工业互联网的大数据与大机遇

2018-06-22 17:36 mikj 次阅读 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。传统工厂生产商品,而智能工厂生产商品和数字,这二者必须齐头并进才能实现生产力和效率的提高。

    这些大数据优势在工厂车间内非常广泛,可用于各个业务领域,从产品质量和库存控制到供应链优化,并改善健康和安全。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策中,这些决策会影响工厂的电力消耗、能源效率和机械维护制度。制造商年收入的30%可能因生产过程中的缺陷而损失。通过分析生产线传感器的实时数据,很多质量问题在一出现时就会被发现并纠正。

    科技巨头英特尔公司使用数据分析来帮助预测他们的微芯片中的设备故障。其结果是使维护时间缩短50%,产量提高25%,备件成本降低20%,共计节省300万美元。另一方面,为了产生这种积极的结果,每小时需要处理5TB的机器数据。工业互联网设备的数据产生重大影响的另一个关键领域是机器维护。工业设备往往按照固定的时间表(即每月或每年)进行维修,无论其运行状况如何。通过分析机器产生的性能统计信息,可以根据需要而不是时间进行预防性维护,从而减少劳动力浪费,并降低意外故障的风险。

    无论是在运输过程中如何评估损坏或劣化,以优化包装材料,实时研究消费者趋势和买方行为以告知生产产量,还是监控关键绩效指标如缺勤或工伤等以改善内部流程、连接设备、数据分析影响工业生活的各个方面。制造商甚至在将产品销售给最终用户后很长时间内才会收集到许多产品内置传感器的宝贵见解。这些数据表明项目是如何使用的?它的性能是否受到周围环境影响?客户利用最多的功能是什么?其宝贵的洞察力反馈到正在进行的产品开发过程中。

    工厂的车间安装部署了数百台机器,从工业厂房的生产线到空调机组,以及保障电力的不间断电源(UPS)系统。这些设备中的每一个都配备有无数的传感器,这些传感器可生成大量的数据,并使它们能够相互交互。将这些不断流动的数据与智能的实时分析和洞察结合起来,其结果是显而易见的。减少加工缺陷,提高生产质量,提高效率,优化供应链,更好的维护,更好的工作可以节省一些时间和成本。与任何工业革命一样,也会带来一些问题和担忧。据称,近三分之一的工作机会(30%)受到机器人的兴起的威胁,尽管现实可能会看到许多传统工作岗位的流失,而并不是大规模失业。

    在数据中心和关键电源保护行业,也需要解决很多重大问题,即企业如何应对智能工厂和物联网连接设备所创造的大量数据。一台机器的性能日志每周可产生大约5GB的数据,典型的智能工厂每周产生大约5PB数据,相当于30万多部16GB的iPhone手机的容量。


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