Big data industrială se referă la toate tipurile de date și tehnologii și aplicații conexe generate în domeniul industrial în jurul modelului tipic de fabricație inteligentă, de la cererea clienților la vânzări, comenzi, planificare, cercetare și dezvoltare, proiectare, proces, producție, achiziții, furnizare, inventariere, expediere și livrare, serviciul post-vânzare, operare și întreținere, deseuri sau reciclare și refacere a întregului ciclu de viață al fiecărui produs. Big Data industrială este nucleul producției inteligente, bazată pe „big data + internet industrial”, cloud computing, big data, internetul obiectelor, inteligența artificială și alte tehnologii pentru a conduce schimbarea metodelor de producție industrială și a conduce dezvoltarea inovatoare a economiei industriale.
Descrierea detaliată a tehnologiei și aplicațiilor industriale de date mari
I. definiţia big data industrială
Big data industrială se referă la domeniul industrial, în jurul modelului tipic de fabricație inteligentă, de la cererea clienților până la vânzări, comenzi, planificare, cercetare și dezvoltare, proiectare, proces, producție, achiziții, furnizare, inventariere, expediere și livrare, serviciul post-serviciu post-vânzare, operare și întreținere, deseuri sau reciclare și remanufacturare a întregului ciclu de viață al produsului de diferite tipuri de aplicații și date aferente termenilor și diverselor aspecte ale tehnologiei generale, generate de diverse tipuri de tehnologie. Se concentrează pe datele despre produse, care extind foarte mult domeniul de aplicare al datelor industriale tradiționale și include, de asemenea, tehnologii și aplicații legate de big data-industriale. Principalele surse de big data industriale sunt următoarele trei categorii.
1. Date comerciale legate de producție și exploatare
Datele comerciale legate de producție și exploatare-în principal provin din domeniul informatizării tradiționale ale întreprinderii și sunt stocate în sistemele informaționale ale întreprinderii, inclusiv software tradițional de proiectare și producție industrială, planificarea resurselor întreprinderii (ERP), managementul ciclului de viață al produsului (PLM), managementul lanțului de aprovizionare (S CM), managementul relațiilor cu clienții (CRM) și sistemul de management al mediului (EMS) etc. Aceste sisteme de informații ale întreprinderii au acumulat o cantitate mare de date. Aceste sisteme informatice ale întreprinderii au acumulat o cantitate mare de date de dezvoltare a produselor, date de producție, date operaționale, date despre informații despre clienți, date despre logistică și furnizare și date de mediu. Acest tip de date este activul tradițional de date în domeniul industrial și își extinde treptat domeniul de aplicare în mediul noilor aplicații tehnologice, cum ar fi Internetul mobil.
2. Date echipamente IoT
Datele IoT ale echipamentelor se referă în principal la echipamentele de producție industrială și la produsele țintă în modul de funcționare IoT, generarea și colectarea în timp real-de date care acoperă funcționarea și funcționarea, condițiile de lucru, parametrii de mediu și alte date care reflectă starea de funcționare a echipamentelor și produselor. Astfel de date reprezintă noua și cea mai rapidă sursă de creștere a datelor industriale mari. Datele mari industriale înguste se referă la acest tip de date, adică o cantitate mare de date generate rapid de echipamente și produse industriale și existența unor diferențe de-serie de timp.
3. Date externe
Datele externe se referă la activitățile de producție ale întreprinderilor industriale și produse legate de sursele de date externe ale întreprinderii, de exemplu, evaluarea performanței de mediu a întreprinderii a reglementărilor de mediu, estimarea datelor macro-socio-socio-economice ale pieței de produse și așa mai departe. Tehnologia industrială a datelor mari reprezintă o serie de tehnologii și metode care permit extragerea și afișarea valorii conținute în datele mari industriale, inclusiv planificarea datelor, achiziția, pre-procesare, stocare, analiză și extragere, vizualizare și control inteligent. Aplicația de date mari industriale este procesul de integrare și aplicare a unei serii de tehnologii și metode de date mari industriale la un set specific de date mari industriale pentru a obține informații valoroase. Cercetarea și descoperirea tehnologiei de date mari industriale vizează, în esență, descoperirea de noi modele și cunoștințe din seturi de date complexe și extragerea de informații noi valoroase, astfel încât să promoveze inovația de produse a întreprinderilor de producție, să îmbunătățească nivelul de operare și eficiență a producției și să extindă noi modele de afaceri.
II. Caracteristicile Big Data industriale
Pe lângă caracteristicile datelor mari generale (volum mare de date, varietate, rapiditate și densitate scăzută a valorii), datele mari industriale au și caracteristicile secvenței temporale, corelație puternică, precizie și buclă închisă.
Volum mare de date:dimensiunea datelor determină valoarea și informațiile potențiale ale datelor luate în considerare. Volumul de date industriale este relativ mare, un număr mare de date de-frecvență înaltă de la mașini și echipamente și date de pe Internet continuă să se reverse, iar seturile de date ale marilor întreprinderi industriale vor atinge nivelul PB sau chiar EB.
Varietate (varietate):se referă la diversitatea tipurilor de date și la o gamă largă de surse. Datele industriale sunt distribuite pe scară largă în diverse aspecte, cum ar fi mașini și echipamente, produse industriale, sisteme de management și Internet, iar structura este complexă, cu date de detectare structurate și semi-structurate, precum și date nestructurate.
Rapid (viteza):se referă la viteza de obținere și prelucrare a datelor. Nevoile industriale de viteză de procesare a datelor sunt diverse, cerințele de la nivelul locului de producție-pentru intervalul de timp de analiză până la nivel de milisecunde, aplicațiile de gestionare și de luare-deciziilor trebuie să suporte analiza interactivă sau în loturi de date.
Densitate de valoare scăzută (valoare):Big data industrială pune mai mult accent pe valoarea utilizatorului- și pe utilizarea datelor în sine, inclusiv: îmbunătățirea capacității de inovare și eficiența producției și a operațiunii și promovarea personalizării personalizate, a transformării serviciilor și a altor moduri noi de schimbare a producției inteligente.
Secvenţă:Industrial Big Data are o secvență temporală puternică, cum ar fi comenzi, date despre starea echipamentelor.
Relevanță-puternică:Pe de o parte, datele din aceeași etapă a ciclului de viață al produsului au o relevanță puternică, cum ar fi compoziția pieselor produsului, condițiile de lucru, starea echipamentului, întreținerea și achiziția suplimentară de piese; pe de altă parte, datele din diferite etape ale ciclului de viață al produsului, cum ar fi cercetarea și dezvoltarea și proiectarea, producția și serviciul, trebuie să fie asociate.
Precizie:se referă în principal la autenticitatea, completitudinea și fiabilitatea datelor și acordă mai multă atenție calității datelor, precum și fiabilității tehnicilor și metodelor de prelucrare și analiză. Cerințe mai mari de încredere pentru analiza datelor, bazându-se doar pe analiza corelației statistice nu este suficientă pentru a sprijini diagnosticarea defecțiunilor, predicția și avertizarea timpurie și alte aplicații industriale, necesitatea de a combina modelul fizic cu modelul de date, relația cauzei și efectului miniere.
Buclă-închisă:inclusiv închiderea și asocierea lanțului de date în procesul orizontal al întregului ciclu de viață al produsului, precum și procesul vertical de achiziție și procesare a datelor de fabricație inteligentă, care trebuie să sprijine ajustarea și optimizarea dinamică și continuă în scenariile de-buclă închisă de detectare a stării, analiză, feedback și control.
Datorită caracteristicilor de mai sus, big data industrială, ca industrie de aplicații a datelor mari, are o perspectivă largă de aplicare, în timp ce reprezintă o mare provocare pentru tehnologia tradițională de gestionare a datelor și tehnologia de analiză a datelor.
III. Arhitectură industrială Big Data
Arhitectura industrială de date mari conține trei dimensiuni: ciclul de viață și fluxul de valoare, stratul vertical al întreprinderii și lanțul valoric IT.
În stratul ciclului de viață și al fluxului de valoare, în funcție de domeniile de aplicare ale datelor mari industriale, acesta poate fi împărțit în trei domenii: dezvoltarea și proiectarea produsului înainte de începerea fazei de producție a produsului, managementul producției și lanțului de aprovizionare înainte de livrarea produsului și gestionarea operațiunii și întreținerii și a serviciilor după livrarea produsului.
În stratul vertical al întreprinderii, în funcție de metoda de colectare a datelor și nivelul de aplicare, acesta poate fi împărțit în stratul de sistem fizic al informațiilor, stratul de sistem informațional de management al întreprinderii și stratul de sistem de interconectare a platformei.
În stratul lanțului valoric IT, acesta poate fi împărțit în arhitectură de afaceri, arhitectură a sistemului informațional și arhitectură a tehnologiei IT la trei niveluri, dintre care arhitectura sistemului informațional poate fi împărțită în arhitectură de aplicație și arhitectură informațională.
1. Ciclul de viață și dimensiunea fluxului de valoare
Ciclul de viață și dimensiunea fluxului de valoare în arhitectura industrială de date mari acoperă etapele întregului ciclu de viață al produsului, adică cercetare și dezvoltare și proiectare, producție, logistică, vânzări, operare și întreținere și servicii. Printre acestea, producția, logistica și vânzările pot fi clasificate în continuare în lanțul de producție și aprovizionare, iar dimensiunea ciclului de viață și a fluxului de valoare include trei domenii: cercetare și dezvoltare și proiectare, lanț de producție și aprovizionare și operare și întreținere și servicii. Scenariile de aplicare ale fiecărui domeniu sunt prezentate în Figura 2.
01. Cercetare și dezvoltare și proiectare
Datele de cercetare și dezvoltare sunt acumulate de personalul de cercetare și dezvoltare în procesul de cercetare și dezvoltare și proiectare, care provin din toate aspectele ciclului de viață al produsului, inclusiv: date mari ale cererii utilizatorilor, date mari de cunoștințe de cercetare și dezvoltare, date mari de reutilizare a produselor, date mari colaborative de cercetare și dezvoltare etc., cu produse încrucișate și peste{2}industrii și o mare varietate de caracteristici.
Întreprinderile de design personalizat de personalizare a produselor pot colecta cererea de produse personalizate a utilizatorilor, interacțiunea cu clienții produsului și datele despre tranzacții prin intermediul platformei de Internet. Exploatarea și analiza acestor date dinamice ale clienților poate ajuta clienții să participe la activitățile de analiză a cererii de produse și de proiectare a produselor pentru a realiza un design personalizat, iar apoi bazându-vă pe procesul de producție flexibil, puteți produce produse-personalizate pentru utilizatori.
Realizarea de proiectare de simulare pe baza de date mari întreprinderile tradiționale de producție în testarea și verificarea conexiunii trebuie să fie produse în natură pentru a evalua performanța și alți indicatori, costul cu creșterea numărului de teste și în creștere. Utilizarea tehnologiei de simulare virtuală poate realiza procesul original de proiectare R&D de simulare, analiză, evaluare, verificare și optimizare, reducând astfel cantitatea de modificări de inginerie, optimizarea procesului de producție, reducerea costurilor și consumul de energie.
Realizați automatizarea personalizată a designului personalizat, bazată pe tipurile de produse tradiționale ale întreprinderilor de date mari, stilurile nu sunt multe, pot fi folosite pentru a proiecta manual modele de produse, mostre de producție și apoi modul de producție de producție în masă, dar în fața cerințelor de producție personalizate, în loturi mici, modul tradițional va duce la ciclul de producție a produsului prea lung, costul este prea mare. Prin acumularea unei cantități mari de date despre modelul de proiectare a produsului, analizând corelația dintre datele de proiectare și cu ajutorul tehnologiei de date mari și a altor instrumente auxiliare de proiectare, se poate realiza automatizarea designului personalizat personalizat și generarea de modele.
Promovarea integrării și partajării resurselor de cercetare și dezvoltare și a inovației și a întreprinderilor de proiectare colaborativă prin construirea și îmbunătățirea bazei de cunoștințe de cercetare și dezvoltare și proiectare, pentru a promova desenele digitale, bibliotecă de piese standard și alte date de proiectare în cadrul întreprinderii, precum și întreprinderile din amonte și din aval în lanțul de aprovizionare al partajării resurselor și al inovației și colaborării, pentru a îmbunătăți managementul integrat de cercetare și dezvoltare trans{0}regional al întreprinderii și capabilități de proiectare colaborativă a lanțului industrial. Îmbunătățiți capacitatea întreprinderilor de a gestiona și utiliza resursele globale de cercetare și dezvoltare, de a optimiza și reorganiza procesele de cercetare și dezvoltare și de a îmbunătăți eficiența cercetării și dezvoltării.
Cultivați noi moduri de cercetare și dezvoltare bazate pe partajarea socializată și participarea resurselor de proiectare și permiteți întreprinderilor să desfășoare noi moduri de cercetare și dezvoltare, cum ar fi crowdsourcing și crowdsourcing pe baza propriilor nevoi de cercetare și dezvoltare, astfel încât să sporească capacitatea întreprinderilor de a utiliza inovația socializată și resursele de capital.
02. Lanț de producție și aprovizionare
Datele mari de producție nu includ numai informații despre producția de produse, informații despre comenzi, informații despre echipamente, informații despre control, informații despre materiale, programarea lucrului personalului, dar include și fluxul de informații de management intern, fluxul de capital, producția de produse a furnizorilor din amonte și din aval și managementul clienților și alte informații auxiliare legate de managementul producției, colectarea datelor de producție se bazează pe managementul resurselor existente al întreprinderii, execuția producției, managementul controlului industrial, managementul furnizorilor și al altor sisteme de management al informațiilor, managementul furnizorilor și al altor clienți.
Realizează monitorizarea și managementul{0}}în timp real a procesului de producție și întreținerea predictivă a echipamentelor de producție, îmbunătățește nivelul de management al procesului și al echipamentelor de producție, optimizează procesul de producție și îmbunătățește calitatea produsului. Liniile de producție moderne de producție industrială sunt instalate cu mii de senzori mici pentru a detecta starea de funcționare a echipamentelor de producție, cum ar fi temperatura, presiunea, căldura, vibrațiile și zgomotul etc. Utilizarea acestor date poate realiza monitorizarea-în timp real a procesului de producție, diagnosticarea și predicția defecțiunilor echipamentelor, analiza consumului de energie, analiza calității accidentelor. În plus, poate, de asemenea, să integreze și să agrega date din toate aspectele producției, să stabilească modele virtuale ale procesului de producție, să simuleze și să optimizeze procesul de producție.
Realizați producție personalizată la scară și promovați crearea unui sistem de producție modern. Prin automatizarea fluxului de date pe întregul ciclu de viață al produsului și controlul automatizat și inteligent al întregului proces de producție, va promova schimbul de informații, integrarea sistemelor și colaborarea în afaceri, va îmbunătăți capacitatea de producție de precizie, fabricarea high-end și producția agilă, va realiza producție personalizată la scară, va accelera înființarea de fabrici, ateliere și sisteme inteligente de producție modernizate și inteligente, cum ar fi fabrici, ateliere și sisteme inteligente de producție.
Realizați o producție colaborativă în rețea și o economie de partajare a producției. Prin „Internet +”, integrarea și optimizarea resurselor de producție în cadrul sau între întreprinderi și realizarea de producție colaborativă verticală în cadrul întreprinderilor sau producție colaborativă orizontală între întreprinderi. Prin intermediul Internetului + economie de partajare, partajarea resurselor de inovare, capacitatea de producție, inventarul și alte resurse de producție pentru a realiza economia de partajare a producției.
Optimizați lanțul de aprovizionare industrial. Tehnologia de identificare electronică, cum ar fi identificarea prin radiofrecvență (RFID), tehnologia Internet of Things (IoT) și tehnologia Internet mobilă pot ajuta întreprinderile industriale să obțină date mari pe întregul lanț de aprovizionare a produselor, iar utilizarea acestor date pentru analiză va aduce o creștere semnificativă a eficienței depozitării, distribuției și vânzărilor, precum și o reducere semnificativă a costurilor.
Realizați prognoza cererii pentru a aranja mai bine bunurile și producția de intrare și, atunci când cererea scade, urmăriți cauza problemei și rezolvați-o.
Realizați profilarea clienților și marketingul de precizie și analiza comportamentului clienților, care poate extinde sursele clienților, îmbunătăți rata de succes a marketingului și satisfacția și loialitatea originală a clienților.
03. Domeniul de operare și întreținere și service
Există multe surse de date în domeniul exploatării și întreținerii și service, inclusiv:-date de stare de rulare în timp real și date despre mediul înconjurător colectate de senzorii încorporați în produse cu permisiunea clienților; datele despre vânzările de produse obținute prin intermediul platformei de afaceri, datele clienților și evaluarea produsului corespunzătoare sau feedback-ul de utilizare; reclamațiile clienților și înregistrările de procesare corespunzătoare; returnările/retururile de produse și evidențele de întreținere corespunzătoare.
Prin monitorizarea și analizarea-datelor de stare de funcționare în timp real a produselor colectate de la distanță, pot fi realizate servicii cu valoare adăugată-online, cum ar fi monitorizarea și managementul de la distanță, diagnosticarea defecțiunilor și întreținerea predictivă, ceea ce poate reduce costurile de întreținere și poate îmbunătăți utilizarea produsului.
Prin analizarea datelor de utilizare a clienților și a datelor din mediul înconjurător ale echipamentului, acesta poate oferi, de asemenea, servicii extinse pentru utilizatori, poate extinde spațiul valoric al produselor și poate realiza transformarea modelului de afaceri centrat pe produs-la modelul de „producție + serviciu”.
Analizând evaluarea produselor clienților sau feedback-ul de utilizare, plângerile clienților, încorporând comentarii utile în proiectarea produsului și îmbunătățirea produsului și clasificarea reclamațiilor clienților, putem îmbunătăți calitatea produsului și calitatea serviciului post-vânzare-, putem reduce rata de reclamații și crește satisfacția și loialitatea clienților.
Analizând motivele returnării sau reparației produsului și luând măsuri în timp util și eficiente, putem îmbunătăți calitatea produsului și reduce rata de returnare și rata de reparații.
2. Stratul vertical Enterprise
Stratul vertical al întreprinderii al arhitecturii de date mari industriale este împărțit în cinci straturi din perspectiva domeniului fizic de jos în sus, care sunt stratul de echipamente, stratul de control, stratul atelier, stratul de întreprindere și stratul de colaborare. În stratul de echipamente, stratul de control și stratul de atelier, Internetul lucrurilor poate fi utilizat pentru a realiza fabrici inteligente bazate pe sistemul fizic de informații; în nivelul întreprinderii, întreprinderea integrează diverse aplicații de informatizare internă, realizează integrarea și transformarea proceselor interne de afaceri și îmbunătățește eficiența operațională a întreprinderii; iar în nivelul de colaborare, cloudul industrial și alte tehnologii ale platformei sunt utilizate pentru a realiza producția externă colaborativă a întreprinderii și modele de afaceri inovatoare, cum ar fi modelul orientat-serviciilor de producție. Dimensiunea verticală a întreprinderii poate fi împărțită în trei subsisteme: sistemul fizic informatic, sistemul informațional de management al întreprinderii și sistemul platformei de interconectare.
01.Sistem Fizic Informaţional
Sistemul fizic de informații colectează și adună date de funcționare a mașinii și date despre site-ul de producție prin senzori și diverse sisteme de informații pentru a realiza detectarea omniprezentă și aplică tehnologia de integrare și procesare a datelor pentru a colecta și schimba date industriale, feedback și control de fabricație, pentru a realiza controlul și interacțiunea cu echipamente și ateliere, pentru a realiza interconectarea și interoperabilitatea sistemelor fizice interne și externe ale fabricilor și pentru a oferi o bază de date și analiză industrială și apoi pentru a oferi suport pentru analiză și simulare industrială. optimizarea-luării de decizii a operațiunilor atelierului/fabricii. De asemenea, oferă o bază de date pentru modelarea/simularea și analiza industrială, care la rândul său oferă servicii de asistență pentru optimizarea deciziei de operare a atelierului/fabricii. În stratul vertical al întreprinderii de arhitectură industrială de date mari, sistemul fizic de informare utilizat pentru colectarea informațiilor pe stratul de echipamente industriale se bazează pe date mari, rețea și calcul în masă, iar prin percepția inteligentă de bază, analiză, minerit, evaluare, predicție, optimizare, colaborare și alte mijloace tehnice, calculul, comunicarea și controlul pot realiza fuziunea organică și-în profunzime pentru a realiza o cooperare profundă, astfel încât spațiul cibernetic și spațiul fizic al echipamentelor industriale, mediilor și grupurilor. Integrare profundă. Esența sistemului fizic informațional constă în conectarea echipamentelor fizice la Internet, astfel încât echipamentul fizic are cinci funcții majore: calcul, comunicare, control precis, coordonare la distanță și autonomie.
02.Sistemul informațional de management al întreprinderii
Informatizarea intreprinderii este procesul de aplicare a tehnologiei informatiei si a produselor in intreprinderi. Informatizarea întreprinderii este procesul de penetrare cuprinzătoare a tehnologiei informației de la local la global, de la nivel tactic la nivel strategic la întreprinderi, aplicându-l la managementul proceselor și susținând operarea și managementul întreprinderii. Informatizarea întreprinderii implică în principal controlul procesului de producție, managementul întreprinderii, managementul ciclului de viață al produsului, optimizarea lanțului de aprovizionare și procesele de management. Informatizarea controlului procesului de producție se concentrează pe dezvoltarea și designul produsului, fluxul procesului de producție, managementul atelierului, inspecția calității și alte legături de proiectare și producție. Informatizarea managementului întreprinderii este cea mai mare proporție de construcție a informațiilor întreprinderii, cea mai dificilă, cea mai utilizată într-un domeniu, implicând afacerile managementului întreprinderii și la toate nivelurile. Construcția de informatizare a managementului întreprinderii constă în colectarea, procesarea, organizarea și integrarea eficientă a resurselor de informații prin intermediul sistemului de aplicații de integrare a informațiilor, pe baza standardizării activității de bază a managementului și optimizarea proceselor de afaceri, îmbunătățirea eficienței managementului și furnizarea de informații de management dinamic-în timp real și informații-de luare a deciziilor. Informatizarea managementului lanțului de aprovizionare al întreprinderii face ca activitățile de producție și management ale întreprinderii să se extindă înainte și înapoi. Întreprinderile de la achiziționarea de materii prime, componente, transport, depozitare, procesare și producție, vânzări, până la livrarea finală și deservirea clienților, formând o structură de lanț formată din furnizori din amonte, producători intermediari și furnizori de servicii terți, clienți de vânzări din aval și activitățile de producție ale întreprinderilor, procesele de management sunt supuse constrângerilor și influenței acestei aprovizionare.
03.Sistem Platformă conectată
În prezent, dezvoltarea industrială a Chinei și a majorității țărilor se confruntă cu mari dificultăți și provocări, printre care: supracapacitate serioasă, deficitul de produse personalizate, produsele devin din ce în ce mai complexe, mijloacele de producție nu pot fi configurate eficient și piața echipamentelor la scară largă devine din ce în ce mai saturată etc. și trebuie urgent să caute o soluție strategică pentru transformarea și modernizarea industriei. „Internet +” gândire foarte dinamică și modele de afaceri inovatoare, pentru situația dificilă a industriei manufacturiere care are nevoie urgentă de transformare și modernizare oferă o nouă direcție de transformare, prin reforma metodelor de producție și modelelor de afaceri și îmbunătățirea tehnologiei de producție, pentru a realiza personalizarea clienților de produse personalizate, loturi mici, producție la scară mare, pentru a rezolva problema capacității de producție la scară largă a produselor industriale. Prin reformarea metodelor de producție și a modelelor de afaceri și îmbunătățirea tehnologiei de producție, putem realiza producția de produse personalizate la scară mică-loturi-pe scară largă pentru a rezolva problema-supracapacității la scară largă a produselor industriale și incapacitatea de a satisface cererea personalizată de produse a clienților, astfel încât să satisfacem cererea de respect și afirmare a clienților, precum și de autorealizare{10}}.
Încercați să rezolvați problema tehnologiei de bază slabe și a capacității de producție scăzute a produselor de ultimă generație prin producția colaborativă în rețea, adică, cu ajutorul internetului sau al platformei cloud industriale, dezvoltați noi moduri de cercetare și dezvoltare în colaborare, proiectare crowdsourcing, colaborare în lanțul de aprovizionare și așa mai departe între întreprinderi, pentru a reduce în mod eficient costul achiziționării resurselor, a extinde domeniul de utilizare a resurselor și a extinde limitele semnificative. accelerarea transformării de la „luptă singur” la „colaborare industrială”. „sinergiei industriale și promovarea competitivității generale a industriei.
Încercați să îmbunătățiți problema supracapacității fără alocarea eficientă a resurselor și capacitatea slabă de inovare independentă prin inovare și antreprenoriat, economie de partajare a producției.
Cu produsul de bază ca axă, prin colectarea și analiza datelor despre utilizarea clienților produsului și a datelor din mediul înconjurător, pentru a oferi utilizatorilor servicii extinse, extinderea spațiului valoric al produsului, extinderea de noi piețe și realizarea transformării modelului de afaceri centrat pe produs-la modelul „producție + serviciu”.
3. Lanțul valoric IT
Valoarea datelor mari este realizată prin activități precum colectarea datelor, pre{0}}prelucrare, analiză, vizualizare și acces.
În dimensiunea lanțului valoric IT, valoarea datelor mari este realizată prin furnizarea de rețele, infrastructură, platforme, instrumente de aplicație și alte servicii care găzduiesc date mari pentru aplicații de date mari, îmbunătățind astfel eficiența operațională și susținând inovația în afaceri. Arhitectura întreprinderii susținută de tehnologia big data poate fi împărțită în trei niveluri: arhitectură de afaceri, arhitectură de sistem informațional și arhitectură de tehnologie IT cu referire la metoda diviziunii TOGAF.
01. Arhitectura de afaceri
Arhitectura de afaceri definește strategia de afaceri, managementul, organizarea și procesele cheie de afaceri și reprezintă fundamentul strategiei cuprinzătoare de tehnologie a informației și arhitecturii sistemului informațional a întreprinderii, precum și determinantul arhitecturii de date, aplicații și tehnologie. Arhitectura de afaceri este canalul care traduce strategia de afaceri a unei organizații în operațiuni zilnice, iar strategia de afaceri determină arhitectura de afaceri. Arhitectura de afaceri transformă strategiile și obiectivele de afaceri de-nivel înalt în modele de afaceri operaționale. Arhitectura afacerii este o expresie a strategiei cheie de afaceri a intreprinderii si a functiilor si proceselor de business, de obicei un design de business implementat pe baza unui model de business, care descrie modulele de business si relatiile dintre acestea, adica principalele procese ale afacerii, din perspective diferite. Arhitectura afacerii este o delimitare adecvată a proceselor principale și comune ale afacerii, precum și articularea și analiza ciclului de viață al elementelor de afaceri. Valoarea datelor mari industriale poate fi obținută prin planificarea strategică a afacerii cu date mari industriale și construirea arhitecturii întreprinderii.
02.Arhitectura Sistemului Informaţional
Pentru a juca pe deplin valoarea datelor mari industriale și pentru a evita formarea de „insule de informații”, este necesar să se construiască o arhitectură unificată a sistemului informațional pentru a realiza accesul utilizatorilor și interoperabilitatea diferitelor sisteme de aplicații și date. Arhitectura sistemului informatic bazată pe strategia de business industrială a datelor mari este o arhitectură care reflectă relația dintre diferitele componente ale sistemului informațional al unei întreprinderi de producție, precum și relația dintre sistemul informațional și afacerea aferentă, precum și între sistemul informațional și tehnologia aferentă. Arhitectura sistemului informațional include arhitectura aplicației și arhitectura datelor. Printre acestea, arhitectura aplicației descrie modelul sistemului de aplicații necesar pentru a susține funcționarea întreprinderii, inclusiv niveluri de aplicație, funcții, metode de realizare și standarde de construcție etc. Studiază în principal interacțiunea dintre sistemele de aplicații și corespondența dintre aplicații și business-ul de bază și este punctul central al cercetării asupra cadrului general al întreprinderii, despre care se poate spune că este puntea dintre arhitectura de afaceri și arhitectura tehnică. Arhitectura aplicațiilor de date mari industriale conține atât sisteme de aplicații corespunzătoare diferitelor niveluri ale stratului vertical al întreprinderii în arhitectura de date mari industriale, cât și sisteme de aplicații bazate pe tehnologia big data. Arhitectura datelor, pe de altă parte, este o descriere a structurii și interacțiunii principalelor tipuri și surse de date, active de date logice, active de date fizice și resurse de gestionare a datelor ale unui organism organizațional complex.
03.Arhitectura tehnologiei informaţiei
Odată cu creșterea valului Industriei 4.0, tehnologiile informaționale precum Internet of Things (IoT), Cloud Computing, Big Data, Inteligența Artificială, Augmented Reality/Virtual Reality și alte tehnologii informaționale se integrează și pătrund continuu în domeniul industrial, care pune o bază tehnologică solidă pentru implementarea aplicațiilor industriale de big data. Printre acestea, tehnologia IoT face omniprezente echipamente și facilități finale, care pot fi conectate la Internet conform protocoalelor convenite prin dispozitive de detectare a informațiilor, cum ar fi identificarea în frecvență radio, senzori în infraroșu, sisteme de poziționare globală etc., pentru schimbul de informații și comunicare, făcând obiectele și starea lor vizibile, astfel încât să realizeze identificarea, localizarea, urmărirea, monitorizarea și managementul inteligent; Tehnologia cloud computing oferă un fel de serviciu de calcul dinamic și scalabil care poate fi realizat prin intermediul rețelei la-la cerere. Tehnologia cloud computing oferă servicii de calcul la-la cerere, scalabile dinamic și ieftine prin intermediul rețelei; tehnologia big data și tehnologia AI fac posibilă analiza și extragerea valorii potențiale a datelor masive într-un interval de timp acceptabil, precum și realizarea modului de predicție a tendințelor și de inteligență de grup; Tehnologia AR/VR poate realiza simularea și îmbunătățirea experienței mediului din fabrică, echipamentelor industriale și așa mai departe. Întreprinderile producătoare generează o cantitate mare de date în fiecare zi sau chiar în fiecare moment, cu o mare varietate, acoperind întregul ciclu de viață al produselor industriale, inclusiv date de proiectare, date de producție, date despre lanțul valoric și date externe aferente. Aceste date provin fie de la senzori, fie din sistemul de control al achiziției și monitorizării datelor al echipamentelor inteligente, fie din modelul de proiectare și sistemul informațional al întreprinderii.
Realizarea aplicației industriale de date mari necesită colectare și pre{0}}preprocesare a datelor, stocare, analiză și extragere, aplicare pentru afaceri specifice și, în final, afișarea rezultatelor, în consecință, arhitectura tehnologiei informaționale a datelor mari industriale este împărțită în șase straturi: strat de date, strat de colectare a datelor, strat de stocare, strat de calcul, strat de aplicație și strat de afișare. Dacă întreprinderile construiesc fiecare strat singur, pragul de construcție va fi relativ ridicat. O serie de componente de tehnologie open-sursă deschisă legate de serviciile cloud industriale și procesarea (industrială) a datelor mari au fost dezvoltate și finalizate în țară și în străinătate, iar tehnologia inteligenței artificiale a făcut progrese mari în continuare, care oferă soluții opționale pentru transformarea inteligentă a domeniului industrial și, de asemenea, reduce pragul pentru construirea și implementarea aplicațiilor industriale de big data. Întreprinderile nu trebuie să realizeze fiecare componentă a arhitecturii tehnice pe cont propriu, dacă nu este necesar, și pot alege să folosească componentele open source corespunzătoare pentru a construi aplicații industriale de big data în funcție de nevoile lor, precum și diferite tipuri și niveluri de servicii industriale cloud în funcție de nevoile lor și să implementeze aplicații industriale de big data pe această bază, astfel încât să se concentreze mai mult pe domeniile de afaceri și domeniile tehnice în care întreprinderile sunt bune.
Tehnologia industrială de analiză a datelor mari, ca una dintre tehnologiile de bază ale datelor mari industriale, poate permite produselor industriale de date mari să aibă capacitatea de a extrage date masive, de a integra date multiple-surse, de a modela cunoștințe de tip multi{-, de a analiza scenarii de afaceri multiple și de a descoperi cunoștințe de mai multe-domenii etc., care joacă un rol semnificativ în conducerea afacerii. inovarea și transformarea și modernizarea întreprinderilor.