Ingeniarientzat, datuak zenbakiak baino gehiago dira; Eraginkortasuna areagotzeko, arazoak konpontzeko eta fabrikazio sistemetan berrikuntza bultzatzeko gakoa da. Sentsoreen datuak, ekipamenduak eta prozesuak erabilgarritasun handiagoarekin, hodeiko datuen zientzia eta analisi areagotuak ezinbesteko tresnak bihurtu dira ingeniarientzat. Gida honek aztertzen du ingeniariek datuen zientzia teknikak erabil ditzaketen ekoizpen datuak aztertzeko eta prozesuak hobetzeko.
Datuen analisiaren garrantzia ingeniaritzan
Egunero, ekoizpen inguruneek datu kopuru izugarriak sortzen dituzte, besteak beste, makina-errendimenduko erregistroak eta kalitatea kontrolatzeko neurketak. Datu honen azterketak ingeniariak lagun ditzake:
-
Eraginkorrak eta botilak identifikatzea.
-
Ekipoen hutsegiteak aurreikusi eta prebenitzea.
-
Baliabideen esleipena eta energia kontsumoa optimizatu.
-
Produktuaren kalitatea eta koherentzia hobetu.
-
Etorkizuneko fabrikazio agertokietarako ereduak sortu.
Datuen analisitik eratorritako ikuspegiek ingeniariek datuen bidez erabakiak hartzeko, sistemak ahalik eta gehien lortzen dute ziurtatzeko. AI azalpenak areagotzeak azpimarratu du ikuspegi horietan oinarritutako erabakiak gardenak eta erraz ulertzen direla eragileek.
Ekoizpen-datuen azterketan funtsezko urratsak
Ekoizpen datuen azterketak prozesu ugari dakartza, datuen bilketatik informazio baliagarria erauzteko. Hona hemen matxura:
- Datuen bilketa Azterketa guztiak datu fidagarri eta garrantzitsuen bildumarekin hasten dira. Ekoizpen-testuinguruetan, datuak maiz biltzen dira:
-
Tenperatura, presioa eta abiadura bezalako aldagaiak neurtzeko sentsoreak.
-
Eragiketa parametroen eta errendimenduaren erregistroak sortzen dituzten makinak.
-
Kalitate kontroleko sistemak, produktuaren dimentsioen, akatsen eta tolerantzien erregistroak gordetzen dituztenak.
-
ERP sistemak, inbentario-mailak, ekoizpen ordutegiak eta gastuak jarraitzen dituztenak.
2.* Datuen garbiketa ** Datu gordinak oso gutxitan ezin hobeak dira. Datuen garbiketa dakar:
-
Bikoiztua eta ezohiko sarrerak kentzea.
-
Datu falta edo osatu gabeak jorratzea.
-
Akatsak eta inkoherentziak zuzentzea.
-
Koherentzia bermatzeko datuak normalizatzea.
-
Datuen garbiketa egokia funtsezkoa da datuen gobernantza mantentzeko ** azterketan zehar.
-
Datuen azterketa esploratuko, eda ingeniariek eda erabiltzen dute datuen egitura ulertzeko eta patroiak edo anomaliak identifikatzeko. Ohiko teknikak hauek dira:
-
Estatistika deskriptiboak: datuak laburbiltzea, batez besteko, mediana eta desbideratze estandarra bezalako neurriak erabiliz.
-
Datuen bistaratzea: Joerak identifikatzeko diagramak, histogramak eta sakabanatzeko lursailak sortzea.
-
Korrelazioaren azterketa: aldagaien arteko harremanak identifikatzea.
- Feature Engineering Urrats hau azterketarako datuak prestatzea da, ekoizpen prozesuaren funtsa irudikatzen duten ezaugarri esanguratsuak definituz. Adibidez:
-
Sentsorearen neurketa anitz laburbilduz metriko bakarrean.
-
Errendimenduaren eta eraginkortasun balioak kalkulatzea.
-
Datu kategorikoak kodetzea, hala nola, makina motak, irudikapen zenbakietan.
-
Feature Engineering funtsezkoa da automl ereduetarako, makina ikasteko eredu eraginkorren garapena automatizatzen dutenak.
-
Datuen modelizazioa Datuen modelatzeak datuak aztertzea eta aurreikustea dakar estatistika edo makina ikasteko ereduak erabiliz. Teknika herrikoiak honako hauek dira:
-
Erregresioaren azterketa: Ekoizpen tasak bezalako aldagai jarraiak aurreikusteko erabiltzen da.
-
Sailkapena: Produktu bat akastuna den edo ez zehaztea.
-
Klusterizazioa: Produkzioaren sorta konparagarriak edo identifikatzea identifikatzea.
-
Time-Series Analisia: Denboran zehar joerak aztertzea, hala nola gailuaren errendimenduaren beherakada.
- Balidazioa eta probak Eredu edo irtenbide bat hartu aurretik, garrantzitsua da bere zehaztasuna eta fidagarritasuna bermatzea. Horrek dakar:
-
Datuak prestakuntza eta proba multzoetan zatitzea.
-
Ereduaren errendimendua ebaluatzeko zeharkako baliozkotzea erabiltzea.
-
Proiektatutako eta benetako emaitzak alderatzea.
- Ezarpena eta jarraipena Balidatu ondoren, ikuspegi eta ereduak ekoizpen ingurunean ezartzen dira. Jarraipen jarraitua bermatzen da irtenbideak eraginkorrak eta moldagarriak direla aldaketetara.
Tresneria eta teknologiak
Ingeniariek hainbat tresna aprobetxatu ditzakete ekoizpen datuak modu eraginkorrean ebaluatzeko. Gako teknologien artean daude:
-
Programazio hizkuntzak:
-
Python eta datuen zientzia eskuz joaten dira, pandak, numpy eta scikit-ikasteko paketeak oso erabiliak dira.
-
r bikaina da estatistika analisirako eta datuen bistaratzeagatik.
-
Datuak Bistaratzeko tresnak:
-
Mahaia panelak interaktiborako.
-
Power Bi Microsoft aplikazioekin integratzeko integraziorako.
-
Python liburutegiak Matplotlib eta SeaBorn bezalako bisualizazio zehatzak egiteko.
-
Makina ikasteko esparruak:
-
Tensorflow eta Pytorch modelizazio aurreratuetarako.
-
Xgboost eta liftGBM gradienteen hobetzeko teknika espezializatuetarako.
-
Plataforma industrialak:
-
Prozesu industrialak kontrolatzeko SCADA sistemak.
-
Fabrikazio exekuzio sistemak, MES, fabrikazio-eragiketak arintzeko.
Ekoizpen-datuen azterketan erronkak
Datuen analisiak abantaila garrantzitsuak eskaintzen dituen bitartean, erronkak ere aurkezten ditu:
-
Datuen kalitatea: Datu fidagarriak edo zaratatsuak analisia arriskuan jar dezake.
-
Integrazioa Hainbat iturriren datuen datuak zaila izaten da.
-
Eskalagarritasuna: Datu multzo handiek azpiegitura sendoa behar dute.
-
Aldaketaren kudeaketa: Errespetuaren erresistentziak datu bidezko ekimenak hartzea oztopatu dezake.
Erronka horiek gainditzea funtsezkoa da produkzio inguruneetarako datu analitikoak menderatzeko irtenbide eraginkorrak ezartzeko.
Hasteko
Ekoizpen-datuen azterketaren eremuan berria bazara, hona hemen nola has zaitezke:
-
Oinarriak ikasi: datuen zientziaren printzipioen eta tekniken ulermen sendoa garatzea. [Data Science eta AI bootcamp] bezalako programak (https://codelabsacademy.com/eu/courses/data-science-and-ai) arabera [n_o_t_a_n_s_l_a_t_a_0] abiapuntu bikainak dira.
-
Praktika: datu-multzo txikiagoekin lan egin datuak garbitzeko, azterketan eta bistaratzean esperientzia lortzeko.
-
Esperimentua: saiatu eredu eta estrategia desberdinak zure ekoizpen ingurunean hoberenak zer funtzionatzen duen aurkitzeko.
-
kolaboratzea: lan egin zeharkako taldeekin lan egin informazioa biltzeko eta aurkikuntzak eztabaidatzeko.
-
Egon zaitez eguneratuta: Etengabeko ikaskuntza beharrezkoa da ekoizpen teknologia eta datuen zientzia tresnek azkar eboluzionatzen duten moduan.
Azken pentsamenduak
Datuen zientziak ingeniari produkzio erronkak nola jorratzen diren eraldatzen ari da. Ekoizpen datuak aztertuz, ingeniariek eraginkortasuna identifikatu dezakete, arazoak aurreikusi eta berrikuntzak gidatu dituzte produktibitatea eta kalitatea hobetzeko. Gogoratu, azken helburua zure eragiketetarako balio neurgarria sortzen duen informazio ekintzaile bihurtzea da azken helburua.
Formatu etorkizuna datuen bidez gidatutako soluzioekin N_O_T_A_N_0 k Data Science & AI bootcamp.
