첫째, 제품 혁신 가속화
고객과 산업기업 간의 상호 작용과 거래는 대량의 데이터를 생성할 수 있다. 이러한 고객의 동적 데이터를 마이닝하고 분석하면 고객이 제품 수요 분석, 제품 설계 등의 혁신 활동에 참여하여 제품 혁신에 기여할 수 있습니다. 포드는 이와 관련하여 한 가지 예입니다. 그들은 포드 폭스 전동차의 제품 혁신과 최적화에 빅 데이터 기술을 적용하여 명실상부한' 빅 데이터 전동차' 가 되었다. 1 세대 포드 폭스 전동차는 주행과 주차 시 대량의 데이터를 생성한다. 주행하는 동안 운전자는 차량의 가속, 제동, 배터리 충전 및 위치 정보를 지속적으로 업데이트합니다. 운전자에게는 유용하지만, 충전 방법, 충전 시기, 충전 장소 등 고객의 운전 습관을 이해하기 위해 포드 엔지니어에게도 데이터가 반송됩니다. 차량이 움직이지 않아도 차량 태압과 배터리 시스템의 데이터를 가장 가까운 스마트폰으로 계속 전송한다.
이러한 고객 중심의 대용량 데이터 애플리케이션 시나리오는 대규모 데이터가 가치 있는 신제품 혁신과 공동 작업 방식을 실현했기 때문에 많은 이점을 제공합니다. 운전자는 유용하고 최신 정보를 얻는 반면 디트로이트의 엔지니어들은 운전 행동에 대한 정보를 요약하여 고객을 이해하고 제품 개선 계획을 수립하며 신제품 혁신을 구현합니다. 또한 전력 회사 및 기타 타사 공급업체는 수백만 마일의 주행 데이터를 분석하여 새로운 충전소를 설치할 위치와 취약한 전력망 과부하를 방지하는 방법을 결정할 수 있습니다.
둘째, 장비 고장 분석 및 예측
제조 생산 라인에서 산업 생산 설비는 지속적인 진동과 충격을 받아 장비 재료와 부품의 마모와 노화로 인해 산업 설비가 쉽게 고장날 수 있습니다. 사람들이 고장을 의식할 때 이미 많은 불량품을 생산했을 수도 있고, 심지어 전체 공업 설비가 이미 붕괴되어 큰 손실을 초래했을 수도 있다.
고장이 발생하기 전에 고장을 예측할 수 있고, 곧 문제가 발생할 부품을 미리 수리하고 교체할 수 있다면, 공업설비의 수명을 높이고, 한 설비의 갑작스러운 고장을 방지하고, 전체 공업생산에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 공업 4.0 이 도래함에 따라 스마트 공장의 공업 설비에는 진동, 온도, 전류, 전압 등의 데이터를 쉽게 수집할 수 있는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 실시간 센서 데이터를 분석하여 산업 장비 고장을 예측하는 효과적인 수단이 될 것입니다.
이에 따라 장비 고장 예측 방안은 제조업에서 선호하는 솔루션이 되었으며, 핵심 기능은 다음과 같습니다.
1, 장애 경보, 장비 가동 중지 시간 감소
분석 결과는 실시간으로 푸시되어 인건비를 줄입니다.
3. 기업의 다양한 유형의 장비에 적합하며 다용성이 뛰어납니다.
셋째, 산업 인터넷 생산 라인의 빅 데이터 애플리케이션
현대 산업 생산 라인에는 온도, 압력, 열, 진동 및 소음을 감지하는 수천 개의 소형 센서가 장착되어 있습니다. 몇 초마다 데이터를 수집하기 때문에 장비 진단, 전력 분석, 에너지 소비 분석, 품질 사고 분석 (생산 규정 위반, 부품 고장 포함) 등 다양한 형태의 분석을 수행할 수 있습니다.
첫째, 생산 프로세스 개선의 경우 이러한 큰 데이터를 생산 프로세스에 사용하면 전체 생산 프로세스를 분석하고 각 단계가 어떻게 수행되는지 이해할 수 있습니다. 프로세스가 표준 프로세스를 벗어나면 경고 신호가 생성되어 오류나 병목 현상을 더 빨리 발견하고 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 빅 데이터 기술을 사용하면 산업 제품 생산 프로세스의 가상 모델을 구축하여 생산 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수도 있습니다. 이러한 투명성은 모든 프로세스와 성능 데이터를 시스템에서 재구축할 수 있을 때 제조업체가 생산 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 예로, 에너지 소비 분석의 경우 센서를 사용하여 장비 생산 프로세스의 모든 생산 프로세스를 모니터링하면 에너지 소비의 이상 또는 피크 상황을 파악하여 생산 프로세스의 에너지 소비를 최적화하고 모든 프로세스를 분석하면 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다.
넷째, 제품 판매 예측 및 수요 관리
최근 몇 년 동안 보험업계는 디지털화 과정을 가속화하고, 빅데이터와 보험마케팅의 심도 있는 융합이 현대보험마케팅의 중요한 무기가 되었다. 환도빅데이터는 보험업계의 정밀 마케팅을 돕고, 중의생명보험주식유한공사가 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 충성스러운 고객을 발휘하며, 판매효율과 고객 재구매율을 높이는 데 성공했다.
동사 (verb 의 약어) 산업 공급망 분석 및 최적화
현재, 빅 데이터 분석은 이미 많은 전자상업체들이 공급망 경쟁력을 높이는 중요한 수단이 되었다. 일례로 전자업체 JD.COM 쇼핑몰은 빅데이터를 통해 각지의 상품 수요를 미리 분석해 배송 창고 효율을 높이고 다음날 도착하는 고객 체험을 보장한다. RFID 와 같은 제품 전자 식별 기술, 사물인터넷 기술, 모바일 인터넷 기술은 산업 기업이 완전한 제품 공급망 데이터를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이러한 데이터를 사용하여 분석하면 창고 보관, 배송, 판매의 효율성이 크게 향상되고 비용이 크게 절감됩니다.
자동사 생산 계획과 일정.
제조업은 다품종, 소량 배치 생산 방식에 직면하고 있다. 세밀한 자동적이고 시기 적절한 데이터 수집 (MES/DCS) 및 가변성으로 인해 데이터가 급격히 증가했습니다. 정보화된 지 10 여 년 된 역사 데이터와 함께 빠른 대응이 필요한 APS 는 큰 도전이다. 빅데이터는 우리에게 더 자세한 데이터 정보를 제공하고, 역사적 예측과 실제 상황의 편차 확률을 발견하고, 능력, 인력 기술, 자재 가용성, 작업복 등의 제약을 고려하며, 지능형 최적화 알고리즘을 통해 사전 계획된 생산 배출을 개발하고, 계획과 실제 상황의 편차를 모니터링하고, 계획된 생산 배출을 동적으로 조정할 수 있습니다. "초상화" 의 결함을 피하고 집단 특징을 개인에게 직접 부과하는 데 도움이 됩니다 (작업 센터의 데이터를 특정 장비, 인력, 금형 등의 데이터로 직접 변경). 데이터를 분석하고 모니터링함으로써 미래를 계획 할 수 있습니다.
일곱째, 생산 품질 분석 및 예측
산업 생산에서 장비 고장, 인력 소홀, 매개변수 이상, 원자재 차이, 환경 변동 등의 요인으로 인해 품질 편차가 발생하여 품질 등급의 큰 결함과 손실이 발생합니다. 철강, 자동차, 전자, 의류 등 프로세스가 복잡한 대형 제조업에서는 정보와 데이터 섬이 두드러져 품질 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 특히' 적시에 이상 발견 및 예측, 품질 이상 원인 빠른 제어 및 분석, 생산 공정 개선, 생산 프로세스 안정화, 제품 품질 변동 감소' 를 해야 한다.
생산 품질 분석, 공장 주문-주문 생산-유입 시장에서 전체 생산 체인에 대한 종합적인 품질 분석을 수행합니다. 품질, 사람, 기계, 재료, 법, 환경에 대한 데이터를 통해 모든 생산 데이터를 연결하고 품질 관리의 총 데이터 분석에 집중하여 기업이 결함의 근본 원인을 신속하게 탐색할 수 있도록 지원합니다.
1. 품질과 사람, 기계, 재료, 법, 환경 간의 관계를 통해 품질에 영향을 미치는 모든 데이터에 대한 상호 작용 분석, 상호 관계 탐색, 데이터 뒤의 진정한 원인 발굴, 결과' 무엇' 을 얻어' 왜' 라고 대답한다.
2. 전통적인 정적 보고 모델을 상호 작용하는 동적 회의로 변경하여 언제 어디서나 생산, 품질 관련 특집 회의를 조직합니다. 차원에서 생산 및 품질 KPI 를 보여줌으로써, 생산 라인의 실행 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 경보를 할 수 있습니다.
3. 사용하기 쉬운 품질 분석 도구를 통해 직원들은 데이터를 선택하고 끌기만 하면 원하는 데이터 결과를 유연하게 얻을 수 있다.
4. 과거의 정적인 데이터 보고서를 버리고 여러 비즈니스 시스템 데이터, 대형 화면 다중 장면 데이터, 어댑티브 다중 화면을 융합하여 포괄적인 전시 및 분석을 수행하여 의사 결정을 더욱 명확하게 합니다.
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