүдэд бүтээгдэхүүний нийлүүлэлтийн иж бүрэн сүлжээний том өгөгдлийг олж авахад тусалдаг.Эдгээр өгөгдлийг шинжилгээнд ашиглах нь агуулах, түгээлт, борлуулалтын үр ашгийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлж, ихээхэн зардал гаргах болно.буурах.
АНУ-д 1000 гаруй томоохон OEM ханган нийлүүлэгчид байдаг бөгөөд тэдгээр нь үйлдвэрлэлийн компаниудад 10,000 гаруй төрлийн бүтээгдэхүүн нийлүүлдэг.Үйлдвэрлэгч бүр бүтээгдэхүүнээ борлуулахын тулд зах зээлийн таамаглал болон борлуулалтын мэдээлэл, зах зээлийн мэдээлэл, үзэсгэлэн, мэдээ, өрсөлдөгчийн мэдээлэл, тэр байтугай цаг агаарын урьдчилсан мэдээ зэрэг өөр өөр хувьсагчдад тулгуурладаг.
Борлуулалтын өгөгдөл, бүтээгдэхүүний мэдрэгчийн өгөгдөл, ханган нийлүүлэгчдийн мэдээллийн сангаас авсан өгөгдлийг ашиглан аж үйлдвэрийн үйлдвэрлэлийн компаниуд дэлхийн янз бүрийн бүс нутгийн эрэлтийг үнэн зөв таамаглаж чадна.
Бараа материал, борлуулалтын үнийг хянаж, үнэ буурах үед худалдаж авах боломжтой тул үйлдвэрлэгч компаниуд ихээхэн зардлыг хэмнэх боломжтой.
Хэрэв та бүтээгдэхүүн дэх мэдрэгчийн үүсгэсэн өгөгдлийг дахин ашиглавал бүтээгдэхүүнд ямар алдаа байгаа, хаана эд анги хэрэгтэй байгааг мэдэхийн тулд тэд хаана, хэзээ эд анги хэрэгтэйг урьдчилан таамаглах боломжтой.Энэ нь бараа материалын нөөцийг эрс багасгаж, нийлүүлэлтийн сүлжээг оновчтой болгоно.
