Industrijski veliki podaci odnose se na sve vrste podataka i srodnih tehnologija i aplikacija koje se generiraju u industrijskom polju oko tipičnog modela inteligentne proizvodnje, od potražnje kupaca do prodaje, narudžbi, planiranja, istraživanja i razvoja, dizajna, procesa, proizvodnje, nabave, nabave, zaliha, otpreme i isporuke, nakon{0}}usluge nakon prodaje, rada i održavanja, otpada ili recikliranja i ponovnog životnog vijeka svakog proizvoda. Industrijski veliki podaci su srž inteligentne proizvodnje, zasnovane na „velikim podacima + industrijski internet“, računarstvu u oblaku, velikim podacima, Internetu stvari, veštačkoj inteligenciji i drugim tehnologijama koje će voditi promenu metoda industrijske proizvodnje i pokretati inovativni razvoj industrijske ekonomije.
Detaljan opis industrijske tehnologije velikih podataka i primjene
I. definicija industrijskih velikih podataka
Industrijski veliki podaci odnose se na industrijsku oblast, oko tipičnog modela inteligentne proizvodnje, od potražnje kupaca do prodaje, narudžbi, planiranja, istraživanja i razvoja, dizajna, procesa, proizvodnje, nabavke, opskrbe, inventara, otpreme i isporuke, usluga nakon{0}}oporabe, rada i održavanja, otpada ili recikliranja i ponovne proizvodnje cjelokupnog životnog ciklusa proizvoda, generiranog kroz različite vrste životnog ciklusa proizvoda i općenitih aplikacija koje se odnose na različite aspekte. Usredsređen je na podatke o proizvodima, koji uveliko proširuju obim tradicionalnih industrijskih podataka, a takođe uključuje industrijske tehnologije i aplikacije koje se odnose na velike podatke{2}}. Glavni izvori industrijskih velikih podataka su sljedeće tri kategorije.
1. Poslovni podaci vezani za proizvodnju i rad
Poslovni podaci koji se odnose na proizvodnju i rad uglavnom dolaze iz obima tradicionalne informatizacije preduzeća i pohranjuju se unutar informacionih sistema preduzeća, uključujući tradicionalni industrijski dizajn i softver za proizvodnju, planiranje resursa preduzeća (ERP), upravljanje životnim ciklusom proizvoda (PLM), upravljanje lancem snabdevanja (S CM), upravljanje odnosima sa kupcima (CRM) i sistem upravljanja životnom sredinom (EMS), itd. Ovi informacioni sistemi preduzeća su akumulirali veliku količinu podataka. Ovi informacioni sistemi preduzeća su akumulirali veliku količinu podataka o razvoju proizvoda, proizvodnih podataka, operativnih podataka, podataka o kupcima, logističkih i nabavnih podataka, i podataka o životnoj sredini. Ova vrsta podataka je tradicionalno bogatstvo podataka u industrijskom polju i postepeno širi svoj opseg u okruženju novih tehnoloških aplikacija kao što je mobilni internet.
2. IoT podaci o opremi
Podaci o opremi IoT-a uglavnom se odnose na industrijsku proizvodnu opremu i ciljane proizvode u IoT načinu rada, generiranje-u realnom vremenu i prikupljanje podataka koji pokrivaju rad i rad, uslove rada, parametre okoline i druge podatke koji odražavaju status rada opreme i proizvoda. Takvi podaci su novi i najbrže rastući izvor industrijskih velikih podataka. Uski industrijski veliki podaci odnose se na ovu vrstu podataka, odnosno veliku količinu podataka koju brzo generiše industrijska oprema i proizvodi i postojanje razlika u vremenskim{3}}serijama.
3. Eksterni podaci
Eksterni podaci se odnose na proizvodne aktivnosti industrijskih preduzeća i proizvode koji se odnose na eksterne internetske izvore podataka preduzeća, na primjer, evaluacija ekološkog učinka preduzeća ekoloških propisa, predviđanje makro{0}}društveno{1}}ekonomskih podataka tržišta proizvoda i tako dalje. Industrijska tehnologija velikih podataka je niz tehnologija i metoda koje omogućavaju da se vrijednost sadržana u industrijskim velikim podacima izvuče i prikaže, uključujući planiranje, akviziciju, prethodnu-obradu, pohranu, analizu i rudarenje, vizualizaciju i inteligentnu kontrolu. Industrijska primjena velikih podataka je proces integracije i primjene niza industrijskih tehnologija i metoda velikih podataka na određeni industrijski skup velikih podataka kako bi se dobile vrijedne informacije. Istraživanje i proboj industrijske tehnologije velikih podataka u suštini ima za cilj otkrivanje novih obrazaca i znanja iz složenih skupova podataka, te izvlačenje vrijednih novih informacija, kako bi se promovirala inovacija proizvoda proizvodnih poduzeća, poboljšao nivo rada i efikasnosti proizvodnje i proširili novi poslovni modeli.
II. Industrijske karakteristike velikih podataka
Pored karakteristika opštih velikih podataka (veliki obim podataka, raznolikost, brzina i niska gustina vrednosti), industrijski veliki podaci imaju i karakteristike vremenskog niza, jake korelacije, tačnosti i zatvorene petlje.
Velika količina podataka:veličina podataka određuje vrijednost i potencijalne informacije podataka koji se razmatraju. Količina industrijskih podataka je relativno velika, veliki broj visoko-podataka sa mašina i opreme i podataka sa interneta nastavljaju da pristižu, a skupovi podataka velikih industrijskih preduzeća će dostići nivo PB ili čak EB.
Raznolikost (raznolikost):odnosi se na raznolikost tipova podataka i širok spektar izvora. Industrijski podaci su široko rasprostranjeni u različitim aspektima kao što su mašine i oprema, industrijski proizvodi, sistemi upravljanja i Internet, a struktura je složena, sa strukturiranim i polu{1}}strukturiranim senzorskim podacima, kao i nestrukturiranim podacima.
Brzo (brzina):odnosi se na brzinu dobijanja i obrade podataka. Potrebe za brzinom industrijske obrade podataka su različite, zahtjevi na nivou proizvodne lokacije za vremenski okvir analize do nivoa milisekundi, aplikacije za upravljanje i donošenje odluka{2}}trebaju podržavati interaktivnu ili grupnu analizu podataka.
Gustoća niske vrijednosti (vrijednost):industrijski veliki podaci stavljaju veći naglasak na korisničku vrijednost-i upotrebljivost samih podataka, uključujući: poboljšanje sposobnosti inovacije i efikasnosti proizvodnje i rada i promoviranje personaliziranog prilagođavanja, transformacije usluga i drugih novih načina inteligentne promjene proizvodnje.
redoslijed:Industrijski veliki podaci imaju jak vremenski niz, kao što su narudžbe, podaci o statusu opreme.
Jaka-relevantnost:S jedne strane, podaci u istoj fazi životnog ciklusa proizvoda imaju veliku važnost, kao što su sastav delova proizvoda, uslovi rada, status opreme, održavanje i dopunska nabavka delova; s druge strane, podaci u različitim fazama životnog ciklusa proizvoda, kao što su istraživanje i razvoj i dizajn, proizvodnja i usluga, moraju biti povezani.
tačnost:uglavnom se odnosi na autentičnost, potpunost i pouzdanost podataka, a više pažnje poklanja kvalitetu podataka kao i pouzdanosti tehnika i metoda obrade i analize. Zahtjevi za višim povjerenjem za analizu podataka, oslanjanje samo na statističku analizu korelacije nije dovoljno da podrži dijagnozu kvarova, predviđanje i rano upozorenje i druge industrijske primjene, potreba za kombinovanjem fizičkog modela sa modelom podataka, uzročno-posljedičnim odnosom rudarenja.
Zatvorena{0}}petlja:uključujući zatvaranje i povezivanje lanca podataka u horizontalni proces cijelog životnog ciklusa proizvoda, kao i vertikalni proces prikupljanja i obrade podataka inteligentne proizvodnje, koji treba podržati dinamičko i kontinuirano prilagođavanje i optimizaciju u okviru scenarija zatvorene{0}}petlje otkrivanja stanja, analize, povratnih informacija i kontrole.
Zbog gore navedenih karakteristika, industrijski veliki podaci, kao industrija primjene velikih podataka, imaju široku perspektivu primjene dok predstavljaju veliki izazov tradicionalnoj tehnologiji upravljanja podacima i tehnologiji analize podataka.
III. Industrijska arhitektura velikih podataka
Industrijska arhitektura velikih podataka sadrži tri dimenzije: životni ciklus i tok vrijednosti, vertikalni sloj preduzeća i IT lanac vrijednosti.
U sloju životnog ciklusa i toka vrijednosti, prema područjima primjene industrijskih velikih podataka, može se podijeliti na tri područja: razvoj proizvoda i dizajn prije početka faze proizvodnje proizvoda, upravljanje proizvodnjom i lancem opskrbe prije isporuke proizvoda, te upravljanje i upravljanje održavanjem i uslugama nakon isporuke proizvoda.
U vertikalnom sloju preduzeća, prema metodi prikupljanja podataka i nivou aplikacije, može se podijeliti na sloj informacionog fizičkog sistema, sloj informacionog sistema za upravljanje preduzećem i sloj sistema međupovezivanja platforme.
U sloju IT lanca vrijednosti može se podijeliti na poslovnu arhitekturu, arhitekturu informacionog sistema i arhitekturu IT tehnologije na tri nivoa, od kojih se arhitektura informacionog sistema može podijeliti na arhitekturu aplikacija i informacionu arhitekturu.
1. Životni ciklus i dimenzija toka vrijednosti
Dimenzija životnog ciklusa i toka vrijednosti u industrijskoj arhitekturi velikih podataka pokriva faze cijelog životnog ciklusa proizvoda, tj. istraživanje i razvoj i dizajn, proizvodnju, logistiku, prodaju, rad i održavanje i servis. Među njima, proizvodnja, logistika i prodaja se mogu dalje kategorizirati u lanac proizvodnje i nabave, a dimenzija životnog ciklusa i toka vrijednosti uključuje tri polja: istraživanje i razvoj i dizajn, proizvodnja i lanac opskrbe, te rad i održavanje i servis. Scenariji primjene svake domene prikazani su na slici 2.
01. Istraživanje i razvoj i dizajn
R&D podatke akumulira osoblje za istraživanje i razvoj u procesu istraživanja i razvoja i dizajna, što dolazi iz svih aspekata životnog ciklusa proizvoda, uključujući: velike podatke potražnje korisnika, velike podatke o istraživanju i razvoju, ponovnu upotrebu velikih podataka o proizvodu, velike podatke za saradnju u istraživanju i razvoju, itd., s različitim-proizvodima i različitim-industrijama i širokim spektrom karakteristika.
Poduzeća za personalizirani dizajn proizvoda mogu prikupljati personaliziranu potražnju za proizvodima, interakciju s kupcima proizvoda i podatke o transakcijama putem internet platforme. Iskopavanje i analiza ovih dinamičkih podataka kupaca može pomoći klijentima da učestvuju u analizi potražnje za proizvodima i aktivnostima dizajna proizvoda kako bi postigli prilagođeni dizajn, a zatim, oslanjajući se na fleksibilan proizvodni proces, možete proizvesti proizvode po mjeri-za korisnike.
Realizacija simulacije dizajna zasnovana na velikim podacima tradicionalnih proizvodnih preduzeća u testiranju i verifikaciji veze treba da bude proizvedena u naturi da bi se procenila njena performansa i drugi pokazatelji, cena sa povećanjem broja testova i porastom. Korištenjem tehnologije virtualne simulacije može se postići originalni R&D proces dizajna simulacije, analize, evaluacije, verifikacije i optimizacije, čime se smanjuje količina inženjerskih promjena, optimizira proces proizvodnje, smanjuju troškovi i potrošnja energije.
Realizujte personalizovanu automatizaciju dizajna po meri zasnovanu na tradicionalnim tipovima proizvoda preduzeća velikih podataka, stilova nije mnogo, može se koristiti za ručno dizajniranje modela proizvoda, proizvodnih uzoraka, a zatim proizvodnog režima masovne proizvodnje, ali u suočenju sa zahtevima personalizovane, male serije proizvodnje, tradicionalni način će dovesti do toga da je proizvodni ciklus proizvoda predug, cena je previsoka. Akumulacijom velike količine podataka modela dizajna proizvoda, analizom korelacije između podataka o dizajnu, te uz pomoć tehnologije velikih podataka i drugih pomoćnih alata za dizajn, može se realizirati automatizacija personaliziranog prilagođenog dizajna i generiranja modela.
Promovirati integraciju i razmjenu R&D resursa i inovacija i zajedničkih dizajnerskih preduzeća kroz izgradnju i poboljšanje baze znanja o istraživanju i razvoju i dizajnu, promovirati digitalne crteže, biblioteku standardnih dijelova i druge podatke o dizajnu unutar poduzeća, kao i uzvodno i nizvodno preduzeća u lancu nabave dijeljenja resursa i inovacija i saradnje, kako bi se poboljšalo upravljanje resursima unakrsnog istraživanja i upravljanja resursima preduzeća{0} dizajn sposobnosti. Povećati sposobnost preduzeća da upravljaju i koriste globalne resurse za istraživanje i razvoj, optimizuju i reorganizuju procese istraživanja i razvoja i poboljšaju efikasnost istraživanja i razvoja.
Negujte nove načine istraživanja i razvoja zasnovane na socijalizovanom dijeljenju i učešću dizajnerskih resursa i omogućite preduzećima da provode nove načine istraživanja i razvoja kao što su crowdsourcing i crowdsourcing na osnovu vlastitih potreba za istraživanjem i razvojem, kako bi se poboljšala sposobnost poduzeća da iskoriste socijalizirane inovacije i kapitalne resurse.
02.Proizvodnja i lanac nabavke
Veliki podaci o proizvodnji ne uključuju samo informacije o proizvodnji proizvoda, informacije o narudžbi, informacije o opremi, kontrolne informacije, informacije o materijalu, raspored rada osoblja, već uključuju i interni tok informacija o upravljanju, protok kapitala, proizvodnju proizvoda uzvodnih i nizvodnih dobavljača i upravljanje kupcima i druge povezane pomoćne informacije o upravljanju proizvodnjom, prikupljanje podataka o proizvodnji oslanja se na postojeće upravljanje resursima poduzeća, izvršenje proizvodnje, upravljanje upravljanjem lancem poslovanja, upravljanje upravljanjem lancem nabave, upravljanje upravljanjem lancem poslovanja, upravljanje lancem proizvodnje informacioni sistemi.
Ostvaruje-praćenje i upravljanje proizvodnim procesom u realnom vremenu i prediktivno održavanje proizvodne opreme, poboljšava nivo upravljanja proizvodnim procesom i opremom, optimizuje proizvodni proces i poboljšava kvalitet proizvoda. Moderne industrijske proizvodne proizvodne linije su instalirane sa hiljadama malih senzora za detekciju radnog statusa proizvodne opreme, kao što su temperatura, pritisak, toplota, vibracije i buka, itd. Korištenjem ovih podataka može se ostvariti praćenje proizvodnog procesa u stvarnom-vremenu, dijagnostika i predviđanje kvara opreme, analiza potrošnje energije, kvalitetna analiza nezgoda. Osim toga, može integrirati i agregirati podatke iz svih aspekata proizvodnje, uspostaviti virtualne modele proizvodnog procesa, simulirati i optimizirati proizvodni proces.
Realizovati personalizovanu proizvodnju po meri i promovisati uspostavljanje modernog proizvodnog sistema. Kroz automatizaciju protoka podataka u cijelom životnom ciklusu proizvoda i automatiziranu i inteligentnu kontrolu cjelokupnog proizvodnog procesa, promovirat će razmjenu informacija, integraciju sistema i poslovnu saradnju, poboljšati sposobnost precizne proizvodnje, vrhunske proizvodnje i agilne proizvodnje, realizirati personaliziranu proizvodnju po mjeri, ubrzati uspostavljanje pametnih proizvodnih pogona kao što su sistemi za proizvodnju pametnih radionica, kao i sistemi pametne proizvodnje u radionicama.
Ostvarite umreženu kolaborativnu proizvodnju i ekonomiju dijeljenja proizvodnje. Kroz "Internet+", integracija i optimizacija proizvodnih resursa unutar ili između preduzeća, i realizacija vertikalne kolaborativne proizvodnje unutar preduzeća ili horizontalne kolaborativne proizvodnje među preduzećima. Kroz Internet + ekonomiju dijeljenja, dijeljenje inovacijskih resursa, proizvodnih kapaciteta, zaliha i drugih proizvodnih resursa za realizaciju ekonomije dijeljenja proizvodnje.
Optimizirajte industrijski lanac nabavke. Tehnologija elektronske identifikacije kao što je radiofrekventna identifikacija (RFID), tehnologija interneta stvari (IoT) i tehnologija mobilnog interneta mogu pomoći industrijskim preduzećima da dobiju velike podatke o kompletnom lancu nabavke proizvoda, a korištenje takvih podataka za analizu će dovesti do značajnog povećanja efikasnosti skladištenja, distribucije i prodaje kao i značajnog smanjenja troškova.
Ostvarite predviđanje potražnje kako biste bolje uredili ulaznu robu i proizvodnju, a kada potražnja opadne, pronađite uzrok problema i riješite ga.
Realizujte profilisanje kupaca i precizan marketing i analizu ponašanja kupaca, što može proširiti izvore kupaca, poboljšati stopu uspešnosti marketinga i originalno zadovoljstvo i lojalnost kupaca.
03. Rad i održavanje i servisno polje
Postoji mnogo izvora podataka u oblasti rada i održavanja i servisa, uglavnom uključujući:-podatke o stanju rada u stvarnom vremenu i podatke o okruženju koje prikupljaju senzori ugrađeni u proizvode uz dozvolu kupaca; podaci o prodaji proizvoda dobiveni putem poslovne platforme, podaci o kupcima i odgovarajuća ocjena proizvoda ili povratne informacije o korištenju; pritužbe kupaca i odgovarajuće evidencije obrade; vraćanje/povratak proizvoda i odgovarajuću evidenciju održavanja.
Praćenjem i analizom-podataka o statusu rada proizvoda u stvarnom vremenu prikupljenih na daljinu, mogu se realizirati online usluge{1}}sa dodanom vrijednošću kao što su daljinsko praćenje i upravljanje, dijagnostika kvarova i prediktivno održavanje, što može smanjiti troškove održavanja i poboljšati korištenje proizvoda.
Analizom podataka o korištenju korisnika i podataka o okruženju opreme, također može pružiti proširene usluge za korisnike, proširiti vrijednosni prostor proizvoda i realizirati transformaciju poslovnog modela-centriranog na proizvod u model "proizvodnja + usluga".
Analizom ocjene proizvoda korisnika ili povratnih informacija o korištenju, pritužbi kupaca, ugradnjom korisnih komentara u dizajn proizvoda i poboljšanje proizvoda i kategorizacijom pritužbi kupaca, možemo poboljšati kvalitet proizvoda i{0}}kvalitet usluga nakon prodaje, smanjiti stopu žalbi i povećati zadovoljstvo i lojalnost kupaca.
Analizom razloga za vraćanje ili popravku proizvoda i poduzimanjem pravovremenih i učinkovitih mjera, možemo poboljšati kvalitet proizvoda i smanjiti stopu povrata i popravke.
2. Vertikalni sloj preduzeća
Vertikalni sloj industrijske arhitekture velikih podataka podijeljen je u pet slojeva iz perspektive fizičkog domena odozdo prema gore, a to su sloj opreme, kontrolni sloj, radionički sloj, sloj poduzeća i sloj suradnje. U sloju opreme, kontrolnom sloju i sloju radionice, Internet stvari se može koristiti za realizaciju pametnih fabrika zasnovanih na informacionom fizičkom sistemu; u sloju preduzeća, preduzeće integriše različite aplikacije interne informatizacije, vrši integraciju i transformaciju internih poslovnih procesa i poboljšava operativnu efikasnost preduzeća; a u sloju saradnje, industrijski oblak i druge platformske tehnologije se koriste za realizaciju eksterne kolaborativne proizvodnje preduzeća i inovativnih poslovnih modela kao što je model orijentisan na proizvodne usluge{1}}. Vertikalna dimenzija preduzeća može se podeliti na tri podsistema: informacioni fizički sistem, informacioni sistem za upravljanje preduzećem i sistem platforme za međupovezivanje.
01.Informacioni fizički sistem
Informacioni fizički sistem prikuplja i agregira podatke o radu mašine i podatke o lokaciji proizvodnje putem senzora i različitih informacionih sistema za realizaciju sveprisutnog sensinga, i primenjuje tehnologiju integracije i obrade podataka za prikupljanje i razmenu industrijskih podataka, proizvodne povratne informacije i kontrolu, za postizanje kontrole i interakcije sa opremom i radionicama, za ostvarivanje međusobne povezanosti i interoperabilnosti internih i eksternih fizičkih sistema fabrika, i za pružanje baze podataka za industrijsku analizu i simulaciju. donošenje odluka-optimizacija rada radionice/fabrike. Također pruža bazu podataka za industrijsko modeliranje/simulaciju i analizu, što zauzvrat pruža usluge podrške za optimizaciju odluka o radu radionice/tvornice. U vertikalnom sloju preduzeća industrijske arhitekture velikih podataka, informacioni fizički sistem koji se koristi za prikupljanje informacija na sloju industrijske opreme zasniva se na velikim podacima, mreži i masovnom računanju, a kroz jezgro inteligentne percepcije, analize, rudarenja, evaluacije, predviđanja, optimizacije, saradnje i drugih tehničkih sredstava, računanje, komunikacija i kontrola mogu da realizuju organsku fuziju, tako da se postigne duboka fuzija i saradnja sajber prostor i fizički prostor industrijske opreme, okruženja i grupa. Duboka integracija. Suština informaciono-fizičkog sistema leži u povezivanju fizičke opreme sa Internetom, tako da fizička oprema ima pet glavnih funkcija: računanje, komunikaciju, precizno upravljanje, daljinsku koordinaciju i autonomiju.
02. Informacioni sistem za upravljanje preduzećem
Informatizacija preduzeća je proces primene informacionih tehnologija i proizvoda u preduzećima. Informatizacija preduzeća je proces sveobuhvatnog prodora informacione tehnologije od lokalnog do globalnog, od taktičkog nivoa do strateškog nivoa do preduzeća, primenom iste na upravljanje procesima i podržavajući rad i upravljanje preduzećem. Informatizacija preduzeća uglavnom uključuje kontrolu proizvodnih procesa, upravljanje preduzećem, upravljanje životnim ciklusom proizvoda, optimizaciju lanca snabdevanja i procese upravljanja. Informatizacija upravljanja proizvodnim procesom fokusira se na razvoj i dizajn proizvoda, tok proizvodnog procesa, upravljanje radionicom, inspekciju kvaliteta i druge veze dizajna i proizvodnje. Informatizacija upravljanja preduzećima je najveći udeo u informatičkoj konstrukciji preduzeća, najteža, najšire korišćena u nekoj oblasti, koja uključuje poslovanje menadžmenta preduzeća i svih nivoa. Informatizacijska konstrukcija menadžmenta preduzeća je da se prikupljaju, obrađuju, organizuju i efikasno integrišu informacioni resursi kroz sistem aplikacija za integraciju informacija na osnovu standardizacije osnovnog rada upravljanja i optimizacije poslovnih procesa, poboljšanja efikasnosti upravljanja i pružanja-dinamičkih informacija za upravljanje i donošenje odluka-u realnom vremenu. Informatizacija upravljanja lancem snabdevanja preduzeća čini da se proizvodne i upravljačke aktivnosti preduzeća proširuju unapred i unazad. Preduzeća od nabavke sirovina, komponenti, transporta, skladištenja, prerade i proizvodnje, prodaje, pa do konačne isporuke i usluge kupcima, formirajući lančanu strukturu koja se sastoji od dobavljača uzvodnih, posrednih proizvođača i trećih-davatelja usluga, nižih prodajnih kupaca, te proizvodnih aktivnosti preduzeća, procesi upravljanja podložni su ograničenjima ovog lanca snabdijevanja i utjecaja.
03.Sistem povezane platforme
Trenutno se industrijski razvoj Kine i većine zemalja suočava sa velikim poteškoćama i izazovima, uključujući: ozbiljan višak kapaciteta, nedostatak personaliziranih proizvoda, proizvodi postaju sve složeniji, sredstva za proizvodnju se ne mogu efikasno konfigurirati, a tržište velike{0}}opreme postaje sve zasićenije, itd., te hitno treba tražiti povratak industrije i transformaciju industrije i strateško rješenje. „Internet+“ vrlo dinamično razmišljanje i inovativni poslovni modeli, za tešku situaciju proizvodne industrije kojoj je hitno potrebna transformacija i nadogradnja, pruža novi smjer transformacije, kroz reformu proizvodnih metoda i poslovnih modela i unapređenje tehnologije proizvodnje, kako bi se postigla personalizacija kupaca prilagođenih proizvoda, male serije, velike-proizvodnje, kako bi se riješio problem velikih- proizvodnih kapaciteta. Reformom proizvodnih metoda i poslovnih modela i unapređenjem tehnologije proizvodnje, možemo realizovati male{7}}serijske, velike-proizvodnje personaliziranih proizvoda kako bismo riješili problem-prekapaciteta industrijskih proizvoda i nemogućnosti da se zadovolji personalizirana potražnja kupaca za proizvodima, kako bismo zadovoljili zahtjeve za poštovanjem i afirmacijom kupaca{10}
Pokušajte riješiti problem slabe jezgrene tehnologije i niskog proizvodnog kapaciteta vrhunskih-proizvoda kroz umreženu kolaborativnu proizvodnju, tj. uz pomoć interneta ili platforme industrijskog oblaka, razviti nove načine zajedničkog istraživanja i razvoja, crowdsourcing dizajna, suradnje u lancu opskrbe i tako dalje među preduzećima, kako bi se efektivno smanjio trošak sticanja resursa vezanih za nabavku resursa i značajno ubrzao zatvaranje resursa transformacija iz "sami borbe" u "industrijsku saradnju". „za industrijsku sinergiju, i promovirati ukupnu konkurentnost industrije.
Pokušajte da poboljšate problem viška kapaciteta bez efektivne alokacije resursa i slabe nezavisne inovativne sposobnosti kroz inovacije i preduzetništvo, ekonomiju dijeljenja proizvodnje.
Sa osnovnim proizvodom kao osovinom, kroz prikupljanje i analizu podataka o korištenju proizvoda i podataka o okruženju, korisnicima pružiti proširene usluge, šireći prostor vrijednosti proizvoda, šireći nova tržišta i realizirajući transformaciju poslovnog modela-centriranog na proizvod u model "proizvodnja + usluga".
3. IT lanac vrijednosti
Vrijednost velikih podataka se ostvaruje kroz aktivnosti kao što su prikupljanje podataka, pred{0}}obrada, analiza, vizualizacija i pristup.
U dimenziji IT lanca vrijednosti, vrijednost velikih podataka se ostvaruje kroz obezbjeđivanje mreža, infrastrukture, platformi, aplikativnih alata i drugih usluga koje sadrže velike podatke za aplikacije velikih podataka, čime se poboljšava operativna efikasnost i podržavaju poslovne inovacije. Arhitektura preduzeća podržana tehnologijom velikih podataka može se podeliti na tri nivoa: poslovna arhitektura, arhitektura informacionog sistema i arhitektura IT tehnologije sa osvrtom na TOGAF metodu podele.
01. Poslovna arhitektura
Poslovna arhitektura definiše poslovnu strategiju, upravljanje, organizaciju i ključne poslovne procese i predstavlja temelj sveobuhvatne strategije informacionih tehnologija i arhitekture informacionog sistema preduzeća, kao i determinantu arhitekture podataka, aplikacija i tehnologije. Poslovna arhitektura je kanal koji poslovnu strategiju organizacije pretvara u svakodnevne operacije, a poslovna strategija određuje poslovnu arhitekturu. Poslovna arhitektura pretvara-poslovne strategije i ciljeve visokog nivoa u operativne poslovne modele. Poslovna arhitektura je izraz ključne poslovne strategije preduzeća i poslovnih funkcija i procesa, obično je poslovni dizajn implementiran na osnovu poslovnog modela, koji opisuje poslovne module i odnose između njih, odnosno glavne procese poslovanja, iz različitih perspektiva. Poslovna arhitektura je pravilno razgraničenje glavnih i zajedničkih procesa poslovanja, te artikulacija i analiza životnog ciklusa poslovnih elemenata. Vrijednost industrijskih velikih podataka može se dobiti strateškim planiranjem industrijskog poslovanja s velikim podacima i izgradnjom arhitekture poduzeća.
02. Arhitektura informacionog sistema
Kako bi se dala puna uloga vrijednosti industrijskih velikih podataka i izbjeglo formiranje "informacionih ostrva", potrebno je izgraditi jedinstvenu arhitekturu informacionog sistema kako bi se ostvario korisnički pristup i interoperabilnost različitih aplikativnih sistema i podataka. Arhitektura informacionog sistema zasnovana na poslovnoj strategiji industrijskih velikih podataka je arhitektura koja odražava odnos između različitih komponenti informacionog sistema proizvodnog preduzeća, kao i odnos između informacionog sistema i povezanog poslovanja, kao i između informacionog sistema i povezane tehnologije. Arhitektura informacionog sistema uključuje arhitekturu aplikacije i arhitekturu podataka. Među njima, arhitektura aplikacije opisuje nacrt aplikacionog sistema potrebnog za podršku poslovanju preduzeća, uključujući nivoe aplikacije, funkcije, metode realizacije i standarde konstrukcije, itd. Ona uglavnom proučava interakciju između sistema aplikacija i korespondenciju između aplikacija i osnovnog poslovanja, i fokus je istraživanja na sveukupni okvir preduzeća, za koji se može reći da je most između poslovne arhitekture i tehničke arhitekture. Industrijska arhitektura velikih podataka sadrži i sisteme aplikacija koji odgovaraju različitim nivoima vertikalnog sloja preduzeća u industrijskoj arhitekturi velikih podataka i sisteme aplikacija zasnovane na tehnologiji velikih podataka. Arhitektura podataka, s druge strane, je opis strukture i interakcije glavnih tipova podataka i izvora, logičkih sredstava podataka, fizičkih sredstava podataka i resursa za upravljanje podacima složenog organizacionog tijela.
03. Arhitektura informacionih tehnologija
Sa porastom talasa industrije 4.0, informacione tehnologije kao što su Internet stvari (IoT), računarstvo u oblaku, veliki podaci, veštačka inteligencija, proširena realnost/virtuelna stvarnost i druge informacione tehnologije kontinuirano se integrišu i prodiru u industrijsko polje, što postavlja čvrste tehnološke osnove za implementaciju industrijskih aplikacija velikih podataka. Među njima, IoT tehnologija čini sveprisutnu krajnju opremu i objekte, koji se mogu povezati na Internet prema dogovorenim protokolima putem uređaja za otkrivanje informacija kao što su radiofrekventna identifikacija, infracrveni senzori, sistemi globalnog pozicioniranja itd., za razmjenu informacija i komunikaciju, čineći stavke i njihov status vidljivim, kako bi se ostvarila inteligentna identifikacija, lokalizacija, praćenje, praćenje i upravljanje; Tehnologija računarstva u oblaku pruža neku vrstu dinamičke i skalabilne računarske usluge koja se može realizovati putem mreže na-zahtjev. Tehnologija računarstva u oblaku pruža-na zahtjev, dinamički skalabilne i jeftine računarske usluge putem mreže; tehnologija velikih podataka i AI tehnologija omogućavaju analizu i iskopavanje potencijalne vrijednosti masivnih podataka u prihvatljivom vremenskom periodu, kao i realizaciju predviđanja trendova i moda grupne inteligencije; AR/VR tehnologija može realizovati simulaciju i poboljšanje iskustva fabričkog okruženja, industrijske opreme itd. Proizvodna preduzeća generišu veliku količinu podataka svakog dana ili čak svakog trenutka, sa širokim spektrom, koji pokrivaju čitav životni ciklus industrijskih proizvoda, uključujući podatke o dizajnu, podatke o proizvodnji, podatke o lancu vrednosti i povezane eksterne podatke. Ovi podaci dolaze ili od senzora, ili iz sistema za prikupljanje i nadzor inteligentne opreme, ili iz modela projektovanja i informacionog sistema preduzeća.
Realizacija industrijske aplikacije velikih podataka zahtijeva prikupljanje i prethodnu-obradu podataka, pohranu, analizu i rudarenje, aplikaciju za određeno poslovanje i konačno prikaz rezultata, shodno tome arhitektura industrijske velike informacione tehnologije podijeljena je na šest slojeva: sloj podataka, sloj prikupljanja podataka, sloj za pohranu, računski sloj, sloj aplikacije i sloj prikaza. Ako preduzeća grade svaki sloj samostalno, prag izgradnje će biti relativno visok. Razvijen je i završen niz tehnoloških komponenti otvorenog-kodnog koda koje se odnose na industrijske usluge u oblaku i (industrijsku) obradu velikih podataka u zemlji i inostranstvu, a tehnologija umjetne inteligencije dodatno je postigla veliki napredak, koja pruža opciona rješenja za inteligentnu transformaciju industrijskog polja, a također smanjuje prag za izgradnju i implementaciju industrijskih aplikacija velikih podataka. Preduzeća ne moraju samostalno da realizuju svaku komponentu tehničke arhitekture ako nije neophodno, i mogu izabrati da koriste odgovarajuće komponente otvorenog koda za izgradnju industrijskih aplikacija velikih podataka u skladu sa svojim potrebama, kao i različitih tipova i nivoa industrijskih cloud servisa u skladu sa svojim potrebama, i implementirati industrijske aplikacije velikih podataka na osnovu toga, kako bi se više fokusirali na poslovna područja i tehnička polja u kojima su preduzeća dobra.
Tehnologija industrijske analize velikih podataka, kao jedna od osnovnih tehnologija industrijskih velikih podataka, može omogućiti industrijskim proizvodima velikih podataka da imaju mogućnost prikupljanja masivnih podataka, integracije podataka iz više-izvora, modeliranja više-znanja, analize više-poslovnih scenarija i otkrivanja više-znanja na više domena, itd., što igra važnu ulogu u unapređenju poslovanja i transformaciji poslovanja.