Industrial Big Data este un concept nou, literalmente înțeles, datele mari industriale se referă la marile date generate în aplicarea informațiilor industriale.
Odată cu integrarea aprofundată a informatizării și industrializării, tehnologia informației a pătruns în toate legăturile lanțului industrial al întreprinderilor industriale, cum ar fi codurile de bare, codurile QR, RFID, senzorii industriali, sistemele de control automat industrial, internetul industrial al lucrurilor, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI și alte tehnologii sunt utilizate pe scară largă în întreprinderi industriale.
În special cu aplicarea tehnologiilor informaționale de nouă generație, cum ar fi Internetul, Internetul Mobile și Internet of Things în domeniul industrial, întreprinderile industriale au intrat, de asemenea, într-o nouă etapă de dezvoltare în industria internetului, iar datele deținute de întreprinderile industriale au devenit din ce în ce mai abundente.
Aplicarea datelor mari industriale va aduce o nouă eră de inovare și transformare în întreprinderile industriale. Prin percepția cu costuri reduse, conexiunea mobilă de mare viteză, calculul distribuit și analiza avansată adusă de internet și internet mobil al lucrurilor, tehnologia informației și sistemele industriale globale sunt profund integrate, aducând schimbări profunde industriilor globale și inovând cercetarea și dezvoltarea și producția de întreprinderi. , Metode de operare, marketing și management. Hangao Tech (Seko Machinery) aplică tehnologia internetului sistemului de control al sistemului de control al Mașini inteligente de fabricare a conductelor sudate din oțel inoxidabil , astfel încât echipele tehnice ale ambelor părți să monitorizeze datele de producție în timp real, să găsească defecțiuni în timpul funcționării și să prevină oprirea.
Prin urmare, problemele și provocările cu care se confruntă aplicațiile industriale de date mari nu sunt mai mici decât cele ale industriei internetului și, în unele cazuri, sunt și mai complicate.
Aceste întreprinderi industriale inovatoare din diferite industrii au adus o viteză mai rapidă, o eficiență mai mare și o perspectivă mai mare.
Aplicațiile tipice ale datelor mari industriale includ inovarea produselor, diagnosticul și predicția defectelor produsului, analiza IoT de linie de producție industrială, optimizarea lanțului de aprovizionare a întreprinderilor industriale și marketingul de precizie a produsului. Acest articol va sorta scenariile de aplicație ale datelor mari industriale în producția întreprinderilor una câte una.
1.. Accelerați inovația produsului
Interacțiunea și comportamentul tranzacției dintre clienți și întreprinderile industriale va genera o cantitate mare de date. Exploatarea și analizarea acestor date dinamice ale clienților pot ajuta clienții să participe la analiza cererii de produse și la activitățile de inovare a proiectării produselor și să contribuie la inovația produsului.
Ford este un exemplu în această privință. Aceștia au aplicat tehnologia de date mari la inovația produsului și optimizarea mașinii electrice Ford Focus. Această mașină a devenit o adevărată mașină electrică de date mari.
În timp ce conduceți, șoferul actualizează continuu accelerarea, frânarea, încărcarea bateriei și informațiile despre locație. Acest lucru este util pentru șoferi, dar datele sunt trimise înapoi la inginerii Ford pentru a înțelege obiceiurile de conducere ale clientului, inclusiv cum, când și unde să percepeți. Chiar dacă vehiculul se află în blocaj, acesta va continua să transmită date despre presiunea anvelopelor și sistemul de baterii al vehiculului către cel mai apropiat telefon inteligent.
Acest scenariu de aplicare a datelor mari centrate pe clienți are multe avantaje, deoarece datele mari permit metode valoroase de inovare și colaborare a produselor noi. Șoferii obțin informații utile și actualizate, în timp ce inginerii din Detroit Informații agregate despre comportamentul de conducere pentru a înțelege clienții, pentru a dezvolta planuri de îmbunătățire a produselor și pentru a implementa inovații de produse noi.
Mai mult decât atât, companiile de energie electrică și alți furnizori terți pot analiza milioane de kilometri de date de conducere pentru a determina unde să construiască noi stații de încărcare și cum să împiedice supraîncărcarea rețelei fragile.
2. Diagnosticul și predicția defectelor produsului
Acest lucru poate fi utilizat pentru serviciile după vânzare și îmbunătățirea produsului. Introducerea senzorilor omniprezenți și a tehnologiei de internet a făcut ca diagnosticul în timp real al defecțiunilor produsului să fie realitate, în timp ce aplicațiile de date mari, modelele și tehnologiile de simulare au făcut posibilă prezicerea dinamicii.
În timpul căutării conexiunii pierdute a Malaysia Airlines MH370, datele de funcționare a motorului obținute de Boeing au jucat un rol cheie în determinarea căii conexiunii pierdute a aeronavei. Să luăm sistemul de aeronave Boeing ca un caz pentru a vedea cum aplicațiile de date mari joacă un rol în diagnosticul de erori al produsului.
Pe aeronavele Boeing, sute de variabile, cum ar fi motoarele, sistemele de combustibil, hidraulica și sistemele electrice, constituie starea de zbor. Aceste date sunt măsurate și trimise mai puțin de câteva microsecunde. Luând ca exemplu Boeing 737, motorul poate genera 10 terabyte de date la fiecare 30 de minute în zbor.
Aceste date nu sunt doar date de telemetrie inginerești care pot fi analizate într-un anumit moment în viitor, dar promovează și controlul adaptativ în timp real, consumul de combustibil, predicția eșecului componente și notificarea pilotului, care poate realiza în mod eficient diagnosticul și predicția defectelor.
Să ne uităm la un exemplu de General Electric (GE). Centrul de monitorizare și diagnosticare a energiei GE (M&D) din Atlanta, SUA, colectează date despre mii de turbine GE GAS în mai mult de 50 de țări din întreaga lume și poate colecta date de 10 G pentru clienți în fiecare zi. Analizați fluxul constant de date mari din vibrațiile senzorului și semnalele de temperatură din sistem. Aceste mari analize de date vor oferi sprijin pentru diagnosticul de eroare al turbinei GE și avertizarea timpurie.
Producătorul de turbine eoliene Vestas a îmbunătățit, de asemenea, amenajarea turbinelor eoliene prin datele meteorologice care analizează încrucișat și datele contorului de turbină, crescând astfel nivelul de putere al turbinelor eoliene și prelungirea duratei de viață.
3. Aplicarea datelor mari a liniei de producție IoT industriale
Liniile moderne de producție industrială sunt echipate cu mii de senzori mici pentru a detecta temperatura, presiunea, căldura, vibrațiile și zgomotul.
Deoarece datele sunt colectate la fiecare câteva secunde, multe forme de analiză pot fi realizate prin utilizarea acestor date, inclusiv diagnosticul echipamentului, analiza consumului de energie, analiza consumului de energie, analiza accidentelor de calitate (inclusiv încălcările reglementărilor de producție, eșecurile componentelor) etc.
În primul rând, în ceea ce privește îmbunătățirea procesului de producție, utilizarea acestor date mari în procesul de producție poate analiza întregul proces de producție și poate înțelege modul în care fiecare legătură este executată. Odată ce un anumit proces se abate de la procesul standard, va fi generat un semnal de alarmă, erorile sau blocajele pot fi găsite mai rapid, iar problema poate fi rezolvată mai ușor.
Folosind tehnologia de date mari, este de asemenea posibilă stabilirea modelelor virtuale ale procesului de producție a produselor industriale, simularea și optimizarea procesului de producție. Când toate datele de proces și performanță pot fi reconstruite în sistem, această transparență va ajuta producătorii să -și îmbunătățească procesele de producție.
Pentru un alt exemplu, în ceea ce privește analiza consumului de energie, utilizarea senzorilor pentru a monitoriza în mod central toate procesele de producție în timpul procesului de producție a echipamentelor poate găsi anomalii sau vârfuri în consumul de energie, astfel încât consumul de energie poate fi optimizat în timpul procesului de producție și toate procesele pot fi efectuate. Analiza va reduce considerabil consumul de energie.
4. Analiza și optimizarea lanțului de aprovizionare industrială
În prezent, analiza datelor mari este deja un mijloc important pentru multe companii de comerț electronic pentru a spori competitivitatea lanțurilor lor de aprovizionare.
De exemplu, compania de comerț electronic Jingdong Mall folosește date mari pentru a analiza și prezice cererea de bunuri în diferite locuri în avans, îmbunătățind astfel eficiența distribuției și depozitării și asigurând experiența clienților a doua zi.
RFID și alte tehnologii de identificare electronică a produsului, tehnologia Internet of Things și tehnologia de internet mobilă pot ajuta întreprinderile industriale să obțină date mari ale unui lanț complet de aprovizionare a produselor. Utilizarea acestor date pentru analiză va aduce o creștere semnificativă a depozitării, distribuției și eficienței vânzărilor și a unui cost semnificativ. declin.
Există mai mult de 1.000 de furnizori de OEM mari în Statele Unite, care oferă peste 10.000 de produse diferite companiilor producătoare. Fiecare producător se bazează pe prognozele pieței și pe alte variabile diferite, cum ar fi datele de vânzări, informațiile de piață, expozițiile, știrile și datele concurenților și chiar prognozele meteo pentru a -și vinde produsele.
Folosind datele de vânzări, datele senzorului produsului și datele din bazele de date ale furnizorilor, companiile de producție industrială pot prezice cu exactitate cererea în diferite regiuni ale lumii.
Deoarece prețurile de inventar și vânzări pot fi urmărite și pot fi cumpărate atunci când prețurile scad, companiile producătoare pot economisi o mulțime de costuri.
Dacă reutilizați datele generate de senzorii din produs pentru a ști ce este în neregulă cu produsul și unde sunt necesare piese, acestea pot prezice, de asemenea, unde și când sunt necesare piese. Acest lucru va reduce considerabil inventarul și va optimiza lanțul de aprovizionare.
