Метка: нефтегазовая промышленность

Успехи Industry 4.0 на российских заводах: 5 примеров СИБУРа

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, обработка данных, архитектура, цифровизация, цифровая трансформация, интернет вещей, Internet Of things, IIoT, IoT, Data Lake, Machine Learning, машинное обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика

В этой статье рассмотрим, как технологии Industry 4.0 помогают российскому нефтехимическому холдингу СИБУР повысить операционную эффективность производства и обеспечить безопасность труда. Сегодня мы собрали для вас 5 примеров практического использования различных методов и инструментов Big Data, Machine Learning, Industrial Internet of Things (IIoT), а также XR (AR+VR). Зачем нефтехимикам технологии Industry 4.0: 5 бизнес-направлений Напомним, СИБУР – это крупнейшая в России интегрированная группа газоперерабатывающих и нефтехимических предприятий, которая производит и продает на отечественном и международном рынках нефтехимическую продукцию: полипропилен, полиэтилен, пластики, синтетические каучуки, пенополистирол и пр. [1]. В составе компании много заводов, распределенных по всей территории страны, с разной степенью продвинутости в плане технологий Industry 4.0 (I4.0). Однако наиболее примечательным в этом отношении можно назвать следующие кейсы: предупреждение поломок и Далее …

От косметики до машиностроения: 3 кейса внедрения технологий Big Data на примере Data Lake

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, обработка данных, архитектура, Hadoop, Data Lake, цифровизация, цифровая трансформация, IIoT, Internet of Things, IoT, Machine Learning, интернет вещей, Машинное Обучение, нефтегазовая отрасль, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика

В продолжение темы про озера данных (Data Lake) и Apache Hadoop, сегодня мы рассмотрим еще 3 примера использования этих технологий Big Data для аналитики больших данных в промышленности. Читайте в нашей статье, как косметический гигант L’Oréal создает новые продукты с помощью платформы Talend Data Fabric, «УРАЛХИМ» прогнозирует объемы продукции и предупреждает поломки оборудования, а Ford повышает качество автомобилей и лояльность своих клиентов за счет озера данных на Apache Hadoop и решений Informatica. Озеро данных на Talend Data Fabric в L’Oréal Data Lake – это не обязательно локальный кластер Apache Hadoop. Например, в октябре 2019 года французский производитель косметики и парфюмерии, компания L’Oréal развернула озеро данных на базе Talend Data Fabric в облачной инфраструктуре Microsoft Azure. Цель этого проекта состояла в сокращении сроков исследования Далее …

Big Data в профиль: что такое профилирование больших данных

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, обработка данных, архитектура, Hadoop, ETL, DWH, нефтянка, нефтегазовая промышленность, Spark

Мы уже затрагивали тему корпоративных хранилищ данных (КХД), управления мастер-данными и нормативно-справочной информаций (НСИ) в контексте технологий Big Data. В продолжение этого, сегодня рассмотрим, что такое профилирование данных, зачем это нужно, при чем тут озера данных (Data Lake) и ETL-процессы, а также прочие аспекты инженерии и аналитики больших данных. Что такое Data Profiling и как это связано с Big Data Начнем с определения: профилирование данных (Data Profiling) – это процесс исследования данных для выяснения их статистических характеристик, таких как характер распределения величин, наличие выбросов, параметры выборки. Также сюда входит предварительная оценка качества данных: поиск пропущенных значений, нарушения целостности и бизнес-логики связей между значениями полей и пр. [1]. Можно выделить следующие практические приложения, когда профилирование данных является обязательной процедурой: исследование данных Далее …

Реальная цифровизация: 7 примеров эффективного внедрения Big Data, PLM и IIoT в промышленности

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, Machine Learning, машинное обучение, цифровизация, цифровая трансформация, Internet Of Things, IoT, IIoT, интернет вещей, нефтегазовая отрасль, нефтянка, нефтегазовая промышленность

Продолжая разговор о том, что такое цифровой двойник и где эта технология Industry 4.0 используется на практике, сегодня мы рассмотрим несколько реальных примеров такой цифровизации в отечественной и зарубежной промышленности. Читайте в нашей статье про практическую синергию технологий Big Data, ML, PLM и IIoT в нефтегазовой, теплоэнергетической и машиностроительной отраслях. Также мы расскажем, как такая цифровизация помогла немецкому заводу Siemens на четверть сократить себестоимость изделий. Тотальная цифровизация: госкомпания по внедрению технологий I4.0 Цифровизация государственных предприятий продолжается: 20 мая 2019 года Министерство коммуникаций и связи отправило в крупные госкорпорации (Газпромнефть, Аэрофлот, РЖД, КамАЗ, Почта России, Ростех, Ростелеком и др.) проект новых методических рекомендаций по разработке стратегий цифровой трансформации [1]. Этот документ разработан в рамках национальной программы «Цифровая экономика» и предусматривает практическое Далее …

Цифровизация производства и цифровые двойники: объединяем PLM, IoT и Big Data

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, Machine Learning, машинное обучение, цифровизация, цифровая трансформация, Internet Of Things, IoT, IIoT, интернет вещей, цифровой двойник

В этой статье мы разберем, что такое цифровой двойник – один из главных трендов развития 4-ой промышленной революции (Industry 4.0) на ближайшие 5 лет. Читайте в сегодняшнем материале, зачем нужен виртуальный макет завода, из чего состоит информационная модель изделия и где используются цифровые двойники. Также рассмотрим, как CALS- и PLM-технологии связаны с Big Data и интернетом вещей, а, самое главное, чем бизнесу выгодна такая цифровизация. Что такое цифровой двойник и зачем он нужен Цифровой двойник (Digital Twin) – это виртуальная интерактивная копия реального физического объекта или процесса, которая помогает эффективно управлять им, оптимизируя бизнес-операции. Например, цифровой двойник завода позволяет моделировать расположение оборудования, перемещение сотрудников, рабочие процессы и внештатные ситуации. Именно интерактивность отличает понятие цифрового двойника от термина «информационная модель изделия» (ИМИ) Далее …

IIoT-интеграция АСУТП и Big Data: зачем это нужно и почему это сложно

Анна Вичугова
Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей, АСУТП

Детализируя глобальные проблемы развития отечественного Industrial Internet of Things (IIoT), сегодня мы поговорим о технических аспектах построения комплексной Big Data и IIoT-системы, а также рассмотрим сложности интеграции реального производства с аналитикой больших данных и искусственным интеллектом на примере практических кейсов. Зачем нужна интеграция АСУТП и Big Data и при чем здесь Industrial Internet of Things Объединение данных из всех процессов и систем, существующих на производстве, с целью ускорения работы и сокращения разночтений – одна из главных выгод, которую цифровизация обещает промышленности. Однако, интеграция АСУТП и бизнес-приложений необходима не только в контексте цифровой трансформации, но и по более тривиальным причинам: повышение эффективности производственных процессов за счет их ускорения и снижения стоимости. Например, автоматический сбор и проверка значений важных переменных, характеризующих качество Далее …

Реалии и перспективы современного IIoT-рынка в России

Анна Вичугова
Big Data, Machine Learning, Большие данные, Машинное Обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

Продолжая разговор про мировые тренды развития промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы рассмотрим перспективы отечественного IIoT, а также проанализируем текущее развитие Big Data, Machine Learning и других ключевых технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России. Промышленный интернет вещей в России: 3 главные перспективы Прежде всего перечислим наиболее перспективные направления российского использования IIoT-решений [1]: цифровизация государственной и околобюджетной сфер – муниципального транспорта, медицины, образования и построение «умного города» (Smart City), о котором мы писали здесь; автоматизация подсчета продукции и логистических задач, включая маркировку товаров, с помощью RFID-технологий в различных отраслях промышленности, от нефтегазового сектора до сельского хозяйства; мониторинг и предиктивная аналитика состояния природных ресурсов, предупреждение и оперативная ликвидация ЧС средствами IIoT, например, с помощью беспилотных Далее …

5 главных трендов Internet of Things на ближайшие 5 лет

Анна Вичугова
Industry 4.0, 4-я промышленная революция, Big Data, Machine Learning, Большие данные, Машинное Обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

В этой статье мы расскажем о 4-ой промышленной революции и прорывных технологиях, показанных на крупнейшей промышленной выставке Hannover Messe-2019: что такое коботы, цифровые близнецы и CMMS-системы, а также как все это связано с Big Data и Industrial Internet of Things. 4-я промышленная революция: что это такое и как она связана с Industrial Internet of Things Понятие цифровизации, так популярное последние несколько лет, относится к стеку 4-ой промышленной революции — массового внедрения киберфизических систем в производство и другие сферы человеческой жизни: быт, труд и досуг. Этот термин (индустрия 4.0, Industry 4.0, I4.0) получил свое название в 2011 году от одного из 10 проектов государственной стратегии технологического развития Германии до 2020 года. В общем смысле I4.0 предполагает концепцию умного производства (Smart Manufacturing) на базе глобальной промышленной сети интернета вещей и услуг (Internet of Далее …

Логистика высокой частоты: 5 примеров успешного использования RFID-технологий – интернет вещей (IoT) в России и за рубежом

Анна Вичугова
логистика, ритейл, бизнес, интернет вещей, Internet Of Things, IoT, RFID

Мы уже писали, как радиочастотные метки применяются в машиностроении, нефтегазовой отрасли, сельском хозяйстве и сфере безопасности. Продолжая серию публикаций об интернете вещей(IoT), мы представляем вам 5 кейсов отечественных и зарубежных компаний по использованию RFID-технологий в логистике и складском учете. RFID в легкой промышленности: международная логистика Немецкий производитель и продавец одежды, компания Gerry Weber развернула RFID-систему из портальных считывателей и меток на упакованной в коробки одежде. Считыватели собирают информацию о товарах перед их уходом со склада. Идентификаторы продукта автоматически передаются в корпоративную систему управления поставками и становятся доступны внешним контрагентам: оператору складов и международной логистической фирме. Когда товары приходят на склад, их идентификаторы автоматически сравниваются с кодами в системе управления поставками. Коробки отправляются на один склад, одежда на вешалках – на Далее …

Радиочастотный интернет вещей в промышленности: как, где и зачем используются RFID-метки – 5 практических кейсов российских и зарубежных компаний

Анна Вичугова
бизнес, интернет вещей, Internet Of Things, IoT, RFID, нефтянка, нефтегазовая промышленность, промышленность, производство, машиностроение

Продолжая тему интернета вещей, мы нашли еще 5 примеров успешного применения RFID-меток в промышленности: машиностроении, нефтегазовой отрасли, сельском хозяйстве и для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях. Сегодня в нашем материале отечественные и зарубежные компании делятся своим опытом использования этих технологий Internet Of Things. RFID на производстве реактивных двигателей Зарубежное предприятие по производству реактивных двигателей внедрило RFID-технологии для оптимизации использования инструментов станками с числовым программным управлением (ЧПУ), чтобы вовремя определить момент замены режущего инструмента. До внедрения RFID-системы операторы вручную для каждого инструмента записывали в журнал его стартовые данные (пресеты), вводя информацию с клавиатуры. Пресеты позволяют судить о том, как долго инструмент можно будет использовать, не опасаясь за качество обработки материалов. Ручной ввод занимал время оператора и являлся причиной ошибок. Теперь данные Далее …