ఇండస్ట్రియల్ బిగ్ డేటా అనేది కొత్త కాన్సెప్ట్, అక్షరాలా అర్థం, పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా అనేది పారిశ్రామిక సమాచారం యొక్క అనువర్తనంలో ఉత్పత్తి చేయబడిన పెద్ద డేటాను సూచిస్తుంది.
సమాచార సాంకేతికత మరియు పారిశ్రామికీకరణ యొక్క లోతైన ఏకీకరణతో, బార్‌కోడ్‌లు, QR కోడ్‌లు, RFID, ఇండస్ట్రియల్ సెన్సార్‌లు, ఇండస్ట్రియల్ ఆటోమేటిక్ కంట్రోల్ సిస్టమ్‌లు, ఇండస్ట్రియల్ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్, ERP వంటి పారిశ్రామిక సంస్థల పారిశ్రామిక గొలుసులోని అన్ని లింక్‌లలోకి సమాచార సాంకేతికత ప్రవేశించింది. CAD/CAM/CAE/ CAI మరియు ఇతర సాంకేతికతలు పారిశ్రామిక సంస్థలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
ముఖ్యంగా పారిశ్రామిక రంగంలో ఇంటర్నెట్, మొబైల్ ఇంటర్నెట్ మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ వంటి కొత్త తరం సమాచార సాంకేతికతలను ఉపయోగించడంతో, పారిశ్రామిక సంస్థలు కూడా ఇంటర్నెట్ పరిశ్రమలో అభివృద్ధి యొక్క కొత్త దశలోకి ప్రవేశించాయి మరియు పారిశ్రామిక సంస్థలు కలిగి ఉన్న డేటా ఎక్కువగా సమృద్ధిగా మారతాయి.
పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా యొక్క అప్లికేషన్ పారిశ్రామిక సంస్థలలో ఆవిష్కరణ మరియు పరివర్తన యొక్క కొత్త శకాన్ని తీసుకువస్తుంది.తక్కువ-ధర అవగాహన, హై-స్పీడ్ మొబైల్ కనెక్షన్, పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ మరియు అధునాతన విశ్లేషణ ద్వారా ఇంటర్నెట్ మరియు మొబైల్ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్, సమాచార సాంకేతికత మరియు గ్లోబల్ ఇండస్ట్రియల్ సిస్టమ్‌లు లోతుగా ఏకీకృతం చేయబడుతున్నాయి, ప్రపంచ పరిశ్రమలలో లోతైన మార్పులను తీసుకువస్తున్నాయి మరియు ఆవిష్కరణలు R&D మరియు సంస్థల ఉత్పత్తి., ఆపరేషన్, మార్కెటింగ్ మరియు నిర్వహణ పద్ధతులు. Hangao Tech (SEKO మెషినరీ) యొక్క నియంత్రణ వ్యవస్థకు ఇంటర్నెట్ సాంకేతికతను వర్తింపజేస్తుంది తెలివైన స్టెయిన్‌లెస్ స్టీల్ ఇండస్ట్రియల్ వెల్డెడ్ పైప్ మేకింగ్ మెషినరీ , తద్వారా రెండు పార్టీల సాంకేతిక బృందాలు ఉత్పత్తి డేటాను నిజ సమయంలో పర్యవేక్షించగలవు, ఆపరేషన్ సమయంలో లోపాలను కనుగొనవచ్చు మరియు షట్‌డౌన్‌లను నిరోధించవచ్చు.
అందువల్ల, పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా అప్లికేషన్లు ఎదుర్కొంటున్న సమస్యలు మరియు సవాళ్లు ఇంటర్నెట్ పరిశ్రమ కంటే తక్కువ కాదు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో అవి మరింత క్లిష్టంగా ఉంటాయి.
వివిధ పరిశ్రమలలోని ఈ వినూత్న పారిశ్రామిక సంస్థలు వేగవంతమైన వేగం, అధిక సామర్థ్యం మరియు అధిక అంతర్దృష్టిని తీసుకువచ్చాయి.
పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా యొక్క సాధారణ అనువర్తనాల్లో ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ, ఉత్పత్తి తప్పు నిర్ధారణ మరియు అంచనా, పారిశ్రామిక ఉత్పత్తి లైన్ IoT విశ్లేషణ, పారిశ్రామిక సంస్థ సరఫరా గొలుసు ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఉత్పత్తి ఖచ్చితమైన మార్కెటింగ్ ఉన్నాయి.ఈ కథనం మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్‌లో పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా యొక్క అప్లికేషన్ దృశ్యాలను ఒక్కొక్కటిగా క్రమబద్ధీకరిస్తుంది.
1. ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయండి
కస్టమర్‌లు మరియు పారిశ్రామిక సంస్థల మధ్య పరస్పర చర్య మరియు లావాదేవీల ప్రవర్తన పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.ఈ కస్టమర్ డైనమిక్ డేటాను మైనింగ్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం కస్టమర్‌లు ఉత్పత్తి డిమాండ్ విశ్లేషణ మరియు ఉత్పత్తి రూపకల్పన ఆవిష్కరణ కార్యకలాపాలలో పాల్గొనడంలో సహాయపడుతుంది మరియు ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణకు సహకారం అందించవచ్చు.
ఈ విషయంలో ఫోర్డ్ ఒక ఉదాహరణ.వారు ఫోర్డ్ ఫోకస్ ఎలక్ట్రిక్ కారు యొక్క ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌కు పెద్ద డేటా సాంకేతికతను వర్తింపజేసారు.ఈ కారు వాస్తవమైన 'బిగ్ డేటా ఎలక్ట్రిక్ కారుగా మారింది.' మొదటి తరం ఫోర్డ్ ఫోకస్ ఎలక్ట్రిక్ వాహనాలు డ్రైవింగ్ మరియు పార్కింగ్ చేసేటప్పుడు చాలా డేటాను రూపొందించాయి.
డ్రైవింగ్ చేస్తున్నప్పుడు, డ్రైవర్ వాహనం యొక్క యాక్సిలరేషన్, బ్రేకింగ్, బ్యాటరీ ఛార్జింగ్ మరియు లొకేషన్ సమాచారాన్ని నిరంతరం అప్‌డేట్ చేస్తాడు.ఇది డ్రైవర్‌లకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, అయితే కస్టమర్ డ్రైవింగ్ అలవాట్లను ఎలా, ఎప్పుడు మరియు ఎక్కడ ఛార్జ్ చేయాలి అనే దానితో సహా అర్థం చేసుకోవడానికి డేటా ఫోర్డ్ ఇంజనీర్‌లకు తిరిగి పంపబడుతుంది.వాహనం నిలిచిపోయినప్పటికీ, అది వాహనం యొక్క టైర్ ప్రెజర్ మరియు బ్యాటరీ వ్యవస్థపై డేటాను సమీపంలోని స్మార్ట్ ఫోన్‌కు ప్రసారం చేస్తూనే ఉంటుంది.
ఈ కస్టమర్-సెంట్రిక్ బిగ్ డేటా అప్లికేషన్ దృశ్యం అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే పెద్ద డేటా విలువైన కొత్త ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ మరియు సహకార పద్ధతులను అనుమతిస్తుంది.డ్రైవర్‌లు ఉపయోగకరమైన మరియు తాజా సమాచారాన్ని పొందుతారు, అయితే డెట్రాయిట్‌లోని ఇంజనీర్లు కస్టమర్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఉత్పత్తి మెరుగుదల ప్రణాళికలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు కొత్త ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణలను అమలు చేయడానికి డ్రైవింగ్ ప్రవర్తన గురించి సమగ్ర సమాచారాన్ని అందిస్తారు.
అంతేకాకుండా, పవర్ కంపెనీలు మరియు ఇతర థర్డ్-పార్టీ సప్లయర్‌లు కొత్త ఛార్జింగ్ స్టేషన్‌లను ఎక్కడ నిర్మించాలో మరియు పెళుసుగా ఉండే గ్రిడ్ ఓవర్‌లోడింగ్ నుండి ఎలా నిరోధించాలో నిర్ణయించడానికి మిలియన్ల మైళ్ల డ్రైవింగ్ డేటాను విశ్లేషించవచ్చు.
2. ఉత్పత్తి తప్పు నిర్ధారణ మరియు అంచనా
ఇది ఉత్పత్తి తర్వాత విక్రయ సేవ మరియు ఉత్పత్తి మెరుగుదల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.సర్వవ్యాప్త సెన్సార్‌లు మరియు ఇంటర్నెట్ టెక్నాలజీ పరిచయం ఉత్పత్తి లోపాల యొక్క నిజ-సమయ నిర్ధారణను వాస్తవంగా చేసింది, అయితే పెద్ద డేటా అప్లికేషన్లు, మోడలింగ్ మరియు అనుకరణ సాంకేతికతలు డైనమిక్‌లను అంచనా వేయడం సాధ్యం చేశాయి.
మలేషియా ఎయిర్‌లైన్స్ MH370 యొక్క కోల్పోయిన కనెక్షన్ కోసం అన్వేషణ సమయంలో, బోయింగ్ ద్వారా పొందిన ఇంజిన్ ఆపరేటింగ్ డేటా విమానం యొక్క కోల్పోయిన కనెక్షన్ యొక్క మార్గాన్ని నిర్ణయించడంలో కీలక పాత్ర పోషించింది.ఉత్పత్తి తప్పు నిర్ధారణలో పెద్ద డేటా అప్లికేషన్లు ఎలా పాత్ర పోషిస్తాయో చూడటానికి బోయింగ్ ఎయిర్‌క్రాఫ్ట్ సిస్టమ్‌ను తీసుకుందాం.
బోయింగ్ యొక్క విమానంలో, ఇంజన్లు, ఇంధన వ్యవస్థలు, హైడ్రాలిక్స్ మరియు ఎలక్ట్రికల్ సిస్టమ్‌లు వంటి వందలాది వేరియబుల్స్ విమానంలో ఉండే స్థితిని కలిగి ఉంటాయి.ఈ డేటా కొన్ని మైక్రోసెకన్ల కంటే తక్కువ సమయంలో కొలుస్తారు మరియు పంపబడుతుంది.బోయింగ్ 737ని ఉదాహరణగా తీసుకుంటే, విమానంలో ప్రతి 30 నిమిషాలకు ఇంజిన్ 10 టెరాబైట్ల డేటాను ఉత్పత్తి చేయగలదు.
ఈ డేటా ఇంజనీరింగ్ టెలిమెట్రీ డేటా మాత్రమే కాకుండా భవిష్యత్తులో ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో విశ్లేషించబడుతుంది, అయితే నిజ-సమయ అనుకూల నియంత్రణ, ఇంధన వినియోగం, కాంపోనెంట్ వైఫల్య అంచనా మరియు పైలట్ నోటిఫికేషన్‌లను ప్రోత్సహిస్తుంది, ఇది తప్పు నిర్ధారణ మరియు అంచనాను సమర్థవంతంగా సాధించగలదు.
జనరల్ ఎలక్ట్రిక్ (GE) యొక్క ఉదాహరణను చూద్దాం.USAలోని అట్లాంటాలోని GE ఎనర్జీ మానిటరింగ్ అండ్ డయాగ్నోస్టిక్స్ (M&D) సెంటర్, ప్రపంచవ్యాప్తంగా 50 కంటే ఎక్కువ దేశాల్లోని వేలాది GE గ్యాస్ టర్బైన్‌లపై డేటాను సేకరిస్తుంది మరియు వినియోగదారుల కోసం ప్రతిరోజూ 10G డేటాను సేకరించవచ్చు.సిస్టమ్‌లోని సెన్సార్ వైబ్రేషన్ మరియు ఉష్ణోగ్రత సంకేతాల నుండి స్థిరమైన పెద్ద డేటా ప్రవాహాన్ని విశ్లేషించండి.ఈ పెద్ద డేటా విశ్లేషణ GE యొక్క గ్యాస్ టర్బైన్ తప్పు నిర్ధారణ మరియు ముందస్తు హెచ్చరిక కోసం మద్దతును అందిస్తుంది.
విండ్ టర్బైన్ తయారీదారు వెస్టాస్ వాతావరణ డేటా మరియు దాని టర్బైన్ మీటర్ డేటాను క్రాస్-విశ్లేషణ చేయడం ద్వారా విండ్ టర్బైన్‌ల లేఅవుట్‌ను మెరుగుపరిచారు, తద్వారా విండ్ టర్బైన్‌ల పవర్ అవుట్‌పుట్ స్థాయిని పెంచడం మరియు సేవా జీవితాన్ని పొడిగించడం.
3. పారిశ్రామిక IoT ఉత్పత్తి లైన్ యొక్క పెద్ద డేటా అప్లికేషన్
ఆధునిక పారిశ్రామిక తయారీ ఉత్పత్తి లైన్లు ఉష్ణోగ్రత, పీడనం, వేడి, కంపనం మరియు శబ్దాన్ని గుర్తించడానికి వేలాది చిన్న సెన్సార్‌లతో అమర్చబడి ఉంటాయి.
ప్రతి కొన్ని సెకన్లకు డేటా సేకరించబడినందున, పరికరాల నిర్ధారణ, విద్యుత్ వినియోగ విశ్లేషణ, శక్తి వినియోగ విశ్లేషణ, నాణ్యత ప్రమాద విశ్లేషణ (ఉత్పత్తి నిబంధనల ఉల్లంఘనలు, భాగాల వైఫల్యాలతో సహా) మొదలైన వాటితో సహా ఈ డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా అనేక రకాల విశ్లేషణలను గ్రహించవచ్చు.
అన్నింటిలో మొదటిది, ఉత్పత్తి ప్రక్రియ మెరుగుదల పరంగా, ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో ఈ పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా మొత్తం ఉత్పత్తి ప్రక్రియను విశ్లేషించవచ్చు మరియు ప్రతి లింక్ ఎలా అమలు చేయబడుతుందో అర్థం చేసుకోవచ్చు.ఒక నిర్దిష్ట ప్రక్రియ ప్రామాణిక ప్రక్రియ నుండి తప్పుకున్న తర్వాత, అలారం సిగ్నల్ ఉత్పత్తి చేయబడుతుంది, లోపాలు లేదా అడ్డంకులు మరింత త్వరగా కనుగొనబడతాయి మరియు సమస్య మరింత సులభంగా పరిష్కరించబడుతుంది.
పెద్ద డేటా టెక్నాలజీని ఉపయోగించి, పారిశ్రామిక ఉత్పత్తుల ఉత్పత్తి ప్రక్రియ యొక్క వర్చువల్ మోడల్‌లను ఏర్పాటు చేయడం, ఉత్పత్తి ప్రక్రియను అనుకరించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం కూడా సాధ్యమవుతుంది.సిస్టమ్‌లో మొత్తం ప్రక్రియ మరియు పనితీరు డేటాను పునర్నిర్మించగలిగినప్పుడు, ఈ పారదర్శకత తయారీదారులు తమ ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
మరొక ఉదాహరణ కోసం, శక్తి వినియోగ విశ్లేషణ పరంగా, పరికరాల ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో అన్ని ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను కేంద్రంగా పర్యవేక్షించడానికి సెన్సార్ల ఉపయోగం శక్తి వినియోగంలో అసాధారణతలు లేదా గరిష్టాలను కనుగొనవచ్చు, తద్వారా ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో శక్తి వినియోగం ఆప్టిమైజ్ చేయబడుతుంది మరియు అన్ని ప్రక్రియలు చేయవచ్చు. ప్రదర్శించబడుతుంది.విశ్లేషణ శక్తి వినియోగాన్ని బాగా తగ్గిస్తుంది.
4. పారిశ్రామిక సరఫరా గొలుసు యొక్క విశ్లేషణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్
ప్రస్తుతం, అనేక ఇ-కామర్స్ కంపెనీలు తమ సరఫరా గొలుసుల పోటీతత్వాన్ని పెంపొందించడానికి పెద్ద డేటా విశ్లేషణ ఇప్పటికే ఒక ముఖ్యమైన సాధనంగా ఉంది.
ఉదాహరణకు, ఇ-కామర్స్ కంపెనీ జింగ్‌డాంగ్ మాల్ వివిధ ప్రదేశాలలో వస్తువుల డిమాండ్‌ను ముందుగానే విశ్లేషించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగిస్తుంది, తద్వారా పంపిణీ మరియు గిడ్డంగుల సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మరుసటి రోజు కస్టమర్ అనుభవాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
RFID మరియు ఇతర ఉత్పత్తి ఎలక్ట్రానిక్ గుర్తింపు సాంకేతికత, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ సాంకేతికత మరియు మొబైల్ ఇంటర్నెట్ సాంకేతికత పారిశ్రామిక సంస్థలు పూర్తి ఉత్పత్తి సరఫరా గొలుసు యొక్క పెద్ద డేటాను పొందడంలో సహాయపడతాయి.విశ్లేషణ కోసం ఈ డేటాను ఉపయోగించడం వలన గిడ్డంగులు, పంపిణీ మరియు అమ్మకాల సామర్థ్యంలో గణనీయమైన పెరుగుదల మరియు గణనీయమైన ఖర్చు వస్తుంది.తగ్గుదల.
యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో 1,000 కంటే ఎక్కువ పెద్ద OEM సరఫరాదారులు ఉన్నారు, తయారీ కంపెనీలకు 10,000 కంటే ఎక్కువ విభిన్న ఉత్పత్తులను అందిస్తారు.ప్రతి తయారీదారు తమ ఉత్పత్తులను విక్రయించడానికి విక్రయాల డేటా, మార్కెట్ సమాచారం, ప్రదర్శనలు, వార్తలు మరియు పోటీదారుల డేటా వంటి మార్కెట్ అంచనాలు మరియు ఇతర విభిన్న వేరియబుల్స్‌పై ఆధారపడతారు మరియు వాతావరణ సూచనలపై కూడా ఆధారపడతారు.
విక్రయాల డేటా, ఉత్పత్తి సెన్సార్ డేటా మరియు సరఫరాదారు డేటాబేస్‌ల నుండి డేటాను ఉపయోగించి, పారిశ్రామిక తయారీ కంపెనీలు ప్రపంచంలోని వివిధ ప్రాంతాలలో డిమాండ్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలవు.
ఇన్వెంటరీ మరియు అమ్మకాల ధరలను ట్రాక్ చేయవచ్చు మరియు ధరలు తగ్గినప్పుడు కొనుగోలు చేయవచ్చు కాబట్టి, తయారీ కంపెనీలు చాలా ఖర్చులను ఆదా చేయగలవు.
మీరు ఉత్పత్తిలో ఏమి తప్పుగా ఉందో మరియు ఎక్కడ భాగాలు అవసరమో తెలుసుకోవడానికి ఉత్పత్తిలోని సెన్సార్ల ద్వారా రూపొందించబడిన డేటాను మీరు మళ్లీ ఉపయోగిస్తే, అవి ఎక్కడ మరియు ఎప్పుడు భాగాలు అవసరమో కూడా అంచనా వేయవచ్చు.ఇది ఇన్వెంటరీని బాగా తగ్గిస్తుంది మరియు సరఫరా గొలుసును ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
