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【Cloudera案例】利用工业物联网及机器学习技术使设备利用率翻倍

小松矿山公司(前身为 Joy Global 公司)是一家全球采矿设备和服务提供商物联网 机器学习,专 业提供能源、工业和硬质矿物开采的解决方案。

面临的挑战

小松矿山公司致力于帮助客户提高采矿作业的安全性、生产率,并降低成本。该 公司提供名为 JoySmart Solutions 的工业物联网(IIoT)服务,利用从智能连接的各种设备和资产中所获取的实时数据和分析,帮助客户优化机器性能。该应用程序中的设备和资产包括地表和地下采矿中使用的一些最大的移动采矿设备,包括 :长壁采矿系统、电动挖掘机、连续采矿机和轮式装载机等。

采矿现场作业图

最初,该公司的传统数据仓库支持这项工业物联网服务。然而,随着客户需求的 增长和更多机器的接入,数据增长量预计将达到每月 30 TB,员工们发现需要寻找一种 新的解决方法。JoySmart 解决方案的首席架构师 Shawn Terry 指出 :“我们受限于旧环境的扩展和增长能力。”

解决方案

JoySmart 团队与Cloudera公司及微软公司合作,创建了一个基于云计算的工业物联网分析平台,提供可扩展性、高性能和灵活性以支持全球服务团队。该工业物联网(IIoT)分析平台可以撷取、存储和处理从世界各地运行的采矿设备上收集的各种数据,通常这些设备都处于条件恶劣的、非常偏远的地区。这些数据包括时间序列数据——机器压力、温度、电流、电压,以及其他传感器数据——报警和事件数据,还包含来 自第三方系统的其他数据。一台机器可以拥有数百至数千个数据指标,并在一分钟内 生成 30,000 到 50,000 个独特的时戳记录。JoySmart 团队计划更紧密地整合客户的现场系统和其他数据源,以便更好地融入机器操作环境中。

凭借统一的数据管理平台,JoySmart 团队现在可以更轻松地分析来自该公司的 P & H 品牌和 Joy 品牌采矿机的数据,也可以从第三方可编程逻辑控制器(PLC)基础设备上获取数据,以获得采矿作业的系统视图。该公司的数据科学家可以比以前更快地生成机器学习模型并得到更好的结果。

cloudera logo

Terry 说到 :“Cloudera on Azure 使我们可以根据基础设施支持项目做出决策,并允许我们根据客户需求做出决策。我们现在可以以合理的成本进行逐步扩展规模和增长。这样我们就可以扩展用户群,提供更快更好的服务。”

关键要点:

行业

支持的业务应用

影响

解决方案

大数据规模

实施

小松矿山公司分析部高级经理 Anthony Reid 表示,该公司寻求一个能够使不同用户群体访问机器数据分析的平台。Reid 发现,Cloudera 公司可以提供显著提升的性能、数据安全性和客户支持物联网 机器学习,这将使 JoySmart 团队能够以“最小的烦恼”成功地转移到大数据范式。

正是在微软 Azure 云上部署了 Cloudera 企业版,小松矿山公司实现了显著的成本节约。Reid 指出 :“我们可以以更少的计算及更低的复杂性提供所有数据。”

结果

更全面地了解每个矿场的机器状态和运行情况,大大地提升了 JoySmart 团队与客户的合 作,从而寻找到提高设备安全性、生产率和运营成本的方法。Reid 说到:“我们能够为一家大 型煤矿公司提供建议,让该公司利用自己的Joy Longwall系统将设备的日常利用率提高一倍。”

Cloudera作为全球领先的企业级数据

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