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探索制造業(yè)大數(shù)據(jù)的三大優(yōu)勢是什么?

測試測試測試 ? 來源:網絡整理 ? 作者:工程師郭婷 ? 2018-07-13 03:55 ? 次閱讀

如今,從電子商務和健康護理到金融科技和體育行業(yè),大數(shù)據(jù)的應用無處不在。官方的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也反映了這一觀點:到2020年,全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預計將超過570億美元。

制造業(yè)面臨競爭挑戰(zhàn),并追求高生產力,也在加入大數(shù)據(jù)的應用熱潮。但是,這項技術能否在生產設施中起到重要的作用?為了獲得正確的答案,以下深入研究一下制造業(yè)大數(shù)據(jù)的主要優(yōu)勢:

1.采用大數(shù)據(jù)以減少停機時間

電力中斷或停機對于每個工業(yè)部門來說都是一個噩夢。制造商每年需要平均處理800小時的停機時間,這意味著生產力損失將從5%升至20%。

例如,通用電氣(GE)在倫敦舉辦的“Minds and Machines Europe”活動中分享了他們的最佳實踐。通用電氣的前首席執(zhí)行官Jeff Immelt表示,醫(yī)療保健、能源和航空等不同行業(yè)的技術組合將會發(fā)生一些變化。

Immelt表示,通過大數(shù)據(jù)分析與材料科學相結合,配備傳感器技術的“智能機器”可以實時利用工業(yè)數(shù)據(jù)的強大功能,并帶來巨大的好處。

因此,通用電氣公司通過預測機器或某個組件何時發(fā)生故障,設法實現(xiàn)了其制造過程的自動化,優(yōu)化了性能,并消除了停機時間。而每年所獲得的450億美元的市場收入是他們成功的證明。

舉個例子,航空業(yè)所實施的遠程監(jiān)控和問題的早期診斷中,燃氣發(fā)動機的一組傳感器每隔30秒將捕獲一次數(shù)據(jù)。隨后,Hadoop軟件開始發(fā)揮作用。其容錯冗余的Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)將收集到的數(shù)據(jù)拆分為可管理的塊,并將其分布在數(shù)千個節(jié)點中,為基于MapReduce的極速并行計算奠定基礎。

這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理有效地處理了大數(shù)據(jù)的體積、速度和變化三個V值,并幫助通用電氣公司糾正可能的制造缺陷。Immelt表示,通過Hadoop支持的分析,每年至少提升1%的燃氣發(fā)動機性能,并為客戶節(jié)省20億美元的費用。

2.在大數(shù)據(jù)時代緩解供應鏈風險

供應鏈充滿了不確定性。如果企業(yè)想減少可能的風險,并與零售商和客戶建立良好的關系,則需要再次進行數(shù)據(jù)分析。在供應鏈中,大數(shù)據(jù)應用圍繞著可追溯性、采購和倉儲三個主要孤島開展。

例如,物聯(lián)網促進數(shù)據(jù)卓有成效地用于產生有意義的見解,使制造商能夠追蹤貨物和減輕不利的情況。

根據(jù)英國特許采購與供應協(xié)會的報告,自然災害和極端天氣條件是導致供應鏈中斷的主要原因。為了確保這些情景不會導致業(yè)務中斷,企業(yè)可以分析龍卷風、地震、颶風等天氣狀況,并使用預測分析來計算延誤概率。

此外,通過從外部和在線渠道(例如金融分析師建議和媒體評論)挖掘歷史和實時數(shù)據(jù),制造商可以發(fā)現(xiàn)未來趨勢,并在發(fā)生金融危機時獲得應急措施的寶貴時間。大數(shù)據(jù)的其他應用包括維護最佳庫存水平和改進采購決策。

3.利用大數(shù)據(jù)提高產品質量

質量控制(QC)是大數(shù)據(jù)可以展示其價值的另一個領域。換句話說,自2012年以來,跨國巨頭英特爾公司一直在使用預測分析來加速芯片的生產,同時提高產品質量。

通過仔細檢查制造過程中收集的歷史數(shù)據(jù),英特爾公司顯著減少了每個芯片應該經歷的測試次數(shù)。英特爾數(shù)據(jù)中心集團總經理Ron Kasabian表示,“我們沒有通過19,000次測試來測試每一塊芯片,而是將測試集中在特定芯片上,以縮短測試時間。隨著我們不斷開發(fā)新芯片,在此期間發(fā)現(xiàn)了很多錯誤,并進行了修復?!?/p>

而且,采用大數(shù)據(jù)技術有助于英特爾公司測試設備。通過捕獲和分析傳感器生成的信息,企業(yè)可以及早發(fā)現(xiàn)生產線故障,并采取預防措施。這種數(shù)據(jù)驅動的方法已經成為增強質量控制的關鍵推動者和戰(zhàn)略成本的削減者。英特爾公司在2012年節(jié)省了300萬美元的生產成本。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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