Блог

Наука о данных в Индустрии 4.0

Сен 20, 2021

Большие данные, машинное обучение, цифровые двойники продуктов, а также прогностическое обслуживание (техническое обслуживание на основе спрогнозированного запаса надёжности) – это лишь модные маркетинговые вбросы или же за ними стоит что-то в действительности? Индустрия 4.0 становится всё ближе, но далеко не все могут представить себе, как она будет выглядеть в ближайшем будущем. В то же время ясно, что это произойдет во всех отраслях. Скорее всего, процесс перехода будет носить эволюционный характер.

Практически в каждом журнале, посвящённом вопросам промышленного производства, есть много статей об Индустрии 4.0 и задачах, которые она призвана решить. Заядлые читатели могут легко в этом убедиться, «погуглив» имеющиеся сведения. В этой небольшой статье мы хотели бы поделиться своим опытом и видением технологий, которые могут помочь решить появившиеся задачи.

Наука о данных. Какова её связь с Индустрией 4.0?

Почему же концепция больших данных, вкупе с её аналитическими методами, столь значима при создании Индустрии 4.0? Чтобы фабрика стала умной и самодостаточной, её следует обучить. Предстоит задействовать лучшие практики машинного обучения, используемые в производственных процессах. Главной целью машинного обучения в данном контексте является разработка алгоритмов предсказаний на основе имеющихся данных. Алгоритмы и методы адаптивно улучшают свои характеристики по мере поступления новых обучающих датасэмплов (выборки данных). В этой связи точность данных становится критически важным фактором.

Тогда что такое данные? Это набор сгруппированных показателей, описывающих свойства объекта. Если пристально посмотреть, всё является данными:

А что такое методы? Удивительно, но некоторые из них существуют уже не одно столетие. Фундаментальные математические методы решения таких задач машинного обучения, как кластеризация данных, классификация и регрессия, были представлены учёными ещё в XIX и XX веках. Линейная регрессия, основанная на наименьших квадратах, – хороший пример, предложенный Гауссом в 1809 году. Отсутствие достаточного объёма точных данных долгое время препятствовало накоплению опыта обучения. Теперь же, благодаря развитию интернета вещей и наличию мощной современной ИТ-инфраструктуры, мы получили возможность собирать всё больше и больше данных о производственных процессах.

Что всё это значит и к чему всё идёт?

Как мы уже упомянули в начале статьи, новая парадигма Индустрии 4.0 проявляет себя постепенно, небольшими этапами. Например, прежде чем выйти на уровень автономного завода, необходимо обеспечить прозрачность технологического процесса. Это ещё раз подчёркивает важность сбора и контроля данных во время выполнения производственных процессов. В качестве одного из следующих этапов можно представить, что объём данных будет нарастать, они будут становиться всё более точными, с большей репрезентативностью. Всё это сделает машинное обучение возможным и эффективным. Что, в свою очередь, позволит решить важные бизнес-задачи: своевременное прогностическое обслуживание заводского оборудования, повышение его общей производительности, оптимизация управления цепочкой поставок, а также улучшение сопутствующих процессов.

А что же с технологиями?

Промышленные стандарты имеют некоторые отличия от потребительских, но их основные принципы те же. Большим преимуществом является наличие уже готовых функционирующих систем на рынке IoT: умные дома, системы прогнозирования, например, в здравоохранении, страховании, а также в электронной коммерции. Указанные технологии могут быть (и будут) сходным образом задействованы в промышленной автоматизации. Сходство можно заметить на всех уровнях, начиная с одних и тех же устройств IoT, подключённых к датчикам температуры, звука и вибрации оборудования, отправляющих телеметрические данные на принимающий компьютер завода или же напрямую в облако через MQTT или другой подходящий протокол связи. Для целей анализа данных можно использовать современные и быстро развивающиеся инструменты, такие как Python и R. Они уже используются в потребительских приложениях. Быстрый доступ к большим данным, а также их визуализацию, можно организовать с помощью целого ряда современных инструментов: Elasticsearch, Kibana и другие. В настоящее время объём данных быстро растёт повсюду, а соответствующие технологии эволюционируют ещё быстрее. Остаётся только выбрать наиболее подходящие и применить их в Индустрии 4.0 в сочетании с уже наработанным опытом.

Новое в блоге

Разработка через прототипирование

Разработка через прототипирование помогает команде разработчиков исключить недопонимание на всех уровнях, задействуя прототипы на каждом из них в процессе эволюции проекта.

Современный подход к подготовке технической документации

Мир информационных технологий находится в постоянном развитии. Вместе с ним совершенствуются системы по созданию и поддержке технической документации. Предлагаем краткое знакомство с возможностями современных систем в данной сфере.

Ряд тенденций, меняющих автомобильную промышленность

За прошедшее столетие автомобилизм охватил весь мир. Подобно многим другим инновациям, автомобиль изменил мировую экономику, а вместе с ней – жизни миллиардов людей во всем мире. В одной только Европе автомобильная промышленность насчитывает около 12 миллионов рабочих...