Dữ liệu lớn mang lại giá trị lớn khi được đưa vào sử dụng trong công nghiệp chế tạo

Việc triển khai các công nghệ mạng và giám sát, như Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), chắc chắn sẽ làm tăng khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu của bạn. Khả năng thu lợi từ dữ liệu của bạn liên quan trực tiếp đến kiến ​​thức của bạn về vật liệu và công nghệ, khả năng phân tích thống kê và cam kết học hỏi của bạn.

Tất cả chúng ta đều đã xem quảng cáo cho các thiết bị tập thể dục tại nhà. Các chương trình khuyến mãi bao gồm 20 món hấp dẫn sử dụng huấn luyện viên trong phòng khách của căn hộ cao cấp trên tầng 40 của họ nhìn ra quang cảnh thành phố hoàng hôn.

Thực tế là khá khác nhau. Trên thực tế, dụng cụ tập thể dục rất to và xấu. Chúng tôi đặt nó trong các tầng hầm của chúng tôi. Một thực tế khác là việc nhận được lợi ích thực sự, có thể đo lường được từ thiết bị của chúng tôi là công việc khó khăn và tẻ nhạt. Tập thể dục hiệu quả, giảm cân và phát triển cơ bắp đến từ nhiều giờ cam kết, đổ mồ hôi và đúng kỹ thuật. Các rủi ro của việc sử dụng không đầy đủ bao gồm tiếp tục thiếu thể lực, mất vốn đầu tư và chấn thương.

Điều này cũng đúng với dữ liệu lớn. Giá trị thực của dữ liệu được thu thập đến từ việc hiểu bối cảnh của nó và khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ. Nếu bạn muốn thực hiện một công việc có thẩm quyền bằng cách sử dụng dữ liệu của mình, bạn cần phải hiểu các hoạt động của mình, hành vi quan trọng, hành vi của thiết bị, chế độ lỗi, ảnh hưởng của sự cố và dữ liệu mà các sự kiện và quy trình này tạo ra.

Việc tìm kiếm giá trị trong dữ liệu của bạn yêu cầu kiến ​​thức chuyên môn về cách phân tích tập dữ liệu và xác nhận kết quả của bạn. Rủi ro khi tiếp cận phân tích dữ liệu của bạn một cách mù quáng là bạn sẽ đưa ra những quyết định sai lầm dựa trên những giả định không tốt. Điều này có thể dẫn đến kết quả sản xuất và bảo trì kém, đầu tư bị mất và nhân viên bị thương.

Khoa học dữ liệu

Nếu bạn đang dự tính một dự án để triển khai IoT, bạn đang tham gia hoặc mở rộng phạm vi tiếp xúc với khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu kết hợp một số ngành để khám phá dữ liệu, khám phá các mẫu và mối quan hệ mới, thách thức và xác nhận các giả định cũng như triển khai các thuật toán học máy. Những trách nhiệm này thuộc về các nhà phân tích dữ liệu, chuyên gia thống kê và chuyên gia học máy.

Các nhà phân tích dữ liệu có xu hướng tự do hóa, kiểu sáng tạo. Nhà phân tích của bạn nên hiểu các hoạt động của bạn, cùng với vật liệu, công nghệ và quy trình bạn sử dụng. Anh ta sẽ có thể nhìn thấy và phản ứng với các vấn đề và cơ hội. Với một bộ công cụ mã hóa, nhà phân tích của bạn có thể bắt đầu khám phá dữ liệu của bạn dựa trên bối cảnh hoạt động và trực giác của bạn về các nguồn tiềm năng cho các vấn đề hoặc cơ hội. Anh ấy sẽ sử dụng bộ công cụ của mình để phát triển các phân tích sơ bộ về dữ liệu của bạn nhằm tìm ra các vấn đề tiềm ẩn hoặc cơ hội để cải thiện.

Các chuyên gia thống kê biết cách sử dụng các phương pháp thống kê chặt chẽ để thách thức các giả định do các nhà phân tích và ban quản lý đưa ra. Một chuyên gia thống kê là nhân viên sẽ làm dịu sự nhiệt tình của bạn cho đến khi chắc chắn một cách hợp lý rằng các giả định của bạn được hỗ trợ bởi toán học. Anh ấy sẽ nhắc bạn rằng mối tương quan không nhất thiết phản ánh quan hệ nhân quả. Các chuyên gia thống kê là tuyến phòng thủ tốt nhất của bạn trước những quyết định vội vàng và tốn kém mà không có bằng chứng đầy đủ.

Các chuyên gia học máy là những người lập trình cho các thiết bị thông minh của bạn biết cách phản hồi với các đầu vào. Học máy có một số yêu cầu:

1. Dữ liệu phải được phân loại và nắm bắt đúng cách.
2. Nhân viên phải có kỹ năng phát triển các hoạt động và tính toán phù hợp để đáp ứng chính xác và hiệu quả các yếu tố đầu vào mà không gây rủi ro về chất lượng sản phẩm, độ tin cậy của sản xuất và sự an toàn của nhân viên.
3. Các quy trình đang được thay đổi có thể lặp lại với kết quả đáng tin cậy nhất quán.
4. Các quy trình có thể được thu nhỏ theo quy mô của hoạt động.
5. Các quy trình có thể tổng hợp các giải pháp cho một số mô hình khác nhau nhưng có liên quan.

Một chuyên gia học máy lập trình thiết bị để phản hồi dữ liệu và sự kiện cũng như điều chỉnh hành vi của nó khi nó “học”. Anh ta yêu cầu kiến ​​thức sâu sắc về hoạt động sản xuất của bạn cũng như đầu ra và hậu quả của các hành vi máy móc. Phạm vi và loại máy học phải được xác định theo hướng chính xác và chính xác từ các nhà phân tích dữ liệu và thống kê và bị ràng buộc bởi các yêu cầu về sản xuất và an toàn.

Lập kế hoạch cho dữ liệu lớn

Khi thực hiện dự án IIoT, bạn phải thiết kế khả năng quản lý và hiệu quả vào việc thu thập dữ liệu của mình. Thu thập dữ liệu thông minh có nghĩa là bạn phải tập trung vào việc chỉ nắm bắt các sự kiện có ý nghĩa, cấu trúc dữ liệu của bạn để hỗ trợ tính toàn vẹn của phân tích và bảo vệ dữ liệu của bạn khỏi sự xâm nhập và nhiễu. Không chỉ các nhà quản lý sẽ đưa ra quyết định từ dữ liệu được thu thập của bạn, bộ máy ngày càng tự chủ sẽ yêu cầu tính toàn vẹn để hỗ trợ hoạt động và ngăn ngừa thương tích cho nhân viên.

Có lẽ một trong những thách thức lớn nhất của bạn sẽ là ngăn chặn tiếng ồn trong quá trình thu thập dữ liệu của bạn. Khi hoạt động của bạn tiến triển, bạn sẽ cần điều chỉnh loại và tần suất thu thập dữ liệu để ngăn chặn việc thu thập thông tin không cần thiết. Và bạn sẽ phải thiết kế mạng của mình để ngăn chặn tiếng ồn và nhiễu xuyên âm trên truyền thông có dây và không dây của bạn. Khi khối lượng giao tiếp mạng của bạn tăng lên, rủi ro đối với tính toàn vẹn của dữ liệu của bạn cũng sẽ tăng lên. Nó sẽ trở nên cực kỳ quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của các tín hiệu của bạn.

IIoT mang đến cơ hội tuyệt vời để đi sâu hơn vào hoạt động sản xuất của bạn và tìm hiểu những hiểu biết mới về các mối quan hệ và quy trình sự kiện. Quản lý rủi ro cực kỳ quan trọng là chìa khóa để đưa ra quyết định đúng đắn. Biện pháp bảo vệ tốt nhất của bạn trước các quyết định tồi là hiểu biết về các khả năng và giới hạn dữ liệu của bạn, các quy trình phân tích hợp lý cũng như một hệ thống được thiết kế tốt và bảo mật để thu thập dữ liệu.

0247.303.8678

https://demowebvn.com/hanslaser/ https://automech.vn/

https://www.youtube.com/watch?v=31G4sAr8Ljk