Tässä artikkelissa esittelemme ihmisen ja koneen datarajapintojen merkityksen. Tehtaiden omistajat voivat käyttää tätä artikkelia saadakseen lisätietoa ihmisen ja tietokoneen välisistä datarajapintojen käsitteestä ja ihmisen ja tietokoneen välisten datarajapintojen roolista tulevaisuuden laitoksessa.
Tämä artikkeli kattaa:
- Mitä ihmisen ja koneen datarajapinta tarkoittaa?
- Ihmisen ja koneen datarajapinnan tärkeimmät edut
- Mitkä teollisuudenalat sitä käyttävät?
- Mitä toteutus vaatii?
Mitä ihmisen ja tietokoneen tiedonsiirtorajapinta tarkoittaa?
Esineiden Internet ja Big Data -ympäristö
Kun valmistuksessa käytetään yhä enemmän IoT-alustoja, dataa syntyy suuria määriä. "Älykäs" tehdasympäristö tarkoittaa suurten tietomäärien tuottamista ja toimittamista, koneoppimista, tekoälyä, lisätyn ja virtuaalisen todellisuuden ratkaisuja sekä yhdistettyjä koneita integroiduilla IoT-alustoilla. Todelliset tiedot voivat tulla ulkoisista lähteistä, kuten koneiden antureista, liitetyistä laitteista, logistiikasta, sulautetuista käyttöliittymästä, sisäisistä SCADA-järjestelmistä ja asiakkaiden ostotavoista. Nykyään on olemassa lukemattomia tietolähteitä, jotka on integroitava päätöksentekoprosessiin.
Big Data- ja Business Intelligence -ratkaisuja arvioidaan yhä enemmän, jotta datasta saadaan oivalluksia. Useimmissa tapauksissa nämä tiedot lähetetään pilveen jatkoanalyysiä ja käsittelyä varten. Tarvitaan vankka teollinen pilviratkaisu datan tallentamiseen ja käsittelyyn useista luoduista tietolähteistä.
Toisinaan on kuitenkin tehtävä välittömiä päätöksiä, jolloin tiedot on käsiteltävä reunalla sen sijaan, että ne siirrettäisiin ensin pilveen. Edge computing sisältää tietojen käsittelyn IoT-alustoista lähempänä paikkaa, jossa data on todellisuudessa tuotettu. Tehtaiden tapauksessa tämä edellyttää tietojen käsittelyä tehtaalla.
Harkitse tilannetta, jossa tärkeän kokoonpanolinjan kriittinen kone ylikuumenee. Jos kaikki tiedot on lähetettävä ensin pilveen, tämä voi viedä hyvin aikaa, koska tarvitaan välittömiä toimia. Myös latenssiin ja verkkoyhteyksiin liittyvät ongelmat voivat vaikuttaa. Tässä tapauksessa reunalaskenta on parempi kuin pilvipohjainen prosessi, koska koneiden anturit voivat lähettää vain tarvitsemansa tiedot tehdaskerroksen käyttöliittymään, joten tehtaan henkilökunta voi välittömästi säätää koneiden lämpötilaa vastaavasti.
Ihmisen tiedon käyttöliittymä
Human-Machine Data Interface -konsepti tarkoittaa sitä, että ihmiset ovat suoraan vuorovaikutuksessa koneen tuottaman tiedon kanssa. Se kuvaa myös aivojen ja koneen ajatusmallien välistä yhteyttä. Toisin sanoen data virtaa ihmisaivojen ja koneen välillä.
Monet laitoksen omistajat tuntevat koneen välisen osallistumisen, koska tehtaan lattialla olevat koneet vaativat syötteitä muilta koneilta ja ovat osa sisäistä SCADA-järjestelmää. Useimmat tuntevat myös käsitteen helpottaa ihmisten välistä vuorovaikutusta kielen avulla.
Ihmisen ja koneen datarajapinnat liittyvät ihmisen ja koneen väliseen viestintään. Ihmisen datarajapinnat vaativat koneita, jotka pystyvät poimimaan ja ymmärtämään hermosolujen ja viestinnän lisäksi myös muita sensorisia indikaattoreita. Tämä voisi sisältää kasvojentunnistusjärjestelmien käytön, jotta vähittäiskauppiaat voivat mitata asiakkaan reaktiota tiettyyn tuotteeseen tai tarjota reaaliajassa myynninedistämistietoja tuotteesta, jota kohtaan he ovat osoittaneet positiivista kiinnostusta. Koneiden tulee myös kyetä käsittelemään ja ymmärtämään äänikomentoja, visuaalisia vihjeitä, biofeedbackia ja muuta aistitietoa, jotta ne voivat osallistua tehokkaasti tähän viestintään.
Ihmisen datarajapinnat ovat linjassa Teollisuus 4:n.{1}} koneoppimisen tavoitteen kanssa, koska koneet oppivat ja pystyvät käsittelemään ihmisaivoista saamansa dataa/suoraa ihmispalautetta. Siten, jos tätä käsitettä sovelletaan tehdasympäristöön, ylikuumenneen koneen tapauksessa lämpötilaa voitaisiin säätää visuaalisilla vihjeillä tai tehdastyöntekijöiden suorilla äänikomennoilla.
Ihmisen ja koneen välisten tietoliitäntöjen tärkeimmät edut
Parannettu päätöksentekokyky
Tietoihin perustuva laitoksen optimointi on helpottanut ennakoivien ylläpitoratkaisujen ja muiden big datan oivallusten, kuten koneoppimisalgoritmien, kehittämistä. Kun IoT-alustat ovat käytössä, ihmisen datarajapinnat voivat antaa ihmisaivoille mahdollisuuden päästä käsiksi tietoihin ja oivalluksiin suoraan näiltä alustoilta ilman, että dataa tarvitsee siirtää ensin pilveen.
Tietojen sitouttamisprosessin yksinkertaistaminen
Data-analytiikka on melko monimutkainen ala. Vaikka taustajärjestelmien kehittäminen vaatii edelleen kehittyneitä teknologisia valmiuksia, ihmisen ja koneen rajapinnat voivat vähentää perinteisten etupään järjestelmien monimutkaisuutta.
Reaaliaikainen tietojen analysointi ja käsittely
Ihmisen datarajapinnat sopivat hyvin reunaprosessointiympäristöihin ja mahdollistavat kriittisen päätöksenteon ja tietojen analysoinnin reaaliajassa. Latenssista johtuvaa aikaviivettä ei ole ja vain käsiteltävät tiedot lähetetään, joten kyseessä on pienempiä datapaketteja.
Käyttääkö teollisuus sitä?
Tällä hetkellä ei ole monia toimialoja, jotka käyttävät ihmistietorajapintaa. Terveydenhuoltosektori on ollut Human Data Interface -teknologian varhainen omaksuja, ja sitä on käytetty halvauspotilaiden auttamiseksi. On odotettavissa, että yhä useammat teollisuudenalat ottavat käyttöön Human Data Interface -mallin lähitulevaisuudessa.
Mitä toteutus vaatii?
Asenteen muutos
Ensimmäinen este, joka on voitettava ihmisten datarajapinnan toteuttamiseksi, on asenne. Perinteisesti dataanalytiikkaan ja big datan hallintaan ovat todella perehtyneet vain dataanalyytikot ja muut IT/liiketoiminnan ammattilaiset. Tietojen kyselyä varten on myös ymmärrettävä tietokantoja ja useita ohjelmointikieliä. Ihmisen datarajapintakonsepti perustuu ihmisaivojen kykyyn antaa suoria komentoja koneille ja koneiden kykyyn poimia ihmisen vihjeitä ja sensorisia indikaattoreita. Tämä tarkoittaa, että tiedonkulkua voidaan helpottaa loppukäyttäjän taitotasosta tai asiantuntemuksesta riippumatta, mikä edellyttää dramaattista muutosta nykyisissä asenteissa tiedon kyselyyn ja hallintaan.
Tietojen ymmärtäminen
Ihmisaivojen on kyettävä ymmärtämään koneen välittämä data ja päinvastoin. Virtuaalitodellisuuskoulutusta ja muita tekoälytyökaluja voidaan käyttää tarjoamaan ihmisille koneenkäyttöistuntoja monimutkaisempia tietojoukkoja varten. Koneissa on myös oltava tarvittavat anturit ja algoritmit suoran ihmisen palautteen käsittelemiseksi.