工业互联网的大年夜数据与大年夜机会

2018-06-22 17:36 mikj 次浏览 条评论

    工业互联网的应用生态圈要让制造商充分发掘工业4.0的潜力,必须将其连接设备的数据与人工智能、处理和分析结合起来。传统工厂临盆商品,而智能工厂临盆商品和数字,这二者必须齐头并进才能完成临盆力和效力的进步。

    这些大年夜数据优势在工厂车间内异常广泛,可用于各个营业范畴,从产品德量和库存控制到供给链优化,并改良安康和安然。由一台智能连接的UPS产生的数据可以输入到人工智能影响的决定计划中,这些决定计划会影响工厂的电力消费、动力效力和机械保护制度。制造商年支出的30%能够因临盆过程当中的缺点而损掉。经过过程分析临盆线传感器的及时数据,很多质量成绩在一出现时就会被发明并改正。

    科技巨擘英特尔公司应用数据分析来赞助猜想他们的微芯片中的设备毛病。其成果是使保护时间延长50%,产量进步25%,备件本钱降低20%,合计节俭300万美元。另外一方面,为了产生这类积极的成果,每小时须要处理5TB的机械数据。工业互联网设备的数据产生严重年夜影响的另外一个关键范畴是机械保护。工业设备常常按照固定的时间表(即每个月或每年)停止维修,不管其运转状况若何。经过过程分析机械产生的性能统计信息,可以根据须要而不是时间停止预防性保护,从而增添休息力浪费,并降低不测毛病的风险。

    不管是在运输过程当中若何评价破坏或劣化,以优化包装材料,及时研究花费者趋势和买方行动以告诉临盆产量,照样监控关键绩效目标如出勤或工伤等以改良外部流程、连接设备、数据分析影响工业生活的各个方面。制造商乃至在将产品发卖给终究用户后很长时间内才会搜集到很多产品内置传感器的宝贵看法。这些数据注解项目是若何应用的?它的性能能否遭到四周情况影响?客户应用最多的功能是甚么?其宝贵的洞察力反应到正在停止的产品开辟过程当中。

    工厂的车间装置安排了数百台机械,从工业厂房的临盆线到空调机组,和保证电力的不连续电源(UPS)体系。这些设备中的每个都装备有有数的传感器,这些传感器可生成大年夜量的数据,并使它们可以或许互订交互。将这些赓续活动的数据与智能的及时分析和洞察结合起来,其成果是不言而喻的。增添加工缺点,进步临盆质量,进步效力,优化供给链,更好的保护,更好的任务可以节俭一些时间和本钱。与任何工业革命一样,也会带来一些成绩和担心。据称,近三分之一的任务机会(30%)遭到机械人的鼓起的威逼,虽然实际能够会看到很多传统任务岗亭的流掉,而其实不是大年夜范围掉业。

    在数据中间和关键电源保护行业,也须要处理很多严重年夜成绩,即企业若何应对智能工厂和物联网连接设备所创造的大年夜量数据。一台机械的性能日记每周可产生大年夜约5GB的数据,典范的智能工厂每周产生大年夜约5PB数据,相当于30万多部16GB的iPhone手机的容量。


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