Priemyselné veľké dáta sú nový pojem, doslova chápaný, priemyselné veľké dáta označujú veľké dáta generované pri aplikácii priemyselných informácií.
S hĺbkovou integráciou informatizácie a industrializácie prenikli informačné technológie do všetkých článkov priemyselného reťazca priemyselných podnikov, ako sú čiarové kódy, QR kódy, RFID, priemyselné senzory, priemyselné automatické riadiace systémy, priemyselný internet vecí, ERP, atď. CAD/CAM/CAE/CAI a ďalšie technológie sú široko používané v priemyselných podnikoch.
Najmä s aplikáciou informačných technológií novej generácie, ako je internet, mobilný internet a internet vecí v priemyselnej oblasti, vstúpili priemyselné podniky do novej etapy rozvoja aj v internetovom priemysle a údaje, ktoré majú priemyselné podniky, stávajú čoraz hojnejšími.
Aplikácia priemyselných veľkých dát prinesie novú éru inovácií a transformácie v priemyselných podnikoch.Vďaka nízkemu vnímaniu nákladov, vysokorýchlostnému mobilnému pripojeniu, distribuovanej výpočtovej technike a pokročilej analýze, ktorú prináša internet a mobilný internet vecí, sa informačné technológie a globálne priemyselné systémy hlboko integrujú, prinášajú zásadné zmeny do globálnych priemyselných odvetví a inovujú Výskum a vývoj a výroba podnikov., Prevádzka, marketing a metódy riadenia. Hangao Tech (SEKO Machinery) aplikuje internetovú technológiu do riadiaceho systému inteligentné priemyselné stroje na výrobu zváraných rúr z nehrdzavejúcej ocele , takže technické tímy oboch strán môžu monitorovať výrobné údaje v reálnom čase, zisťovať chyby počas prevádzky a predchádzať odstávkam.
Preto problémy a výzvy, ktorým čelia priemyselné aplikácie veľkých dát, nie sú menšie ako problémy a výzvy internetového priemyslu av niektorých prípadoch sú ešte komplikovanejšie.
Tieto inovatívne priemyselné podniky v rôznych odvetviach priniesli vyššiu rýchlosť, vyššiu efektivitu a lepší prehľad.
Typické aplikácie priemyselných veľkých dát zahŕňajú inováciu produktov, diagnostiku a predikciu chýb produktov, analýzu IoT priemyselnej výrobnej linky, optimalizáciu dodávateľského reťazca priemyselných podnikov a marketing presnosti produktov.V tomto článku sa postupne roztriedia aplikačné scenáre priemyselných veľkých dát vo výrobných podnikoch.
1. Urýchliť inováciu produktov
Interakcia a transakčné správanie medzi zákazníkmi a priemyselnými podnikmi bude generovať veľké množstvo údajov.Ťažba a analýza týchto dynamických údajov o zákazníkoch môže pomôcť zákazníkom podieľať sa na analýze dopytu po produktoch a inovačných aktivitách dizajnu produktov a prispievať k inovácii produktov.
Ford je v tomto smere príkladom.Pri produktovej inovácii a optimalizácii elektromobilu Ford Focus použili technológiu veľkých dát.Toto auto sa stalo skutočným „elektrickým autom s veľkými dátami“. Prvá generácia elektrických vozidiel Ford Focus generovala množstvo údajov pri jazde a parkovaní.
Počas jazdy vodič priebežne aktualizuje informácie o zrýchlení, brzdení, nabíjaní batérie a polohe vozidla.To je užitočné pre vodičov, ale údaje sa tiež posielajú späť inžinierom Fordu, aby pochopili jazdné návyky zákazníka vrátane toho, ako, kedy a kde nabíjať.Aj keď vozidlo stojí, bude pokračovať v prenose údajov o tlaku v pneumatikách a systéme batérie vozidla do najbližšieho smartfónu.
Tento scenár aplikácie veľkých dát zameraných na zákazníka má mnoho výhod, pretože veľké dáta umožňujú cennú inováciu nových produktov a metódy spolupráce.Vodiči získajú užitočné a aktuálne informácie, zatiaľ čo inžinieri v Detroite zhromažďujú informácie o jazdnom správaní, aby pochopili zákazníkov, vypracovali plány na zlepšenie produktov a implementovali nové produktové inovácie.
Okrem toho môžu energetické spoločnosti a ďalší dodávatelia tretích strán analyzovať milióny míľ údajov o jazde, aby určili, kde postaviť nové nabíjacie stanice a ako zabrániť preťaženiu krehkej siete.
2. Diagnostika a predikcia chýb produktu
Môže sa použiť na popredajný servis a zlepšenie produktu.Vďaka zavedeniu všadeprítomných senzorov a internetovej technológie sa diagnostika porúch produktov v reálnom čase stala realitou, zatiaľ čo aplikácie veľkých dát, modelovanie a simulačné technológie umožnili predpovedať dynamiku.
Počas pátrania po stratenom spojení Malaysia Airlines MH370 zohrali kľúčovú úlohu pri určovaní cesty strateného spojenia lietadla prevádzkové údaje motora získané Boeingom.Zoberme si systém lietadla Boeing ako prípad, aby sme videli, akú úlohu zohrávajú aplikácie veľkých dát pri diagnostike chýb produktu.
V lietadlách Boeing tvoria stav počas letu stovky premenných, ako sú motory, palivové systémy, hydraulika a elektrické systémy.Tieto údaje sa merajú a odosielajú za menej ako niekoľko mikrosekúnd.Ak vezmeme ako príklad Boeing 737, motor dokáže generovať 10 terabajtov dát každých 30 minút počas letu.
Tieto údaje nie sú len inžinierskymi telemetrickými údajmi, ktoré možno analyzovať v určitom bode v budúcnosti, ale tiež podporujú adaptívne riadenie v reálnom čase, spotrebu paliva, predpovedanie zlyhania komponentov a pilotné upozornenia, ktoré môžu účinne dosiahnuť diagnostiku a predikciu porúch.
Pozrime sa na príklad General Electric (GE).Centrum GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) v Atlante v USA zhromažďuje údaje o tisíckach plynových turbín GE vo viac ako 50 krajinách po celom svete a každý deň dokáže zbierať 10G údaje pre zákazníkov.Analyzujte neustály tok veľkých dát zo signálov vibrácií snímača a teploty v systéme.Táto analýza veľkých údajov poskytne podporu pre diagnostiku porúch plynových turbín a včasné varovanie spoločnosti GE.
Výrobca veterných turbín Vestas tiež zlepšil usporiadanie veterných turbín krížovou analýzou údajov o počasí a údajov z meračov turbín, čím zvýšil úroveň výkonu veterných turbín a predĺžil životnosť.
3. Aplikácia veľkých dát priemyselnej výrobnej linky IoT
Moderné priemyselné výrobné linky sú vybavené tisíckami malých senzorov na detekciu teploty, tlaku, tepla, vibrácií a hluku.
Keďže údaje sa zhromažďujú každých pár sekúnd, pomocou týchto údajov je možné realizovať mnoho foriem analýzy, vrátane diagnostiky zariadení, analýzy spotreby energie, analýzy spotreby energie, analýzy nehôd kvality (vrátane porušení výrobných predpisov, porúch komponentov) atď.
Po prvé, pokiaľ ide o zlepšenie výrobného procesu, pomocou týchto veľkých dát vo výrobnom procese je možné analyzovať celý výrobný proces a pochopiť, ako sa vykonáva každý odkaz.Akonáhle sa určitý proces odchýli od štandardného procesu, vygeneruje sa poplachový signál, rýchlejšie sa nájdu chyby alebo úzke miesta a problém sa dá ľahšie vyriešiť.
Pomocou technológie veľkých dát je tiež možné vytvárať virtuálne modely výrobného procesu priemyselných produktov, simulovať a optimalizovať výrobný proces.Keď je možné v systéme rekonštruovať všetky procesné a výkonnostné údaje, táto transparentnosť pomôže výrobcom zlepšiť ich výrobné procesy.
Ďalší príklad, pokiaľ ide o analýzu spotreby energie, použitie senzorov na centrálne monitorovanie všetkých výrobných procesov počas procesu výroby zariadenia môže nájsť abnormality alebo špičky v spotrebe energie, takže spotreba energie môže byť počas výrobného procesu optimalizovaná a všetky procesy môžu byť vykonať.Analýza výrazne zníži spotrebu energie.
4. Analýza a optimalizácia priemyselného dodávateľského reťazca
V súčasnosti je už analýza veľkých dát pre mnohé spoločnosti elektronického obchodu dôležitým prostriedkom na zvýšenie konkurencieschopnosti svojich dodávateľských reťazcov.
Napríklad e-commerce spoločnosť Jingdong Mall využíva veľké dáta na analýzu a predpovedanie dopytu po tovare na rôznych miestach vopred, čím zlepšuje efektivitu distribúcie a skladovania a zabezpečuje zákaznícku skúsenosť na ďalší deň.
RFID a iná technológia elektronickej identifikácie produktov, technológia internetu vecí a technológia mobilného internetu môžu pomôcť priemyselným podnikom získať veľké dáta z celého dodávateľského reťazca produktov.Použitie týchto údajov na analýzu prinesie výrazné zvýšenie efektivity skladovania, distribúcie a predaja a značné náklady.pokles.
V Spojených štátoch existuje viac ako 1 000 veľkých dodávateľov OEM, ktorí poskytujú výrobným spoločnostiam viac ako 10 000 rôznych produktov.Každý výrobca sa pri predaji svojich produktov spolieha na predpovede trhu a iné rôzne premenné, ako sú údaje o predaji, informácie o trhu, výstavy, správy a údaje o konkurentoch a dokonca aj predpovede počasia.
Pomocou údajov o predaji, údajov zo senzorov produktov a údajov z databáz dodávateľov môžu priemyselné výrobné spoločnosti presne predpovedať dopyt v rôznych regiónoch sveta.
Keďže zásoby a predajné ceny je možné sledovať a možno ich kúpiť, keď ceny klesnú, výrobné spoločnosti môžu ušetriť veľa nákladov.
Ak znova použijete údaje generované senzormi v produkte, aby ste vedeli, čo je s produktom zlé a kde sú potrebné diely, môžu tiež predpovedať, kde a kedy sú diely potrebné.To výrazne zníži zásoby a optimalizuje dodávateľský reťazec.
