Использование типов данных в промышленности
В промышленности цифровой экономики, большие данные (особенно с IoT) оптимизируют производство, снижают издержки и предотвращают сбои.
Структурированные данные
- Примеры: параметры оборудования (температура, давление), данные ERP (заказы, склад), метрики качества. - Использование: - Контроль процессов: соблюдение норм (Six Sigma). - Планирование: расчет загрузки линий, потребности в сырье. - Анализ отказов: корреляция условий и поломок. - Инструменты: SQL, SAP, MES-системы.
Неструктурированные данные
- Примеры: видео с камер наблюдения, фото дефектов, отчеты операторов, звуки оборудования. - Использование: - Компьютерное зрение: выявление брака (трещины, царапины). - Аудиоанализ: диагностика по шуму (вибрации, гул). - Обучение персонала: анализ текстовых инструкций. - Инструменты: OpenCV, TensorFlow, Librosa.
Полуструктурированные данные
- Примеры: логи IoT-датчиков, JSON с контроллеров, метаданные техпроцессов. - Использование: - Мониторинг цепочек: отслеживание этапов производства. - Оптимизация: анализ узких мест (bottlenecks). - Интеграция: сбор данных с разнотипного оборудования. - Инструменты: Spark, Elasticsearch, InfluxDB.
Данные реального времени
- Примеры: стримы с сенсоров (вибрация, ток), данные SCADA, сигналы остановки. - Использование: - Предиктивное обслуживание: прогноз поломок до их наступления. - Реакция: остановка линии при аномалиях (перегрев). - Энергосбережение: регулировка потребления на лету. - Инструменты: Kafka, MQTT, Grafana.
Исторические данные
- Примеры: архивы сбоев, данные о ремонтах, статистика производительности. - Использование: - Прогноз износа: планирование замены деталей. - Анализ трендов: сезонные колебания спроса. - Обучение моделей: предсказание отказов (ML). - Инструменты: Python (Pandas, Prophet), MATLAB.
Пример
Сенсор фиксирует перегрев двигателя (реального времени) → логи показывают рост вибрации (полуструктурированные) → видео подтверждает трещину вала (неструктурированные) → история ремонтов указывает на слабое место (архивы) → параметры корректируются (структурированные). Итог: предотвращен простой.
Экономика данных
Компании, люди, географические координаты, населённые пункты, инфографика, аналитика, карточки объектов, сайты, контакты, адреса, искусственный интеллект, большие данные, фиас, кладр, октмо, окато, оквэд, огрн, инн, кпп, окпф.
