Инженерлер үчүн, маалыматтар жөн гана сандарга караганда көп; Бул натыйжалуулугун, чечүү маселелерин көбөйтүү жана өндүрүш тутумдарында инновацияларды күчөтүү ачкычы. Сенсор маалыматтардын, жабдуулардын, жабдуулардын, процесстеринин, булуттагы маалымат илиминин жогорулашы менен, аалификацияланган аналитика инженерлер үчүн алмашылбашы керек. Бул колдонмо өндүрүш маалыматтарын жана процесстерди өркүндөтүү үчүн инженерлер жөнүндө маалымат илиминин ыкмаларын кантип колдоно аларын текшерет.
Инженердик маалыматтарды анализинин мааниси
Күн сайын, өндүрүш чөйрөлөрү чоң маалыматтарды, анын ичинде машинанын ишин жүргүзүү журналдары жана сапатты контролдоо өлчөөлөрүн жаратат. Бул маалыматтарды талдоо инженерлерге жардам берет:
-
натыйжасыздыгын жана ботлетикти аныктаңыз.
-
Жабдуулардын кемчиликтерин алдын-ала айтуу жана алдын алуу.
-
Ресурстарды бөлүштүрүүнү жана энергияны керектөөнү оптималдаштыруу.
-
Продукт сапатын жана ырааттуулугун жогорулатуу.
-
келечектеги өндүрүштүк сценарийлер үчүн моделдерди түзүү.
Маалымат анализинен алынган түшүнүктөр инженерлерге системаларды максималдуу мүмкүнчүлүктөрүнө жетүүнү камсыз кылуу үчүн маалыматка негизделген чечимдерди кабыл алууга мүмкүнчүлүк берет. Түшүндүрүлүүчү АИге басым жасоо ушул түшүнүктөргө негизделген чечимдерди ачык-айкын жана кызыкдар тараптар түшүнөт.
Өндүрүш маалыматтарын талдоодо негизги кадамдар
Өндүрүш маалыматтарын талдоо маалыматтарды чогултуудан пайдалуу маалыматтарды казып алуудан таратууну камтыйт. Бул жерде бузулууция:
- Маалыматтарды чогултуу Ар бир анализ ишенимдүү жана тиешелүү маалыматтарды чогултуудан башталат. Өндүрүш контекстинде маалыматтар көп учурда чогултулат:
-
Температура, басым жана ылдамдык сыяктуу өзгөрмөлөрдү өлчөөчү өзгөрмөлөрдү өлчөө.
-
Операциялык параметрлердин рекорддорун жана аткаруунун ишин түзгөн машиналар.
-
продукт өлчөмдөрүнүн, кемчиликтер жана толеранттуулукту сактоочу сапатын контролдоо тутумдары.
-
инвентаризация деңгээли, өндүрүштүк графиктерин жана чыгашаларын көзөмөлдөөчү ERP тутумдары.
- Маалыматтарды тазалоо чийки маалыматтар сейрек кездешет. Маалыматтарды тазалоо кирет:
-
Дубликатты жана адаттан тыш жазууларды алып салуу.
-
жетишпеген же толук эмес маалыматтарды чечүү.
-
каталарды жана карама-каршылыктарды оңдоо.
-
ырааттуулукту камсыз кылуу үчүн маалыматтарды нормалдаштыруу.
-
Туура маалыматтарды тазалоо Талдоо иштеринде маалымат башкаруу үчүн.
-
Дайындарды талдоо, Eda Инженерлер маалыматтардын түзүмүн түшүнүү жана үлгүлөрдү же аномалияны аныктоо үчүн EDA колдонушат. Көбүнчө колдонулган техникалар төмөнкүлөрдү камтыйт:
**** Сүрөт баяндоочу статистикасы **: Орточо, медианалык жана стандарттуу четтөө сыяктуу четтөө сыяктуу ченемдерди колдонуу менен маалыматтарды жалпылоо.
-
Маалыматтарды визуалдаштыруу: тенденцияларды аныктоо үчүн диаграммаларды, гистограммаларын, чачыранды жана чачыранды участокторду түзүү.
-
Корреляция талдоосу: Өзгөрмөлөрдүн ортосундагы мамилелерди аныктоо.
5 Мисалы:
-
бир нече сенсор өлчөө бир гана метрого чейин.
-
натыйжалуулук ченемдерин жана натыйжалуулугун баалоо баалуулуктарын эсептөө.
-
посттордун түрлөрү сыяктуу категориялык маалыматтарды коддоо, мисалы, сандык өкүлчүлүктөрдү камтыйт.
-
Инженерия - Automl ** үчүн маанилүү нерсе, бул автоматтык түрдө машинаны окутуу моделдерин иштеп чыгууну автоматташтырыңыз.
-
Маалыматтарды моделдөө Маалыматтарды моделдөө статистикалык же машина окутуу моделдерин колдонуп, маалыматтарды талдоо жана болжолдоо кирет. Популярдуу техникалар төмөнкүлөрдү камтыйт:
-
Регрессиялык анализ: Өндүрүш тармалары сыяктуу үзгүлтүксүз өзгөрмөлөрдү болжолдоо үчүн колдонулат.
-
Classification: Продукт бузулганбы же жокпу, аныктоо.
-
Clustering: Компорледалган өндүрүштүк партиялар же сатуучуларды аныктоо.
-
Убакыт сериялуулугун талдоо: Түзмөктүн ишинин төмөндөшү сыяктуу убакыттын өтүшү менен тенденцияларды карап чыгуу.
- Текшерүү жана тестирлөө моделди же чечим кабыл алуудан мурун, анын тактыгын жана ишенимдүүлүгүн камсыз кылуу маанилүү. Бул төмөнкүлөр кирет:
-
маалыматтарды окутуу жана тест топтомуна бөлүштүрүү.
-
моделдин аткарылышын баалоо үчүн кайчылаш текшерүүнү колдонуп.
-
болжолдонгон жана иш жүзүндө натыйжаларды салыштыруу.
- Ишке ашыруу жана мониторинг текшерилген, түшүнүк жана моделдер өндүрүш чөйрөсүндө ишке ашырылууда. Үзгүлтүксүз мониторинг, чечимдердин натыйжалуу жана ылайыкташуусу үчүн ыңгайлуу бойдон калууда.
Куралдар жана технологиялар
Инженерлер өндүрүш маалыматтарын натыйжалуу баалоо үчүн ар кандай шаймандарды колдоно алышат. Негизги технологиялар төмөнкүлөрдү камтыйт:
-
Программалоо Тилдери:
-
Python жана маалымат илими кол менен кирип, пандас сыяктуу пандалар сыяктуу топтомдор менен кирип, кеңири колдонууну үйрөнүңүз.
-
r статистикалык талдоо жана маалыматтарды визуализациялоо үчүн сонун.
-
Маалыматтарды визуалдаштыруу куралдары:
-
интерактивдүү көз караштар үчүн таблица.
-
Microsoft тиркемелери менен биргелешкен интеграция үчүн күч.
-
Деталдуу визуалдаштыруу үчүн МАТЛОТЛИБ ЖАНА СЕҢДЕРГИ САБОРНУЗ сыяктуу питон китепканалары.
-
Машинаны үйрөнүү алкактары:
-
өркүндөтүлгөн моделдөө үчүн тенсорфлов жана питорч.
-
Адистештирилген градиенттик адистештирилген ыкмаларды өркүндөтүү үчүн XGBOOST жана Lightgbm.
-
Өнөр жай платформасы:
-
өнөр жай процесстерине мониторинг жүргүзүү үчүн сканада тутумдары.
-
Өндүрүштүк операцияларды жүргүзүү үчүн өндүрүү тутумдары, Өндүрүштөрдү өндүрүү тутумдары.
Өндүрүштүн маалыматтарын талдоодогу кыйынчылыктар
Маалымат талдоосу олуттуу артыкчылыктарды сунуштайт, ошондой эле бул дагы кыйынчылыктарды жаратат:
-
Маалыматтардын сапаты: ишенимсиз же ызы-чуу маалыматтар анализге коркунуч туудурат.
-
** Интеграция * Ар кандай булактардан алынган маалыматтар көп учурда кыйынга турат.
-
Ооруратсыздыгы: Чоң маалыматтар топтому туруктуу инфраструктураны талап кылат.
-
Өргүүнү өзгөртүү: Кызыкдар тараптардан каршылык маалыматтык демилгелерди кабыл алууга тоскоол болушу мүмкүн.
Бул чакырыктарды жеңүү үчүн маалымат аналитикасында маалымат аналитикасында натыйжалуу чечимдерди чыгаруу үчүн маанилүү чечимдерди ишке ашыруу үчүн маанилүү.
Баштоо
Эгерде сиз өндүрүш маалыматтарын талдоо талаасына жаңы болсоңуз, анда сиз кандайча баштасаңыз болот:
-
Басмаларды үйрөнүңүз: Маалымат илиминин принциптерин жана техникаларын тастыктаган катуу түшүнүктү иштеп чыгуу. Data and ai bootcamp [n_o_t_r_a_n_s_l_a_t_e_0] Мыкты баштапкы упайлар.
-
Практика: Маалыматтарды тазалоо, талдоо жана визуализациянын тажрыйбасына ээ болуу үчүн кичинекей маалымат базалары менен иштөө.
-
Эксперимент: Өндүрүш чөйрөңүздө мыкты иштерди табуу үчүн ар кандай моделдерди жана стратегияларды колдонуп көрүңүз.
-
кызматташуу: Маалымат чогултуу жана ачылыштарды талкуулоо үчүн, биргелешкен командалар менен иштөө.
-
Күнгө чейин баяндама: Өндүрүш технологиясы жана маалымат илимий куралдары тездик менен өнүгүү катары үзгүлтүксүз окуу талап кылынат.
Акыркы ойлор
Маалымат илими инженерлер өндүрүштүк кыйынчылыктарды кантип чечүүгө болот. Продукцияны маалыматтарды талдоо менен инженерлер натыйжасыздыгын, алдын-ала өндүрүмдүүлүктү жана сапатын жогорулатуу үчүн инновацияларды айдайт жана инновацияларды айдайт. Эсиңизде болсун, акыркы максат - маалыматтарды иш-аракеттериңиз үчүн өлчөө үчүн өлчөө баалуулугун жараткан маалыматка өзгөртүү.
