Industrial Big Data je nový koncept, doslova pochopený, priemyselné veľké dáta sa vzťahujú na veľké údaje generované pri uplatňovaní priemyselných informácií.
Vďaka hĺbkovej integrácii informatizácie a industrializácie prenikli informačné technológie do všetkých prepojení priemyselného reťazca priemyselných podnikov, ako sú čiarové kódy, QR kódy, RFID, priemyselné senzory, priemyselné automatické riadiace systémy, priemyselný internet vecí, ERP, CAD/CAE/CAE a iné technológie sú široko používané v priemyselných vstupoch.
Najmä pri aplikácii informačných technológií novej generácie, ako je internet, mobilný internet a internet vecí v priemyselnej oblasti, priemyselné podniky tiež vstúpili do novej fázy rozvoja v internetovom priemysle a údaje, ktoré majú priemyselné podniky, sú čoraz viac hojné.
Aplikácia priemyselných veľkých údajov prinesie novú éru inovácií a transformácie v priemyselných podnikoch. Prostredníctvom lacného vnímania, vysokorýchlostného mobilného pripojenia, distribuovaných výpočtových počítačov a pokročilých analýz, ktoré vyvolali internet a mobilný internet vecí, sú informačné technológie a globálne priemyselné systémy hlboko integrované, prinášajú hlboké zmeny v globálnych odvetviach a inovujú výskum a výrobu podnikov. , Metódy prevádzky, marketingu a riadenia. HangAo Tech (stroje SEKO) aplikuje internetovú technológiu na riadiaci systém Inteligentná priemyselná zváraná potrubia priemyselnej ocele , takže technické tímy oboch strán môžu monitorovať výrobné údaje v reálnom čase, nájsť chyby počas prevádzky a zabrániť odstaveniu.
Problémy a výzvy, ktorým čelia priemyselné aplikácie veľkých dát, nie sú menšie ako problémy internetového priemyslu av niektorých prípadoch sú ešte komplikovanejšie.
Tieto inovatívne priemyselné podniky v rôznych odvetviach priniesli vyššiu rýchlosť, vyššiu efektívnosť a vyšší prehľad.
Typické aplikácie priemyselných veľkých údajov zahŕňajú inovácie produktov, diagnostiku porúch produktu a predpoveď, analýza IoT v priemyselnej výrobnej linke, optimalizácia priemyselného podnikového dodávateľského reťazca a marketing precíznej výroby. Tento článok vyrieši aplikačné scenáre priemyselných veľkých údajov vo výrobných podnikoch jeden po druhom.
1. Urýchlite inováciu produktu
Interakčné a transakčné správanie medzi zákazníkmi a priemyselnými podnikmi vygeneruje veľké množstvo údajov. Ťažba a analýza týchto dynamických údajov zákazníkov môže pomôcť zákazníkom zúčastniť sa na analýze dopytu po produkte a inovačných činnostiach v oblasti dizajnu produktov a prispievať k inováciám produktov.
Ford je v tomto ohľade príkladom. Použili veľké dátové technológie na inováciu produktu a optimalizáciu elektrického automobilu Ford Focus. Toto auto sa stalo skutočným 'Big Data Electric Car.
Počas jazdy vodič neustále aktualizuje zrýchlenie, brzdenie, nabíjanie batérie a informácie o polohe. Je to užitočné pre ovládače, ale údaje sa tiež posielajú späť inžinierom spoločnosti Ford, aby pochopili návyky riadenia zákazníka, vrátane toho, ako, kedy a kde účtovať. Aj keď je vozidlo v zastavení, bude naďalej vysielať údaje o tlaku pneumatík a batériu vozidla na najbližší inteligentný telefón.
Tento scenár aplikácie Big Data zameraný na zákazníka má veľa výhod, pretože veľké údaje umožňujú cenné inovácie produktov a metódy spolupráce. Vodiči dostávajú užitočné a aktuálne informácie, zatiaľ čo inžinieri v detroitských súhrnných informáciách o správaní sa viedli k tomu, aby porozumeli zákazníkom, vypracovali plány na zlepšenie produktov a implementovali inovácie nových produktov.
Energetické spoločnosti a ďalší dodávatelia tretích strán môžu navyše analyzovať milióny kilometrov vodičských údajov, aby určili, kde zostaviť nové nabíjacie stanice a ako zabrániť preťaženiu krehkej siete.
2. Diagnostika a predpoveď porúch produktu
Toto sa dá použiť na službu po predaji produktu a zlepšenie produktu. Zavedenie všadeprítomných senzorov a internetovej technológie urobilo diagnostiku porúch produktu v reálnom čase skutočnosťou, zatiaľ čo aplikácie veľkých dát, modelovanie a simulačné technológie umožnili predpovedať dynamiku.
Počas hľadania strateného spojenia spoločnosti Malaysia Airlines MH370 zohrávali prevádzkové údaje motora, ktoré spoločnosť Boeing získala pri určovaní cesty strateného spojenia lietadla. Zoberme si systém lietadla Boeing ako prípad, aby sme zistili, ako veľké dátové aplikácie zohrávajú úlohu pri diagnostike porúch produktu.
Na lietadlách spoločnosti Boeing stovky premenných, ako sú motory, palivové systémy, hydraulika a elektrické systémy, tvoria stav počas letu. Tieto údaje sa meria a odosielajú v menej ako niekoľkých mikrosekúndoch. Ako príklad, ktorý vezme príklad Boeing 737, môže motor vygenerovať 10 terabajtov údajov každých 30 minút letu.
Tieto údaje nie sú len údaje o technických telemetrických údajoch, ktoré sa dajú analyzovať v určitom bode v budúcnosti, ale tiež podporujú adaptívne riadenie v reálnom čase, využitie paliva, predpoveď zlyhania komponentov a oznámenie pilota, ktoré môžu účinne dosiahnuť diagnostiku a predpoveď porúch.
Pozrime sa na príklad General Electric (GE). Centrum monitorovania a diagnostiky Energy Energy (M&D) v Atlante v USA zhromažďuje údaje o tisícoch plynových turbín GE vo viac ako 50 krajinách po celom svete a každý deň môže zhromažďovať údaje o 10G pre zákazníkov. Analyzujte konštantný tok veľkých dát z vibrácií senzora a teplotných signálov v systéme. Táto analýza veľkých údajov poskytne podporu diagnostike porúch Turbíny GE a včasným varovaním.
Výrobca veterných turbín Vestas tiež zlepšil usporiadanie veterných turbín krížovými údajmi o počasí a údajmi o meracích turbíny, čím sa zvýšila úroveň výkonu veterných turbín a predĺžila životnosť.
3. Aplikácia veľkých dát Aplikácia priemyselnej výrobnej linky IoT
Moderné priemyselné výrobné výrobné linky sú vybavené tisíckami malých senzorov na detekciu teploty, tlaku, tepla, vibrácií a hluku.
Pretože údaje sa zhromažďujú každých pár sekúnd, mnohé formy analýzy sa môžu realizovať pomocou týchto údajov vrátane diagnostiky zariadenia, analýzy spotreby energie, analýzy spotreby energie, analýzy nehody kvality (vrátane porušenia výrobných predpisov, zlyhaní komponentov) atď.
Po prvé, z hľadiska zlepšovania výrobných procesov môže použitie týchto veľkých údajov vo výrobnom procese analyzovať celý výrobný proces a pochopiť, ako sa každé spojenie vykonáva. Akonáhle sa určitý proces odchýli od štandardného procesu, vygeneruje sa alarmový signál, chyby alebo úzke miesta sa nachádzajú rýchlejšie a problém sa dá ľahšie vyriešiť.
Pomocou veľkých dátových technológií je tiež možné vytvoriť virtuálne modely výrobného procesu priemyselných výrobkov, simulovať a optimalizovať výrobný proces. Ak je možné v systéme rekonštruovať všetky údaje o procese a výkone, táto transparentnosť pomôže výrobcom zlepšiť ich výrobné procesy.
V ďalšom príklade, pokiaľ ide o analýzu spotreby energie, použitie senzorov na centrálne monitorovanie všetkých výrobných procesov počas procesu výroby zariadení môže nájsť abnormality alebo vrcholy spotreby energie, takže spotreba energie sa môže optimalizovať počas výrobného procesu a všetky procesy je možné vykonať. Analýza výrazne zníži spotrebu energie.
4. Analýza a optimalizácia priemyselného dodávateľského reťazca
V súčasnosti je analýza veľkých údajov už dôležitým prostriedkom pre mnoho spoločností v oblasti elektronického obchodu na zlepšenie konkurencieschopnosti svojich dodávateľských reťazcov.
Napríklad spoločnosť E-Commerce Company Jingdong Mall využíva veľké údaje na analýzu a predpovedanie dopytu po tovaru na rôznych miestach vopred, čím zlepšuje efektívnosť distribúcie a skladovania a zabezpečenie skúseností zákazníkov nasledujúci deň.
RFID a ďalšie produktové technológie elektronickej identifikácie, technológia internetu vecí a technológia mobilného internetu môžu pomôcť priemyselným podnikom získať veľké údaje o kompletnom dodávateľskom reťazci produktu. Použitie týchto údajov na analýzu prinesie výrazné zvýšenie skladovania, distribúcie a efektívnosti predaja a významných nákladov. pokles.
V Spojených štátoch je viac ako 1 000 veľkých dodávateľov OEM, ktorí výrobným spoločnostiam poskytujú viac ako 10 000 rôznych výrobkov. Každý výrobca sa 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 na predaj svojich výrobkov.
Pomocou údajov o predaji, údajoch senzora produktov a údajov z databáz dodávateľov môžu priemyselné výrobné spoločnosti presne predpovedať dopyt v rôznych regiónoch sveta.
Keďže sú možné sledovať zásoby a predajné ceny a pri poklese cien sa dajú kúpiť, výrobné spoločnosti môžu ušetriť veľa nákladov.
Ak znova použijete údaje generované senzormi v produkte, aby ste vedeli, čo je zlé na produkte a kde sú potrebné časti, môžu tiež predpovedať, kde a kedy sú potrebné časti. Tým sa výrazne zníži inventár a optimalizuje sa dodávateľský reťazec.
