ఇండస్ట్రియల్ బిగ్ డేటా అనేది కొత్త భావన, అక్షరాలా అర్థం చేసుకోబడింది, పారిశ్రామిక సమాచారం యొక్క అనువర్తనంలో ఉత్పత్తి చేయబడిన పెద్ద డేటాను పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా సూచిస్తుంది.
ఇన్ఫర్మేటైజేషన్ మరియు పారిశ్రామికీకరణ యొక్క లోతైన ఏకీకరణతో, బార్‌కోడ్‌లు, క్యూఆర్ కోడ్‌లు, ఆర్‌ఎఫ్‌ఐడి, పారిశ్రామిక సెన్సార్లు, పారిశ్రామిక ఆటోమేటిక్ కంట్రోల్ సిస్టమ్స్, ఇండస్ట్రియల్ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్, ఇఆర్‌పి, కామ్/సిఎఇ/సిఎఐఐ మరియు ఇతర సాంకేతికతలు వంటి పారిశ్రామిక సంస్థల పారిశ్రామిక గొలుసు యొక్క అన్ని లింక్‌లలో సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానం చొచ్చుకుపోయింది.
ముఖ్యంగా పారిశ్రామిక రంగంలో ఇంటర్నెట్, మొబైల్ ఇంటర్నెట్ మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ వంటి కొత్త తరం సమాచార సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అనుకోకుండా, పారిశ్రామిక సంస్థలు కూడా ఇంటర్నెట్ పరిశ్రమలో కొత్త దశలో అభివృద్ధి చెందాయి మరియు పారిశ్రామిక సంస్థల వద్ద ఉన్న డేటా సమృద్ధిగా మారింది.
పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా యొక్క అనువర్తనం పారిశ్రామిక సంస్థలలో ఆవిష్కరణ మరియు పరివర్తన యొక్క కొత్త శకాన్ని తెస్తుంది. తక్కువ-ధర అవగాహన ద్వారా, హై-స్పీడ్ మొబైల్ కనెక్షన్, డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్ మరియు ఇంటర్నెట్ ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్, ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ మరియు గ్లోబల్ ఇండస్ట్రియల్ సిస్టమ్స్ ద్వారా తీసుకువచ్చిన కంప్యూటింగ్ మరియు అధునాతన విశ్లేషణలు లోతుగా కలిసిపోతున్నాయి, ప్రపంచ పరిశ్రమలకు లోతైన మార్పులను తీసుకువస్తున్నాయి మరియు ఆర్ అండ్ డి మరియు సంస్థల ఉత్పత్తిని ఆవిష్కరిస్తున్నాయి. , ఆపరేషన్, మార్కెటింగ్ మరియు నిర్వహణ పద్ధతులు. హంగావో టెక్ (సెకో మెషినరీ) యొక్క నియంత్రణ వ్యవస్థకు ఇంటర్నెట్ టెక్నాలజీని వర్తింపజేస్తుంది ఇంటెలిజెంట్ స్టెయిన్లెస్ స్టీల్ ఇండస్ట్రియల్ వెల్డెడ్ పైప్ మేకింగ్ మెషినరీ , తద్వారా రెండు పార్టీల సాంకేతిక బృందాలు ఉత్పత్తి డేటాను నిజ సమయంలో పర్యవేక్షించగలవు, ఆపరేషన్ సమయంలో లోపాలను కనుగొనగలవు మరియు షట్డౌన్లను నివారించగలవు.
అందువల్ల, పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా అనువర్తనాలు ఎదుర్కొంటున్న సమస్యలు మరియు సవాళ్లు ఇంటర్నెట్ పరిశ్రమ కంటే తక్కువ కాదు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో అవి మరింత క్లిష్టంగా ఉంటాయి.
వివిధ పరిశ్రమలలోని ఈ వినూత్న పారిశ్రామిక సంస్థలు వేగంగా వేగం, అధిక సామర్థ్యం మరియు అధిక అంతర్దృష్టిని తెచ్చాయి.
పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా యొక్క సాధారణ అనువర్తనాల్లో ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ, ఉత్పత్తి లోపం నిర్ధారణ మరియు అంచనా, పారిశ్రామిక ఉత్పత్తి శ్రేణి IoT విశ్లేషణ, పారిశ్రామిక సంస్థ సరఫరా గొలుసు ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ఉత్పత్తి ఖచ్చితత్వ మార్కెటింగ్ ఉన్నాయి. ఈ వ్యాసం ఉత్పాదక సంస్థలలో పారిశ్రామిక పెద్ద డేటా యొక్క అనువర్తన 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 మరియు విశ్లేషించడం వల్ల వినియోగదారులకు ఉత్పత్తి డిమాండ్ విశ్లేషణ మరియు ఉత్పత్తి రూపకల్పన ఆవిష్కరణ కార్యకలాపాల్లో పాల్గొనడానికి మరియు ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణలకు సహకరించడానికి వినియోగదారులకు సహాయపడుతుంది.
ఈ విషయంలో ఫోర్డ్ ఒక ఉదాహరణ. వారు ఫోర్డ్ ఫోకస్ ఎలక్ట్రిక్ కారు యొక్క ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌కు పెద్ద డేటా టెక్నాలజీని ఉపయోగించారు. ఈ కారు నిజమైన 'బిగ్ డేటా ఎలక్ట్రిక్ కారుగా మారింది. ' మొదటి తరం ఫోర్డ్ ఫోకస్ ఎలక్ట్రిక్ వాహనాలు డ్రైవింగ్ మరియు పార్కింగ్ చేసేటప్పుడు చాలా డేటాను ఉత్పత్తి చేశాయి.
డ్రైవింగ్ చేస్తున్నప్పుడు, డ్రైవర్ వాహనం యొక్క త్వరణం, బ్రేకింగ్, బ్యాటరీ ఛార్జింగ్ మరియు స్థాన సమాచారాన్ని నిరంతరం నవీకరిస్తుంది. ఇది డ్రైవర్లకు ఉపయోగపడుతుంది, అయితే కస్టమర్ యొక్క డ్రైవింగ్ అలవాట్లను అర్థం చేసుకోవడానికి డేటా ఫోర్డ్ ఇంజనీర్లకు తిరిగి పంపబడుతుంది, వీటిలో ఎలా, ఎప్పుడు, ఎక్కడ వసూలు చేయాలి. వాహనం నిలిచిపోయినప్పటికీ, ఇది వాహనం యొక్క టైర్ ప్రెజర్ మరియు బ్యాటరీ సిస్టమ్‌లోని డేటాను సమీప స్మార్ట్ ఫోన్‌కు ప్రసారం చేస్తూనే ఉంటుంది.
ఈ కస్టమర్-సెంట్రిక్ బిగ్ డేటా అప్లికేషన్ దృష్టాంతంలో చాలా ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి, ఎందుకంటే బిగ్ డేటా విలువైన కొత్త ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ మరియు సహకార పద్ధతులను అనుమతిస్తుంది. డ్రైవర్లు ఉపయోగకరమైన మరియు నవీనమైన సమాచారాన్ని పొందుతారు, అయితే డెట్రాయిట్లోని ఇంజనీర్లు కస్టమర్లను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఉత్పత్తి మెరుగుదల ప్రణాళికలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు కొత్త ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణలను అమలు చేయడానికి డ్రైవింగ్ ప్రవర్తన గురించి మొత్తం సమాచారం.
అంతేకాకుండా, కొత్త ఛార్జింగ్ స్టేషన్లను ఎక్కడ నిర్మించాలో మరియు పెళుసైన గ్రిడ్‌ను ఓవర్‌లోడింగ్ చేయకుండా ఎలా నిరోధించాలో నిర్ణయించడానికి విద్యుత్ సంస్థలు మరియు ఇతర మూడవ పార్టీ సరఫరాదారులు మిలియన్ల మైళ్ల డ్రైవింగ్ డేటాను విశ్లేషించవచ్చు.
2. ఉత్పత్తి లోపం నిర్ధారణ మరియు అంచనా
సేల్స్ తరువాత సేవ మరియు ఉత్పత్తి మెరుగుదల కోసం దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. సర్వవ్యాప్త సెన్సార్లు మరియు ఇంటర్నెట్ టెక్నాలజీ పరిచయం ఉత్పత్తి లోపాల నిజ-సమయ నిర్ధారణను రియాలిటీగా చేసింది, పెద్ద డేటా అనువర్తనాలు, మోడలింగ్ మరియు అనుకరణ సాంకేతికతలు డైనమిక్స్‌ను అంచనా వేయడానికి వీలు కల్పించాయి.
మలేషియా ఎయిర్‌లైన్స్ MH370 యొక్క కోల్పోయిన కనెక్షన్ కోసం అన్వేషణలో, బోయింగ్ పొందిన ఇంజిన్ ఆపరేటింగ్ డేటా విమానం యొక్క కోల్పోయిన కనెక్షన్ యొక్క మార్గాన్ని నిర్ణయించడంలో కీలక పాత్ర పోషించింది. ఉత్పత్తి లోపం నిర్ధారణలో పెద్ద డేటా అనువర్తనాలు ఎలా పాత్ర పోషిస్తాయో చూడటానికి బోయింగ్ విమాన వ్యవస్థను ఒక సందర్భంగా తీసుకుందాం.
బోయింగ్ యొక్క విమానంలో, ఇంజన్లు, ఇంధన వ్యవస్థలు, హైడ్రాలిక్స్ మరియు విద్యుత్ వ్యవస్థలు వంటి వందలాది వేరియబుల్స్ విమానంలో ఉన్న స్థితిని కలిగి ఉంటాయి. ఈ డేటాను కొలుస్తారు మరియు కొన్ని మైక్రోసెకన్ల కన్నా తక్కువ పంపారు. బోయింగ్ 737 ను ఉదాహరణగా తీసుకుంటే, ఇంజిన్ విమానంలో ప్రతి 30 నిమిషాలకు 10 టెరాబైట్ల డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
ఈ డేటా భవిష్యత్తులో ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో విశ్లేషించగలిగే టెలిమెట్రీ డేటాను మాత్రమే కాకుండా, రియల్ టైమ్ అడాప్టివ్ కంట్రోల్, ఇంధన వినియోగం, కాంపోనెంట్ ఫెయిల్యూర్ ప్రిడిక్షన్ మరియు పైలట్ నోటిఫికేషన్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది, ఇది తప్పు నిర్ధారణ మరియు అంచనాను సమర్థవంతంగా సాధించగలదు.
జనరల్ ఎలక్ట్రిక్ (GE) యొక్క ఉదాహరణను చూద్దాం. USA లోని అట్లాంటాలోని GE ఎనర్జీ మానిటరింగ్ అండ్ డయాగ్నోస్టిక్స్ (M & D) సెంటర్, ప్రపంచంలోని 50 కి పైగా దేశాలలో వేలాది GE గ్యాస్ టర్బైన్లపై డేటాను సేకరిస్తుంది మరియు ప్రతిరోజూ వినియోగదారుల కోసం 10G డేటాను సేకరించవచ్చు. సిస్టమ్‌లోని సెన్సార్ వైబ్రేషన్ మరియు ఉష్ణోగ్రత సంకేతాల నుండి స్థిరమైన పెద్ద డేటా ప్రవాహాన్ని విశ్లేషించండి. ఈ పెద్ద డేటా విశ్లేషణ GE యొక్క గ్యాస్ టర్బైన్ లోపం నిర్ధారణ మరియు ముందస్తు హెచ్చరికకు మద్దతునిస్తుంది.
విండ్ టర్బైన్ తయారీదారు వెస్టాస్ క్రాస్-విశ్లేషించే వాతావరణ డేటా మరియు దాని టర్బైన్ మీటర్ డేటా ద్వారా విండ్ టర్బైన్ల లేఅవుట్ను మెరుగుపరిచింది, తద్వారా విండ్ టర్బైన్ల యొక్క విద్యుత్ ఉత్పత్తి స్థాయిని పెంచుతుంది మరియు సేవా జీవితాన్ని విస్తరిస్తుంది.
3. ఇండస్ట్రియల్ ఐయోటి ప్రొడక్షన్ లైన్ యొక్క పెద్ద డేటా అప్లికేషన్
ఆధునిక పారిశ్రామిక ఉత్పాదక ఉత్పత్తి రేఖలు ఉష్ణోగ్రత, పీడనం, వేడి, కంపనం మరియు శబ్దాన్ని గుర్తించడానికి వేలాది చిన్న సెన్సార్లను కలిగి ఉన్నాయి.
ప్రతి కొన్ని సెకన్లకు డేటా సేకరించబడినందున, పరికరాల నిర్ధారణ, విద్యుత్ వినియోగ విశ్లేషణ, శక్తి వినియోగ విశ్లేషణ, నాణ్యమైన ప్రమాద విశ్లేషణ (ఉత్పత్తి నిబంధనల ఉల్లంఘనలు, భాగం వైఫల్యాలతో సహా) వంటి ఈ డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా అనేక రకాల విశ్లేషణలను గ్రహించవచ్చు.
అన్నింటిలో మొదటిది, ఉత్పత్తి ప్రక్రియ మెరుగుదల పరంగా, ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో ఈ పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం మొత్తం ఉత్పత్తి ప్రక్రియను విశ్లేషించగలదు మరియు ప్రతి లింక్ ఎలా అమలు చేయబడుతుందో అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఒక నిర్దిష్ట ప్రక్రియ ప్రామాణిక ప్రక్రియ నుండి తప్పుకున్న తర్వాత, అలారం సిగ్నల్ ఉత్పత్తి అవుతుంది, లోపాలు లేదా అడ్డంకులు మరింత త్వరగా కనుగొనబడతాయి మరియు సమస్యను మరింత సులభంగా పరిష్కరించవచ్చు.
బిగ్ డేటా టెక్నాలజీని ఉపయోగించి, పారిశ్రామిక ఉత్పత్తుల ఉత్పత్తి ప్రక్రియ యొక్క వర్చువల్ మోడళ్లను స్థాపించడం, ఉత్పత్తి ప్రక్రియను అనుకరించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం కూడా సాధ్యమే. అన్ని ప్రక్రియలు మరియు పనితీరు డేటాను వ్యవస్థలో పునర్నిర్మించగలిగినప్పుడు, ఈ పారదర్శకత తయారీదారులు వారి ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
మరొక ఉదాహరణ కోసం, శక్తి వినియోగ విశ్లేషణ పరంగా, పరికరాల ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో అన్ని ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను కేంద్రంగా పర్యవేక్షించడానికి సెన్సార్లను ఉపయోగించడం శక్తి వినియోగంలో అసాధారణతలు లేదా శిఖరాలను కనుగొనవచ్చు, తద్వారా ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో శక్తి వినియోగం ఆప్టిమైజ్ అవుతుంది మరియు అన్ని ప్రక్రియలు చేయవచ్చు. విశ్లేషణ శక్తి వినియోగాన్ని బాగా తగ్గిస్తుంది.
4. పారిశ్రామిక సరఫరా గొలుసు యొక్క విశ్లేషణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్
ప్రస్తుతం, పెద్ద డేటా విశ్లేషణ ఇప్పటికే చాలా ఇ-కామర్స్ కంపెనీలకు వారి సరఫరా గొలుసుల పోటీతత్వాన్ని పెంచడానికి ఒక ముఖ్యమైన సాధనం.
ఉదాహరణకు, ఇ-కామర్స్ కంపెనీ జింగ్‌డాంగ్ మాల్ వివిధ ప్రదేశాలలో వస్తువుల డిమాండ్‌ను విశ్లేషించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగిస్తుంది, తద్వారా పంపిణీ మరియు గిడ్డంగి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మరుసటి రోజు కస్టమర్ అనుభవాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
RFID మరియు ఇతర ఉత్పత్తి ఎలక్ట్రానిక్ ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నాలజీ, ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్ టెక్నాలజీ మరియు మొబైల్ ఇంటర్నెట్ టెక్నాలజీ పారిశ్రామిక సంస్థలకు పూర్తి ఉత్పత్తి సరఫరా గొలుసు యొక్క పెద్ద డేటాను పొందడంలో సహాయపడుతుంది. విశ్లేషణ కోసం ఈ డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల గిడ్డంగులు, పంపిణీ మరియు అమ్మకాల సామర్థ్యం మరియు గణనీయమైన వ్యయం గణనీయమైన పెరుగుదలను తెస్తుంది. క్షీణత.
యునైటెడ్ స్టేట్స్లో 1,000 కంటే ఎక్కువ పెద్ద OEM సరఫరాదారులు ఉన్నారు, తయారీ సంస్థలకు 10,000 కంటే ఎక్కువ వేర్వేరు ఉత్పత్తులను అందిస్తున్నారు. ప్రతి తయారీదారు మార్కెట్ సూచనలు మరియు అమ్మకపు డేటా, మార్కెట్ సమాచారం, ప్రదర్శనలు, వార్తలు మరియు పోటీదారుల డేటా మరియు వారి ఉత్పత్తులను విక్రయించడానికి వాతావరణ సూచనలు వంటి ఇతర విభిన్న వేరియబుల్స్‌పై ఆధారపడతారు.
అమ్మకాల డేటా, ఉత్పత్తి సెన్సార్ డేటా మరియు సరఫరాదారు డేటాబేస్ల నుండి డేటాను ఉపయోగించి, పారిశ్రామిక తయారీ సంస్థలు ప్రపంచంలోని వివిధ ప్రాంతాలలో డిమాండ్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలవు.
జాబితా మరియు అమ్మకాల ధరలను ట్రాక్ చేయవచ్చు మరియు ధరలు పడిపోయినప్పుడు కొనుగోలు చేయవచ్చు కాబట్టి, తయారీ సంస్థలు చాలా ఖర్చులను ఆదా చేయవచ్చు.
ఉత్పత్తిలో తప్పు ఏమిటో మరియు భాగాలు ఎక్కడ అవసరమో తెలుసుకోవడానికి మీరు ఉత్పత్తిలో సెన్సార్ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటాను తిరిగి ఉపయోగిస్తే, భాగాలు ఎక్కడ మరియు ఎప్పుడు అవసరమో కూడా వారు can హించవచ్చు. ఇది జాబితాను బాగా తగ్గిస్తుంది మరియు సరఫరా గొలుసును ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
