¿Cuáles son las aplicaciones del big data industrial?

La aplicación de big data industrial traerá una nueva era de innovación y transformación de las empresas industriales. A través de la percepción de bajo costo, la conexión móvil de alta velocidad, la computación distribuida y el análisis avanzado que brindan Internet y el Internet de las cosas móvil, la tecnología de la información y el sistema industrial global están profundamente integrados, trayendo cambios profundos a la industria global e innovando en I+D. , producción y operación de empresas, métodos de comercialización y gestión. Estas empresas industriales innovadoras en todos los sectores aportan mayor velocidad, mayor eficiencia y mayor conocimiento. Las aplicaciones típicas del big data industrial incluyen innovación de productos, diagnóstico y predicción de fallas de productos, análisis de Internet de las cosas de líneas de producción industrial, optimización de la cadena de suministro de empresas industriales, marketing de precisión de productos, etc. Este artículo clasificará uno por uno los escenarios de aplicación de big data industrial en empresas manufactureras.

1. Acelerar la innovación de productos

Las interacciones y 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 en actividades innovadoras, como el análisis de la demanda de productos y el diseño de productos, y contribuir a la innovación de productos.

2. Diagnóstico y predicción de fallos del producto

Esto se puede utilizar para el servicio postventa 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 la aplicación de tecnología de big data, modelado y simulación ha 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, energía térmica, vibraciones y ruido. Debido a que los datos deben recopilarse cada pocos segundos, estos datos se pueden utilizar para lograr diversas formas de análisis, incluido el diagnóstico de equipos, el análisis del consumo de energía, el análisis del consumo de energía, el análisis de accidentes de calidad (incluidas violaciones de los procedimientos de producción, fallas de componentes), etc. En primer lugar, en términos de mejora del proceso de producción, el uso de estos big data durante el proceso de producción puede analizar todo el proceso de producción y comprender cómo se realiza cada enlace.

4. Análisis y optimización de la cadena de suministro industrial

En la actualidad, 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 Mall utiliza big data para analizar y predecir de antemano la demanda de productos en varios lugares, mejorando así la eficiencia de la distribución y el almacenamiento y garantizando la experiencia del cliente en la llegada 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 mejorará en gran medida la eficiencia del almacenamiento, la distribución y las ventas, y reducirá en gran medida los 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 gran herramienta de análisis de ventas. A través de la combinación multidimensional de datos históricos, podemos ver la proporción y los cambios en la demanda regional, la popularidad de mercado de las categorías de productos, las formas de combinación más comunes y el nivel de consumidores, ajustando así las estrategias de productos y las estrategias de distribución.

6. Planificación y programación de la producción

La industria manufacturera se enfrenta a un modelo de producción multivariedad y de pequeños lotes. La meticulosa recopilación de datos automatizada y oportuna (MES/DCS) y la variabilidad conducen a un aumento espectacular de los datos. Sumado a más de diez años de datos históricos de informatización, es un gran desafío para APS que necesita una respuesta rápida.

Los macrodatos pueden brindarnos información más detallada, descubrir la probabilidad de desviación entre las predicciones históricas y las condiciones reales, considerar limitaciones en la capacidad de producción, habilidades del personal, disponibilidad de materiales, herramientas, etc., y formular planes anticipados. a través de algoritmos de optimización inteligentes del cronograma de producción, monitorear la desviación entre el plan y la situación real y ajustar dinámicamente el cronograma de producción planificado.

Nos ayuda a evitar las carencias de los "retratos" e imponer directamente características grupales a los individuos (se cambian directamente los datos del centro de trabajo por los datos de un equipo, personal, molde, etc. concreto). Al analizar y monitorear los datos podemos planificar el futuro. Aunque los big data tienen algunos defectos, siempre que se utilicen correctamente, los big data se convertirán en un arma poderosa para nosotros. En ese momento, Ford preguntó cuáles son las necesidades de big data de los clientes. La respuesta es "caballos más rápidos", no los coches que se han vuelto populares hoy en día. Por lo tanto, en el mundo del big data, la creatividad, la intuición, la asunción de riesgos y la ambición intelectual son particularmente importantes.

7. Gestión y análisis de la calidad del producto

La fabricación tradicional se enfrenta al impacto del big data. En aspectos como la investigación y el desarrollo de productos, el diseño de procesos, la gestión de la calidad y las operaciones de producción, se esperan con impaciencia métodos innovadores para afrontar los desafíos del big data en el contexto industrial. Por ejemplo, en la industria de los semiconductores, los chips se someterán a muchos procesos complejos, como dopaje, estratificación, fotolitografía y tratamiento térmico. Cada paso debe cumplir con propiedades físicas extremadamente exigentes. Mientras se procesan los productos, el equipo altamente automatizado también genera un gran volumen de resultados de pruebas.

8. Detección de contaminación industrial y protección del medio ambiente

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. Uno es el establecimiento de una conciencia sobre los big data. Existieron grandes datos en el pasado, pero debido a una comprensión insuficiente de los grandes datos y 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, especialmente de las grandes empresas multinacionales, se encuentran distribuidos en islas aisladas. Extraer estos datos de toda la empresa es bastante difícil. Por lo tanto, un tema importante en la aplicación de big data industrial es la aplicación integrada.

La aplicación de big data industrial promoverá que las empresas industriales recopilen, almacenen y analicen datos relacionados con entornos internos y externos, realicen la percepción y la interconexión de las empresas y los entornos internos y externos, y utilicen el análisis de big data industrial. tecnología para realizar minería El análisis apoya a las empresas industriales en la toma de decisiones y el control basado en datos, y mejora la pertinencia y eficacia de la toma de decisiones y el control empresarial.