Takwimu kubwa ya Viwanda ni wazo mpya, linaloeleweka halisi, data kubwa ya viwandani inahusu data kubwa inayotokana na matumizi ya habari ya viwanda.
Pamoja na ujumuishaji wa kina wa habari na ukuaji wa uchumi, teknolojia ya habari imeingia katika viungo vyote vya mnyororo wa viwanda wa biashara za viwandani, kama vile barcode, nambari za QR, RFID, sensorer za viwandani, mifumo ya udhibiti wa moja kwa moja, mtandao wa vitu, ERP, CAD/CAE/CAI na teknolojia zingine zinazotumika kwa viwanda.
Hasa na utumiaji wa teknolojia za habari za kizazi kipya kama vile mtandao, mtandao wa rununu, na mtandao wa vitu kwenye uwanja wa viwanda, biashara za viwandani pia zimeingia katika hatua mpya ya maendeleo katika tasnia ya mtandao, na data inayoshikiliwa na biashara ya viwandani imekuwa kubwa zaidi.
Utumiaji wa data kubwa ya viwandani italeta enzi mpya ya uvumbuzi na mabadiliko katika biashara za viwandani. Kupitia utambuzi wa bei ya chini, unganisho la kasi kubwa ya rununu, usambazaji wa kompyuta na uchambuzi wa hali ya juu ulioletwa na mtandao na mtandao wa vitu vya rununu, teknolojia ya habari na mifumo ya viwandani ya kimataifa inaunganishwa sana, na kuleta mabadiliko makubwa kwa viwanda vya ulimwengu, na kubuni R&D na utengenezaji wa biashara. , Operesheni, uuzaji na njia za usimamizi. Hangao Tech (Mashine ya SEKO) inatumia teknolojia ya mtandao kwa mfumo wa kudhibiti wa Mashine ya chuma ya chuma isiyo na akili ya kutengeneza mashine ya kutengeneza , ili timu za kiufundi za pande zote ziweze kuangalia data ya uzalishaji kwa wakati halisi, kupata makosa wakati wa operesheni, na kuzuia kuzima.
Kwa hivyo, shida na changamoto zinazowakabili matumizi ya data kubwa ya viwandani sio chini ya ile ya tasnia ya mtandao, na katika hali zingine ni ngumu zaidi.
Biashara hizi za ubunifu za viwandani katika tasnia tofauti zimeleta kasi ya haraka, ufanisi mkubwa na ufahamu wa hali ya juu.
Matumizi ya kawaida ya data kubwa ya viwandani ni pamoja na uvumbuzi wa bidhaa, utambuzi wa makosa ya bidhaa na utabiri, uchambuzi wa mstari wa uzalishaji wa viwandani, uboreshaji wa usambazaji wa biashara ya viwandani, na uuzaji wa usahihi wa bidhaa. Nakala hii itapanga hali ya maombi ya data kubwa ya viwandani katika utengenezaji wa biashara moja kwa moja.
1. Kuharakisha uvumbuzi wa bidhaa
Maingiliano na tabia ya manunuzi kati ya wateja na biashara za viwandani zitatoa idadi kubwa ya data. Madini na kuchambua data hizi zenye nguvu za wateja zinaweza kusaidia wateja kushiriki katika uchambuzi wa mahitaji ya bidhaa na shughuli za uvumbuzi wa bidhaa, na kutoa michango kwa uvumbuzi wa bidhaa.
Ford ni mfano katika suala hili. Walitumia teknolojia kubwa ya data kwa uvumbuzi wa bidhaa na utaftaji wa gari la umeme la Ford Focus. Gari hili limekuwa gari la umeme la kweli.
Wakati wa kuendesha, dereva anaendelea kusasisha kasi ya gari, kuvunja, malipo ya betri na habari ya eneo. Hii ni muhimu kwa madereva, lakini data pia hurudishwa kwa wahandisi wa Ford kuelewa tabia za kuendesha gari za mteja, pamoja na jinsi, lini na wapi kushtaki. Hata kama gari iko kwenye kusimama, itaendelea kusambaza data kwenye shinikizo la tairi na mfumo wa betri kwa simu ya karibu.
Hali hii ya matumizi ya data kubwa ya wateja ina faida nyingi, kwa sababu data kubwa inawezesha uvumbuzi mpya wa bidhaa na njia za kushirikiana. Madereva wanapata habari muhimu na ya kisasa, wakati wahandisi katika habari ya Detroit wanajumuisha juu ya tabia ya kuendesha gari kuelewa wateja, kukuza mipango ya uboreshaji wa bidhaa, na kutekeleza uvumbuzi mpya wa bidhaa.
Kwa kuongezea, kampuni za nguvu na wauzaji wengine wa tatu wanaweza kuchambua mamilioni ya maili ya data ya kuendesha ili kuamua wapi kujenga vituo vipya vya malipo na jinsi ya kuzuia gridi dhaifu kutoka kupakia zaidi.
2. Utambuzi wa makosa ya bidhaa na utabiri
Hii inaweza kutumika kwa huduma ya bidhaa baada ya mauzo na uboreshaji wa bidhaa. Utangulizi wa sensorer za ubiquitous na teknolojia ya mtandao imefanya utambuzi wa wakati halisi wa makosa ya bidhaa kuwa ukweli, wakati matumizi makubwa ya data, modeli na teknolojia za simulation zimefanya uwezekano wa kutabiri mienendo.
Wakati wa utaftaji wa unganisho uliopotea wa Malaysia Airlines MH370, data ya uendeshaji wa injini iliyopatikana na Boeing ilichukua jukumu muhimu katika kuamua njia ya unganisho uliopotea wa ndege. Wacha tuchukue mfumo wa ndege wa Boeing kama kesi ya kuona jinsi matumizi makubwa ya data yana jukumu la utambuzi wa makosa ya bidhaa.
Kwenye ndege ya Boeing, mamia ya vigezo, kama injini, mifumo ya mafuta, majimaji, na mifumo ya umeme, hufanya hali ya ndege. Hizi data hupimwa na kutumwa kwa chini ya microseconds chache. Kuchukua Boeing 737 kama mfano, injini inaweza kutoa data 10 za data kila dakika 30 kwa kukimbia.
Hizi data sio tu data ya uhandisi ya telemetry ambayo inaweza kuchambuliwa wakati fulani katika siku zijazo, lakini pia kukuza udhibiti wa wakati halisi, utumiaji wa mafuta, utabiri wa kutofaulu kwa sehemu na arifa ya majaribio, ambayo inaweza kufikia utambuzi mbaya na utabiri.
Wacha tuangalie mfano wa Umeme Mkuu (GE). Kituo cha Ufuatiliaji wa Nishati na Utambuzi wa GE (M&D) huko Atlanta, USA, hukusanya data juu ya maelfu ya injini za gesi za GE katika nchi zaidi ya 50 ulimwenguni, na inaweza kukusanya data 10g kwa wateja kila siku. Chambua mtiririko wa data kubwa kila wakati kutoka kwa vibration ya sensor na ishara za joto kwenye mfumo. Mchanganuo huu mkubwa wa data utatoa msaada kwa utambuzi wa kosa la turbine ya GE na onyo la mapema.
Mtengenezaji wa turbine wa upepo pia aliboresha mpangilio wa turbines za upepo na data ya hali ya hewa inayochambua na data yake ya mita ya turbine, na hivyo kuongeza kiwango cha nguvu ya turbines za upepo na kupanua maisha ya huduma.
3. Utumiaji mkubwa wa data ya mstari wa uzalishaji wa IoT wa viwandani
Mistari ya kisasa ya utengenezaji wa viwandani imewekwa na maelfu ya sensorer ndogo kugundua joto, shinikizo, joto, vibration na kelele.
Kwa sababu data inakusanywa kila sekunde chache, aina nyingi za uchambuzi zinaweza kupatikana kwa kutumia data hizi, pamoja na utambuzi wa vifaa, uchambuzi wa matumizi ya nguvu, uchambuzi wa matumizi ya nishati, uchambuzi wa ajali bora (pamoja na ukiukaji wa kanuni za uzalishaji, kushindwa kwa sehemu), nk.
Kwanza kabisa, kwa suala la uboreshaji wa mchakato wa uzalishaji, kutumia data hizi kubwa katika mchakato wa uzalishaji kunaweza kuchambua mchakato mzima wa uzalishaji na kuelewa jinsi kila kiunga kinatekelezwa. Mara tu mchakato fulani unapoamua kutoka kwa mchakato wa kawaida, ishara ya kengele itatolewa, makosa au chupa zinaweza kupatikana haraka zaidi, na shida inaweza kutatuliwa kwa urahisi zaidi.
Kutumia teknolojia kubwa ya data, inawezekana pia kuanzisha mifano halisi ya mchakato wa uzalishaji wa bidhaa za viwandani, kuiga na kuongeza mchakato wa uzalishaji. Wakati mchakato wote na data ya utendaji inaweza kujengwa tena katika mfumo, uwazi huu utasaidia wazalishaji kuboresha michakato yao ya uzalishaji.
Kwa mfano mwingine, katika suala la uchambuzi wa matumizi ya nishati, utumiaji wa sensorer kufuatilia michakato yote ya uzalishaji wakati wa mchakato wa uzalishaji wa vifaa unaweza kupata shida au kilele katika matumizi ya nishati, ili matumizi ya nishati yaweze kuboreshwa wakati wa mchakato wa uzalishaji na michakato yote inaweza kufanywa. Uchambuzi utapunguza sana matumizi ya nishati.
4. Uchambuzi na uboreshaji wa mnyororo wa usambazaji wa viwandani
Kwa sasa, uchambuzi mkubwa wa data tayari ni njia muhimu kwa kampuni nyingi za e-commerce kuongeza ushindani wa minyororo yao ya usambazaji.
Kwa mfano, kampuni ya e-commerce Jingdong Mall hutumia data kubwa kuchambua na kutabiri mahitaji ya bidhaa katika maeneo mbali mbali mapema, na hivyo kuboresha ufanisi wa usambazaji na ghala, na kuhakikisha uzoefu wa wateja wa siku inayofuata.
RFID na teknolojia nyingine ya kitambulisho cha elektroniki, mtandao wa teknolojia, na teknolojia ya mtandao wa rununu inaweza kusaidia biashara za viwandani kupata data kubwa ya mnyororo kamili wa usambazaji wa bidhaa. Kutumia data hizi kwa uchambuzi kutaleta ongezeko kubwa la ghala, usambazaji, na ufanisi wa uuzaji na gharama kubwa. kukataa.
Kuna zaidi ya wauzaji wakubwa wa OEM nchini Merika, kutoa bidhaa zaidi ya 10,000 kwa kampuni za utengenezaji. Kila mtengenezaji hutegemea utabiri wa soko na anuwai zingine tofauti, kama data ya mauzo, habari ya soko, maonyesho, habari, na data ya mshindani, na hata utabiri wa hali ya hewa kuuza bidhaa zao.
Kutumia data ya mauzo, data ya sensor ya bidhaa, na data kutoka kwa hifadhidata ya wasambazaji, kampuni za utengenezaji wa viwandani zinaweza kutabiri kwa usahihi mahitaji katika mikoa tofauti ya ulimwengu.
Kwa kuwa hesabu na bei za mauzo zinaweza kufuatiliwa, na zinaweza kununuliwa wakati bei zinaanguka, kampuni za utengenezaji zinaweza kuokoa gharama nyingi.
Ikiwa utatumia tena data inayotokana na sensorer kwenye bidhaa kujua ni nini kibaya na bidhaa na wapi sehemu zinahitajika, wanaweza pia kutabiri wapi na ni lini sehemu zinahitajika. Hii itapunguza sana hesabu na kuongeza mnyororo wa usambazaji.
