စက်မှုကြီးမားတဲ့အချက်အလက်များသည်အယူအဆအသစ်ဖြစ်ပြီးစာသားအရနားလည်သဘောပေါက်ခြင်း,
Information နှင့်စက်မှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာအသေးစိတ်အချက်အလက်များအနေဖြင့်ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့်သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာသည်စက်မှုလုပ်ငန်းများ,
အထူးသဖြင့်စက်မှု, မိုဘိုင်းအင်တာနက်နှင့်စက်မှုလုပ်ငန်းများ၏အင်တာနက်ကဲ့သို့သောသတင်းအချက်အလက်အသစ်များကဲ့သို့သောမျိုးဆက်သစ်သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာများအသုံးပြုခြင်းသည်စက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းများ၌စက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းများ၌ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်အသစ်တစ်ခုသို့ 0 င်ရောက်လာပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းများ၌ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်မြင့်တက်လာပြီးစက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းများ၌ပါ 0 င်သည်။
စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများဆိုင်ရာအချက်အလက်များအသုံးပြုခြင်းသည်စက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းများ၌ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်ပြုပြင်ပြောင်းလဲရေးခေတ်သစ်ယူဆောင်လာလိမ့်မည်။ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသည့်အမြင်, မြန်နှုန်းမြင့်မိုဘိုင်းဆက်သွယ်မှု, အင်တာနက်နှင့်မိုဘိုင်းအင်တာနက်အသုံးပြုမှုများအပေါ်ဖြန့်ဖြူးထားသောကွန်ပျူတာနှင့်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာစက်မှုစနစ်များမှဖြန့်ဖြူးထားသောကွန်ပျူတာနှင့်အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းပေါင်းစည်းခြင်း, , စစ်ဆင်ရေး, စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုနည်းလမ်းများ။ Hangao Tech (Seko စက်ပစ္စည်းများ) သည်အင်တာနက်နည်းပညာကိုထိန်းချုပ်သည့်စနစ်နှင့်သက်ဆိုင်သည် အသိဉာဏ်မရှိသောသံမဏိစက်မှုဂဟေဆော်မှုသည်စက်ယန္တရားများထုတ်လုပ်ခြင်းကိုစက်ယန္တရားများထုတ်လုပ်ခြင်းကို စက်ယန္တရားများထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက်စက်ယန္တရားများပြုလုပ်ခြင်းသည်စက်ဆုပ်ရွံရှာဖွယ်ကောင်းသောအချက်အလက်များကိုအချိန်မှန်စောင့်ကြည့်လေ့လာနိုင်ပြီးလုပ်ငန်းလည်ပတ်နေစဉ်အတွင်းအမှားများကိုရှာဖွေပါ။
ထို့ကြောင့်စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများအပလီကေးရှင်းများကြုံတွေ့ရသောပြ problems နာများနှင့်စိန်ခေါ်မှုများသည်အင်တာနက်လုပ်ငန်းများထက်မကပါ။ အချို့ကိစ္စများတွင်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည်။
ကွဲပြားခြားနားသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်ဤဆန်းသစ်သောစက်မှုလုပ်ငန်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ပိုမိုမြန်ဆန်သောမြန်နှုန်းမြင့်မားခြင်း,
စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများ၏ပုံမှန်အချက်အလက်များတွင်ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှု, ထုတ်ကုန်များအမှားအယွင်းများရှာဖွေခြင်း, ဤဆောင်းပါးသည်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများတွင်စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများ၏ application sparios များကိုတစ်ခုကတစ်ခုဖြင့်ပြုလုပ်လိမ့်မည်။
1 ။ ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအရှိန်မြှင့်
ဖောက်သည်များနှင့်စက်မှုလုပ်ငန်းများအကြားအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအပြုအမူသည်အချက်အလက်အမြောက်အများကိုထုတ်လုပ်လိမ့်မည်။ ဤဖောက်သည်ပြောင်းလဲခြင်းအချက်အလက်များကိုသတ္တုတွင်းတူးဖော်ခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်ဖောက်သည်များအားထုတ်ကုန်ဝယ်လိုအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းတွင်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုလုပ်ငန်းများ၌ပါ 0 င်ရန်နှင့်ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက်ပံ့ပိုးမှုများပြုလုပ်နိုင်သည်။
Ford သည်ဤကိစ္စနှင့် ပတ်သက်. ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည်ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် FOD SOCUS ECLONCOR ကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် optimization အတွက်ကြီးမားသောဒေတာနည်းပညာကိုကျင့်သုံးခဲ့သည်။ ဒီကားဟာ 'ကြီးမားတဲ့ဒေတာလျှပ်စစ်ကားကြီး။ Ford Focus Electric through ္ဌမရှိတဲ့ပထမမျိုးဆက်ဟာကားမောင်းနေချိန်မှာအချက်အလက်အများကြီးရတယ်။
ကားမောင်းနေစဉ်ကားမောင်းသူသည်ယာဉ်၏အရှိန်, ဘရိတ်, ဘက်ထရီအားသွင်းခြင်းနှင့်တည်နေရာအချက်အလက်များကိုစဉ်ဆက်မပြတ်အသစ်ပြောင်းသည်။ ၎င်းသည်ယာဉ်မောင်းများအတွက်အသုံးဝင်သည်, သို့သော်အချက်အလက်များကို Ford အင်ဂျင်နီယာများအားမည်သည့်အချိန်တွင်မည်သည့်နေရာတွင်မည်သည့်နေရာတွင်မည်သည့်နေရာတွင်မည်သည့်နေရာတွင်ရှိသည်ကိုနားလည်ရန် Ford အင်ဂျင်နီယာများသို့ပြန်ပို့သည်။ ယာဉ်သည်ရပ်တန့်နေလျှင်ပင်အနီးဆုံးစမတ်ဖုန်းသို့တာယာဖိအားနှင့်ဘက်ထရီစနစ်တွင်အချက်အလက်များကိုဆက်လက်ထုတ်လွှင့်သွားမည်ဖြစ်သည်။
ဤဖောက်သည်ဗဟိုပြုကြီးကြီးမားမားအက်ပလီကေးရှင်းအခြေအနေများသည်အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။ ယာဉ်မောင်းများသည်အသုံးဝင်ပြီးနောက်ဆုံးပေါ်သတင်းအချက်အလက်များရပြီးဒက်ထရွိုက်ရှိအင်ဂျင်နီယာများသည်ဖောက်သည်များကိုနားလည်ရန်ကားမောင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောသတင်းအချက်အလက်များကိုရှာဖွေရန်,
ထို့အပြင်လျှပ်စစ်ဓာတ်အားကုမ္ပဏီများနှင့်အခြားတတိယပါတီပေးသွင်းသူများသည်ဘတ်စ်ကားအသစ်များတည်ဆောက်ရန်နှင့်မပျက်စီးနိုင်သောဇယားကွက်ကိုအလွန်အကျွံတင်ရန်မည်သို့ကာကွယ်ရမည်ကိုဆုံးဖြတ်ရန်မိုင်ပေါင်းများစွာမောင်းနှင်ရန်မိုင်ပေါင်းများစွာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
2 ။ ထုတ်ကုန်အမှားရှာဖွေခြင်းနှင့်ခန့်မှန်းချက်
၎င်းကိုထုတ်ကုန်ပြီးနောက်ရောင်းချခြင်းနှင့်ထုတ်ကုန်တိုးတက်မှုအတွက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ U ဘော်ခဲ့သည့်အာရုံခံကိရိယာများနှင့်အင်တာနက်နည်းပညာကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီစစ်ဆေးခြင်းသည်အချိန်နှင့်တပြေးညီစစ်ဆေးခြင်းကိုလက်တွေ့အားဖြင့်ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း,
မလေးရှားလေကြောင်းလိုင်း၏ပျောက်ဆုံးနေသောဆက်သွယ်မှုကိုရှာဖွေနေစဉ် Boeing မှရရှိသောအင်ဂျင်လည်ပတ်သည့်အချက်အလက်များသည်လေယာဉ်၏ပျောက်ဆုံးနေသောဆက်သွယ်မှုလမ်းကြောင်းကိုဆုံးဖြတ်ရာတွင်အဓိကအခန်းကဏ် played မှပါ 0 င်ခဲ့သည်။ Boeing Aircraft System သည် Data applications များသည်ကုန်ပစ္စည်းအမှားအယွင်းများအတွက်မည်သည့်အပလီကေးရှင်းများပေါ်ပေါက်လာသည်ကိုကြည့်ရှုရန်ကိစ္စတစ်ခုအဖြစ်ယူကြစို့။
Boeing ၏လေယာဉ်များသည်အင်ဂျင်များ, လောင်စာစနစ်များ, ဤအချက်အလက်များကိုတိုင်းတာ။ microseconds အနည်းငယ်ထက်နည်းသောတိုင်းတာသည်။ ဘိုးအင်း 737 ကိုဥပမာတစ်ခုအဖြစ်ယူပြီးအင်ဂျင်သည်မိနစ် 30 တိုင်းမိနစ် 30 တိုင်းတွင်အချက်အလက် 10 ခုကိုထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
ဤအချက်အလက်များသည်အနာဂတ်တွင်အချို့သောအချက်တစ်ချက်ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သောအင်ဂျင်နီယာ Telemetry Data သာမကဘဲအမှားအယွင်းများနှင့်ခန့်မှန်းချက်ကိုထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အချိန်နှင့်တပြေးညီလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ထိန်းချုပ်မှု,
General Electric (GE) ၏ဥပမာကိုကြည့်ကြစို့။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု, အတ္တလန်တာရှိ GE စွမ်းအင်စောင့်ကြည့်ရေးနှင့်ရောဂါရှာဖွေရေး (M & D) စင်တာသည်ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိနိုင်ငံပေါင်း 50 ကျော်ရှိသည့်ထောင်ပေါင်းများစွာသော GE Gen Gens of Gen Gens of Gen Gens of Gens of Gens of Gen Gens of Gen Gens ဘိုင်ဘိုင်များနှင့်ပတ်သက်သည့်အချက်အလက်များကိုစုဆောင်းပြီးနေ့စဉ်နေ့တိုင်း 10 ဂရမ်ဒေတာများကိုနေ့စဉ်စုဆောင်းနိုင်သည်။ system ထဲမှာ sensor တုန်ခါမှုနှင့်အပူချိန်အချက်ပြကနေအဆက်မပြတ်ကြီးမားသောဒေတာစီးဆင်းမှုကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ ဤကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် GE ၏သဘာဝဓာတ်ငွေ့သိစ္စတာဘိုင်ဘိုင်အမှားအယွင်းရောဂါရှာဖွေရေးနှင့်စောစီးစွာသတိပေးလိမ့်မည်။
လေရဟတ်တာဘိုင်များထုတ်လုပ်သူ Vestas သည်ရာသီဥတုအခြေအနေနှင့်၎င်း၏တာဘိုင်မီတာဒေတာများကိုအားဖြည့်ခြင်းနှင့် 0 န်ဆောင်မှုဘိုင်များနှင့် 0 န်ဆောင်မှုပေးသောလေရဟတ်တာဘိုင်များနှင့် 0 န်ဆောင်မှုပေးသောလေရဟတ်တာဘိုင်များနှင့် 0 န်ဆောင်မှုပေးခြင်းနှင့် 0 န်ဆောင်မှုပေးခြင်းများကိုတိုးချဲ့ခြင်းနှင့်တိုးချဲ့ခြင်းလုပ်ငန်းခွင်များတိုးပွားလာသည်။
3 ။ စက်မှု IOT ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း၏ကြီးမားသောဒေတာအသုံးချခြင်း
ခေတ်မီစက်မှုလုပ်ငန်းထုတ်လုပ်မှုထုတ်လုပ်မှုထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများသည်အပူချိန်, ဖိအား, အပူ, တုန်ခါမှုနှင့်ဆူညံသံများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိရန်ထောင်နှင့်ချီသောအာရုံခံကိရိယာများတပ်ဆင်ထားသည်။
ဒေတာများကိုစက္ကန့်အနည်းငယ်အကြာတွင်ကောက်ခံခြင်းကိုပြုလုပ်သောကြောင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း, စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု, အထူးသီးသန့်စားသုံးမှုများ,
ပထမ ဦး စွာထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တိုးတက်ရေးအရဤကြီးမားသောအချက်အလက်များကိုထုတ်လုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်အသုံးပြုခြင်းသည်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်လင့်ခ်တစ်ခုစီကိုမည်သို့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ကြောင်းနားလည်နိုင်သည်။ အချို့သောဖြစ်စဉ်တစ်ခုသည်စံသတ်မှတ်ချက်ကိုတွက်ချက်သည်နှင့်တပြိုင်နက်အချက်ပေးအချက်ပြမှုကိုထုတ်ပေးလိမ့်မည်, အမှားအယွင်းများသို့မဟုတ်ပိတ်ဆို့မှုများကိုပိုမိုလျင်မြန်စွာတွေ့ရှိနိုင်ပြီးပြ problem နာကိုပိုမိုလွယ်ကူစွာဖြေရှင်းနိုင်သည်။
Big Data နည်းပညာကို အသုံးပြု. စက်မှုထုတ်ကုန်များ၏ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏မော်ဒယ်မော်ဒယ်များကိုဖွဲ့စည်းရန်, ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကိုတုပရန်နှင့်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်အချက်အလက်များကိုစနစ်တွင်ပြန်လည်တည်ဆောက်နိုင်သည့်အခါဤပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည်ထုတ်လုပ်သူများကိုထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကိုတိုးတက်စေရန်ကူညီလိမ့်မည်။
အခြားဥပမာတစ်ခုအနေဖြင့်စွမ်းအင်စားသုံးမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအရထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအားဗဟိုမှကာကွယ်ရန်အာရုံခံကိရိယာများကိုအသုံးပြုခြင်းသည်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုတွင်ပုံမှန်မဟုတ်သောအရာများသို့မဟုတ်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်စေနိုင်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကိုအလွန်လျှော့ချလိမ့်မည်။
4 ။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်စက်မှုထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ optimization
လက်ရှိအချိန်တွင်ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် E-commerce ကုမ္ပဏီများအများအပြားအတွက်သူတို့၏ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များ၏ယှဉ်ပြိုင်နိုင်မှုကိုမြှင့်တင်ရန်အတွက်အရေးကြီးသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်, e-commerce ကုမ္ပဏီ Jingdong Mall သည်နေရာအမျိုးမျိုးရှိကုန်ပစ္စည်းများ 0 ယ်လိုအားလိုအပ်ချက်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့်ကြိုတင်ဟောကြားခြင်း၏ထိရောက်မှုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်ကြီးမားသောအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုသည်။
RFID နှင့်အခြားထုတ်ကုန်အီလက်ထရောနစ်မှတ်ပုံတင်နည်းပညာ, အမှုအရာနည်းပညာများနှင့်မိုဘိုင်းအင်တာနက်နည်းပညာသည်စက်မှုလုပ်ငန်းထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ကြီးမားသောဒေတာများကိုရရှိစေရန်ကူညီနိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက်အသုံးပြုခြင်းသည်သိုလှောင်ခြင်း, ဖြန့်ဖြူးခြင်းနှင့်အရောင်းထိရောက်မှုနှင့်သိသိသာသာကုန်ကျစရိတ်များတိုးပွားလာသည်။ ကျဆင်း။
ယူနိုက်တက်စတိတ်တွင် OEM ပေးသွင်းသူ 1000 ကျော်သည်ကုန်ထုတ်လုပ်ရေးကုမ္ပဏီများအတွက်ထုတ်ကုန် 10000 ကျော်ကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ ထုတ်လုပ်သူတစ် ဦး စီသည်စျေးကွက်ခန့်မှန်းချက်များနှင့်စျေးကွက်သတင်းအချက်အလက်, စျေးကွက်သတင်းအချက်အလက်, ပြပွဲများ, သတင်းများ,
ရောင်းအားအချက်အလက်, ထုတ်ကုန်အာရုံခံကိရိယာအချက်အလက်များနှင့်ကုန်ပစ္စည်းပေးသွင်းသူဒေတာဘေ့စ်များမှအချက်အလက်များနှင့်ကုန်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်မှုကုမ္ပဏီများမှဒေတာများကိုကမ္ဘာပေါ်ရှိဒေသအသီးသီးရှိလိုအပ်ချက်များကိုတိကျစွာကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်နိုင်သည်။
Inventory နှင့်အရောင်းစျေးနှုန်းများကိုခြေရာခံနိုင်ပြီးစျေးနှုန်းချိုသာသည့်အခါထုတ်လုပ်မှုကုမ္ပဏီများသည်ကုန်ကျစရိတ်များစွာကိုစုဆောင်းနိုင်သည်။
ထုတ်ကုန်ရှိအာရုံခံကိရိယာများမှထုတ်လုပ်သောအချက်အလက်များကိုသင်ပြန်လည်အသုံးပြုပါကထုတ်ကုန်နှင့်မည်သည့်နေရာတွင်လိုအပ်သည်ကိုသိရန်အချက်အလက်များကိုရှာဖွေပါကမည်သည့်နေရာတွင်လိုအပ်သည်ကိုခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်းသည်စာရင်းကိုအလွန်လျှော့ချပြီးထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်စေလိမ့်မည်။
