1. 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.
2. 제품 고장 진단 및 예측
이것은 애프터 서비스 및 제품 개선에 사용될 수 있습니다. 유비쿼터스 센서와 인터넷 기술의 도입으로 제품 고장의 실시간 진단이 현실화되고, 대용량 데이터, 모델링 및 시뮬레이션 기술의 응용으로 동적 예측이 가능해졌다.
생산 라인에 대용량 데이터 적용
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.
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.
5. 제품 판매 예측 및 수요 관리
큰 데이터를 통해 현재의 수요 변화와 조합 형태를 분석하다. 빅데이터는 좋은 판매 분석 도구이다. 과거 데이터의 다차원 조합을 통해 지역 수요의 비율과 변화, 제품 범주의 시장 열, 가장 일반적인 조합 형태, 소비자 계층을 보고 제품 전략 및 배포 전략을 조정할 수 있습니다.
6. 생산 계획 및 스케줄링
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. 빅데이터는 약간의 흠집이 있지만 적절하게 운용되면 빅데이터는 우리의 강력한 무기가 될 것이다. 당시 포드는 빅데이터에 대한 고객 수요가 무엇이냐고 물었다. 대답은' 더 빠른 말' 이지, 지금 유행하는 차가 아니다. 따라서 빅데이터 세계에서는 창의력, 직감, 모험정신, 지적 포부가 특히 중요하다.
7. 제품 품질 관리 및 분석
전통적인 제조업은 큰 데이터의 충격에 직면해 있다. 제품 R&D, 프로세스 설계, 품질 관리, 생산 운영 등 모든 분야에서 산업 배경 아래 빅 데이터의 과제를 해결하기 위한 혁신적인 방법의 탄생을 기대하고 있습니다. 예를 들어 반도체 업계에서는 칩이 도핑, 가층, 리소그래피, 열처리 등 여러 가지 복잡한 공정을 거치며, 각 단계마다 매우 까다로운 물리적 특성을 충족시켜야 한다. 제품 처리와 함께 고도로 자동화된 장비도 많은 테스트 결과를 산출합니다.
8. 산업 오염 및 환경 테스트
산업 빅 데이터 애플리케이션의 가치 잠재력은 엄청납니다. 그러나 이러한 가치를 실현하기 위해서는 아직 해야 할 일이 많다. 하나는 빅 데이터 의식의 수립입니다. 과거에도 이런 큰 데이터가 있었지만, 큰 데이터에 대한 인식이 부족해 데이터 분석 수단이 부족해 많은 실시간 데이터가 버려지거나 방치되고, 대량의 데이터의 잠재적 가치가 매몰됐다. 또 다른 중요한 문제는 고립된 데이터 문제입니다. 많은 산업 기업의 데이터는 외딴 섬, 특히 대규모 다국적 기업에 분산되어 있다. 기업 전체에서 이 데이터를 추출하는 것은 상당히 어렵다. 따라서 산업 빅 데이터 응용 프로그램의 중요한 과제 중 하나는 통합 응용 프로그램입니다.
산업 빅 데이터의 응용 프로그램은 산업 기업이 내부 및 외부 환경과 관련된 데이터를 수집, 저장 및 분석하고, 기업 및 내부 및 외부 관련 환경의 인식 및 상호 연결을 실현하며, 산업 빅 데이터 분석 기술을 사용하여 마이닝 분석을 수행하고, 산업 기업이 데이터를 기반으로 의사 결정 제어를 수행하고, 기업 의사 결정 제어의 타당성과 효율성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.