19 июля 2019

Как big data помогает промышленным предприятиям

Для крупных промышленных предприятий мгновенная и полноценная обработка больших данных — первоочередная задача. Важная информация зачастую рассредоточена в разных базах, поступают данные с разных объектов и узлов оборудования — всё это важно вовремя обработать, структурировать и применить. Ускорить этот процесс помогают механизмы big data.

О том, как современные промышленные предприятия используют big data и что из этого получается, — в нашей статье.

«Газпромнефть — смазочные материалы» применит big data, чтобы спрогнозировать спрос собственной продукции

Сегодня компания «Газпромнефть — смазочные материалы» выпускает порядка 1500 наименований продукции, сотрудничает с 200 контрагентами в 76 странах мира. Спрос на товары всегда оставался незапланированным фактором, и это негативно сказывается на бизнесе.

Проект по прогнозированию спроса будет запущен в работу уже в 2020 году. Планируется, что внедрение big data поможет сократить дорогостоящие простои производственного процесса на 10–15 процентов и окупится уже через 6–9 месяцев.

Аналитики аудиторской компании KMPG выяснили, что активному внедрению big data в России мешает сдержанность в использовании облачных сервисов из-за соображений безопасности и требований законодательства. Рынок больших данных в России к 2024 году составит 500 миллиардов рублей и больше. При этом полезный эффект от внедрения — 2–3 сотни миллионов рублей в год.

Intel применяет большие данные при производстве процессоров для ПК

Раньше, для того чтобы выпустить качественный процессор, компания Intel проводила примерно 19 000 тестов для каждого чипа внутри оборудования. С внедрением механизмов big data количество тестов снизилось в разы, сократилось и время, необходимое на проверку. При этом качество производимой продукции не упало, а продолжает расти.

Сейчас при производстве только одной линейки процессоров компания экономит примерно три миллиона долларов в год. Постепенно сферы внедрения big data в Intel расширяются. С помощью больших данных компания намерена экономить до $30 млн ежегодно.

Автомобили фирмы BMW стали менее уязвимыми благодаря big data

Компания BMW провела сбор и анализ больших данных, чтобы вычислить слабые стороны в самых популярных сериях собственных автомобилей. Информация была взята за основу для изменения инженерных решений в новых моделях машин концерна. Благодаря big data они стали менее уязвимыми и более безопасными для водителей и пассажиров.

В итоге количество отказов пользователей от эксплуатации уже приобретённых автомобилей значительно уменьшилось, что принесло компании заметную экономию.

Корпорация Caterpillar после анализа на основе big data помогает своим клиентам экономить

Производитель морских дизельных двигателей и генераторов Caterpillar по просьбе клиента проанализировал, как очистка корпуса судна влияет на его производительность.

Выяснилось, что проводить очистку каждые полгода эффективнее, чем раз в два года, как это обычно делали владельцы судов. Инвестиции в данный процесс окупаются за счёт улучшения рабочих характеристик флота.

Таким образом, благодаря большим данным клиентам был предложен способ увеличить доход с помощью нового графика очистки корпусов, а компания Caterpillar улучшила свой имидж и обеспечила своему оборудованию более рациональные условия эксплуатации.

Будущее производственных предприятий сложно представить без внедрения механизмов big data. Так как любые датчики, устройства и системы в промышленности по факту являются полноценными источниками данных, то в интересах любого развивающегося предприятия извлечь максимальный объём значимой информации для принятия экономически выгодных решений.

Новое и лучшее