Sanoat katta ma'lumotlari yangi tushuncha bo'lib, tom ma'noda tushuniladi, sanoat katta ma'lumotlari sanoat ma'lumotlarini qo'llashda yaratilgan katta ma'lumotlarni anglatadi.
Axborotlashtirish va sanoatlashtirishning chuqur integratsiyalashuvi bilan axborot texnologiyalari sanoat korxonalari sanoat zanjirining barcha bo'g'inlariga, masalan, shtrix kodlari, QR kodlari, RFID, sanoat sensorlari, sanoat avtomatik boshqaruv tizimlari, sanoat narsalar Interneti, ERP, CAD/CAM/CAE/ CAI va boshqa texnologiyalar sanoat korxonalarida keng qo'llaniladi.
Ayniqsa, sanoat sohasida Internet, mobil Internet, Internet-buyumlar kabi yangi avlod axborot texnologiyalarini qo'llash bilan sanoat korxonalari ham Internet sanoatida rivojlanishning yangi bosqichiga kirdi va sanoat korxonalari tomonidan mavjud bo'lgan ma'lumotlarga ega. tobora ko'payib boradi.
Sanoat katta ma'lumotlarini qo'llash sanoat korxonalarida innovatsiyalar va transformatsiyalarning yangi davrini olib keladi.Internet va narsalarning mobil Interneti tomonidan yaratilgan arzon idrok, yuqori tezlikdagi mobil aloqa, taqsimlangan hisoblash va ilg'or tahlillar orqali axborot texnologiyalari va global sanoat tizimlari chuqur integratsiya qilinmoqda, global sanoatga chuqur o'zgarishlar olib keladi va innovatsiyalar kiritilmoqda. Korxonalarning ilmiy-tadqiqot va ishlab chiqarish., Operatsion, marketing va boshqaruv usullari. Hangao Tech (SEKO Machinery) Internet texnologiyasini boshqaruv tizimiga qo'llaydi aqlli zanglamaydigan po'latdan yasalgan sanoat payvandlangan quvurlarni ishlab chiqarish mashinalari , shuning uchun har ikki tomonning texnik guruhlari ishlab chiqarish ma'lumotlarini real vaqt rejimida kuzatishi, ish paytida nosozliklarni topishi va yopilishning oldini olishi mumkin.
Shu sababli, sanoat katta ma'lumotlar ilovalari duch keladigan muammolar va qiyinchiliklar Internet sanoatinikidan kam emas va ba'zi hollarda ular yanada murakkabroq.
Turli sohalardagi ushbu innovatsion sanoat korxonalari tezroq tezlik, yuqori samaradorlik va yuqori tushunchani olib keldi.
Sanoat katta ma'lumotlarining odatiy qo'llanilishi mahsulot innovatsiyasi, mahsulot xatolarini tashxislash va bashorat qilish, sanoat ishlab chiqarish liniyasi IoT tahlili, sanoat korxonalarining ta'minot zanjirini optimallashtirish va mahsulotning aniq marketingini o'z ichiga oladi.Ushbu maqola ishlab chiqarish korxonalarida sanoat katta ma'lumotlarini qo'llash stsenariylarini birma-bir saralab beradi.
1. Mahsulot innovatsiyasini tezlashtirish
Mijozlar va sanoat korxonalari o'rtasidagi o'zaro ta'sir va tranzaksiya harakati katta hajmdagi ma'lumotlarni yaratadi.Mijozlarning ushbu dinamik ma'lumotlarini qazib olish va tahlil qilish mijozlarga mahsulotga bo'lgan talabni tahlil qilish va mahsulot dizayni bo'yicha innovatsion faoliyatda ishtirok etishga yordam beradi va mahsulot innovatsiyasiga hissa qo'shadi.
Bu borada Ford kompaniyasi misol bo'la oladi.Ular mahsulot innovatsiyasi va Ford Focus elektromobilini optimallashtirish uchun katta ma'lumotlar texnologiyasini qo'lladilar.Bu avtomobil haqiqiy 'katta ma'lumotli elektr avtomobil'ga aylandi. Ford Focus elektr transport vositalarining birinchi avlodi haydash va to'xtash vaqtida juda ko'p ma'lumotlarni yaratdi.
Haydash vaqtida haydovchi avtomobilning tezlashishi, tormozlanishi, akkumulyatorning zaryadlanishi va joylashuv ma’lumotlarini doimiy ravishda yangilab turadi.Bu haydovchilar uchun foydalidir, biroq mijozning haydash odatlarini, jumladan, qanday, qachon va qayerda to‘lash kerakligini tushunish uchun ma’lumotlar Ford muhandislariga qaytariladi.Avtomobil to'xtab qolgan bo'lsa ham, avtomobilning shinalar bosimi va akkumulyator tizimi haqidagi ma'lumotlarni eng yaqin smartfonga uzatishda davom etadi.
Mijozlarga yo'naltirilgan bu katta ma'lumotlarni qo'llash stsenariysi juda ko'p afzalliklarga ega, chunki katta ma'lumotlar qimmatli yangi mahsulot innovatsiyasi va hamkorlik usullarini ta'minlaydi.Haydovchilar foydali va dolzarb ma'lumotlarga ega bo'lishadi, Detroytdagi muhandislar esa mijozlarni tushunish, mahsulotni yaxshilash rejalarini ishlab chiqish va yangi mahsulot innovatsiyalarini amalga oshirish uchun haydash xulq-atvori haqidagi ma'lumotlarni jamlaydi.
Bundan tashqari, energetika kompaniyalari va boshqa uchinchi tomon etkazib beruvchilari yangi zaryad stantsiyalarini qayerda qurish va nozik tarmoqni ortiqcha yuklanishining oldini olish uchun millionlab kilometrlik haydash ma'lumotlarini tahlil qilishlari mumkin.
2. Mahsulot nosozliklarini aniqlash va bashorat qilish
Bu mahsulotni sotishdan keyingi xizmat ko'rsatish va mahsulotni yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin.Hamma joyda mavjud bo'lgan sensorlar va Internet texnologiyasining joriy etilishi mahsulotdagi nosozliklarni real vaqtda tashxislash haqiqatga aylandi, katta ma'lumotlarni qo'llash, modellashtirish va simulyatsiya texnologiyalari dinamikani bashorat qilish imkonini berdi.
Malaysia Airlines MH370 yo'qolgan ulanishini qidirish paytida Boeing tomonidan olingan dvigatelning ishlashi haqidagi ma'lumotlar samolyotning yo'qolgan ulanish yo'lini aniqlashda muhim rol o'ynadi.Keling, Boeing samolyot tizimini misol sifatida ko'rib chiqaylik, katta ma'lumotlar ilovalari mahsulotdagi xatolarni tashxislashda qanday rol o'ynashini ko'rib chiqaylik.
Boeing samolyotlarida dvigatellar, yonilg'i tizimlari, gidravlika va elektr tizimlari kabi yuzlab o'zgaruvchilar parvoz holatini tashkil qiladi.Ushbu ma'lumotlar bir necha mikrosekunddan kamroq vaqt ichida o'lchanadi va yuboriladi.Misol tariqasida Boeing 737 ni oladigan bo'lsak, dvigatel har 30 daqiqada parvozda 10 terabayt ma'lumot ishlab chiqarishi mumkin.
Ushbu ma'lumotlar nafaqat kelajakda ma'lum bir nuqtada tahlil qilinishi mumkin bo'lgan muhandislik telemetriya ma'lumotlari, balki real vaqtda moslashuvchan boshqaruvni, yoqilg'idan foydalanishni, komponentlarning ishdan chiqishini bashorat qilishni va uchuvchi xabarnomasini targ'ib qiladi, bu esa xato tashxisi va prognoziga samarali erishish mumkin.
Keling, General Electric (GE) ning misolini ko'rib chiqaylik.AQShning Atlanta shahridagi GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) markazi dunyoning 50 dan ortiq mamlakatlaridagi minglab GE gaz turbinalari haqida ma’lumotlarni to‘playdi va har kuni mijozlar uchun 10G ma’lumotlarini to‘plashi mumkin.Tizimdagi sensor tebranish va harorat signallaridan doimiy katta ma'lumotlar oqimini tahlil qiling.Ushbu katta ma'lumotlarni tahlil qilish GE gaz turbinasidagi nosozliklarni aniqlash va erta ogohlantirish uchun yordam beradi.
Shamol turbinasi ishlab chiqaruvchisi Vestas, shuningdek, ob-havo ma'lumotlari va uning turbinasi hisoblagichi ma'lumotlarini o'zaro tahlil qilish orqali shamol turbinalari sxemasini yaxshiladi va shu bilan shamol turbinalarining quvvat ishlab chiqarish darajasini oshirdi va xizmat muddatini uzaytirdi.
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 soniyada to'planganligi sababli, ushbu ma'lumotlardan foydalangan holda tahlilning ko'plab shakllarini amalga oshirish mumkin, jumladan uskunalar diagnostikasi, quvvat sarfini tahlil qilish, energiya sarfini tahlil qilish, avariyalar sifatini tahlil qilish (shu jumladan ishlab chiqarish qoidalarini buzish, komponentlarning ishdan chiqishi) va boshqalar.
Avvalo, ishlab chiqarish jarayonini takomillashtirish nuqtai nazaridan, ishlab chiqarish jarayonida ushbu katta ma'lumotlardan foydalanish butun ishlab chiqarish jarayonini tahlil qilishi va har bir havola qanday bajarilganligini tushunishi mumkin.Muayyan jarayon standart jarayondan chetga chiqqandan so'ng, signal signali ishlab chiqariladi, xatolar yoki to'siqlar tezroq topiladi va muammoni osonroq hal qilish mumkin.
Katta ma'lumotlar texnologiyasidan foydalangan holda, shuningdek, sanoat mahsulotlarini ishlab chiqarish jarayonining virtual modellarini o'rnatish, ishlab chiqarish jarayonini simulyatsiya qilish va optimallashtirish mumkin.Tizimda barcha jarayon va ishlash ma'lumotlarini qayta tiklash mumkin bo'lganda, bu shaffoflik ishlab chiqaruvchilarga ishlab chiqarish jarayonlarini yaxshilashga yordam beradi.
Boshqa bir misol uchun, energiya iste'molini tahlil qilish nuqtai nazaridan, asbob-uskunalarni ishlab chiqarish jarayonida barcha ishlab chiqarish jarayonlarini markazlashtirilgan monitoring qilish uchun sensorlardan foydalanish energiya iste'molining anormalliklari yoki cho'qqilarini topishi mumkin, shuning uchun ishlab chiqarish jarayonida energiya sarfini optimallashtirish va barcha jarayonlarni optimallashtirish mumkin. bajarilsin.Tahlil energiya sarfini sezilarli darajada kamaytiradi.
4. Sanoat yetkazib berish zanjirini tahlil qilish va optimallashtirish
Hozirgi vaqtda katta ma'lumotlarni tahlil qilish ko'plab elektron tijorat kompaniyalari uchun ta'minot zanjirlarining raqobatbardoshligini oshirish uchun muhim vositadir.
Misol uchun, Jingdong Mall elektron tijorat kompaniyasi turli joylarda tovarlarga bo'lgan talabni oldindan tahlil qilish va bashorat qilish uchun katta ma'lumotlardan foydalanadi va shu bilan tarqatish va saqlash samaradorligini oshiradi va keyingi kun mijozlar tajribasini ta'minlaydi.
RFID va boshqa mahsulotlarni elektron identifikatsiya qilish texnologiyasi, Internet of Things texnologiyasi va mobil Internet texnologiyasi sanoat korxonalariga to'liq mahsulot yetkazib berish zanjirining katta ma'lumotlarini olishga yordam beradi.Ushbu ma'lumotlardan tahlil qilish uchun foydalanish omborxona, tarqatish va sotish samaradorligini sezilarli darajada oshiradi va sezilarli xarajatlarga olib keladi.pasayish.
Qo'shma Shtatlarda 1000 dan ortiq yirik OEM yetkazib beruvchilari mavjud bo'lib, ular ishlab chiqarish kompaniyalariga 10 000 dan ortiq turli xil mahsulotlarni taqdim etadi.Har bir ishlab chiqaruvchi o'z mahsulotlarini sotish uchun bozor prognozlariga va boshqa turli xil o'zgaruvchilarga tayanadi, masalan, savdo ma'lumotlari, bozor ma'lumotlari, ko'rgazmalar, yangiliklar va raqobatchilar ma'lumotlari , Va hatto ob-havo prognozlari.
Savdo ma'lumotlari, mahsulot sensori ma'lumotlari va etkazib beruvchilar ma'lumotlar bazalari ma'lumotlaridan foydalangan holda, sanoat ishlab chiqarish kompaniyalari dunyoning turli mintaqalarida talabni aniq taxmin qilishlari mumkin.
Inventarizatsiya va sotish narxlarini kuzatish va narxlar tushganda sotib olish mumkin bo'lganligi sababli, ishlab chiqarish kompaniyalari juda ko'p xarajatlarni tejashlari mumkin.
Agar siz mahsulotdagi sensorlar tomonidan yaratilgan ma'lumotlarni mahsulotda nima noto'g'ri ekanligini va qayerda ehtiyot qismlar kerakligini bilish uchun qayta ishlatsangiz, ular qismlarga qayerda va qachon kerakligini ham taxmin qilishlari mumkin.Bu inventarizatsiyani sezilarli darajada kamaytiradi va ta'minot zanjirini optimallashtiradi.
