咨询热线:

24小时办事热线:

澳门金沙2126二维码,欢迎眷注

×
当前位置: 澳门金沙2126 > 大数据的未来 > 产业大数据采集的应用解析

大数据的未来

产业大数据采集的应用解析

面对复杂的产业大数据环境,数网星大数据采集及应用办理平台完美的实现了对产业数据的远程监控,可视化的远程运维方案。于此同时,更帮助企业按照以往的数据,经过大数据来剖析当前需求变化和组合形式,为产品优化及预警剖析提供数据,并形成统计报表,为企业领导决策提供数据支撑。


下面就为大家先容一下产业大数据采集系统的7大应用解析


一、加速产品革新
客户与产业企业之间的交互和交易作为将产生大量数据,挖掘和剖析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求剖析和产品设计等革新行动中,为产品革新作出贡献。福特企业是这方面的表率,他们将大数据技艺应用到了福特福克斯电动车的产品革新和优化中,这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中,司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用,但数据也传回福特工程师那里,以了解客户的驾驶习惯,包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态,它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。


这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型产品革新和协作方式。司机获得有用的最新信息,而位于底特律的工程师汇总有关驾驶作为的信息,以了解客户,制订产品改进筹划,并实施新产品革新。而且,电力企业和其他第三方供应商也可以剖析数百万英里的驾驶数据,以决定在何处建立新的充电站,以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。


二、产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后办事与产品改进。无所不在的传感器、互联网技艺的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技艺则使得预测动态性成为或许。在马航MH370失联客机搜寻过程中,波音企业获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。大家就拿波音企业飞机系统作为案例,看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上,发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态,这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。
以波音737为例,发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。这些数据不仅仅是未来某个时间点能够剖析的工程遥测数据,而且还增进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报,能有用实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子,位于美国亚特兰大的GE动力监视检测和诊断(M&D)中心,收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据,每天就能为客户收集10G的数据,经过剖析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流,这些大数据剖析将为GE企业对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也经过对天气数据及期涡轮仪表数据实行交叉剖析,从而对风力涡轮机布局实行改善,由此增补了风力涡轮机的电力输出水平并延长了办事寿命。


三、产业物联网生产线的大数据应用
现代化产业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的剖析,包括设备诊断、用电量剖析、能耗剖析、质量变乱剖析(包括违反生产限定、零部件故障)等。首先,在生产工艺改进方面,在生产过程中使用这些大数据,就能剖析整个生产流程,了解每个环节是如何实行的。一旦有某个流程偏离了准则工艺,就会产生一个报警信号,能更快速地发现错误或者瓶颈所在,也就能更容易处置问题。


利用大数据技艺,还可以对产业产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如,在能耗剖析方面,在设备生产过程中利用传感器集合监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情形,由此便可在生产过程中优化动力的消耗,对所有流程实行剖析将会大大降低能耗。


四、产业供应链的剖析和优化
当前,大数据剖析已经是很多电子商务企业提高供应链竞争力的重要鬼蜮伎俩。例如,电子商务企业京东商城,经过大数据提前剖析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,包管了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技艺、物联网技艺以及移动互联网技艺能帮助产业企业获得完整的产品供应链的大数据,利用这些数据实行剖析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提高和成本的大幅下降。


以海尔企业为例,海尔企业供应链体系很健全,它以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,经过供应链上的大数据采集和剖析,海尔企业能够持续实行供应链改进和优化,包管了海尔对客户的敏捷响应。


美国较大的OEM供应商超过千家,为制造企业提供超过1万种不同的产品,每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量,如销售数据、市场信息、展会、资讯、竞争对手的数据,甚至天气预报等来销售自己的产品。利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据,产业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格,可以在价格下跌时买进,所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存,优化供应链。


五、产品销售预测与需求办理
经过大数据来剖析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售剖析工具,经过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略。在某些剖析中大家可以发现,在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多,这样大家可以加大对这些城市经销商的促销,吸引他们在开学季多订货,同时在开学季之前一两个月开始产能规划,以满足促销需求。对产品开发方面,经过消费人群的眷注点实行产品功能、性能的调整,如几年前大家喜欢用音乐手机,而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等,手机的拍照功能提高就是一个趋势,4G手机也占据更大的市场份额。经过大数据对一些市场细节的剖析,可以找到更多的潜在销售机会。


六、生产筹划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式,数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据量剧烈增大,再加上十几年的信息化的历史数据,对于需要快速响应的APS来说,是一个巨大的挑战。大数据可以给予大家更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技巧约束、物料可用约束、工装模具约束,经过智能的优化算法,制定预筹划排产,并监控筹划与现场实际的偏差,动态的调整筹划排产。帮大家规避“画像”的缺陷,直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。经过数据的关联剖析并监控它,大家就能筹划未来。虽然,大数据略有瑕疵,只要得到合理的应用,大数据会变成大家强大的武器。当年,福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”,而不是现在已经普及的汽车。所以,在大数据的世界里,创意、直觉、冒险认识和常识野心尤为重要。


七、产品质量办理与剖析
传统的制造业正面临着大数据的冲击,在产品研发、工艺设计、质量办理、生产运营等各方面都迫切期待着有革新方法的诞生,来应对产业背景下的大数据挑战。例如在半导体职业,芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处置等复杂的工艺制程,每一步都必须达到极其苛刻的物理特性请求,高度自动化的设备在加工产品的同时,也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱,还是企业的金矿呢?如果说是后者的话,那么又该如何快速地拨云见日,从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技艺困难。


某半导体科学技术企业生产的晶圆在经过测试环节后,每天都会产生包含一百多个测试名目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量办理的根本请求,一个必不可少的工作就是需要针对这些技艺规格请求各异的一百多个测试名目分别实行一次过程能力剖析。


如果按照传统的工作模式,大家需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数,对各项质量特性一一查核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐,哪怕有人能够处置了计算量的问题,但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性,更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与回顾。然而,如果大家利用大数据质量办理剖析平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力剖析报表之外,更重要的是,还可以从同样的大数据集合得到很多崭新的剖析结果。


产业企业中生产线处于高速运转,由产业设备所产生、采集和处置的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性请求也更高。因此,产业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网职业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。所以选择适合企业的大数据采集及应用办理尤为重要。


数网星大数据采集及应用办理平台以可靠的产品和优质的办事得到业界认可和强烈推荐。数网星给企业带来了更快的速度、更高的效率和更具远见的洞察力,提高了企业生产效率,降低了经营成本,助力企业成功迈向未来。

XML 地图 | Sitemap 地图