Дөрвөлжин өгөгдлийн шинжилгээ нь үйлдвэрлэлийн бүрэн хувиралд тодорхойлогч хүчин зүйл болж чадах уу?

Индустриал Интернетын Хувьсгалын (IIoT) түргэн өсөж буй үед үйлдвэрлэлийн оюун ухаан хялбар ажиглалтаас автономит дархлаа хүртэл хөгжин байна. Энэ хөгжлийн төвд Мэдээллийн шинжилгээ оршит. Тайлбарлагч хэрэгсэл нь зөвхөн түүхийн үйл явдлыг бүртгэдэг бол, дараагийн үеийн индустриал төлөөрөм нь хоёр ирээдүйн чиглэлт аргазүйн тусламжтайгаар явагдаж байна: таамаглалын ба захиалгын хүрээ. Дэлхийн үйлдвэрүүд нь өөрсдийн гэмтлийг үлдээж бүртгэдэг системүүд ба үрэлдүүн нийлүүлэлтийн галереүүд рүү шилжин байх үед үндесний хүнд бүрдүүлэл үүсдэг: Эднэхүү хоёр логик схем яаж ялгаатай бөөн, мөн аль нь үйлдлийн дархлааг бүтээх үндсэн загварыг үзүүрлэдэг?

Современ Мэдээллийн шинжилгээ ?

Дөрвөн дүрсийн үйлдвэрлэлийн нарийн төвөгтэй бүтцүүдийг ойлгохын тулд таамаглалын ба захиалгын давхрагуудын ялгааг тодорхойлох нь чрезвычайно чухал. Мэдээллийн шинжилгээ .

Урьдчилсан шинжилгээ өндөр нарийн харуултай таамаглалын хөдөлгүүр гэж үүрэг гүйцэтгэнэ. Түүнд түүхий үзүүлэлтүүд ба бодит цагт урсаж буй мэдээллийг нийлүүлж, нарийн машин сургалтын (ML) архитектурын болон регрессийн матрицүүдийн тусламжтайгаар ирээдүйн төлөвүүдийг таамаглана. Автоматжуулсан үйлдвэрлэлийн шугамд энэ нь тоног төхөөрөмжийн деградацийг урьдчилан таамаглах чадварыг илтгэнэ — жишээ нь, робот хурууны дуурайх дуурайх дулааны шинж тэмдэгт урьдчилан илрүүлэх — катастрофал хугарал үүсэхийн өмнө. Энэ нь анхны тоон үзүүлэлтүүдийг «урьдчилан мэдэх чадвар»-т хувиргана.

Нөгөө талаас, зөвлөмж өгөх аналитик цифровой иерархийн удирдах түвшнийг төлөөлөнө. Түүнд зөвхөн таамаглалын түвшнээс гарч, олон талт үйлдвэрлэлийн асуудлуудыг шийдвэрлэх конкрет, сонгож авсан зөвлөмжүүд өгөнө. Хязгаарлалт үндэслэлт програмчлал, хевристик алгоритмүүд ба урьдчилан таамаглалын оюун ухааныг нийлүүлж, зөвлөмж өгөх хөдөлгүүрүүд олон янзын боломжит стратегиүүдийг симуляцлана. Энэ салбар нь Мэдээллийн шинжилгээ  зөвхөн асуудал ирж байгаа гэдгийг сануулж үлдэхгүй, түүн дээр тухайн асуудлыг хүчтгүйжүүлэх шаардлагатай үйлдлүүдийн нарийн дарааллыг тодорхой зааж, хамгийн сайн үр дүнд хүрэх замыг тодорхойлдог.

Яаж ажилладаг: Мэдээллийг гүйцэтгэлд хөрвүүлэх

Сенсор хангамжтой үйлдвэрийн орчинд хүртэлх зам нь тактикийн шийдвэр гаргах түвшинд хүртэл олон давхаргат процессын үр дүн юм, түүнд бат бүтэн Мэдээллийн шинжилгээ мэдээллийн гудамжүүд шаардлагатай.

• Мэдээллийн цуглуулалт: Энэ үйл явц нь олон төрлийн өгөгдлийн оролтын хүлээн авалтаас эхэлдог. Үйлдвэрийн салбарт үүнд ПЛК контроллерүүдээс ирж буй бүтэцтэй телеметрийн өгөгдлүүд болон техникчдын бүртгэлүүд, акустик сенсорын өгөгдлүүд зэрэг бүтэцгүй оролтын өгөгдлүүд орой.

• Алгоритмийн боловсруулалт: Дараа нь өгөгдлүүд загварчлалын үе шатанд ордог. Төсөөлөх хэрэгсэлүүд нь ихэвчлэн цаг хугацааны чигтүшлүүдийг танихын тулд ARIMA хүрээлүүдийг, цаг хугацааны цувааны өгөгдлүүд доторх шугаман бус холбоосүүдийг уншиж ойлгохын тулд LSTM (Урт хугацааны санамсаргүй санах ой) сүлжээнүүдийг ашигладог. Эднүүдний найдвартай байдлын үндэс нь оролтын өгөгдлүүдийн нарийн тодорхойлолттой холбоотой.

• Динамик симуляци: Энэ нь зөвлөмүүр Мэдээллийн шинжилгээ дээд түвшний үнэ цэнэгүй танилцуулж буй. Түүн дээр Монте Карло симуляци ба оптимизацийн шийдүүрүүд ашиглан мянган «хэрвээ-төдийгүй» хувирлалтыг шалгаж буй. Энерги хэрэглээ, үйлдвэрлэлийн хугацаа зэрэг хувьсагчдыг жинлэн, үйлдлийн математик «хамгийн тохиромжтой цэг»-ийг тодорхойлж буй.

• Рекурсив гогцоо: Урьдчилан таамагласан гаралт нь ихэвчлэн дашборд дээр зогсож буй, харин захиалгат системүүд нь ихэвчлэн хаалттай гогцооны урвуу холбоосоор онцлогтой. ИИ-ийн саналыг хэрэгжүүлснүүр, үүн дотроо үүсгэсэн үйлдлийн үзүүлэлтүүд нь тутамд моделд дахин оруулж буй, ийнхүү систем нь хүртэлх үе бүрт сурч, өөрийн саналыг хаягт адаптируулж буй.

Түүний хэрэглээ: Практик шийдүүд ба салбарын шинжилгээ

Өндөр түвшний өгөгдлийн шинжилгээний хэрэглээ нь логистик ба санхүүгийн аюулгүй бүрдүүлэлт дотор тодорхой хэмжээтүүдийн санхүүгийн ба үйлдлийн ашгаа үржүүлж буй.

Урьдчилан таамагласан хэмжээ: Урьдчилан сүүдлүүлэлт
Ухааны үйлдвэрлэлд төхөөрөмжүүдийн менежерүүд аюулгүй бүсгүйн нөөцүүдийг тохируулахад урьдчилан таамаглаж буй алгоритмуудыг ашигладаг. МакКинси хувьд хуримтлуулж бүрдүүлсэн туршлагат үр дүнгүүд ийм өгөгдлүүд дээр суурилж буй нөөцүүдийн удирдлагын тусламжтайгаар нөөцүүдийн дутагдалд орж буй үзэлдүүдийн тоо ойролцоогоор 20% хүртэл буурдаг гэж зааж өгдөг. Түүнчлэн, үйлдвэрлэлийн харилцагчдын санхүүгийн шүүлтэнд Упстарт зэрэг платформууд мянган хувьсагчдыг орхилж буй урьдчилан таамаглаж буй зээлийн загварыг анх удаа хөгжүүлж, номхон хүндрүүлж буй үнэлгээний арга бүсгүйн харьцуулалтад зээлийн алдагдалд орж буй хувь 75% хүртэл буурдаг гэж мэдүүлдөг, үүнээс нарийн таамаглалын хүчирхүйл нүүрнүүр харагддаг.

Зөвлөмүүр хэмжээс: Ухааны координаци
Төлөвлөгөөнүүдийн үндэслэлд суурилсан өгөгдлүүдийн шинжилгээ нь дэлхийн нүүрсний логистикт подобных өндөр энтропи орчинд онцгой амжилт тэмдэглэнэ. Хэрэв бүртгэлд орсон хөдөлмөрчидын зүүд буюу газар хөдөлгөөн газар хөдөлгөөн зэрэг байгалийн гамшга нь хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүрт......

Түүний дэлхийн зах зээлд хөрвүүлж буй үүрэг юу вэ?

Таамаглалын байр сууринаас төлөвлөгөөнүүдийн үндэслэлд суурилсан байр суурь рүү шилжих нь үйлдвэрлэлийн удирдлагын урд хошуудыг тодорхойлох хэдэн стратегийн хувьсагчид олгоно:

Субъективтүүнийг түүнхүүлж буй: Таамаглалын хэрэгсэл өгөгдлүүдийг санал болгож, гэтэд хүн төрөлхтний тайлбарлалд хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүрт......

Холистик үнэ цэнэний галавын сонголт: Таамаглалын загварууд нэрсийн дагуу тусгаарлагдмуйн ажилладаг (жишээ нь, нэг шүүрүүр эсвэл хөдөлгүүр). Харин захиралдагч загварууд бүх байгууллагын экосистемийг загварчилж, үйлдвэрлэлийн хурдны өсөлт нь засвар үйлчилгээний зардлын тогтвортой бус өсөлттүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтүүдтү......

Гипер-хариуцлагч чадвар: Өндөр хурдны үйлдвэрлэлд таамаглалын ба үйлдлийн хоорондын хугацаа алдагдмуйн үнэтэй бөлгөө. Захиралдагч хэрэгсэлүүд нийтдээ мөчний зөвлөмүүд үзүүлж, үйлдвэрлэлийн зорилгоос хазайхгүйн тулд бодит цагт хийгдмуйн зохицуулалтыг хангаж.

Ухааны ачааллын шилжүүлэлт: «Хамгийн тохиромжтой зам»-ыг шууд саналдаг хэрэгсэлүүд орчинд ажилладаг захиралдагчдын шийдвэр гаргах ачааллыг хөнгөлж. Энэ нь хүмүүнүүдийн талантыг галт дүүрэн ажилд (онцгой нөхцөлд) зориулахгүйн тулд илүү өндөр түвшний новаторствооноо болон урт хугацааны масштаблалт руу шилжүүлэх боломжийг олгож.

Дүгнэлт: Захиралдагч чадвар руу шилжилт

Таамаглалын ба захирдагчийн өгөгдлийн шинжилгээг үнэлэхдээ нэгнийг нь нөгөөнөөс нь сонгох гоол биш, харин түүнд дараалан хөгжих гоол юм. Таамаглалын оролт нь ирэх аюулд анхааруулж, "радар"-ын үүрэг гүйцэтгэнэ, харин захирдагчийн оролт нь түүнээс зайлшгүйдүүлж, "автомат улсын удирдлага"-г үүрэг гүйцэтгэнэ.

2020-иад оны сүүлд доминант байхыг хүсэж буй үйлдвэрлэлийн бүтээмжүүдийн хувьд энэ хоёр давхрагат арга барилыг хүлээн авах нь стратегийн шаардлага юм. Машинаар үүсгэдэг өгөгдлийн хэмжээ цаашдаа экспоненциал өсөж буй тул ялгаварлах нь зөвхөн ирээдүйг визуалчлан харах чадварыг бүрдүүлэх, мөн математик хувилбарт ирээдүйд хамгийн үр дүнтэй орших замыг тодорхойлох чадварыг бүрдүүлэх юм. Хариу үйлдлийн ажиглалтаас захирдагчийн сүүлд оптимизацийн шилжилт нь автономи үйлдвэрлэлийн шинэ стандарт юм.

Эх сурвалж:

https://www.qlik.com/us/predictive-analytics/predictive-vs-prescriptive-analytics

https://www.euautomation.com/sg/knowledge-hub/read/blogs/predictive-vs-prescriptive-analytics--how-do-they-differ

(Хэрэв ямар нэгэн зохиогчийн эрхийг зөрчсөн бөлүү, түүнийг устгахын тулд над руу холбогдун.)

Түгээмэл асуултууд (FAQ)

1. Таамаглалын ба захирдагчийн шинжилгээний гол ялгаа юу вэ?

Өргөдлийн шинжилгээ нь ирээдүйд гарах үр дүнг урьдчилан таамаглаж, хариулт өгдөг. Сэргээлт шинжилгээ нь хамгийн сайн арга хэмжээ, хариултыг зөвлөж байна.

2. Эрхэм шинжилгээ нь хүний үзэл бодлыг хэрхэн бууруулдаг вэ?

Сэргээлт шинжилгээ нь хүний мэдрэмж, субъектив шийдвэрт итгэх итгэлийг бууруулах зорилгоор объектив, өгөгдлийн үндсэн зөвлөмж гаргахын тулд хиймэл оюун ухаан, оптималжруулах алгоритмийг ашигладаг.

3. Эдгээр дүн шинжилгээ нь нийлүүлэлтийн зангилааны тогтвортой байдлыг сайжруулж чадах уу?

Тийм ээ. Тодорхойлолттой шинжилгээ нь нөөц, тээврийн зам, хүргэх хязгаарлалтын зэрэг хүчин зүйлсийг шинжилж, саад бэрхшээлтэй үед логистикийн төлөвлөгөөг хурдан тохируулж болно.

4. Тодорхойлолт тогтолцоонд эргэн ирүүлэх үйл явцын үүрэг юу вэ?

Эрдмийн хариу эргэлт нь системийг үйл ажиллагааны үр дүнг үргэлжлүүлэн сурах боломжийг олгодог. Цаашдын зөвлөмжийг сайжруулахын тулд шинэ гүйцэтгэлийн өгөгдлийг загварт эргүүлэн оруулдаг.

5. Өргөдлийн шинжилгээ одоо ч чухал уу?

Тийнхүү. Урьдчилан таамаглалын шинжилгээ ирээдүйн аюул, боломжийг тодорхойлдог, харин захиалгын шинжилгээ хамгийн тохиромжтой хариу арга замыг тодорхойлдог. Олон үйлдвэрлэлийн компаниуд шийдвэр гаргах чанарыг дээшлүүлэхийн тулд хоёуланг нь хамт ашигладог.