工业大数据应用所面临的问题和挑战分析
随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中获得广泛应用,特别是在是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域应用于,工业企业也转入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所享有的数据日益非常丰富。工业企业中生产线正处于高速运转,由工业设备所产生、收集和处置的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多所谓结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性拒绝也更高。因此,工业大数据应用于所面对的问题和挑战远比互联网行业的大数据应用于较少,某些情况下甚至更加简单。
一、加快产品创意 客户与工业企业之间的交互和交易不道德将产生大量数据,挖出和分析这些客户动态数据,需要协助客户参予到产品的需求分析和产品设计等创意活动中,为产品创意作出贡献。福特公司是这方面的表率,他们将大数据技术应用于到了福特福克斯电动车的产品创意和优化中,这款车沦为了一款名副其实的大数据电动车。第一代福特福克斯电动车在驾驶员和行驶时产生大量数据。
在行经中,司机持续地改版车辆的加速度、刹车、电池电池和方位信息。这对于司机很简单,但数据也传到福特工程师那里,以理解客户的驾驶员习惯,还包括如何、何时以及何处电池。
即使车辆正处于静止状态,它也不会持续将车辆胎压和电池系统的数据传输给最近的智能电话。 这种以客户为中心的大数据应用于场景具备多方面的益处,因为大数据构建了宝贵的新型产品创意和协作方式。
司机取得简单的近期信息,而坐落于底特律的工程师汇总关于驾驶员不道德的信息,以理解客户,制定产品改良计划,并实行新产品创意。而且,电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶员数据,以要求在何处创建新的充电站,以及如何避免薄弱的电网超负荷运转。 二、产品故障诊断与预测 这可以被用作产品售后服务与产品改良。
无所不在的传感器、互联网技术的引进使得产品故障动态临床变成现实,大数据应用于、建模与仿真技术则使得预测动态性沦为有可能。在马航MH370失联客机搜索过程中,波音公司提供的发动机运转数据对于确认飞机的失联路径起着了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例,想到大数据应用于在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上,发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量构成了在航状态,这些数据将近几微秒就被测量和发送到一次。
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