ReviewManufacturing big data ecosystem: A systematic literature review – ScienceDirect ReviewManufacturing big data ecosystem: En systematisk litteraturgennemgang

Forbedret produktion er en af de centrale nationale strategier i USA (AMP), Tyskland (Industri 4.0) og Kina (Made-in China 2025). Fremkomsten af begrebet cyberfysiske systemer (CPS) og big data gør det absolut nødvendigt at gøre det muligt for fremstillingsindustrien at blive mere intelligent og mere konkurrencedygtig blandt nationerne. Mange forskere har foreslået nye løsninger med Big Data-værktøjer til produktionsapplikationer i tre retninger: produkt, produktion og forretning. Big data har været et forskningsområde i hurtig forandring med mange nye muligheder for anvendelser i fremstillingssektoren. Dette dokument indeholder en systematisk litteraturgennemgang af den nyeste viden om big data i fremstillingsindustrien. Der er blevet identificeret seks centrale drivkræfter for big data-applikationer i fremstillingssektoren. De vigtigste drivkræfter er systemintegration, data, forudsigelse, bæredygtighed, ressourcedeling og hardware. På grundlag af kravene i fremstillingssektoren er der opstillet ni væsentlige komponenter i et økosystem af store data. Det drejer sig om dataindsamling, lagring, databehandling, analyse, visualisering, forvaltning, workflow, infrastruktur og sikkerhed. Der identificeres flere forskningsområder, som er drevet af de tilgængelige muligheder i økosystemet for store data. Der præsenteres fem fremtidige retninger for big data-applikationer i fremstillingsindustrien, fra modellering og simulering til big data-analyse i realtid og cybersikkerhed.