Cloudera案例|某矿业公司通过物联网和机器学习将设备利用率提高一倍

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小松矿业公司（前身为Joy Global）是一家全球采矿设备和服务提供商，专门从事能源，工业和硬岩矿物挖掘的解决方案。

Azure上的Cloudera使我们摆脱了部分基于我们的基础架构可以支持的决策的能力，并使我们仅根据客户需求进行决策。现在，我们可以以合理的成本进行扩展和增长。 这使我们能够扩展用户基础，更快更好地提供服务。

——JoySmart解决方案首席架构师Shawn Terry

挑战

小松矿业致力于帮助其客户提高采矿作业的安全性，生产率和成本。该公司提供基于工业物联网（IIoT）的服务，称为JoySmart解决方案，可帮助客户使用从其智能，联网设备和资产中获得的实时数据和分析来优化机器性能。（慧都提供同样功能的解决方案-设备故障分析及预测方案）此应用程序中的设备和资产包括一些用于地面和地下采矿的最大移动采矿设备：长壁采矿系统，电铲，连续采矿机和轮式装载机等。

最初，公司的旧数据仓库支持此IIoT服务。但是，随着客户需求的增长和更多机器的连接，员工发现他们需要一种新的方法。预计数据增长将达到每月30 TB。 JoySmart Solutions首席架构师Shawn Terry说：“我们的旧环境在扩展和增长方面受到限制。”

解决方案

JoySmart团队与Cloudera和Microsoft合作创建了一个基于云的IoT分析平台，该平台可提供可扩展性，性能和灵活性以支持全球服务团队。该平台可提取，存储和处理从遍布全球的采矿设备中收集的各种数据，这些数据通常在恶劣条件下的非常偏远的位置。该数据包括时间序列数据（机器压力，温度，电流，电压和其他传感器数据），警报和事件数据以及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至50,000个唯一的时间戳记录。该小组计划与客户的现场系统和其他数据源更紧密地集成，以更好地关联机器操作。

有了统一的数据管理平台，JoySmart团队现在可以更轻松地分析公司P＆H和Joy品牌的采矿机以及基于第三方可编程逻辑控制器（PLC）的设备中的数据，从而获得采矿作业的系统视图 。该公司的数据科学家还可以生成机器学习模型，并比以前更快地获得更好的结果。

实作

Analytics高级经理Anthony Reid说，该公司正在寻找一个平台，以使不同用户群体对机器数据分析的访问民主化。Reid发现Cloudera提供了快速的性能，数据安全性和客户支持，这将使JoySmart团队能够以“最少的麻烦”成功地过渡到大数据范例。

小松矿业在Microsoft Azure上部署Cloudera Enterprise时，实现了可观的成本节省。Reid说：“我们可以用更少的计算量和更少的复杂度交付所有数据。”

有关每个矿场中机器运行状况和操作的更完整描述，JoySmart团队可以与客户合作，确定提高设备安全性，生产率和运营成本的方法。里德说：“我们能够与一家大型煤炭开采公司提出建议，这使他们能够将Joy长壁系统的日常利用率提高一倍。”

由于小松矿业的工程人员也可以轻松地访问和分析数据，里德说，他们获得了宝贵的见识，可以帮助他们改进当前产品并设计下一代采矿设备。里德说：“我们正在使看不见的东西可见，以帮助我们的客户优化生产力和采矿效率。”

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