¿Cuáles son las aplicaciones del big data industrial?
1. Acelerar la innovación de productos
La interacción y el comportamiento de transacciones entre clientes y empresas industriales generarán una gran cantidad de datos. La extracción y el análisis de estos datos dinámicos de los clientes pueden ayudar a los clientes a participar. productos Las actividades de innovación, como el análisis de la demanda y el diseño de productos, promueven la innovación de productos.
2. Diagnóstico y predicción de fallas del producto
Se puede utilizar para el servicio posventa y la mejora del producto. La introducción de sensores ubicuos y tecnología de Internet ha hecho realidad el diagnóstico en tiempo real de fallas de productos, mientras que las aplicaciones de big data y las tecnologías de modelado y simulación han hecho posible la predicción dinámica.
3. Aplicación del big data en las líneas de producción
Las líneas de producción industriales modernas están equipadas con miles de pequeños sensores para detectar temperatura, presión, calor, vibración y ruido. Debido a que los datos se recopilan cada pocos segundos, se pueden aprovechar para muchas formas de análisis, incluidos diagnósticos de equipos, análisis de uso de energía, análisis de consumo de energía y análisis de incidentes de calidad (incluidas violaciones de producción y fallas de componentes). Lo más importante es que, en términos de mejora del proceso de producción, el uso de estos big data en el proceso de producción puede analizar todo el proceso de producción y comprender cómo se realiza cada paso.
4. Análisis y optimización de la cadena de suministro industrial
Actualmente, el análisis de big data se ha convertido en un medio importante para que muchas empresas de comercio electrónico mejoren la competitividad de su cadena de suministro. Por ejemplo, la empresa de comercio electrónico JD.com utiliza análisis de big data para predecir de antemano la demanda de productos en varios lugares, mejorando así la eficacia de la distribución y el almacenamiento y garantizando la experiencia del cliente con la entrega de los productos al día siguiente. La tecnología de identificación electrónica de productos, como RFID, la tecnología de Internet de las cosas y la tecnología de Internet móvil, pueden ayudar a las empresas industriales a obtener big data completos de la cadena de suministro de productos. El uso de estos datos para el análisis conducirá a mejoras en la eficiencia del almacenamiento, la distribución y las ventas y a importantes reducciones de costos. .
5. Previsión de ventas de productos y gestión de la demanda
Utilice big data para analizar los cambios y combinaciones de la demanda actual. Big data es una muy buena herramienta de análisis de ventas. A través de la combinación multidimensional de datos históricos, podemos ver la proporción y los cambios de la demanda regional, la popularidad en el mercado de las categorías de productos y las formas de combinación más comunes, el nivel de consumidores, etc. ., para ajustar la estrategia de Producto y la estrategia de tienda.
6. Planificación y programación de la producción
Frente a modelos de producción multivariedad y de lotes pequeños, la industria manufacturera requiere recopilación de datos (MES/DCS) y variabilidad automática, oportuna y conveniente. El dramático aumento de datos, junto con más de diez años de datos históricos basados en información, es un gran desafío para APS que requiere una respuesta rápida.
Los macrodatos pueden proporcionarnos información de datos más detallada, descubrir la probabilidad de desviación entre las predicciones históricas y las desviaciones reales, considerar las limitaciones de capacidad de producción, las limitaciones de habilidades del personal, las limitaciones de disponibilidad de materiales, las limitaciones de herramientas y moldes, y el uso. algoritmos de optimización inteligentes Desarrolle cronogramas planificados previamente, monitoree la desviación entre el plan y la situación real en el sitio y ajuste dinámicamente el cronograma planificado.
Nos ayuda a evitar las deficiencias de los "retratos" e imponer directamente características grupales a los individuos (los datos del centro de trabajo se transforman directamente en equipos específicos, personal, moldes, etc.). Mediante el análisis de correlación y el seguimiento de los datos, podemos planificar el futuro. Aunque el big data tiene algunos defectos, siempre que se aplique correctamente, el big data se convertirá en un arma poderosa para nosotros. En aquel entonces, Ford preguntó a los clientes cuáles eran sus necesidades en materia de big data. La respuesta es "un caballo más rápido", no el coche popular.
Por lo tanto, la creatividad, la intuición, la asunción de riesgos y la ambición intelectual son particularmente importantes en el mundo del big data.
7. Gestión y análisis de la calidad del producto
La fabricación tradicional se enfrenta al impacto del big data en todos los aspectos de la investigación y el desarrollo de productos, el diseño de procesos, la gestión de la calidad, las operaciones de producción y otros. En algunos aspectos, esperan con impaciencia el nacimiento de métodos innovadores para afrontar los retos del big data en un contexto industrial. Por ejemplo, en la industria de los semiconductores, los chips se someten a múltiples procesos complejos, como dopaje, mejora de capas, fotolitografía y tratamiento térmico durante el proceso de producción. Cada paso debe cumplir requisitos de propiedades físicas extremadamente estrictos. Los equipos altamente automatizados procesan los productos al mismo tiempo. Se debe generar un número determinado de resultados de prueba simultáneamente.
8. Contaminación industrial y detección ambiental
El valor potencial de las aplicaciones de big data industrial es enorme. Sin embargo, todavía queda mucho trabajo por hacer para hacer realidad estos valores. La primera es la cuestión de crear conciencia sobre los big data. Existían grandes cantidades de datos en el pasado, pero debido a la falta de conocimiento de los grandes datos y a métodos de análisis de datos insuficientes, se descartaron o archivaron muchos datos en tiempo real y se enterró el valor potencial de una gran cantidad de datos. Otra cuestión importante es el problema de los silos de datos. Los datos de muchas empresas industriales se distribuyen en varios silos de la empresa, especialmente las grandes empresas multinacionales, y es bastante difícil extraer estos datos de toda la empresa. Por lo tanto, un tema importante en la aplicación de big data industrial es la aplicación integrada.
La aplicación de big data industrial promoverá la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos relacionados con entornos internos y externos por parte de empresas industriales, realizará la percepción e interconexión de empresas y entornos relacionados internos y externos, y utilizará la industria. tecnología de análisis de big data para realizar minería El análisis apoya a las empresas industriales en la toma de decisiones y el control basado en datos, mejorando la pertinencia y eficacia de la toma de decisiones y el control empresarial.