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人工智能已为数据分析做好准备?

来源:控制工程网2019.10.25阅读 465

  与数据分析相关的两种最为常见的技术是人工智能机器学习。然而,尽管两者都有助于过程应用中的数据分析,但到目前为止www.cechina.cn,依然不确定人工智能与机器学习实际上可以发挥多大的作用。
  我们听到了很多关于人工智能与机器学习的最新应用,以至于只要涉及到部署数据分析的情形,很多厂商都称他们的产品拥有“机器学习”,因为看上去所有人似乎都对此类应用感兴趣。然而,实际上这些所谓“创新”的应用可能都是一些大同小异的事情。其原因在于,他们只不过是将先进的算法应用于数据集,而且很多人单纯地创建显示数据仪表板的代码,并将其称为人工智能或机器视觉。目前的问题在于,虽然很多用户购买了机器学习解决方案,但他们并不能很容易地找出实际需要的东西控制工程网版权所有,因为需要进一步让数据更加清洁,并且更好地汇总。
  为了避免形式主义,并实现实用的解决方案,良好的数据分析策略需要建立在更充分的准备基础上。例如,假设您的工厂有1000台可以提供数据的设备www.cechina.cn,那么您需要从一个良好的模型和一个中央数据存储区入手。但是仅将数据分析系统放在首位是不够的。如果您希望从两个混合罐进行温度测量,但它们采用不同的报告方式,那么您就需要一种统一的方式采集数据,从其历史记录中获取数据进行分析,整合外部数据源,并制定出需要更少人为干预和更高效率的决策。
  为了获得更有效的数据采集和分析,用户不仅需要决定收集哪些数据,而且还需要确定数据的表现形式,所使用的标记结构和流程,目标使用者以及需生成哪些报告。如果不进行计划就开始收集所有的数据,那么数据最终可能会成为“噪音”。例如,每秒钟收集没有变化的温度数据,但不给出为什么或如何使用这些数据的理论依据,可能会带来大量的干扰信息。如果用户有现成的应用基础架构,那么启动数据分析计划为时不晚。然而,由于处理全厂或全局的分析计划有时是相当困难的,可以通过可行性研究来确定已有的数据,和需要的其他数据,以及如何调整基础设施以获得其最终想要呈现的数据。
  一些专家建议可以在企业的小型运营区域执行试点分析计划CONTROL ENGINEERING China版权所有,并对应用程序进行为期4到6周的调研。通过评估现有操作、网络架构、所需数据以及如何收集数据和可能识别的其他要求,有助于进一步完善和优化实施效果。重要的是,要与人们讨论他们想要的数据分析,需要什么样的报告,希望实现什么样的效果。如果他们的工厂是新建的,那么他们会有什么可用的资源。如果他们能够确定当前和期望的状态,以及如何实现这一目标,这将有助于确定试点研究应该包括哪些内容。
  此外,一些基于云的服务更容易构建和维护,因此可以更轻松地获得数据分析和优化项目所需的处理能力。未来,如果数据分析可以完全循环,用户便可以从情境化的信息中受益,并且当其系统可以开始自行更改时CONTROL ENGINEERING China版权所有,就会产生巨大的关联和收益。
  在制造业中,许多数据分析方法和工具都是为了解决各种问题而开发的。由于机器学习和人工智能技术是在IT行业中先开发的,因此并不能简单地将其应用于工业和过程应用程序。不过,人工智能技术与工业应用领域的融合正在不断加速,尤其是在资产系统中的异常检测、工厂流程优化和过往故障根源分析等方面,都带来了很多具有可操作性的解决方案。


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