小松澳大利亚利用云统一数据并最大限度地利用机器

日本跨国公司小松即将迎来100岁生日，虽然该公司仅在澳大利亚工作了50年左右，但它需要改变运营方式，以确保其在未来50年内做好准备。在澳大利亚，小松主要对采矿和建筑感兴趣。小松澳大利亚建筑解决方案总经理Todd Connolly在接受ZDNet采访时表示，该组织有创新，感谢其在当地的成功，2010年率先推出混合土方设备，以及自动无人驾驶卡车。在运营数十年，以及电动采矿运输卡车，作为一些例子。小松在先进技术方面也占有重要地位，其在澳大利亚拥有大约16,000台机器 - 从小型挖掘机到庞大的土方机械 - 拥有物联网(IoT)式传感器，主要通过卫星传输数据，还可以通过GPRS等手段。

小松公司还在澳大利亚经营着三家石油实验室，康诺利表示，这些实验室提供了对机器健康状况的深入分析，以及公司用于维护机器的数据的另一个方面。

“在这种意义上，我们的数据非常丰富，”康诺利

说过。“我们的目标实际上是将数据转化为可操作的信息。”

根据Connolly的说法，这就是让小松走上了统一和聚合数据的道路。

“更重要的是，将其转化为我们的客户可以使用的信息，以便从他们的小松机器和我们自己的员工那里获得更好的投资回报，以提高我们业务的效率和更好的业务流程，”他补充说。

小松最初走上了统一一系列数据源的道路，这得益于其数据的可用性和可见性。

该公司有三个主要数据来源：其ERP系统，设备遥测系统和实验室数据。

“战略是将所有数据统一到一个平台上，”小松澳大利亚业务技术和系统总经理John Steele告诉ZDNet。

“当我们启动时，我们会在内部部署环境中做到这一点，然后它变成了我们如何实际管理所有数据以及它所需的计算容量。”

小松去年转向微软，部署Azure SQL数据库管理实例，结合Discovery Hub和Power BI，帮助处理大量数据。

另请参阅：Microsoft Azure：备忘单（TechRepublic）

“这对我们来说有很多道理，部分原因是我们可以将在线计算容量与我们的内部部署环境相比，以及随着我们的数据增长而迅速发展这种环境的能力。此外，还能够利用Azure平台和Azure中的功能来处理AI等元素，“Steele继续说道。

在人工智能(AI)方面，小松澳大利亚商业技术和系统分析架构师Nipun Sharma解释了小松的第一个实例，即AI将用于数据整理。

“我们正在整理 - 这是它的统一部分，带来了所有的机器业务系统和状态报告 - 很多这些脱节的信息，将它们结合在一起，”Sharma说。“在Microsoft Azure中拥有该平台，我们计划在AI和机器学习方面利用Azure本身提供的大量功能。所以我们正在做一些原型，再次查看Azure [Managed Instance]云产品，我们也在尝试利用一些流程自动化...所以现在一切都在发生，使用Azure平台上提供的库和其他东西。“

预测性维护命题

凭借机器级别的所有信息，Connolly表示该组织希望在派遣技术人员进行维修之前预先诊断机器状况。

“我们在历史上做过预诊断的挑战是，数据分布在如此众多的平台和系统上，意味着准备工作可能需要40多分钟，”他说。

“所以最初我们做的是我们用SQL构建了一些数据库并使用SQL堆栈提出了一种更快的方法来编译数据。这是我们广泛称之为Fix It First Time的过程的一部分。所以当我们去机器，我们可以尽快修复它。

“但当然，一旦我们开始这一旅程，就意味着我们需要找到更具可扩展性的方法来实现这一目标，我们希望从收集信息到实际向我们的技术人员提出有关如何进行维修的建议。我我们认为这可能是我们现在正在使用的工具集的更大机遇之一，就是使用数据来建议修复机制应该是什么以及应该采取什么工具。“

除了通过预测维护和维修帮助客户最大限度地减少设备停机时间外，Connolly还表示，小松还可以帮助客户从投资中获得最大收益。

“例如，存在一辆自卸卡车将地球从A点移动到B点，但是有很多变量可以决定其效率。其中一个较大的变量就是卡车的装载方式。所以通过使用允许的数据我们了解装载精度和周期时间，并将这些信息汇总到整个机器队中，“他解释道。

“通过创建记分板和其他类似的机制，我们可以帮助我们的客户确定他们应该关注的位置。因此，这可能意味着需要专注于装载机操作员的培训，或指出道路可能需要的一些设计变更或他们正在工作的采石场。或者它可能意味着改变机器本身。“

“整个过程将使我们的业务流程更加智能化，这也是我们未来的目标，”Sharma补充道