Sanoat katta ma'lumoti - bu tom ma'noda tushunilgan yangi tushuncha, ishlab chiqarish katta ma'lumotlar sanoat ma'lumotlarini qo'llashda ishlab chiqarilgan katta ma'lumotlarga ishora qiladi.
Axborotlashtirish va industrializatsiya qilishning chuqur integratsiyasi bilan axborot texnologiyalari Sanoat korxonalari, sanoat avtomatik boshqaruv tizimlari, Sanoat avtomatik boshqaruv tizimlari, Sanoat avtomatik boshqaruv tizimlari, Sanoat dasturi va boshqa texnologiyalar sanoat korxonalarida keng qo'llaniladi.
Ayniqsa, Internet, mobil Internet kabi yangi avlod axborot texnologiyalarini qo'llash, shuningdek, sanoat korxonalarida sanoat korxonalarida yangi rivojlanishning yangi bosqichi va sanoat korxonalari tomonidan olib borilayotgan ma'lumotlar ko'payib bormoqda.
Sanoat katta ma'lumotlarini qo'llash sanoat korxonalarida yangi innovatsiyalar va o'zgarishlarni amalga oshiradi. Internet va mobil Internetda, axborot texnologiyalari va global sanoat tizimlari, axborot texnologiyalari va global industrial tizimlar, global sanoat va korxonalarning ilmiy-iqtisodiyotmalariga chuqur o'zgarishlar kiritilmoqda. , Operatsiyani, marketing va boshqaruv usullari. Namano Tech (Seko mashinasi) Internet texnologiyasini boshqarish tizimiga qo'llaydi Aqlsiz zanglamaydigan po'latdan yasalgan truba paypoqni real vaqt rejimida kuzatib borish, ish paytida kamchiliklarni topish va o'chirishning oldini olish uchun.
Shu sababli, sanoatning katta ma'lumotlari bo'yicha muammolar va muammolar Internet tarmog'idan kam emas, ba'zi hollarda ular yanada murakkablashadi.
Turli sohalardagi ushbu innovatsion sanoat korxonalari tezroq tezlikni, yuqori samaradorlik va yuqori darajada anglashdi.
Sanoat katta ma'lumotlarining odatiy qo'llanilishi Mahsulot innovatsiyalari, mahsulot ko'rsatkichi tashxisi va bashorat, sanoat korxonasi, sanoat korxonasi, sanoat korxonasi, sanoat korxonasi tarmog'i optimallashtirish va mahsulotning aniq marketingiga ega. Ushbu maqolada ishlab chiqarish korxonalarida ishlab chiqarish korxonalarida sanoat katta ma'lumotlarining dasturiy stsenariylarini ajratadi.
1. Mahsulot innovatsiyasini tezlashtirish
Mijozlar va sanoat korxonalari o'rtasida o'zaro munosabat va bitimlar ko'p miqdorda ma'lumotlarni yaratadi. Ushbu mijozlarning dinamik ma'lumotlarni qazib olish va tahlil qilish mijozlarga mahsulotni talablarni tahlil qilish va mahsulotni loyihalash bo'yicha innovatsion faoliyatda qatnashishga yordam beradi va mahsulot innovatsiyalariga qo'shadi.
Ford bu borada misoldir. Ular mahsulot innovatsiyalariga katta ma'lumotlar texnologiyasini qo'llashdi va Ford-ning fokusli elektr avtomashinasini optimallashtirish. Ushbu mashina haqiqiy 'katta ma'lumotlar elektr avtouloviga aylandi. ' Ford fokusli elektr transport vositalarining birinchi avlodi haydash va to'xtashda juda ko'p ma'lumot yaratdi.
Haydovchi haydash paytida transport vositasining tezlashishi, tormozlari, batareyani zaryadlash va joylashuv ma'lumotlarini doimiy ravishda yangilaydi. Bu haydovchilar uchun foydalidir, ammo ma'lumotlar mijozning haydash odatlarini, shu jumladan qanday va qayerdan zaryadlash kerakligini tushunish uchun Ford muhandislariga yuboriladi. Avtotransport to'xtab turgan bo'lsa ham, u transport vositasining shinalar bosimi va transport vositasining batareyasi tizimiga eng yaqin aqlli telefonga ma'lumotlarni uzatishda davom etadi.
Ushbu mijoz-kratrikaviy katta ma'lumotlar stsenariyida ko'plab imtiyozlar mavjud, chunki katta ma'lumotlar qimmatbaho mahsulot innovatsiyalari va hamkorlik usullari. Drayverlar foydali va zamonaviy ma'lumotlarga ega, detroitning mijozlarni tushunish, mahsulotni yaxshilash rejalarini ishlab chiqish va yangi mahsulot yangiliklarini joriy etish.
Bundan tashqari, elektr kompaniyalari va boshqa uchinchi tomon etkazib beruvchilar yangi zaryadlash stantsiyalarini qayerda yangi zaryadlash stantsiyalarini qurish va haddan tashqari yuklashdan qanday oldini olishni aniqlash kerakligini aniqlash uchun millionlab kilometr masofani tahlil qilishlari mumkin.
2. Mahsulotni tashxis qo'yish va bashorat qilish
Buning uchun mahsulotdan keyin mahsulotdan keyin mahsulot va mahsulotni yaxshilash uchun foydalanish mumkin. Ubuniy sensorlar va Internet texnologiyalarining joriy etilishi mahsulotning real vaqtini tashxislashtirish, ma'lumotlar to'g'risidagi arzonlashmalar, katta dasturlar, modellashtirish va simulyatsiya texnologiyalarini bashorat qilish uchun dinamikani bashorat qilishga imkon berdi.
Malayziya Airlines aviakompaniyasining yo'qolgan aloqasini qidirish paytida MH370, Boeing tomonidan olingan dvigatelli ma'lumotlar havo kemalarining yo'qolgan aloqasi yo'lini belgilashda muhim rol o'ynaydi. Keling, Boeing Samolyat tizimini mahsulotning yoritgichida qanchalik katta rol o'ynayotganini ko'rish uchun ish olib boraylik.
Boeing samolyotlarida dvigatellar, yoqilg'i tizimlari, gidrotexnika va elektr tizimlari kabi yuzlab o'zgaruvchilar, parvozda turadi. Ushbu ma'lumotlar o'lchanadi va bir necha mikrosekunddan kamroq vaqt ichida yuboriladi. Boeing 737-ni misol qilib olib, dvigatel har 30 minutlik parvozda 10 ta terabayt ma'lumotlarini yaratishi mumkin.
Ushbu ma'lumotlar nafaqat kelajakda ma'lum bir nuqtada tahlil qilinishi mumkin, balki real vaqt moslashuvchan nazorati, yoqilg'idan foydalanish, kontentning ishlamay qolishi va taxminiy bildirishnoma.
Keling, umumiy elektr (GE) misolini ko'rib chiqaylik. Atlanta, AQShning Atlanta, AQShning GE energiya monitoringi va diagnostika markazi dunyoning 50 dan ortiq mamlakatlarida minglab GE gaz turbinalari bo'yicha ma'lumotlarni to'playdi va har kuni mijozlar uchun 10G ma'lumotlarini to'playdi va har kuni mijozlar uchun 10G ma'lumotlarni to'playdi va har kuni mijozlar uchun 10G ma'lumotlarini to'plashi mumkin. Sensor tebranishi va tizimdagi harorat signallaridan doimiy katta ma'lumotlar oqimini tahlil qiling. Ushbu katta ma'lumotlar tahlili GE GE gaz turbinasini tashxis qo'yish va erta ogohlantirishni qo'llab-quvvatlaydi.
Shamol turbinasini ishlab chiqaruvchi ob-havo ma'lumotlari va uning turbinali metrlik ma'lumotlarini tahlil qilish orqali shamol turbinalarini va turbinalarning elektr turbinalarini ishlab chiqarish va xizmat ko'rsatish muddatini ko'paytirish orqali shamol turbinalarini yaxshiladi.
3. Sanoat iot ishlab chiqarish liniyasining katta ma'lumotlarini qo'llash
Zamonaviy sanoat ishlab chiqarish liniyalari harorat, bosim, issiqlik, tebranish va shovqinni aniqlash uchun minglab kichik sensorlar bilan jihozlangan.
Ma'lumotlar har bir necha soniya yig'ilganligi sababli, tahlilning ko'plab shakllari ushbu ma'lumotlar yordamida, shu jumladan uskunalarni diagnostika, energiya sarfini tahlil qilish, sifatli baxtsiz hodisalarni tahlil qilish, sifatli baxtsiz hodisalarni tahlil qilish, va boshqalar.
Birinchidan, ishlab chiqarish jarayonini takomillashtirish nuqtai nazaridan ishlab chiqarish jarayonida ushbu katta ma'lumotlardan foydalangan holda butun ishlab chiqarish jarayonini tahlil qilishi va har bir havolani qanday bajarilishini tushunish mumkin. Muayyan jarayon standart jarayondan chetga chiqadi, budilnik signallari yaratiladi, xatolar yoki inlekleneklarni tezroq topish mumkin va muammo osonroq hal qilinishi mumkin.
Katta ma'lumotlar texnologiyasidan foydalangan holda, sanoat mahsulotlari ishlab chiqarish jarayonining virtual modellarini, taqlid qilish va ishlab chiqarish jarayonini optimallashtirish ham mumkin. Tizimda barcha jarayonlar va ishlash to'g'risidagi ma'lumotlar qayta yuklanganda, ushbu shaffof ishlab chiqaruvchilarga ishlab chiqarish jarayonlarini yaxshilashga yordam beradi.
Energiya sarfini tahlil qilish bo'yicha boshqa bir misol uchun sensorlardan foydalanish uchun barcha ishlab chiqarish jarayonlarini ishlab chiqarish jarayonida energiya sarfini monitoring qilish uchun energiya sarfini yoki energiya sarfini topish uchun energiya sarflashi mumkin, shunda energiya iste'moli ishlab chiqarish jarayonida optimallashtirilishi va barcha jarayonlar bajarilishi mumkin. Tahlil energiya sarfini sezilarli darajada kamaytiradi.
4. Sanoat ta'minoti zanjirini tahlil qilish va optimallashtirish
Hozirgi vaqtda ma'lumotlar tahlil qilish ko'plab elektron tijorat kompaniyalari uchun ularning etkazib berish zanjirlarining raqobatdoshligini oshirishga muhim vosita hisoblanadi.
Masalan, Jingdong Mall elektron tijorat kompaniyasi turli joylarda tovarlarga talabni oldindan tahlil qilish va bashorat qilish uchun katta ma'lumotlardan foydalanadi va shu bilan ertangi kunning ertangi kun tajribasini oshiradi.
RFID va boshqa mahsulotlarni elektron identifikatsiyalash texnologiyasi, narsalar texnologiyalari Internet va mobil Internet texnologiyalari sanoat korxonalariga mahsulotni to'liq etkazib berish zanjirining katta ma'lumotlarini olishga yordam beradi. Ushbu ma'lumotlardan foydalanish uchun tahlil qilish, omborxonalar, tarqatish va sotish samaradorligi va sezilarli narxining sezilarli darajada oshadi. pasayish.
Qo'shma Shtatlardagi 1000 dan ortiq yirik OEM etkazib beruvchilari mavjud bo'lib, 10,000 dan ortiq turli xil mahsulotlarni ishlab chiqarish korxonalariga etkazib berishadi. Har bir ishlab chiqaruvchi savdo ma'lumotlari, bozor ma'lumotlari, ko'rgazmalar, yangiliklar va raqobatchi ma'lumotlari, hatto o'z mahsulotlarini sotish uchun ob-havo prognozlari kabi bozor prognozlari va boshqa turli xil o'zgaruvchilarga tayanadi.
Savdo ma'lumotlari, mahsulot sensori ma'lumotlari va etkazib beruvchining ma'lumotlar bazalaridan ma'lumotlardan foydalanish, sanoat ishlab chiqarish kompaniyalari dunyoning turli mintaqalarida talabni aniq aytib berishlari mumkin.
Inventarizatsiya va sotish narxlari kuzatilishi mumkin va narxlar pasayganda, narxlar pasayganda, ishlab chiqarish kompaniyalari juda ko'p xarajatlarni tejashlari mumkin.
Agar siz ishlab chiqaradigan ma'lumotlarni mahsulotni mahsulotda nima noto'g'ri ekanligini bilishingiz va ehtiyot qismlar kerak bo'lganda, ular qaerda va qachon kerakligini oldindan aytib berishingiz mumkin. Bu inventarizatsiya va ta'minot zanjirini optimallashtiradi.
