Data Besar Perindustrian adalah konsep baru, secara literal difahami, data besar perindustrian merujuk kepada data besar yang dihasilkan dalam penerapan maklumat perindustrian.
Dengan integrasi maklumat dan perindustrian yang mendalam, teknologi maklumat telah menembusi semua pautan rantaian perindustrian perusahaan perindustrian, seperti kod bar, kod QR, RFID, sensor industri, sistem kawalan automatik industri, Internet industri, ERP, CAD/CAM/CAE.
Terutama dengan penerapan teknologi maklumat generasi baru seperti Internet, Internet Mudah Alih, dan Internet Perkara dalam bidang perindustrian, perusahaan perindustrian juga telah memasuki tahap pembangunan baru dalam industri Internet, dan data yang dipegang oleh perusahaan perindustrian telah menjadi semakin banyak.
Penggunaan data besar perindustrian akan membawa era baru inovasi dan transformasi dalam perusahaan perindustrian. Melalui persepsi kos rendah, sambungan mudah alih berkelajuan tinggi, pengkomputeran yang diedarkan dan analisis canggih yang dibawa oleh Internet dan Internet mudah alih perkara, teknologi maklumat dan sistem perindustrian global sedang bersepadu, membawa perubahan mendalam kepada industri global, dan berinovasi R & D dan pengeluaran perusahaan. , Kaedah Operasi, Pemasaran dan Pengurusan. Hangao Tech (Seko Machinery) menggunakan teknologi Internet untuk sistem kawalan Jentera Pembuatan Pipa Perindustrian Stainless Industri , supaya pasukan teknikal kedua -dua pihak dapat memantau data pengeluaran secara real time, mencari kesalahan semasa operasi, dan mencegah penutupan.
Oleh itu, masalah dan cabaran yang dihadapi oleh aplikasi data besar industri tidak kurang daripada industri internet, dan dalam beberapa kes mereka lebih rumit.
Perusahaan perindustrian yang inovatif ini dalam industri yang berbeza telah membawa kelajuan yang lebih cepat, kecekapan yang lebih tinggi dan wawasan yang lebih tinggi.
Aplikasi tipikal data besar perindustrian termasuk inovasi produk, diagnosis dan ramalan kesalahan produk, analisis barisan pengeluaran industri, pengoptimuman rantaian bekalan perusahaan perindustrian, dan pemasaran ketepatan produk. Artikel ini akan menyusun senario aplikasi Data Big Perindustrian dalam pembuatan perusahaan satu demi satu.
1. Mempercepat inovasi produk
Tingkah laku interaksi dan transaksi antara pelanggan dan perusahaan perindustrian akan menghasilkan sejumlah besar data. Perlombongan dan menganalisis data dinamik pelanggan ini dapat membantu pelanggan mengambil bahagian dalam analisis permintaan produk dan aktiviti inovasi reka bentuk produk, dan membuat sumbangan kepada inovasi produk.
Ford adalah contoh dalam hal ini. Mereka menggunakan teknologi data besar untuk inovasi produk dan pengoptimuman kereta elektrik Ford Focus. Kereta ini telah menjadi 'Big Data Electric Car. ' Generasi pertama kenderaan elektrik Ford Focus menghasilkan banyak data semasa memandu dan tempat letak kereta.
Semasa memandu, pemandu terus mengemas kini pecutan kenderaan, brek, pengecasan bateri dan maklumat lokasi. Ini berguna untuk pemandu, tetapi data juga dihantar kembali kepada jurutera Ford untuk memahami tabiat memandu pelanggan, termasuk bagaimana, kapan dan di mana untuk mengenakan bayaran. Walaupun kenderaan itu terhenti, ia akan terus menghantar data pada tekanan tayar dan sistem bateri kenderaan ke telefon pintar terdekat.
Senario aplikasi data besar yang berpusatkan pelanggan ini mempunyai banyak faedah, kerana data besar membolehkan inovasi produk baru dan kaedah kerjasama. Pemandu mendapat maklumat berguna dan terkini, sementara jurutera di Detroit meng (jemen maklumat mengenai tingkah laku memandu untuk memahami pelanggan, membangunkan pelan peningkatan produk, dan melaksanakan inovasi produk baru.
Selain itu, syarikat kuasa dan pembekal pihak ketiga yang lain boleh menganalisis berjuta-juta batu data memandu untuk menentukan di mana untuk membina stesen pengecasan baru dan bagaimana untuk mencegah grid rapuh daripada beban.
2. Diagnosis dan ramalan kesalahan produk
Ini boleh digunakan untuk perkhidmatan selepas jualan produk dan peningkatan produk. Pengenalan sensor di mana-mana dan teknologi Internet telah membuat diagnosis masa nyata kesalahan produk menjadi realiti, sementara aplikasi data besar, pemodelan dan teknologi simulasi telah memungkinkan untuk meramalkan dinamik.
Semasa mencari sambungan yang hilang dari Malaysia Airlines MH370, data operasi enjin yang diperoleh oleh Boeing memainkan peranan penting dalam menentukan jalan sambungan yang hilang dari pesawat. Mari kita ambil sistem pesawat Boeing sebagai kes untuk melihat bagaimana aplikasi data besar memainkan peranan dalam diagnosis kesalahan produk.
Mengenai pesawat Boeing, beratus-ratus pembolehubah, seperti enjin, sistem bahan api, hidraulik, dan sistem elektrik, membentuk keadaan dalam penerbangan. Data -data ini diukur dan dihantar kurang daripada beberapa mikrosecond. Mengambil Boeing 737 sebagai contoh, enjin boleh menjana 10 terabytes data setiap 30 minit dalam penerbangan.
Data-data ini bukan sahaja data telemetri kejuruteraan yang boleh dianalisis pada masa akan datang, tetapi juga menggalakkan kawalan penyesuaian masa nyata, penggunaan bahan api, ramalan kegagalan komponen dan pemberitahuan perintis, yang dapat mencapai diagnosis dan ramalan kesalahan secara berkesan.
Mari kita lihat contoh General Electric (GE). Pusat Pemantauan dan Diagnostik Tenaga GE (M & D) di Atlanta, Amerika Syarikat, mengumpul data mengenai ribuan turbin gas GE di lebih daripada 50 negara di seluruh dunia, dan dapat mengumpul data 10G untuk pelanggan setiap hari. Menganalisis aliran data besar yang berterusan dari getaran sensor dan isyarat suhu dalam sistem. Analisis data besar ini akan memberikan sokongan untuk diagnosis kesalahan turbin gas GE dan amaran awal.
Vestas pengeluar turbin angin juga meningkatkan susun atur turbin angin dengan menganalisis data cuaca dan data meter turbinnya, dengan itu meningkatkan tahap output kuasa turbin angin dan memanjangkan hayat perkhidmatan.
3. Aplikasi data besar bagi barisan pengeluaran IoT industri
Barisan pengeluaran pembuatan industri moden dilengkapi dengan beribu -ribu sensor kecil untuk mengesan suhu, tekanan, haba, getaran dan bunyi bising.
Kerana data dikumpulkan setiap beberapa saat, banyak bentuk analisis dapat direalisasikan dengan menggunakan data ini, termasuk diagnosis peralatan, analisis penggunaan kuasa, analisis penggunaan tenaga, analisis kemalangan kualiti (termasuk pelanggaran peraturan pengeluaran, kegagalan komponen), dan lain -lain.
Pertama sekali, dari segi peningkatan proses pengeluaran, menggunakan data besar ini dalam proses pengeluaran dapat menganalisis keseluruhan proses pengeluaran dan memahami bagaimana setiap pautan dilaksanakan. Sebaik sahaja proses tertentu menyimpang dari proses standard, isyarat penggera akan dihasilkan, kesilapan atau kesesakan boleh didapati lebih cepat, dan masalahnya dapat diselesaikan dengan lebih mudah.
Menggunakan teknologi data besar, ia juga mungkin untuk menubuhkan model maya proses pengeluaran produk perindustrian, mensimulasikan dan mengoptimumkan proses pengeluaran. Apabila semua data dan data prestasi dapat dibina semula dalam sistem, ketelusan ini akan membantu pengeluar memperbaiki proses pengeluaran mereka.
Sebagai contoh, dari segi analisis penggunaan tenaga, penggunaan sensor untuk memantau semua proses pengeluaran semasa proses pengeluaran peralatan dapat mencari keabnormalan atau puncak dalam penggunaan tenaga, supaya penggunaan tenaga dapat dioptimumkan semasa proses pengeluaran dan semua proses dapat dilakukan. Analisis akan mengurangkan penggunaan tenaga.
4. Analisis dan Pengoptimuman Rantaian Bekalan Perindustrian
Pada masa ini, analisis data besar sudah menjadi cara penting bagi banyak syarikat e-dagang untuk meningkatkan daya saing rantaian bekalan mereka.
Sebagai contoh, syarikat e-dagang Jingdong Mall menggunakan data besar untuk menganalisis dan meramalkan permintaan barang-barang di pelbagai tempat terlebih dahulu, dengan itu meningkatkan kecekapan pengedaran dan pergudangan, dan memastikan pengalaman pelanggan pada hari berikutnya.
RFID dan teknologi pengenalan elektronik produk lain, teknologi Internet of Things, dan teknologi Internet mudah alih dapat membantu perusahaan perindustrian mendapatkan data besar rantaian bekalan produk lengkap. Menggunakan data ini untuk analisis akan membawa peningkatan ketara dalam pergudangan, pengedaran, dan kecekapan jualan dan kos yang signifikan. penurunan.
Terdapat lebih daripada 1,000 pembekal OEM besar di Amerika Syarikat, menyediakan lebih daripada 10,000 produk yang berbeza kepada syarikat pembuatan. Setiap pengeluar bergantung pada ramalan pasaran dan pembolehubah lain yang berbeza, seperti data jualan, maklumat pasaran, pameran, berita, dan data pesaing, dan juga ramalan cuaca untuk menjual produk mereka.
Menggunakan data jualan, data sensor produk, dan data dari pangkalan data pembekal, syarikat pembuatan industri dapat meramalkan permintaan dengan tepat di kawasan yang berlainan di dunia.
Oleh kerana harga inventori dan jualan boleh dikesan, dan boleh dibeli apabila harga jatuh, syarikat pembuatan dapat menjimatkan banyak kos.
Jika anda menggunakan semula data yang dihasilkan oleh sensor dalam produk untuk mengetahui apa yang salah dengan produk dan di mana bahagian diperlukan, mereka juga boleh meramalkan di mana dan kapan bahagian diperlukan. Ini akan mengurangkan inventori dan mengoptimumkan rantaian bekalan.
