Viwanda data kubwa ni dhana mpya, literally kueleweka, viwanda data kubwa inahusu data kubwa yanayotokana katika matumizi ya taarifa za viwanda.
Kwa muunganisho wa kina wa uenezaji taarifa na ukuzaji viwanda, teknolojia ya habari imepenya katika viungo vyote vya msururu wa viwanda vya biashara za viwandani, kama vile misimbo pau, misimbo ya QR, RFID, vihisi vya viwandani, mifumo ya udhibiti wa kiotomatiki ya viwanda, Mtandao wa Mambo wa viwandani, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI na teknolojia zingine hutumiwa sana katika biashara za viwandani.
Hasa kwa utumiaji wa teknolojia za habari za kizazi kipya kama vile Mtandao, Mtandao wa simu, na Mtandao wa Mambo kwenye uwanja wa viwanda, biashara za viwandani pia zimeingia katika hatua mpya ya maendeleo katika tasnia ya mtandao, na data inayoshikiliwa na makampuni ya viwanda inazidi kuwa tele.
Utumiaji wa data kubwa ya viwanda utaleta enzi mpya ya uvumbuzi na mabadiliko katika biashara za viwandani.Kupitia mtazamo wa gharama ya chini, muunganisho wa kasi wa juu wa simu ya mkononi, kompyuta iliyosambazwa na uchanganuzi wa hali ya juu unaoletwa na Mtandao wa Mambo wa Intaneti na mtandao wa simu wa rununu, teknolojia ya habari na mifumo ya kiviwanda ya kimataifa inaunganishwa kwa kina, na kuleta mabadiliko makubwa katika tasnia za kimataifa, na kuvumbua R&D na uzalishaji wa makampuni ya biashara., Uendeshaji, masoko na mbinu za usimamizi. Hangao Tech (SEKO Machinery) inatumia teknolojia ya mtandao kwa mfumo wa udhibiti wa mashine yenye akili ya chuma cha pua yenye svetsade ya kutengeneza mabomba ya viwandani , ili timu za kiufundi za pande zote mbili ziweze kufuatilia data ya uzalishaji kwa wakati halisi, kutafuta hitilafu wakati wa operesheni, na kuzuia kuzimwa.
Kwa hivyo, shida na changamoto zinazokabili utumizi wa data kubwa za kiviwanda sio chini ya zile za tasnia ya Mtandao, na katika hali zingine ni ngumu zaidi.
Biashara hizi za ubunifu za viwandani katika tasnia tofauti zimeleta kasi ya haraka, ufanisi wa juu na ufahamu wa hali ya juu.
Utumizi wa kawaida wa data kubwa ya viwandani ni pamoja na uvumbuzi wa bidhaa, utambuzi na ubashiri wa makosa ya bidhaa, uchambuzi wa mstari wa uzalishaji wa viwandani wa IoT, uboreshaji wa msururu wa usambazaji wa biashara za viwandani, na uuzaji wa usahihi wa bidhaa.Nakala hii itasuluhisha hali za matumizi ya data kubwa ya viwandani katika biashara za utengenezaji moja baada ya nyingine.
1. Kuongeza kasi ya uvumbuzi wa bidhaa
Mwingiliano na tabia ya muamala kati ya wateja na makampuni ya biashara ya viwandani itazalisha kiasi kikubwa cha data.Uchimbaji na kuchambua data hizi za wateja zinazobadilika kunaweza kuwasaidia wateja kushiriki katika uchanganuzi wa mahitaji ya bidhaa na shughuli za uvumbuzi wa muundo wa bidhaa, na kutoa michango katika uvumbuzi wa bidhaa.
Ford ni mfano katika suala hili.Walitumia teknolojia kubwa ya data kwa uvumbuzi wa bidhaa na uboreshaji wa gari la umeme la Ford Focus.Gari hili limekuwa 'gari kubwa la umeme la data.' Kizazi cha kwanza cha magari ya umeme ya Ford Focus kilitoa data nyingi wakati wa kuendesha na kuegesha.
Wakati wa kuendesha gari, dereva husasisha mara kwa mara kuongeza kasi ya gari, breki, kuchaji betri na maelezo ya eneo.Hii ni muhimu kwa madereva, lakini data pia hurejeshwa kwa wahandisi wa Ford ili kuelewa tabia za mteja za kuendesha gari, ikiwa ni pamoja na jinsi, lini na mahali pa kutoza.Hata kama gari limesimama, litaendelea kusambaza data kuhusu shinikizo la tairi na mfumo wa betri ya gari kwa simu mahiri iliyo karibu nawe.
Hali hii ya maombi ya data kubwa inayowalenga mteja ina manufaa mengi, kwa sababu data kubwa huwezesha uvumbuzi wa bidhaa mpya muhimu na mbinu za ushirikiano.Madereva hupata maelezo muhimu na ya kisasa, huku wahandisi katika Detroit wakijumlisha maelezo kuhusu tabia ya kuendesha gari ili kuelewa wateja, kubuni mipango ya kuboresha bidhaa, na kutekeleza ubunifu mpya wa bidhaa.
Zaidi ya hayo, kampuni za umeme na wasambazaji wengine wa kampuni nyingine wanaweza kuchanganua mamilioni ya maili ya data ya kuendesha gari ili kubaini mahali pa kujenga vituo vipya vya kuchaji na jinsi ya kuzuia gridi tete isipakie kupita kiasi.
2. Utambuzi wa kosa la bidhaa na utabiri
Hii inaweza kutumika kwa huduma ya bidhaa baada ya mauzo na uboreshaji wa bidhaa.Kuanzishwa kwa vitambuzi vinavyoenea kila mahali na teknolojia ya mtandao kumefanya utambuzi wa wakati halisi wa hitilafu za bidhaa kuwa ukweli, huku utumizi mkubwa wa data, teknolojia ya uigaji na uigaji umefanya iwezekane kutabiri mienendo.
Wakati wa kutafuta muunganisho uliopotea wa Shirika la Ndege la Malaysia MH370, data ya uendeshaji wa injini iliyopatikana na Boeing ilichukua jukumu muhimu katika kuamua njia ya uunganisho uliopotea wa ndege.Hebu tuchukue mfumo wa ndege wa Boeing kama kisa cha kuona jinsi matumizi makubwa ya data yanavyochangia katika utambuzi wa makosa ya bidhaa.
Kwenye ndege ya Boeing, mamia ya viambajengo, kama vile injini, mifumo ya mafuta, majimaji, na mifumo ya umeme, huunda hali ya ndani ya ndege.Data hizi hupimwa na kutumwa kwa chini ya sekunde chache.Kwa kuchukua Boeing 737 kama mfano, injini inaweza kutoa terabaiti 10 za data kila dakika 30 katika kukimbia.
Data hizi si tu data ya kihandisi ya telemetry ambayo inaweza kuchanganuliwa katika hatua fulani katika siku zijazo, lakini pia kukuza udhibiti wa wakati halisi unaobadilika, matumizi ya mafuta, utabiri wa kutofaulu kwa sehemu na arifa ya majaribio, ambayo inaweza kufikia utambuzi na utabiri wa makosa.
Hebu tuangalie mfano wa General Electric (GE).Kituo cha GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) huko Atlanta, Marekani, hukusanya data kuhusu maelfu ya mitambo ya gesi ya GE katika zaidi ya nchi 50 duniani kote, na inaweza kukusanya data ya 10G kwa wateja kila siku.Changanua mtiririko mkubwa wa data kutoka kwa vibration ya kihisia na ishara za halijoto kwenye mfumo.Uchambuzi huu mkubwa wa data utatoa msaada kwa utambuzi wa hitilafu ya turbine ya gesi ya GE na onyo la mapema.
Watengenezaji wa turbine za upepo Vestas pia iliboresha mpangilio wa mitambo ya upepo kwa kuchanganua data ya hali ya hewa na data yake ya mita ya turbine, na hivyo kuongeza kiwango cha pato la nguvu za mitambo ya upepo na kupanua maisha ya huduma.
3. Utumizi mkubwa wa data wa mstari wa uzalishaji wa IoT wa viwanda
Mistari ya kisasa ya uzalishaji wa viwandani ina maelfu ya vihisi vidogo vya kutambua halijoto, shinikizo, joto, mtetemo na kelele.
Kwa sababu data hukusanywa kila baada ya sekunde chache, aina nyingi za uchanganuzi zinaweza kupatikana kwa kutumia data hizi, ikijumuisha utambuzi wa vifaa, uchanganuzi wa matumizi ya nishati, uchanganuzi wa matumizi ya nishati, uchanganuzi wa ubora wa ajali (ikiwa ni pamoja na ukiukaji wa kanuni za uzalishaji, kushindwa kwa vipengele), n.k.
Kwanza kabisa, katika suala la uboreshaji wa mchakato wa uzalishaji, kutumia data hizi kubwa katika mchakato wa uzalishaji kunaweza kuchanganua mchakato mzima wa uzalishaji na kuelewa jinsi kila kiungo kinavyotekelezwa.Mara tu mchakato fulani unapotoka kwenye mchakato wa kawaida, ishara ya kengele itatolewa, hitilafu au vikwazo vinaweza kupatikana kwa haraka zaidi, na tatizo linaweza kutatuliwa kwa urahisi zaidi.
Kwa kutumia teknolojia kubwa ya data, inawezekana pia kuanzisha mifano pepe ya mchakato wa uzalishaji wa bidhaa za viwandani, kuiga na kuboresha mchakato wa uzalishaji.Wakati data yote ya mchakato na utendaji inaweza kujengwa upya katika mfumo, uwazi huu utasaidia watengenezaji kuboresha michakato yao ya uzalishaji.
Kwa mfano mwingine, katika suala la uchanganuzi wa matumizi ya nishati, utumiaji wa sensorer kufuatilia michakato yote ya uzalishaji wakati wa mchakato wa utengenezaji wa vifaa inaweza kupata ukiukwaji au kilele cha matumizi ya nishati, ili matumizi ya nishati yaweze kuboreshwa wakati wa mchakato wa uzalishaji na michakato yote inaweza. ifanyike.Uchambuzi utapunguza sana matumizi ya nishati.
4. Uchambuzi na uboreshaji wa mnyororo wa ugavi viwandani
Kwa sasa, uchambuzi mkubwa wa data tayari ni njia muhimu kwa kampuni nyingi za e-commerce ili kuongeza ushindani wa minyororo yao ya usambazaji.
Kwa mfano, kampuni ya e-commerce ya Jingdong Mall hutumia data kubwa kuchanganua na kutabiri mahitaji ya bidhaa katika sehemu mbalimbali mapema, na hivyo kuboresha ufanisi wa usambazaji na uhifadhi, na kuhakikisha uzoefu wa wateja wa siku inayofuata.
RFID na teknolojia ya utambuzi wa bidhaa za kielektroniki, teknolojia ya Mtandao wa Mambo, na teknolojia ya mtandao wa simu inaweza kusaidia makampuni ya viwanda kupata data kubwa ya msururu kamili wa usambazaji wa bidhaa.Kutumia data hizi kwa uchanganuzi kutaleta ongezeko kubwa la ghala, usambazaji, na ufanisi wa mauzo na gharama kubwa.kupungua.
Kuna zaidi ya wauzaji wakubwa 1,000 wa OEM nchini Marekani, wanaotoa zaidi ya bidhaa 10,000 tofauti kwa makampuni ya utengenezaji.Kila mtengenezaji hutegemea utabiri wa soko na vigezo vingine tofauti, kama vile data ya mauzo, maelezo ya soko, maonyesho, habari na data ya mshindani , Na hata utabiri wa hali ya hewa ili kuuza bidhaa zao.
Kwa kutumia data ya mauzo, data ya vitambuzi vya bidhaa na data kutoka kwa hifadhidata za wasambazaji, kampuni za utengenezaji wa viwanda zinaweza kutabiri kwa usahihi mahitaji katika maeneo mbalimbali duniani.
Kwa kuwa bei za hesabu na mauzo zinaweza kufuatiliwa, na zinaweza kununuliwa wakati bei zinashuka, kampuni za utengenezaji zinaweza kuokoa gharama nyingi.
Ukitumia tena data inayozalishwa na vitambuzi katika bidhaa ili kujua ni nini kibaya na bidhaa na sehemu zinahitajika, zinaweza pia kutabiri wapi na wakati sehemu zinahitajika.Hii itapunguza sana hesabu na kuboresha ugavi.
