Mühəndislər üçün məlumatlar yalnız nömrələrdən çoxdur; Bu, səmərəliliyin, problemlərin həllinin artırılması və istehsal sistemlərində yeniliklərin qurulmasının açarıdır. Sensor məlumatlarının, avadanlıqların və proseslərin, bulud-doğma məlumat elminin və genişlənmiş analitiklərin artan olması ilə mühəndislər üçün əvəzolunmaz vasitələrə çevrildi. Bu təlimat mühəndislərin istehsal məlumatlarını təhlil etmək və prosesləri inkişaf etdirmək üçün məlumat elmləri texnikasından necə istifadə edə biləcəklərini araşdırır.
Mühəndislikdə məlumatların təhlilinin əhəmiyyəti
Hər gün istehsal mühitləri, maşın performans qeydləri və keyfiyyətə nəzarət ölçmələri də daxil olmaqla çox miqdarda məlumat yaradır. Bu məlumatların təhlili mühəndislərə kömək edə bilər:
-
Narahatlıq və şişkinlikləri müəyyənləşdirin.
-
avadanlıq uğursuzluqlarını proqnozlaşdırmaq və qarşısını almaq.
-
Resurs bölgüsünü və enerji istehlakını optimallaşdırın.
-
Məhsulun keyfiyyətini və ardıcıllığını artırın.
-
Gələcək istehsal ssenariləri üçün modellər yaradın.
Məlumatların təhlilindən irəli gələn anlayışlar mühəndislərə sistemlərin maksimum potensialına çatmasını təmin etmək üçün məlumatlara əsaslanan qərarlar qəbul etməyə imkan verir. İzah edilə bilən Aİ-yə artan vurğu bu anlayışlara əsaslanan qərarların şəffaf və maraqlı tərəflərlə aydın başa düşülməsini təmin edir.
İstehsal məlumatlarının təhlilindəki açar addımlar
İstehsal məlumatlarının təhlili, məlumat toplamasından faydalı məlumatların çıxarılmasına qədər çoxsaylı prosesləri əhatə edir. Budur bir qəza:
1 Məlumat Kolleksiyası Hər analiz etibarlı və müvafiq məlumatların toplanması ilə başlayır. İstehsal kontekstlərində məlumatlar tez-tez toplanır:
-
Temperatur, təzyiq və sürət kimi dəyişənləri ölçən sensorlar.
-
Əməliyyat parametrləri və performansının qeydlərini yaradan maşınlar.
-
Məhsul ölçüləri, qüsurları və tolerantlıqların qeydlərini aparan keyfiyyətə nəzarət sistemləri.
-
İnventarlaşdırma səviyyələrini, istehsal cədvəllərini və xərclərini izləyən ERP sistemləri.
- Məlumatların təmizlənməsi Xam məlumatlar nadir hallarda mükəmməldir. Məlumatların təmizlənməsi daxildir:
-
Dublikat və qeyri-adi girişləri çıxarmaq.
-
Yarımçıq və ya natamam məlumatlara müraciət etmək.
-
səhvləri və uyğunsuzluqları düzəltmək.
-
Ardıcıllığı təmin etmək üçün məlumatları normallaşdırmaq.
- Düzgün məlumatların təmizlənməsi, təhlil boyunca Məlumat İdarəetmə DİQQƏT üçün vacibdir.
4 Kəşfiyyat məlumatlarının təhlili, EDA Mühəndislər məlumatların quruluşunu anlamaq və nümunələri və ya anomaliyaları müəyyənləşdirmək üçün EDA istifadə edirlər. Tez-tez istifadə olunan texnikalara aşağıdakılar daxildir:
-
Təsviri Statistika: Orta, median və standart sapma kimi ölçüləri istifadə edərək məlumatların ümumiləşdirilməsi.
-
Məlumat vizualizasiyası: Trendləri müəyyənləşdirmək üçün qrafiklər, histoqramlar və səpələnmiş sahələri yaratmaq.
-
Korrelyasiya təhlili: Dəyişənlər arasındakı münasibətləri müəyyənləşdirmək.
- Xüsusiyyət Mühəndisliyi Bu addım, istehsal prosesinin mahiyyətini təmsil edən mənalı xüsusiyyətləri müəyyənləşdirərək analiz üçün məlumatların hazırlanması daxildir. Məsələn:
-
Birdən çox sensor ölçmələrini vahid bir metrikaya ümumiləşdirmək.
-
Performans ölçüləri və səmərəliliyi dəyərlərini hesablamaq.
-
Maşın növləri kimi, ədədi nümayəndəliklərə kodlaşdırma.
-
Xüsusiyyət mühəndisliyi, effektiv maşın öyrənmə modellərinin inkişafını avtomatlaşdıran avtomatik modelləri üçün vacibdir.
-
Məlumat Modelləşdirmə Məlumat modelləşdirmə statistik və ya maşın öyrənmə modellərindən istifadə edərək məlumatların təhlili və proqnozlaşdırılması daxildir. Məşhur üsullara aşağıdakılar daxildir:
-
Reqressiya təhlili: İstehsal dərəcələri kimi davamlı dəyişənləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur.
-
Təsnifat: Bir məhsulun qüsurlu olub olmadığını müəyyənləşdirmək.
-
Qruplama: müqayisə olunan istehsal qrupları və ya şəxsiyyət orqanları.
-
Time-Series analizi: Cihazın performansının azalması kimi zamanla tendensiyaları araşdırın.
- Doğrulama və sınaq Bir model və ya həll yolu qəbul etməzdən əvvəl, onun dəqiqliyini və etibarlılığını təmin etmək vacibdir. Bu ehtiva edir:
-
Məlumatları təlim və test dəstlərinə bölmək.
-
Modelin fəaliyyətini qiymətləndirmək üçün çarpaz doğrulama istifadə.
-
Proqnozlaşdırılan və faktiki nəticələrin müqayisəsi.
- Tətbiq və monitorinq Bir dəfə təsdiqləndikdən sonra infeksionlar və modellər istehsal mühitində həyata keçirilir. Davamlı monitorinq, həllərin effektiv qalmasını və dəyişikliklərə uyğunlaşmasını təmin edir.
Alətlər və texnologiyalar
Mühəndislər istehsal məlumatlarını səmərəli qiymətləndirmək üçün müxtəlif vasitələrdən istifadə edə bilərlər. Əsas texnologiyalara aşağıdakılar daxildir:
-
Proqramlaşdırma dilləri:
-
Python və məlumatların elmi əl-ələ verir, pandalar, rəqib və scikit-öyrənmək kimi paketlər ilə əl-ələ verirlər.
-
r statistik təhlil və məlumat vizuallığı üçün əladır.
-
Məlumat vizuallaşdırma vasitələri:
-
İnteraktiv tablolar üçün süfrə.
-
Microsoft tətbiqləri ilə sorunsuz inteqrasiya üçün güc bi.
-
Python kitabxanaları, ətraflı vizual görüntülər üçün matplotlib və dəniz doğuşu kimi.
-
Maşın öyrənmə çərçivələri:
-
Qabaqcıl modelləşdirmə üçün tensorflow və pytorch.
-
Xüsusi gradient gücləndirmə üsulları üçün XGBoost və LightGBM.
-
Sənaye platformaları:
-
Sənaye proseslərini izləmək üçün SCADA sistemləri.
-
İstehsalat əməliyyatları üçün istehsal edam sistemləri, mes.
İstehsal məlumatlarının təhlilində problemlər
Məlumatların təhlili əhəmiyyətli üstünlüklər təklif edərkən də çətinliklər təqdim edir:
-
Məlumat keyfiyyəti: etibarsız və ya səs-küylü məlumatlar təhlili təhlükə altına ala bilər.
-
Müxtəlif mənbələrdən məlumatların inteqrasiyası çox vaxt çətindir.
-
Ölçülük: Böyük məlumat bazaları sağlam infrastruktur tələb edir.
-
Dəyişmə İdarəetmə: Maraqlı tərəflərin müqaviməti məlumat idarəetmə təşəbbüslərinin qəbul edilməsinə mane ola bilər.
Bu problemləri aradan qaldırmaq, istehsal mühiti üçün məlumat analitiklərini mənimsəməkdə effektiv həllərin həyata keçirilməsi üçün çox vacibdir.
işə başlamaq
İstehsal məlumatlarının təhlili sahəsində yeni birisinizsə, burada necə başlaya biləcəyiniz budur:
-
Əsasları öyrənin: Məlumat elmləri prinsipləri və texnikaları haqqında möhkəm bir anlayış inkişaf etdirin. [Məlumat Elmləri və AI Bootcamp] kimi proqramlar (https://codelabsacademy.com/en/courses/data-science-Ad-ai) tərəfindən [n_o_t_r_a_n_s_l_a_t_e_0]
-
Təcrübə: Məlumatların təmizlənməsi, təhlil və vizuallaşdırma təcrübəsi qazanmaq üçün kiçik verilənlər heyəti ilə işləyin.
-
Təcrübə: İstehsal mühitinizdə ən yaxşı işlərin nə olduğunu tapmaq üçün müxtəlif modellər və strategiyalara cəhd edin.
-
Əməkdaşlıq edin: Məlumat toplamaq və kəşfləri müzakirə etmək üçün çarpaz funksional komandalarla işləyin.
-
TƏHLÜKƏSİZLİK: İstehsal texnologiyası və məlumat elmləri alətləri sürətlə inkişaf etdiyi üçün davamlı öyrənmə tələb olunur.
son düşüncələr
Məlumat elmi mühəndislərin istehsal problemlərini necə həll etməkdir. İstehsal məlumatlarını təhlil etməklə mühəndislər səmərəsizliyi müəyyənləşdirə, problemləri proqnozlaşdıra bilər və məhsuldarlığı və keyfiyyəti yaxşılaşdırmaq üçün yenilikləri idarə edə bilərlər. Unutmayın ki, son məqsəd, məlumatlarınızı əməliyyatlarınız üçün ölçülə bilən bir məlumat yaradan məlumatlara çevrilməkdir.
Gələcəyi məlumatla idarə olunan həllər, [N_O_T_R_A_S_S_L_A_T_E_0] 'nin Məlumat Science & ai bootcamp.
