Industrijski veliki podatki se nanašajo na vse vrste podatkov in sorodnih tehnologij ter aplikacij, ustvarjenih na industrijskem področju okoli tipičnega modela inteligentne proizvodnje, od povpraševanja strank do prodaje, naročil, načrtovanja, raziskav in razvoja, načrtovanja, procesa, proizvodnje, nabave, dobave, inventarja, pošiljanja in dostave, po-prodajnih storitev, delovanja in vzdrževanja, odpadkov ali recikliranja in ponovne izdelave celotnega življenjskega cikla vsakega izdelka povezava. Industrijski veliki podatki so jedro inteligentne proizvodnje, ki temelji na "velikih podatkih + industrijskem internetu", računalništvu v oblaku, velikih podatkih, internetu stvari, umetni inteligenci in drugih tehnologijah, ki vodijo spremembo metod industrijske proizvodnje in spodbujajo inovativni razvoj industrijskega gospodarstva.
Podroben opis industrijske tehnologije velikih podatkov in uporabe
I. definicija industrijskih velikih podatkov
Industrijski veliki podatki se nanašajo na industrijsko področje, okoli tipičnega modela inteligentne proizvodnje, od povpraševanja strank do prodaje, naročil, načrtovanja, raziskav in razvoja, oblikovanja, procesa, proizvodnje, nabave, dobave, inventarja, pošiljanja in dostave, po-prodajnih storitev, delovanja in vzdrževanja, odpada ali recikliranja in ponovne izdelave celotnega življenjskega cikla izdelka različnih vrst podatkov, ustvarjenih z različnimi vidiki splošni izraz in z njim povezana tehnologija ter aplikacije. Osredotočen je na podatke o izdelkih, ki močno razširjajo obseg tradicionalnih industrijskih podatkov, vključuje pa tudi tehnologije in aplikacije,-povezane z industrijskimi velikimi podatki. Glavni viri industrijskih velikih podatkov so naslednje tri kategorije.
1. Poslovni podatki, povezani s proizvodnjo in delovanjem
Poslovni podatki-, povezani s proizvodnjo in delovanjem, večinoma izvirajo iz obsega tradicionalne informatizacije podjetij in so shranjeni v informacijskih sistemih podjetij, vključno s tradicionalno programsko opremo za industrijsko oblikovanje in proizvodnjo, načrtovanjem virov podjetja (ERP), upravljanjem življenjskega cikla izdelka (PLM), upravljanjem dobavne verige (S CM), upravljanjem odnosov s strankami (CRM) in sistemom okoljskega upravljanja (EMS) itd. Ti informacijski sistemi podjetij so zbrali veliko količino podatkov. Ti informacijski sistemi podjetij so zbrali veliko količino podatkov o razvoju izdelkov, proizvodnih podatkov, operativnih podatkov, podatkov o strankah, podatkov o logistiki in dobavi ter podatkov o okolju. Tovrstni podatki so tradicionalno podatkovno sredstvo na industrijskem področju in postopoma širijo svoj obseg v okolju novih tehnoloških aplikacij, kot je mobilni internet.
2. Podatki IoT opreme
Podatki o opremi IoT se v glavnem nanašajo na opremo za industrijsko proizvodnjo in ciljne izdelke v načinu delovanja IoT, realno{0}}generiranje in zbiranje podatkov, ki zajemajo delovanje in delovanje, delovne pogoje, okoljske parametre in druge podatke, ki odražajo stanje delovanja opreme in izdelkov. Takšni podatki so nov in najhitreje rastoči vir industrijskih velikih podatkov. Ozki industrijski veliki podatki se nanašajo na to vrsto podatkov, to je veliko količino podatkov, ki jih hitro ustvari industrijska oprema in izdelki, ter obstoj razlik v časovnih-zaporedjih.
3. Zunanji podatki
Zunanji podatki se nanašajo na proizvodne dejavnosti industrijskih podjetij in izdelke, povezane z zunanjimi internetnimi viri podatkov podjetja, na primer vrednotenje okoljske uspešnosti podjetja glede okoljskih predpisov, napovedovanje makro-socio-ekonomskih podatkov proizvodnega trga in tako naprej. Tehnologija industrijskih velikih podatkov je vrsta tehnologij in metod, ki omogočajo rudarjenje in prikaz vrednosti, vsebovane v industrijskih velikih podatkih, vključno z načrtovanjem podatkov, pridobivanjem, pred-obdelavo, shranjevanjem, analizo in rudarjenjem, vizualizacijo in inteligentnim nadzorom. Uporaba industrijskih velikih podatkov je proces integracije in uporabe niza industrijskih tehnologij in metod za velike podatke v določenem industrijskem naboru velikih podatkov za pridobivanje dragocenih informacij. Raziskovanje in preboj industrijske tehnologije velikih podatkov je v bistvu namenjen odkrivanju novih vzorcev in znanja iz kompleksnih nizov podatkov ter rudarjenju dragocenih novih informacij, da bi spodbudili inovativnost proizvodov v proizvodnih podjetjih, izboljšali raven delovanja in učinkovitosti proizvodnje ter razširili nove poslovne modele.
II. Značilnosti industrijskih velikih podatkov
Poleg značilnosti splošnih velikih podatkov (velik obseg podatkov, raznolikost, hitrost in nizka gostota vrednosti) imajo industrijski veliki podatki tudi značilnosti časovnega zaporedja, močne korelacije, natančnosti in zaprte zanke.
Velika količina podatkov:velikost podatkov določa vrednost in potencialne informacije obravnavanih podatkov. Obseg industrijskih podatkov je razmeroma velik, veliko visoko-frekvenčnih podatkov iz strojev in opreme ter podatkov iz interneta še naprej priteka, nabori podatkov velikih industrijskih podjetij pa bodo dosegli raven PB ali celo EB.
Raznolikost (raznolikost):se nanaša na raznolikost vrst podatkov in širok nabor virov. Industrijski podatki so široko porazdeljeni v različnih vidikih, kot so stroji in oprema, industrijski izdelki, sistemi upravljanja in internet, struktura pa je kompleksna, s strukturiranimi in pol-strukturiranimi podatki zaznavanja ter nestrukturiranimi podatki.
Hitro (hitrost):se nanaša na hitrost pridobivanja in obdelave podatkov. Potrebe po hitrosti industrijske obdelave podatkov so raznolike, zahteve na-ravni proizvodne lokacije za časovni okvir analize do ravni milisekunde, aplikacije za upravljanje in-odločanje morajo podpirati interaktivno ali paketno analizo podatkov.
Nizka vrednost gostote (vrednost):industrijski veliki podatki dajejo večji poudarek vrednosti, ki jo vodi-uporabnik, in uporabnosti samih podatkov, vključno z: izboljšanjem sposobnosti za inovacije ter učinkovitostjo proizvodnje in delovanja ter spodbujanjem prilagojene prilagoditve, preobrazbe storitev in drugih novih načinov inteligentnih sprememb v proizvodnji.
Zaporedje:Industrijski veliki podatki imajo močno časovno zaporedje, kot so naročila, podatki o stanju opreme.
Močna-ustreznost:Po eni strani so podatki na isti stopnji življenjskega cikla izdelka zelo pomembni, kot so sestava delov izdelka, delovni pogoji, stanje opreme, vzdrževanje in dodatna nabava delov; po drugi strani pa je treba povezati podatke na različnih stopnjah življenjskega cikla izdelka, kot so raziskave in razvoj ter oblikovanje, proizvodnja in storitve.
Natančnost:nanaša predvsem na verodostojnost, popolnost in zanesljivost podatkov, več pozornosti pa posveča kakovosti podatkov ter zanesljivosti tehnik in metod obdelave in analize. Višje zahteve glede zaupanja pri analizi podatkov, zanašanje samo na statistično korelacijsko analizo ni dovolj za podporo diagnostike napak, napovedovanja in zgodnjega opozarjanja ter drugih industrijskih aplikacij, potreba po kombinaciji fizičnega modela s podatkovnim modelom, vzročno-posledično razmerje rudarjenja.
Zaprta -zanka:vključno z zaprtjem in povezovanjem podatkovne verige v horizontalnem procesu celotnega življenjskega cikla izdelka, kot tudi v vertikalnem procesu pridobivanja in obdelave podatkov inteligentne proizvodnje, ki mora podpirati dinamično in stalno prilagajanje in optimizacijo v scenarijih zaprte-zanke zaznavanja stanja, analize, povratnih informacij in nadzora.
Zaradi zgornjih značilnosti imajo industrijski veliki podatki kot aplikativna industrija velikih podatkov široke možnosti uporabe, hkrati pa predstavljajo velik izziv za tradicionalno tehnologijo upravljanja podatkov in tehnologijo analize podatkov.
III. Industrijska arhitektura velikih podatkov
Arhitektura industrijskih velikih podatkov vsebuje tri dimenzije: življenjski cikel in tok vrednosti, vertikalno plast podjetja in vrednostno verigo IT.
V sloju življenjskega cikla in toka vrednosti ga lahko glede na področja uporabe industrijskih velikih podatkov razdelimo na tri področja: razvoj in oblikovanje izdelka pred začetkom proizvodne faze izdelka, upravljanje proizvodnje in dobavne verige pred dobavo izdelka ter upravljanje delovanja in vzdrževanja ter storitev po dobavi izdelka.
V vertikalnem sloju podjetja ga lahko glede na metodo zbiranja podatkov in raven aplikacije razdelimo na plast informacijskega fizičnega sistema, plast informacijskega sistema za upravljanje podjetja in plast sistema medsebojnega povezovanja platforme.
V plasti vrednostne verige IT jo lahko razdelimo na poslovno arhitekturo, arhitekturo informacijskega sistema in arhitekturo IT tehnologije na treh ravneh, od katerih lahko arhitekturo informacijskega sistema razdelimo na arhitekturo aplikacij in arhitekturo informacij.
1. Razsežnost življenjskega cikla in toka vrednosti
Razsežnost življenjskega cikla in toka vrednosti v industrijski arhitekturi velikih podatkov zajema faze celotnega življenjskega cikla izdelka, tj. raziskave in razvoj ter načrtovanje, proizvodnjo, logistiko, prodajo, delovanje in vzdrževanje ter storitve. Med njimi lahko proizvodnjo, logistiko in prodajo nadalje kategoriziramo v proizvodno in dobavno verigo, razsežnost življenjskega cikla in toka vrednosti pa vključuje tri področja: raziskave in razvoj ter načrtovanje, proizvodnjo in dobavno verigo ter delovanje in vzdrževanje ter storitve. Scenariji uporabe vsake domene so prikazani na sliki 2.
01. Raziskave in razvoj ter oblikovanje
Podatke o raziskavah in razvoju zbira osebje za raziskave in razvoj v procesu raziskav in razvoja ter oblikovanja, ki izhaja iz vseh vidikov življenjskega cikla izdelka, vključno z: velikimi podatki glede povpraševanja uporabnikov, velikimi podatki znanja o raziskavah in razvoju, velikimi podatki ponovne uporabe izdelkov, skupnimi velikimi podatki za raziskave in razvoj itd., z med-izdelki in med-industrijami ter široko paleto značilnosti.
Podjetja za oblikovanje prilagojenih izdelkov lahko prek internetne platforme zbirajo prilagojene podatke o povpraševanju uporabnikov po izdelkih, interakciji s strankami izdelka in podatkih o transakcijah. Rudarjenje in analiziranje teh dinamičnih podatkov o strankah lahko pomaga strankam, da sodelujejo pri analizi povpraševanja po izdelku in dejavnostih oblikovanja izdelka, da dosežejo prilagojeno zasnovo, nato pa lahko z zanašanjem na prilagodljiv proizvodni proces izdelate-izdelke po meri za uporabnike.
Uresničite zasnovo simulacije, ki temelji na velikih podatkovnih tradicionalnih proizvodnih podjetjih pri testiranju in preverjanju povezave je treba izdelati v naravi, da se oceni njena uspešnost in drugi kazalniki, stroški s povečanjem števila testov in naraščajo. Z uporabo virtualne simulacijske tehnologije lahko dosežete izvirni R & R proces načrtovanja simulacije, analize, vrednotenja, preverjanja in optimizacije, s čimer zmanjšate količino inženirskih sprememb, optimizirate proizvodni proces, zmanjšate stroške in porabo energije.
Uresničite personalizirano avtomatizacijo oblikovanja po meri, ki temelji na velikih podatkih. Tradicionalne podjetniške vrste izdelkov, stilov ni veliko, lahko se uporabljajo za ročno oblikovanje modelov izdelkov, proizvodnih vzorcev in nato množičnega proizvodnega načina proizvodnje, vendar bo zaradi personaliziranih, majhnih serijskih proizvodnih zahtev tradicionalni način povzročil, da bo proizvodni cikel izdelka predolg, stroški pa previsoki. Z zbiranjem velike količine podatkov o modelu oblikovanja izdelka, analizo korelacije med podatki o načrtovanju ter s pomočjo tehnologije velikih podatkov in drugih pomožnih orodij za načrtovanje je mogoče uresničiti avtomatizacijo personaliziranega oblikovanja po meri in generiranja modelov.
Spodbujanje povezovanja in souporabe virov raziskav in razvoja ter inovacij in sodelovalnih oblikovalskih podjetij z izgradnjo in izboljšanjem baze znanja o raziskavah in razvoju ter oblikovanju, za promocijo digitalnih risb, knjižnice standardnih delov in drugih podatkov o oblikovanju v podjetju ter v podjetjih navzgor in navzdol v dobavni verigi souporabe virov ter inovacij in sodelovanja, da bi okrepili med-regionalne vire R & R podjetja, integrirano upravljanje in industrijsko verigo zmožnosti sodelovalnega oblikovanja. Izboljšati sposobnost podjetij za upravljanje in uporabo globalnih virov raziskav in razvoja, optimizirati in reorganizirati procese raziskav in razvoja ter izboljšati učinkovitost raziskav in razvoja.
Gojite nove načine raziskav in razvoja, ki temeljijo na socializirani delitvi in sodelovanju oblikovalskih virov, ter podjetjem omogočite izvajanje novih načinov raziskav in razvoja, kot je množično iskanje in množično iskanje, ki temeljijo na njihovih lastnih potrebah po raziskavah in razvoju, da bi povečali sposobnost podjetij za uporabo socializiranih inovacij in kapitalskih virov.
02.Proizvodnja in dobavna veriga
Proizvodni veliki podatki ne vključujejo samo informacij o proizvodnji izdelkov, informacij o naročilih, informacij o opremi, informacij o nadzoru, informacij o materialu, načrtovanja dela osebja, ampak vključujejo tudi notranji tok informacij o upravljanju, tok kapitala, proizvodnjo izdelkov dobaviteljev na zgornjem in spodnjem delu verige ter upravljanje strank in druge povezane pomožne informacije o upravljanju proizvodnje, zbiranje podatkov o proizvodnji temelji na obstoječem upravljanju virov v podjetju, izvajanju proizvodnje, upravljanju industrijskega nadzora, upravljanju dobavne verige, upravljanju dobaviteljev, upravljanju strank, poslovnem upravljanju in drugih informacijskih sistemih.
Realizira-spremljanje in upravljanje proizvodnega procesa ter napovedno vzdrževanje proizvodne opreme, izboljšuje raven upravljanja proizvodnega procesa in opreme, optimizira proizvodni proces in izboljšuje kakovost izdelkov. Sodobne industrijske proizvodne proizvodne linije so nameščene s tisoči majhnih senzorjev za zaznavanje delovnega statusa proizvodne opreme, kot so temperatura, tlak, toplota, vibracije in hrup itd. Z uporabo teh podatkov je mogoče uresničiti-časovno spremljanje proizvodnega procesa, diagnozo in napoved okvar opreme, analizo porabe energije, kakovostno analizo nesreč. Poleg tega lahko tudi integrira in združuje podatke iz vseh vidikov proizvodnje, vzpostavi virtualne modele proizvodnega procesa, simulira in optimizira proizvodni proces.
Uresničite personalizirano proizvodnjo v obsegu in spodbujajte vzpostavitev sodobnega proizvodnega sistema. Z avtomatizacijo pretoka podatkov v celotnem življenjskem ciklu izdelka ter avtomatiziranim in inteligentnim nadzorom celotnega proizvodnega procesa bo spodbujal izmenjavo informacij, sistemsko integracijo in poslovno sodelovanje, izboljšal zmožnost natančne proizvodnje, vrhunske-proizvodnje in agilne proizvodnje, realiziral personalizirano proizvodnjo v obsegu, pospešil vzpostavitev posodobljenih proizvodnih sistemov, kot so pametne delavnice in pametni tovarne in realizirati inteligentno proizvodnjo.
Uresničite omrežno sodelovalno proizvodnjo in ekonomijo delitve proizvodnje. Preko »Interneta +« je integracija in optimizacija proizvodnih virov znotraj ali med podjetji ter realizacija vertikalne sodelovalne proizvodnje znotraj podjetij ali horizontalne sodelovalne proizvodnje med podjetji. Preko interneta + delitvene ekonomije delitev inovacijskih virov, proizvodnih zmogljivosti, zalog in drugih proizvodnih virov za uresničitev proizvodnje delitvene ekonomije.
Optimizirajte industrijsko dobavno verigo. Tehnologija elektronske identifikacije, kot je radiofrekvenčna identifikacija (RFID), tehnologija interneta stvari (IoT) in tehnologija mobilnega interneta, lahko industrijskim podjetjem pomaga pridobiti velike podatke o celotni dobavni verigi izdelkov, uporaba takšnih podatkov za analizo pa bo prinesla znatno povečanje učinkovitosti skladiščenja, distribucije in prodaje ter znatno znižanje stroškov.
Uresničite napovedovanje povpraševanja, da bolje uredite dohodno blago in proizvodnjo, in ko povpraševanje upade, izsledite vzrok težave in ga rešite.
Izvedite profiliranje strank ter natančno trženje in analizo vedenja strank, ki lahko razširijo vire strank, izboljšajo stopnjo uspešnosti trženja ter prvotno zadovoljstvo in zvestobo strank.
03. Delovanje in vzdrževanje ter servisno področje
Obstaja veliko virov podatkov na področju delovanja, vzdrževanja in servisa, med katerimi so predvsem: podatki o-tekalnem stanju v realnem času in podatki o okolju, ki jih zbirajo senzorji, vgrajeni v izdelke, z dovoljenjem strank; podatki o prodaji izdelkov, pridobljeni prek poslovne platforme, podatki o strankah in ustrezne povratne informacije o oceni ali uporabi izdelka; pritožbe strank in ustrezne evidence obdelave; vračila/vračila izdelkov in ustrezne evidence vzdrževanja.
S spremljanjem in analizo-podatkov o stanju delovanja izdelkov v realnem času, zbranih na daljavo, je mogoče realizirati spletne-storitve z dodano vrednostjo, kot so nadzor in upravljanje na daljavo, diagnoza napak in predvideno vzdrževanje, kar lahko zmanjša stroške vzdrževanja in izboljša uporabo izdelka.
Z analizo podatkov o uporabi strank in okoliških podatkov opreme lahko zagotovi tudi razširjene storitve za uporabnike, razširi vrednostni prostor izdelkov in uresniči preoblikovanje poslovnega modela,-osredotočenega na izdelek, v model »proizvodnja + storitev«.
Z analizo ocen izdelkov strank ali povratnih informacij o uporabi, pritožb strank, vključitvijo koristnih komentarjev v oblikovanje izdelka in izboljšanje izdelka ter kategoriziranjem pritožb strank lahko izboljšamo kakovost izdelkov in kakovost po-prodajnih storitev, zmanjšamo stopnjo pritožb ter povečamo zadovoljstvo in zvestobo strank.
Z analizo razlogov za vračilo ali popravilo izdelka ter pravočasnim in učinkovitim ukrepanjem lahko izboljšamo kakovost izdelkov in zmanjšamo stopnjo vračil in popravil.
2. Navpična plast podjetja
Podjetniška vertikalna plast industrijske arhitekture velikih podatkov je razdeljena na pet plasti z vidika fizične domene od spodaj navzgor, ki so plast opreme, plast nadzora, plast delavnice, plast podjetja in plast sodelovanja. V plasti opreme, nadzorni plasti in ravni delavnice je internet stvari mogoče uporabiti za realizacijo pametnih tovarn, ki temeljijo na informacijskem fizičnem sistemu; v podjetniškem sloju podjetje integrira različne interne informatizacijske aplikacije, izvaja integracijo in transformacijo notranjih poslovnih procesov ter izboljšuje operativno učinkovitost podjetja; v sloju sodelovanja pa se industrijski oblak in druge platformne tehnologije uporabljajo za uresničitev zunanje sodelovalne proizvodnje podjetja in inovativnih poslovnih modelov, kot je model,-usmerjen v proizvodne storitve. Vertikalno razsežnost podjetja lahko razdelimo na tri podsisteme: informacijski fizični sistem, informacijski sistem za upravljanje podjetja in sistem medsebojne platforme.
01. Informacijski fizični sistem
Informacijski fizični sistem zbira in združuje podatke o delovanju stroja in podatke o proizvodnem mestu prek senzorjev in različnih informacijskih sistemov za realizacijo vseprisotnega zaznavanja ter uporablja integracijo podatkov in tehnologijo obdelave za zbiranje in izmenjavo industrijskih podatkov, povratnih informacij in nadzora proizvodnje, za doseganje nadzora in interakcije z opremo in delavnicami, za uresničitev medsebojne povezave in interoperabilnosti notranjih in zunanjih fizičnih sistemov tovarn ter za zagotavljanje podatkovne osnove za industrijsko modeliranje/simulacijo in analizo ter nato zagotavlja podporo za odločanje, optimizacija delovanja delavnice/tovarne. Zagotavlja tudi podatkovno osnovo za industrijsko modeliranje/simulacijo in analizo, ki nudi podporne storitve za optimizacijo odločitev o delovanju delavnice/tovarne. V navpičnem sloju industrijskega podjetja z arhitekturo velikih podatkov informacijski fizični sistem, ki se uporablja za zbiranje informacij na ravni industrijske opreme, temelji na velikih podatkih, omrežju in množičnem računanju, prek osnovnega inteligentnega zaznavanja, analize, rudarjenja, vrednotenja, napovedi, optimizacije, sodelovanja in drugih tehničnih sredstev pa lahko računanje, komunikacija in nadzor realizirajo organsko fuzijo in-poglobljeno sodelovanje, da dosežejo globoko fuzijo kibernetski prostor in fizični prostor industrijske opreme, okolij in skupin. Globoka integracija. Bistvo informacijskega fizičnega sistema je v povezovanju fizične opreme z internetom, tako da ima fizična oprema pet glavnih funkcij: računanje, komunikacija, natančen nadzor, oddaljena koordinacija in avtonomija.
02. Informacijski sistem za upravljanje podjetja
Informatizacija podjetja je proces uporabe informacijske tehnologije in produktov v podjetjih. Informatizacija podjetja je proces celovitega prodora informacijske tehnologije od lokalnega do globalnega, od taktičnega nivoja do strateškega nivoja v podjetjih, z njegovo uporabo za upravljanje procesov in podporo delovanju in upravljanju podjetja. Informatizacija podjetja vključuje predvsem nadzor proizvodnih procesov, upravljanje podjetja, upravljanje življenjskega cikla izdelkov, optimizacijo dobavne verige in procese upravljanja. Informatizacija nadzora proizvodnega procesa se osredotoča na razvoj in načrtovanje izdelkov, potek proizvodnega procesa, vodenje delavnice, nadzor kakovosti in druge načrtovalske in proizvodne povezave. Informatizacija upravljanja podjetja je največji delež informacijske konstrukcije podjetja, najtežja, najbolj razširjena na področju, ki vključuje poslovanje upravljanja podjetja in vseh ravni. Informatizacijska konstrukcija upravljanja podjetja je učinkovito zbiranje, obdelava, organiziranje in povezovanje informacijskih virov prek aplikacijskega sistema za integracijo informacij na podlagi standardizacije osnovnega dela upravljanja in optimizacije poslovnih procesov, izboljšanja učinkovitosti upravljanja ter zagotavljanja-dinamičnih upravljavskih informacij in-informacij za odločanje v realnem času. Informatizacija upravljanja dobavne verige podjetij omogoča, da se dejavnosti proizvodnje in upravljanja podjetja razširijo naprej in nazaj. Podjetja od nabave surovin, sestavnih delov, prevoza, skladiščenja, predelave in proizvodnje, prodaje do končne dostave in storitev strankam, ki tvorijo verižno strukturo, ki jo sestavljajo dobavitelji na zgornjem delu oskrbne verige, vmesni proizvajalci in ponudniki storitev tretjih-stran, kupci na nižji stopnji prodaje ter proizvodne dejavnosti podjetij, procesi upravljanja so predmet omejitev te dobavne verige in vpliva.
03. Sistem povezane platforme
Trenutno se industrijski razvoj Kitajske in večine držav sooča z velikimi težavami in izzivi, vključno z: resnimi presežnimi zmogljivostmi, pomanjkanjem personaliziranih izdelkov, izdelki postajajo vse bolj zapleteni, proizvodnih sredstev ni mogoče učinkovito konfigurirati, trg za veliko-opremo pa postaja vse bolj nasičen itd., zato je nujno treba poiskati strateško rešitev za vrnitev industrije ter preoblikovanje in nadgradnjo industrija. »Internet +« zelo dinamično razmišljanje in inovativni poslovni modeli, za stisko predelovalne industrije, ki nujno potrebuje preobrazbo in nadgradnjo, zagotavlja novo smer preobrazbe, z reformo proizvodnih metod in poslovnih modelov ter izboljšanjem proizvodne tehnologije, da bi dosegli strankino personalizacijo izdelkov po meri, majhne serije, veliko-serijsko proizvodnjo, da bi rešili problem velike-razsežne proizvodne zmogljivosti industrijskih izdelkov. Z reformo proizvodnih metod in poslovnih modelov ter izboljšanjem proizvodne tehnologije lahko realiziramo majhno-serijsko, veliko-serijsko proizvodnjo personaliziranih izdelkov, da rešimo problem velike-presežne zmogljivosti industrijskih izdelkov in nezmožnosti zadovoljitve prilagojenega povpraševanja strank po izdelkih, tako da zadovoljimo povpraševanje po spoštovanju in potrditvi strank ter samo{10}}uresničitev.
Poskusite rešiti problem šibke osnovne tehnologije in nizke proizvodne zmogljivosti vrhunskih-končnih izdelkov z omrežno sodelovalno proizvodnjo, tj. s pomočjo interneta ali industrijske platforme v oblaku razvijte nove načine skupnih raziskav in razvoja, množičnega oblikovanja, sodelovanja v dobavni verigi in tako naprej med podjetji, da bi učinkovito zmanjšali stroške pridobivanja virov, znatno razširili obseg uporabe virov, prekinili zaprtost meje in pospešiti preobrazbo iz "samega boja" v "industrijsko sodelovanje". "za industrijsko sinergijo in spodbujanje splošne konkurenčnosti industrije.
Poskusite izboljšati problem presežne zmogljivosti brez učinkovitega dodeljevanja virov in šibke neodvisne inovacijske sposobnosti z inovacijami in podjetništvom, ekonomijo delitve proizvodnje.
Z osrednjim izdelkom kot osjo, prek zbiranja in analize podatkov o uporabi izdelka in podatkov o okolju, ki ga obkroža, uporabnikom zagotoviti razširjene storitve, razširiti vrednostni prostor izdelka, razširiti nove trge in uresničiti preoblikovanje poslovnega modela,-osredotočenega na izdelek, v model »proizvodnja + storitev«.
3. Vrednostna veriga IT
Vrednost velikih podatkov se uresničuje z dejavnostmi, kot so zbiranje podatkov, pred-obdelava, analiza, vizualizacija in dostop.
V razsežnosti vrednostne verige IT se vrednost velikih podatkov uresničuje z zagotavljanjem omrežij, infrastrukture, platform, aplikacijskih orodij in drugih storitev, ki hranijo velike podatke za velike podatkovne aplikacije, s čimer se izboljšuje operativna učinkovitost in podpirajo poslovne inovacije. Arhitekturo podjetja, ki jo podpira tehnologija velikih podatkov, lahko razdelimo na tri ravni: poslovna arhitektura, arhitektura informacijskega sistema in arhitektura IT tehnologije glede na metodo delitve TOGAF.
01. Poslovna arhitektura
Poslovna arhitektura definira poslovno strategijo, upravljanje, organizacijo in ključne poslovne procese ter je temelj celovite strategije informacijske tehnologije podjetja in arhitekture informacijskega sistema ter determinanta podatkovne, aplikativne in tehnološke arhitekture. Poslovna arhitektura je kanal, ki prevaja poslovno strategijo organizacije v vsakodnevno delovanje, poslovna strategija pa določa poslovno arhitekturo. Poslovna arhitektura pretvarja-poslovne strategije in cilje na visoki ravni v operativne poslovne modele. Poslovna arhitektura je izraz ključne poslovne strategije podjetja ter poslovnih funkcij in procesov, običajno poslovna zasnova, izvedena na podlagi poslovnega modela, ki z različnih vidikov opisuje poslovne module in razmerja med njimi, torej glavne procese poslovanja. Poslovna arhitektura je pravilna razmejitev glavnih in skupnih procesov podjetja ter artikulacija in analiza življenjskega cikla poslovnih elementov. Vrednost industrijskih velikih podatkov je mogoče pridobiti s strateškim načrtovanjem industrijskega poslovanja z velikimi podatki in gradnjo poslovne arhitekture.
02. Arhitektura informacijskega sistema
Da bi v celoti izkoristili vrednost industrijskih velikih podatkov in se izognili oblikovanju "informacijskih otokov", je treba zgraditi enotno arhitekturo informacijskega sistema za uresničitev uporabniškega dostopa in interoperabilnosti različnih aplikacijskih sistemov in podatkov. Arhitektura informacijskega sistema, ki temelji na poslovni strategiji industrijskih velikih podatkov, je arhitektura, ki odraža odnos med različnimi komponentami informacijskega sistema proizvodnega podjetja, kot tudi odnos med informacijskim sistemom in povezanim poslovanjem ter med informacijskim sistemom in povezano tehnologijo. Arhitektura informacijskega sistema vključuje arhitekturo aplikacij in arhitekturo podatkov. Med njimi arhitektura aplikacije opisuje načrt aplikacijskega sistema, ki je potreben za podporo delovanja podjetja, vključno z nivoji aplikacije, funkcijami, metodami realizacije in gradbenimi standardi itd. V glavnem preučuje interakcijo med aplikacijskimi sistemi in korespondenco med aplikacijami in osnovno dejavnostjo ter je v središču raziskave celotnega okvira podjetja, za katerega lahko rečemo, da je most med poslovno arhitekturo in tehnično arhitekturo. Arhitektura industrijskih velikih podatkovnih aplikacij vsebuje tako aplikacijske sisteme, ki ustrezajo različnim nivojem vertikalne plasti podjetja v industrijski arhitekturi velikih podatkov, kot tudi aplikacijske sisteme, ki temeljijo na tehnologiji velikih podatkov. Po drugi strani pa je arhitektura podatkov opis strukture in interakcije glavnih tipov podatkov in virov, logičnih podatkovnih sredstev, fizičnih podatkovnih sredstev in virov za upravljanje podatkov kompleksnega organizacijskega telesa.
03. Arhitektura informacijske tehnologije
Z vzponom vala industrije 4.0 se informacijske tehnologije, kot so internet stvari (IoT), računalništvo v oblaku, veliki podatki, umetna inteligenca, obogatena resničnost/navidezna resničnost in druge informacijske tehnologije nenehno integrirajo in prodirajo v industrijsko področje, kar postavlja trdne tehnološke temelje za implementacijo industrijskih aplikacij velikih podatkov. Med njimi tehnologija interneta stvari omogoča vseprisotno končno opremo in zmogljivosti, ki jih je mogoče povezati z internetom v skladu z dogovorjenimi protokoli prek naprav za zaznavanje informacij, kot so radiofrekvenčna identifikacija, infrardeči senzorji, globalni sistemi za določanje položaja itd., za izmenjavo informacij in komunikacijo, zaradi česar so elementi in njihov status vidni, tako da se uresniči inteligentna identifikacija, lokalizacija, sledenje, spremljanje in upravljanje; tehnologija računalništva v oblaku zagotavlja nekakšno dinamično in razširljivo računalniško storitev, ki jo je mogoče realizirati prek omrežja na-zahtevo. Tehnologija računalništva v oblaku zagotavlja-na zahtevo, dinamično razširljive in poceni računalniške storitve prek omrežja; tehnologija velikih podatkov in tehnologija umetne inteligence omogočata analizo in rudarjenje potencialne vrednosti ogromnih podatkov v sprejemljivem času ter uresničitev načina napovedovanja trendov in skupinskega obveščanja; Tehnologija AR/VR lahko realizira simulacijo in izboljšanje izkušnje tovarniškega okolja, industrijske opreme itd. Proizvodna podjetja ustvarjajo veliko količino podatkov vsak dan ali celo vsak trenutek, z veliko raznolikostjo, ki zajemajo celoten življenjski cikel industrijskih izdelkov, vključno s podatki o načrtovanju, podatki o proizvodnji, podatki o vrednostni verigi in povezanimi zunanjimi podatki. Ti podatki izvirajo iz senzorjev ali iz sistema za pridobivanje podatkov in spremljanje nadzora inteligentne opreme ali iz modela načrtovanja in informacijskega sistema podjetja.
Realizacija industrijskih velikih podatkovnih aplikacij zahteva zbiranje in pred{0}}obdelavo podatkov, shranjevanje, analizo in rudarjenje, aplikacijo za določeno podjetje in končni prikaz rezultatov, v skladu s tem je arhitektura industrijskih velikih podatkovnih informacijskih tehnologij razdeljena na šest plasti: podatkovna plast, plast zbiranja podatkov, plast za shranjevanje, računalniška plast, aplikacijska plast in prikazna plast. Če podjetja gradijo vsako plast sama, bo prag gradnje razmeroma visok. Doma in v tujini je bila razvita in dokončana vrsta odprtokodnih-tehnoloških komponent, povezanih z industrijskimi storitvami v oblaku in (industrijsko) obdelavo velikih podatkov, velik napredek pa je dosegla tehnologija umetne inteligence, ki zagotavlja izbirne rešitve za inteligentno preoblikovanje industrijskega področja, poleg tega pa zmanjšuje prag za konstrukcijo in implementacijo industrijskih aplikacij velikih podatkov. Podjetjem ni treba samostojno realizirati vsake komponente tehnične arhitekture, če ni potrebno, in se lahko odločijo za uporabo ustreznih odprtokodnih komponent za gradnjo industrijskih aplikacij za velike podatke glede na njihove potrebe, kot tudi različne vrste in ravni industrijskih storitev v oblaku glede na njihove potrebe ter implementacijo industrijskih aplikacij za velike podatke na tej podlagi, da se bolj osredotočijo na poslovna področja in tehnična področja, na katerih so podjetja dobra.
Tehnologija industrijske analize velikih podatkov, kot ena od osrednjih tehnologij industrijskih velikih podatkov, lahko industrijskim velikim podatkovnim izdelkom omogoči pridobivanje ogromnih podatkov, integracijo več-izvornih podatkov, modeliranje več-vrst znanja, analizo več-poslovnih scenarijev in odkrivanje več-domenskega znanja itd., kar ima pomembno vlogo pri spodbujanju poslovanja inovacije ter preoblikovanje in nadgradnja podjetij.