Введение в IIoT и приложения для обработки данных в этой области

Предисловие:

Прежде чем я начну, я просто хочу пожелать своим читателям счастливого Нового года ✨ и надеюсь, что в 2023 году вы продолжите добиваться успеха.

Итак, что такое IIoT для начала? ‍💻

Промышленный Интернет вещей (IIoT) — это использование технологий Интернета вещей (IoT) в промышленных условиях, таких как заводы, склады и электростанции. IIoT позволяет этим промышленным системам подключаться и обмениваться данными, что позволяет отслеживать, контролировать и оптимизировать их в режиме реального времени.

Четвертая (4.0) промышленная революция‍🔧

В 21 веке мы переживаем четвертую итерацию этой промышленной революции, когда данные и анализ находятся на переднем крае. Технический прогресс формирует отрасли по всему миру. Помощь технологий изменила способ функционирования отраслей, обеспечив более масштабное/системное воздействие, более высокую скорость производства и достижение устойчивых результатов. Рост облачной инфраструктуры заменяет способ, которым устаревшие системы хранили и распределяли данные. Ниже приведены несколько примеров улучшений и решений индустрии 4.0:

1) Эволюция умных фабрик

Датчики и другие устройства IoT используются для мониторинга и контроля производственного процесса, что позволяет производителям повышать эффективность и сокращать количество отходов.

2) Профилактическое обслуживание

Машины и датчики не только предоставляют данные, но и теперь имеют вычислительные возможности для мониторинга собственной производительности. Фирмы, которые используют модели машинного обучения, больше не полагаются на оперативное или профилактическое обслуживание. Промышленное оборудование теперь может выявлять потенциальные сбои до их возникновения, сокращая время простоя и затраты на техническое обслуживание.

3) Умные сети

Технологии устройств IoT в настоящее время используются для мониторинга и управления потоком электроэнергии через сеть. Усовершенствованная инфраструктура измерения теперь может предоставить владельцам домов и предприятий возможность определять, когда лучше всего использовать энергию, используя предотвращение пиковой нагрузки. Это позволяет коммунальным предприятиям повышать надежность и снижать потребление энергии для достижения устойчивых результатов.

4) Управление цепочками поставок

Устройства/датчики IoT также используются для отслеживания и мониторинга движения товаров по цепочке поставок. Это позволяет компаниям улучшить видимость и скорость реагирования в большем объеме, чем раньше. Непрерывный поток данных от сырья к производству, складированию и распределению теперь можно реализовать с помощью нового программного обеспечения.

Приложения для науки о данных и искусственного интеллекта👨🏼‍💻

Специалист по данным IIoT использует науку о данных и машинное обучение для анализа и интерпретации данных из промышленного Интернета вещей (IIoT). Они работают в различных промышленных условиях, включая фабрики, склады, электростанции и цепочки поставок, где они используют технологии IoT (например, периферийные устройства) для сбора и анализа данных.

Специалисты по данным в области IIoT (производство, информационные технологии, энергетика и коммунальные услуги) участвуют в общих мероприятиях, которые включают:

  • Сбор и очистка данных IoT от промышленных систем и устройств
  • Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения для анализа и интерпретации данных
  • Построение и поддержка конвейеров данных для автоматизации потока данных с устройств IoT в аналитические системы.

  • Разработка прогностических моделей для прогнозирования будущих тенденций и выявления потенциальных проблем или возможностей
  • Межфункциональное сотрудничество с другими командами в разных группах для разработки и внедрения решений IIoT.

В целом роль заключается в использовании методов ИИ, чтобы помочь организациям принимать более обоснованные решения и оптимизировать свою деятельность.

Что насчет Метрики? 👷🏼‍♂️

Прежде всего, все зависит от качества данных. Показатели эффективности, которые специалисты по данным используют для проверки своих моделей, различаются в зависимости от конкретных целей и задач организации. Однако некоторые общие показатели, которые можно использовать для оценки производительности модели машинного обучения IIoT, могут включать:

  • Точность прогнозов. Эта метрика измеряет точность прогностических моделей специалиста по данным, например, способность модели правильно прогнозировать будущие тенденции или выявлять потенциальные проблемы или возможности.

  • Время окупаемости: эта метрика измеряет время, необходимое специалисту по данным, чтобы оказать влияние на организацию, например, время, необходимое для развертывания прогностической модели и начала создания ценности.

  • Качество данных: эта метрика измеряет качество данных, с которыми работает специалист по данным, например полноту, точность и актуальность данных.
  • Производительность модели: эта метрика измеряет производительность моделей машинного обучения специалистов по данным, например их способность точно классифицировать или прогнозировать результаты на основе данных.

В этом случае можно использовать лучшее изображение кривой ROC, где целью является хорошее разделение между различными классами (это может быть связано с отказом или работой машины в случае использования профилактического обслуживания).

Подходы, основанные на глубоком обучении

Недавно было показано, что глубокое обучение продемонстрировало превосходные возможности, когда речь идет о проектировании признаков, прогнозировании ошибок и классификации при работе с многоуровневыми нелинейными преобразованиями. Например, использование модели LSTM для решения проблем профилактического обслуживания или использование нейронных сетей для классификации изображений неисправных паяных соединений.

Самое главное предостережение!

«Любая модель ИИ имеет свои преимущества и ограничения (даже если это модель глубокого обучения). Что важнее, зависит от конкретных целей и задач организации».

Что дальше?

В моей следующей статье я подробно расскажу об использовании решения для глубокого обучения, которое компании также могут использовать для решения современных промышленных проблем. Я также поделюсь некоторыми сведениями об улучшениях обнаружения аномалий, которые можно использовать на периферийных устройствах в сетях IoT.

Оставайтесь с нами 😃