Предприятия работают с огромными объемами информации, которые растут постоянно. К ним относятся данные о поставщиках, заказах, разработках, поступающей или выпускаемой продукции и множество другой. Для ее хранения, обработки и анализа требуется использовать единую систему хранения данных. Именно для таких целей используется Big Data.

Для эффективного анализа, информацию необходимо привести к единому виду, то есть структурировать. Это первый шаг для создания системы. Далее ее классифицируют и распределяют на логические блоки. После этого проводится анализ, и результат выдается в виде графика.

Именно для таких целей используется технология «большие данные» на предприятии. Графическое представление помогает руководителям принять эффективное решение, просмотреть текущую ситуацию или сравнить показатели.

Чтобы информация была актуальной, ее надо постоянно обновлять. Основные источники входящего траффика – датчики на предприятии, входящие и исходящие накладные, выгрузка с производственных компьютеров и другие.

Учитывая, что предприятия представляют собой единый комплекс, который может быть разнесен на большие расстоянии, вопрос коммутации СХД становится важным. Система должна поддерживать высокие показатели скорости обмена данными, а также непрерывно выполнять свои функции. Такой результат достигается путем планирования резервных каналов связи и внешних хранилищ (например, метрокластерное решение).

Как предотвратить простой?

В промышленной сфере тоже могут возникать задержки или простои на производстве. Как результат – информация поступает в Big Data с задержкой.

Оборудование может простаивать по разным причинам. Одна из самых основных: нехватка мощностей на производстве. Большинство современных промышленных предприятий нагружает свои системы сверх нормы, что в результате приводит к выходу из строя существующей инфраструктуре.

Создание единой системы мониторинга

В качестве превентивной меры, рекомендуется вводить специальные системы мониторинга. Они будут анализировать ситуация в реальном времени, и в случае какой-либо угрозы – попытаются ее предотвратить, заранее просигнализировав отделу обеспечения. Такая система будет стоить больших денег, но они окупятся моментально, учитывая время простоя.

Систему мониторинга необходимо будет интегрировать с Big Data для достижения максимального эффекта. Ресурсы второй позволят проводить анализ существующих угроз гораздо быстрее, оперативнее реагировать на возникновение внештатных ситуаций, а также ликвидировать последствия при необходимости.

Для полноценной интеграции, клиент должен будет провести первоначальную настройку. В нее будет входить задание параметров, которые помогут оценить уровень угрозы и отреагировать соответствующим образом.

Следующим шагом администратор создает список шаблонов конфигураций, которые будут загружены в разные системы контроля и мониторинга.

Таким образом, на выходе получается полноценное решение, позволяющее внедрить его в любой промышленное предприятие с учетом небольших корректировок под специфику производства.

Снижение потребления энергии

Вторая важная функция, которая используется совместно с Big data – энергоэффективность. Она позволяет рассчитать необходимые показатели энергии для оптимального управления и функционирование промышленного комплекса.

Заданные критерии будут отслеживать текущую ситуацию в режиме реального времени. При превышении показателя, система будет реагировать согласно заданному шаблону. Например, отключать соответствующую функцию или наоборот перераспределять энергию для максимальной загрузки.

По данным крупных аналитических мировых агентств, большинство промышленной сферы потребляет энергию с избытком. Что приводит к существенным задержкам во время производства, снижению срока эксплуатации оборудования и другим проблемам.

Предупреждающие сигналы

Еще одна важная функция – предупредительные сигналы или сообщения от системы мониторинга. Big data эффективно реализовала предупреждающий механизм, позволив администраторам мониторить текущее состояние производства.

Постоянные обрывы связи из-за погодных условий, скачок напряжения, сбой в программе или любое другое нарушение автоматически регистрируется в системных журналах с кодом «предупреждение».

В результате постоянного наблюдения и реагирования, таких сообщений скапливается огромное количество. Это приводит к перегрузке системы хранения данных лишними данными. Для ликвидации такого объема данных рекомендуется настроить системы соответствующим образом.

Внутри Big Data существуют специальные ресурсы, способные управлять такими данными. Администратору достаточно настроить один раз такую систему, чтобы в дальнейшем она могла эффективно работать и управлять аварийными сообщениями.

Заключение

Как уже говорилось выше, данная технология поможет эффективнее распределять ресурсы внутри комплекса, предотвращать аварийные ситуации, а также повысить систему управления предприятием.