औद्योगिक ठूलो डाटा एक नयाँ अवधारणा हो, शाब्दिक रूपमा बुझिएको औद्योगिक जानकारीको आवश्यक्तामा उत्पन्न भएको ठूलो डेटालाई जनाउँछ।
सूचनाीकरण र औद्योगिकरणको गहन एकीकरणको साथ सूचना प्रविधि औद्योगिक उन्मुखी श्रृंखलाको सबै सम्बन्धमा प्रवेश गरेको छ, जस्तै वा बार्कआरद, QR को कोडहरू, औद्योगिक इंडाईमेन्टहरू औद्योगिक उद्यमहरू र अन्य प्रविधिको व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ।
विशेष गरी नयाँ पुस्ता जानकारी प्रविधिहरूको प्रयोगले औद्योगिक क्षेत्रमा इन्टरनेट, मोबाइल इन्टरनेट, औद्योगिक उद्यमहरूले इन्टरनेट उद्योगमा विकासको नयाँ चरणमा प्रवेश गरेको छ, र औद्योगिक उद्यम द्वारा आयोजित तथ्या .्क बढेको छ।
औद्योगिक ठूलो डाटाको अनुप्रयोगले औद्योगिक उद्यममा नवीनता र रूपान्तरणको नयाँ युग ल्याउनेछ। कम-लागत धारणाको माध्यमबाट, उच्च-गति मोलिएकी कनेक्शन मार्फत र उन्नत विश्लेषणले इन्टरनेट र मोबाइल औद्योगिक प्रणालीहरूको लागि ल्याइएको, र आरआरटीय उद्योगहरूमा गहन परिवर्तनहरू ल्याइरहेको छ, र उद्यमहरूको उत्पादन। , संचालन, मार्केटिंग र व्यवस्थापन विधिहरू। ह्या hang ्गियो टेक (SEKO मेशिनरी) को नियन्त्रण प्रणालीमा इन्टरनेट टेक्नोलोजी लागू हुन्छ बौद्धिक स्टेनलेस स्टील औद्योगिकल वेल्डर लगाइएको पाइप मेसिनरीले वास्तविक समयमा उत्पादन डाटा निगरानी गर्न सक्दछ, अपरेशनका क्रममा गल्तीहरू फेला पार्न सक्छन्, र शटाउनहरू रोक्दछ।
तसर्थ, औद्योगिक ठूलो डाटा अनुप्रयोगहरू द्वारा सामना गरेका समस्या र चुनौतिहरू इन्टरनेट उद्योग भन्दा कम होइन, र केहि केसहरूमा तिनीहरू अझ जटिल छन्।
विभिन्न उद्योगमा यी नवीन औद्योगिक उद्यमहरूले द्रुत गति, उच्च दक्षता र उच्च अन्तरदृष्टि ल्याए।
औद्योगिक ठूलो डाटाको विशिष्ट अनुप्रयोगहरूमा उत्पाद नवीनता, उत्पाद फलक निदान र भविष्यवाणी, औद्योगिक उत्पादन लाइन चेन अपोइन्टेसन, र उत्पाद सटीक मार्केटि। यो लेखले एक गरी उद्यम बनाएको उद्यममा औद्योगिक ठूलो डाटाको आवेदन परिदृश्य क्रमबद्ध गर्दछ।
1। उत्पाद नवीनता गति गर्नुहोस्
ग्राहकहरू र औद्योगिक उद्यमहरू बीचको कुराकानी र लेनदेन व्यवहारले डाटाको ठूलो मात्रा उत्पन्न गर्दछ। खानी र विश्लेषण यी ग्राहक गतिशील डेटा विश्लेषण गर्दा ग्राहकहरूको माग विश्लेषण र उत्पादन डिजाइन डिजाइन नवीन गतिविधिहरू, र उत्पादन नवीनता गर्न योगदान पुर्याउन मद्दत गर्दछ।
फोर्ड यस सम्बन्धमा उदाहरण हो। तिनीहरूले फर्ड फोकस इष्टतम उत्पादन नवीन कार र अप्टिमाइलाइजेशनमा ठूलो डाटा टेक्नोलोजी लागू गरे। यो कार एक veitable 'ठूलो डाटा इलेक्ट्रिक कार बनेको छ। ' स्टेर्ड फोकस इलेक्ट्रिक सवारी साधनको पहिलो पुस्ताले ड्राइभिंग र पार्किंगमा धेरै डाटा उत्पन्न गर्यो।
ड्राईभिंग गर्दा, ड्राइभरले लगातार गाडीको त्वरण, ब्रेकिंग, ब्याट्री चार्ज र स्थान जानकारी अपडेट गर्दछ। यो ड्राइभरहरूको लागि उपयोगी छ, तर डाटा पनि ग्राहकको ड्राइभिंग बानी बुझ्नको लागि फोर्ड ईन्जिनियरहरूलाई फिर्ता पठाइएको छ, कसरी, जब र चार्ज गर्ने सहित। यदि गाडी एक स्ट्यान्डमा छ भने पनि, यसले सवारीलाई नजिकको स्मार्ट फोनमा टायर चाइल्ड र ब्याट्री प्रणालीमा डाटा प्रसारण गर्न जारी राख्छ।
यस ग्राहक केन्द्रित ठूलो डाटा अनुप्रयोग दृश्य धेरै लाभहरू छन्, किनकि ठूलो डाटाले मूल्यवान नयाँ उत्पाद नवीनता र सहकार्यलाई सक्षम गर्दछ। ड्राइभरहरू उपयोगी र अप-टु-डेट जानकारी, जबकि डेट्रोट समझौता कमाण्डहरू, उत्पादन सुधार योजनाहरू विकास गर्न, र नयाँ उत्पादन नवानहरू कार्यान्वयन गर्न
यसबाहेक, शक्ति कम्पनीहरू र अन्य तेस्रो-पक्ष आपूर्तिकर्ताहरूले नयाँ चार्ज गर्ने स्टेशनहरू निर्माण गर्ने र कमजोर ग्रिडहरू कसरी ओभरलोडिंगबाट रोक्न सकिन्छ भनेर निर्धारण गर्न लाखौं किलोमिटर ड्राइभिंग डाटाको विश्लेषण गर्न सक्दछ।
2 उत्पाद फलक निदान र भविष्यवाणी
यो-बिक्री सेवा र उत्पाद सुधार पछि उत्पादनको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। सर्वव्यापी सेन्सर र इन्टरनेट टेक्नोलोजीको परिचय उत्पादन गल्तीहरूको वास्तविक-समय निदान गर्दछ, जबकि ठूला डाटा अनुप्रयोगहरू, मोडेलिमेन्ट र नक्कली प्रविधिहरूले यसलाई गतिशीलताको पूर्वानुमान गर्न सम्भव बनाएको छ।
मलेसिया एयरलाइन्सको हराएको जडानको लागि खोजीको क्रममा बोईभिंग डाटाले प्राप्त गरेको इन्जिन अपरेटिंगको सञ्चार अपरेटिंगको लागि एक मुख्य भूमिका खेलेको थियो। एक केस अनुप्रयोगहरू कसरी ठूलो डाटा अनुप्रयोगहरूले उत्पादित डाटा असफल निदानमा एक भूमिका खेल्छ भनेर हेर्नको रूपमा बोईनिंग एयरपोर्ट प्रणाली लिनुहोस्।
बोइंगको विमानमा, सयौं चरहरू, जस्तै ईन्जिनहरू, ईन्जेन्स प्रणालीहरू, जलविद्युत, र विद्युतीय प्रणालीहरू, मा उडान राज्य बनाउँछन्। यी डाटा नापिएको छ र केहि माइक्रोरिस भन्दा कममा पठाइएको छ। एक उदाहरणको रूपमा बोइंग 7 737 लिदै, ईन्जिनले उडानमा प्रत्येक minutes0 मिनेट डाटाको 10 टेराबाइट उत्पादन गर्न सक्दछ।
यी डेटाहरू मात्र ईन्जिनियर डेटा मात्र होइन जुन भविष्यको एक निश्चित बिन्दुमा विश्लेषण गर्न सकिन्छ, तर वास्तविक-परीक्षणत्मक नियन्त्रण, कम्पोनेन्टले असफलता प्राप्त गर्न सक्दछ।
सामान्य विद्युतीयको एक उदाहरण हेरौं (जी)। अमेरिकाका एटलान्टाको एटलान्टाको जीरोनेर्जा अनुगमन र निदान (M & d) केन्द्रले डेटा संकलन गर्दछ जुन विश्वभर 500 भन्दा बढी देशहरूमा डेटा संकलन गर्दछ, र प्रत्येक दिन ग्राहकहरूको लागि 10 जी डाटा संकलन गर्न सक्दछ। प्रणालीमा सेन्सर कम्पन र तापमान संकेतबाट लगातार ठूलो डाटा प्रवाहको विश्लेषण गर्नुहोस्। यी ठूला डाटा विश्लेषणले G को ग्यास टर्बाइन गल्ती निदान र प्रारम्भिक चेतावनीको लागि समर्थन प्रदान गर्दछ।
हावाले निर्माता भेस्टर पनि क्रस-विश्लेषणको साथ सीमा-विश्लेषण र यसको टर्बाइन मिटर डेटा द्वारा हावा टर्बिनको सजावट पनि सुधारिएको छ, जसले गर्दा हावाको टर्बाइटको शक्ति आउटपुट स्तर बढाउँदै।
।। औद्योगिक IOT उत्पादन लाइन को ठूलो डाटा अनुप्रयोग
आधुनिक औद्योगिक निर्माण उत्पादन लाइनहरू तापमान, दबाब, गर्मी, कम्पन, कम्पन पत्ता लगाउन हजारौं साना सेन्सरहरूसँग सुसज्जित छन्।
किनभने डाटा प्रत्येक केहि सेकेन्ड स collected ्कलन गरिएको छ, धेरै प्रकारका विश्लेषणहरू, उपकरण खपत विश्लेषण, गुणस्तर नियमहरू, कम्पोनेन्ट असफलता), आदि।
सबैको सर्वप्रथम, उत्पादन प्रक्रिया सुधारको सर्तमा, उत्पादन प्रक्रियामा यी ठूला डाटा प्रयोग गरेर सम्पूर्ण उत्पादन प्रक्रिया विश्लेषण गर्न सक्दछ र बुझ्नुहोस् कसरी प्रत्येक लिंक कसरी कार्यान्वयन हुन्छ भनेर बुझ्नुहोस्। एक पटक निश्चित प्रक्रिया मानक प्रक्रियाबाट विचलित हुन्छ, एक अलार्म संकेत उत्पादन, त्रुटि वा अड्ुन्नेर्कहरू अधिक छिटो फेला पार्न सकिन्छ, र समस्या अधिक सजीलो हुन सक्छ।
ठूलो डाटा टेक्नोलोजीको प्रयोग गर्दै, उत्पादन प्रक्रियाको उत्पादन प्रक्रियाको भर्चुअल मोडेलहरू स्थापना गर्न पनि सम्भव छ, संचालन र उत्पादन प्रक्रिया अनुकूलित र अनुकूलित गर्नुहोस्। जब सबै प्रक्रिया र प्रदर्शन डेटा प्रणालीमा पुनर्निर्माण गर्न सकिन्छ, यो पारदर्शिता निर्माण गर्नेहरूले उत्पादकहरूलाई उत्पादन प्रक्रियाहरू सुधार गर्न मद्दत गर्दछ।
अर्को उदाहरणको लागि ऊर्जा खपत विश्लेषणको हिसाबले केन्द्रीय उपभोगमा सबै उत्पादन प्रक्रियाहरू उत्पादनहरूको उपभोग गर्न सेन्सरको उपभोग गर्न सक्दछ, ताकि सबै प्रक्रियाहरू प्रदर्शन गर्न सकिन्छ। विश्लेषणले शक्ति खपतलाई कम गर्दछ।
।। विश्लेषण र औद्योगिक आपूर्ति श्रृंखला को अप्टिमिसन
वर्तमानमा ठूला डाटा विश्लेषण पहिले नै उनीहरूको आपूर्ति चेनहरूको प्रतिस्पर्धा बढाउन महत्वपूर्ण साधन हो।
उदाहरण को लागी, ई-वाणिज्य कम्पनी Jingdong मलले विश्लेषण गर्न र अग्रिम स्थानहरूमा सामानको माग बढाउन प्रयोग गर्दछ, जसले अर्को दिन को ग्राहक अनुभव सुनिश्चित गर्न।
आरएफआईडी र अन्य उत्पादन इलेक्ट्रोनिक पहिचान प्रविधि, इन्टर टेक्नोलोजी, र मोबाइल इन्टर्नेट टेक्नोबन्दीहरूले औद्योगिक उद्यमहरूको ठूलो डाटा प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ। विश्लेषणका लागि यी डाटा प्रयोग गरेर अनिवार्य, वितरण, र बिक्री दक्षता र महत्त्वपूर्ण लागतमा उल्लेखनीय वृद्धि हुन्छ। अस्वीकार
संयुक्त राज्यका 1,000 भन्दा बढी मेम आपूर्तिकर्ताहरू छन् जुन कम्पनी निर्माण गर्न 10,000 भन्दा बढी विभिन्न उत्पादनहरू प्रदान गर्छन्। प्रत्येक निर्माता बजार पूर्वाभारहरु र अन्य बिभिन्न चरहरू, जस्तै बिक्री डेटा, बजार जानकारी, विवरण, समाचार, र प्रतिस्पर्धी डाटा, र मौसम पूर्वानुमानहरू पनि उनीहरूको उत्पादनहरू बेच्न।
बिक्री डाटा, उत्पाद सेन्सर डाटा, र आपूर्तिकर्ता डाटाबेस, औद्योगिक निर्माण कम्पनीहरूले सही विश्वका विभिन्न क्षेत्रहरूमा मागको सही पूर्वानुमान गर्न सक्दछन्।
सूची र बिक्री मूल्यहरू ट्र्याक गर्न सकिन्छ, र खरीद गर्न सकिन्छ जब मूल्यहरू खस्दा उत्पादन कम्पनीहरूले धेरै लागत बचत गर्न सक्दछन्।
यदि तपाइँ उत्पादनमा भएका सेन्सरहरू द्वारा उत्पन्न गरिएको डेटाको उत्पादनबाट उत्पन्न हुने र जहाँ भागहरू आवश्यक पर्दछ, उनीहरूले पनि भविष्यवाणी गर्न सक्दछन् र जब भागहरू छन्। यसले आपूर्ति श्रृंखलालाई कम गर्न र अप्ट्रीकरण गर्दछ।
