Data besar perindustrian ialah konsep baharu, difahami secara literal, data besar perindustrian merujuk kepada data besar yang dijana dalam penggunaan maklumat perindustrian.
Dengan penyepaduan mendalam pemformatan dan perindustrian, teknologi maklumat telah menembusi ke dalam semua pautan rantaian perindustrian perusahaan industri, seperti kod bar, kod QR, RFID, penderia industri, sistem kawalan automatik industri, Internet of Things industri, ERP, CAD/CAM/CAE/ CAI dan teknologi lain digunakan secara meluas dalam perusahaan perindustrian.
Terutamanya dengan aplikasi teknologi maklumat generasi baharu seperti Internet, Internet mudah alih dan Internet of Things dalam bidang perindustrian, perusahaan industri juga telah memasuki peringkat baharu pembangunan dalam industri Internet, dan data yang dipegang oleh perusahaan industri telah menjadi semakin banyak.
Penggunaan data besar perindustrian akan membawa era baharu inovasi dan transformasi dalam perusahaan perindustrian.Melalui persepsi kos rendah, sambungan mudah alih berkelajuan tinggi, pengkomputeran teragih dan analisis lanjutan yang dibawa oleh Internet dan Internet Mudah Alih Perkara, teknologi maklumat dan sistem perindustrian global sedang disepadukan secara mendalam, membawa perubahan mendalam kepada industri global, dan menginovasi R&D dan pengeluaran perusahaan., Kaedah operasi, pemasaran dan pengurusan. Hangao Tech (Jentera SEKO) menggunakan teknologi Internet pada sistem kawalan mesin pembuatan paip dikimpal industri keluli tahan karat pintar , supaya pasukan teknikal kedua-dua pihak boleh memantau data pengeluaran dalam masa nyata, 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 ia lebih rumit.
Perusahaan perindustrian yang inovatif dalam industri yang berbeza ini telah membawa kelajuan yang lebih pantas, kecekapan yang lebih tinggi dan wawasan yang lebih tinggi.
Aplikasi biasa data besar industri termasuk inovasi produk, diagnosis dan ramalan kesalahan produk, analisis IoT barisan pengeluaran industri, pengoptimuman rantaian bekalan perusahaan industri dan pemasaran ketepatan produk.Artikel ini akan menyelesaikan senario aplikasi data besar industri dalam perusahaan pembuatan satu demi satu.
1. Mempercepatkan inovasi produk
Interaksi dan tingkah laku transaksi antara pelanggan dan perusahaan industri akan menjana sejumlah besar data.Memperlombongan dan menganalisis data dinamik pelanggan ini boleh 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 'kereta elektrik data besar.' Generasi pertama kenderaan elektrik Ford Focus menjana banyak data semasa memandu dan meletak kenderaan.
Semasa memandu, pemandu sentiasa mengemas kini maklumat pecutan, brek, pengecasan bateri dan lokasi kenderaan.Ini berguna untuk pemandu, tetapi data juga dihantar semula kepada jurutera Ford untuk memahami tabiat pemanduan pelanggan, termasuk bagaimana, bila dan di mana untuk mengecas.Walaupun kenderaan dalam keadaan terhenti, ia akan terus menghantar data tekanan tayar dan sistem bateri kenderaan ke telefon pintar terdekat.
Senario aplikasi data besar yang mengutamakan pelanggan ini mempunyai banyak faedah, kerana data besar membolehkan inovasi produk baharu dan kaedah kerjasama yang berharga.Pemandu mendapat maklumat yang berguna dan terkini, manakala jurutera di Detroit mengagregatkan maklumat tentang tingkah laku pemanduan untuk memahami pelanggan, membangunkan rancangan penambahbaikan produk dan melaksanakan inovasi produk baharu.
Selain itu, syarikat kuasa dan pembekal pihak ketiga yang lain boleh menganalisis data pemanduan berjuta-juta batu untuk menentukan tempat untuk membina stesen pengecasan baharu dan cara mengelakkan grid yang rapuh daripada terlebih muatan.
2. Diagnosis dan ramalan kerosakan produk
Ini boleh digunakan untuk perkhidmatan selepas jualan produk dan penambahbaikan produk.Pengenalan penderia di mana-mana dan teknologi Internet telah menjadikan diagnosis masa nyata kesalahan produk menjadi kenyataan, manakala aplikasi data besar, pemodelan dan teknologi simulasi telah memungkinkan untuk meramalkan dinamik.
Semasa pencarian kehilangan sambungan pesawat Malaysia Airlines MH370, data operasi enjin yang diperoleh Boeing memainkan peranan penting dalam menentukan laluan sambungan hilang pesawat itu.Mari kita ambil sistem pesawat Boeing sebagai contoh untuk melihat bagaimana aplikasi data besar memainkan peranan dalam diagnosis kesalahan produk.
Pada pesawat Boeing, beratus-ratus pembolehubah, seperti enjin, sistem bahan api, hidraulik dan sistem elektrik, membentuk keadaan dalam penerbangan.Data ini diukur dan dihantar dalam masa kurang daripada beberapa mikrosaat.Mengambil Boeing 737 sebagai contoh, enjin boleh menjana 10 terabait data setiap 30 minit dalam penerbangan.
Data ini bukan sahaja data telemetri kejuruteraan yang boleh dianalisis pada titik tertentu pada masa hadapan, tetapi juga menggalakkan kawalan penyesuaian masa nyata, penggunaan bahan api, ramalan kegagalan komponen dan pemberitahuan perintis, yang boleh mencapai diagnosis dan ramalan kerosakan dengan berkesan.
Mari kita lihat contoh General Electric (GE).Pusat Pemantauan dan Diagnostik (M&D) Tenaga GE di Atlanta, Amerika Syarikat, mengumpul data tentang beribu-ribu turbin gas GE di lebih 50 negara di seluruh dunia, dan boleh mengumpul data 10G untuk pelanggan setiap hari.Analisis aliran data besar yang berterusan daripada isyarat getaran dan suhu sensor dalam sistem.Analisis data besar ini akan memberikan sokongan untuk diagnosis kerosakan turbin gas GE dan amaran awal.
Pengeluar turbin angin Vestas juga menambah baik susun atur turbin angin dengan menganalisis silang 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 perindustrian
Barisan pengeluaran perindustrian moden dilengkapi dengan beribu-ribu penderia kecil untuk mengesan suhu, tekanan, haba, getaran dan bunyi.
Oleh kerana data dikumpul setiap beberapa saat, banyak bentuk analisis boleh direalisasikan dengan menggunakan data ini, termasuk diagnosis peralatan, analisis penggunaan kuasa, analisis penggunaan tenaga, analisis kemalangan kualiti (termasuk pelanggaran peraturan pengeluaran, kegagalan komponen), dsb.
Pertama sekali, dari segi penambahbaikan proses pengeluaran, menggunakan data besar ini dalam proses pengeluaran boleh menganalisis keseluruhan proses pengeluaran dan memahami cara setiap pautan dilaksanakan.Sebaik sahaja proses tertentu menyimpang daripada proses standard, isyarat penggera akan dijana, ralat atau kesesakan boleh ditemui dengan lebih cepat, dan masalah itu dapat diselesaikan dengan lebih mudah.
Menggunakan teknologi data besar, ia juga mungkin untuk mewujudkan model maya proses pengeluaran produk industri, mensimulasikan dan mengoptimumkan proses pengeluaran.Apabila semua data proses dan prestasi boleh dibina semula dalam sistem, ketelusan ini akan membantu pengeluar meningkatkan proses pengeluaran mereka.
Untuk contoh lain, dari segi analisis penggunaan tenaga, penggunaan penderia untuk memantau secara berpusat semua proses pengeluaran semasa proses pengeluaran peralatan boleh menemui keabnormalan atau kemuncak dalam penggunaan tenaga, supaya penggunaan tenaga boleh dioptimumkan semasa proses pengeluaran dan semua proses boleh dilaksanakan.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 barangan 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 boleh membantu perusahaan perindustrian mendapatkan data besar rantaian bekalan produk yang lengkap.Menggunakan data ini untuk analisis akan membawa peningkatan ketara dalam pergudangan, pengedaran dan kecekapan jualan serta kos yang ketara.merosot.
Terdapat lebih daripada 1,000 pembekal OEM besar di Amerika Syarikat, menyediakan lebih daripada 10,000 produk 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.
Dengan menggunakan data jualan, data penderia produk dan data daripada pangkalan data pembekal, syarikat pembuatan industri boleh meramalkan permintaan dengan tepat di rantau yang berbeza di dunia.
Memandangkan harga inventori dan jualan boleh dijejaki, dan boleh dibeli apabila harga jatuh, syarikat pembuatan boleh menjimatkan banyak kos.
Jika anda menggunakan semula data yang dijana oleh penderia dalam produk untuk mengetahui apa yang salah dengan produk dan tempat bahagian diperlukan, mereka juga boleh meramalkan di mana dan bila bahagian diperlukan.Ini akan mengurangkan inventori dan mengoptimumkan rantaian bekalan.
