U ovom ćemo članku predstaviti značenje podatkovnih sučelja čovjek-stroj. Vlasnici postrojenja mogu koristiti ovaj članak kako bi naučili više o konceptu podatkovnih sučelja čovjek-računalo i ulozi podatkovnih sučelja čovjek-računalo u postrojenju budućnosti.
Ovaj članak pokriva:
- Što znači podatkovno sučelje čovjek-stroj?
- Ključne prednosti podatkovnog sučelja čovjek-stroj
- Koje industrije ga koriste?
- Što je potrebno za implementaciju?
Što znači podatkovno sučelje čovjek-računalo?
Internet stvari i okruženje velikih podataka
Kako se sve više i više IoT platformi koristi u proizvodnji, generiraju se velike količine podataka. Okruženje "pametne" tvornice odnosi se na generiranje i isporuku velikih količina podataka, strojno učenje, umjetnu inteligenciju, rješenja proširene i virtualne stvarnosti te povezane strojeve s integriranim IoT platformama. Stvarni podaci mogu doći iz vanjskih izvora kao što su senzori na strojevima, povezani uređaji, logistika, ugrađeni HMI, interni SCADA sustavi i obrasci kupnje kupaca. Danas postoji bezbroj izvora podataka koje treba integrirati u proces donošenja odluka.
Rješenja Big Data i Business Intelligence sve se više ocjenjuju kako bi se dobili uvidi iz podataka. U većini slučajeva ti se podaci šalju u oblak na daljnju analizu i obradu. Postoji potreba za robusnim industrijskim rješenjem u oblaku za pohranu i obradu podataka iz više generiranih izvora podataka.
Rekavši to, međutim, postoje trenuci kada je potrebno donijeti trenutne odluke, u kojem slučaju podatke treba obraditi na rubu, umjesto da ih se prvo prenese u oblak. Rubno računalstvo uključuje obradu podataka s IoT platformi bliže mjestu gdje se podaci zapravo generiraju. U slučaju tvornica, to uključuje obradu podataka u tvornici.
Razmotrite situaciju u kojoj se kritični stroj na važnoj tekućoj traci pregrijava. Ako se svi podaci prvo moraju poslati u oblak, to može biti dugotrajno jer je potrebno odmah djelovati. Problemi koji uključuju kašnjenje i mrežnu povezanost također mogu utjecati. U ovom slučaju, rubno računalstvo je bolje od procesa temeljenog na oblaku jer senzori sa strojeva mogu poslati samo podatke koji su im potrebni na HMI u tvornici, tako da tvorničko osoblje može odmah prilagoditi temperaturu strojeva u skladu s tim.
Ljudsko podatkovno sučelje
Koncept sučelja podataka čovjek-stroj govori o izravnoj interakciji ljudi s podacima koje generira stroj. Također opisuje vezu između mozga i misaonih obrazaca stroja. Drugim riječima, podaci teku između ljudskog mozga i stroja.
Mnogi vlasnici pogona upoznati su s uključivanjem stroja u stroj jer strojevi u pogonu zahtijevaju podatke od drugih strojeva i dio su internog SCADA sustava. Većina je također upoznata s konceptom olakšavanja ljudske interakcije korištenjem jezika.
Podatkovna sučelja čovjek-stroj odnose se na komunikaciju čovjek-stroj. Ljudska podatkovna sučelja zahtijevaju strojeve koji su u stanju pokupiti i razumjeti ne samo neuronske obrasce i komunikacije, već također prepoznati i razumjeti druge osjetilne pokazatelje. To bi moglo uključivati korištenje sustava za prepoznavanje lica kako bi trgovci mogli procijeniti reakciju kupaca na određeni proizvod ili pružiti promotivne informacije u stvarnom vremenu o proizvodu za koji su pokazali pozitivan interes. Strojevi bi također trebali moći obraditi i razumjeti glasovne naredbe, vizualne signale, biofeedback i druge senzorne podatke kako bi se učinkovito uključili u ovu komunikaciju.
Ljudska podatkovna sučelja u skladu su s ciljem strojnog učenja Industrije 4.0 jer će strojevi učiti i moći obraditi podatke koje primaju iz ljudskog mozga/izravne ljudske povratne informacije. Stoga, ako se ovaj koncept primijeni na tvorničko okruženje, u slučaju pregrijanog stroja, temperatura bi se mogla prilagoditi vizualnim znakovima ili izravnim glasovnim naredbama tvorničkih radnika.
Ključne prednosti podatkovnih sučelja čovjek-stroj
Poboljšane sposobnosti donošenja odluka
Optimizacija pogona vođena podacima olakšala je razvoj rješenja za prediktivno održavanje i drugih uvida u velike podatke kao što su algoritmi strojnog učenja. Nakon što se IoT platforme uspostave, ljudska podatkovna sučelja mogu omogućiti ljudskom mozgu pristup podacima i uvidima izravno s tih platformi bez potrebe za prijenosom podataka u oblak.
Pojednostavljivanje procesa prijenosa podataka
Analitika podataka je prilično složeno područje. Dok razvoj pozadinskih sustava još uvijek zahtijeva napredne tehnološke mogućnosti, sučelja čovjek-stroj imaju potencijal smanjiti složenost tradicionalnih prednjih sustava.
Analiza i obrada podataka u stvarnom vremenu
Ljudska podatkovna sučelja dobro su prilagođena okruženjima rubne obrade i omogućuju donošenje kritičnih odluka i analizu podataka u stvarnom vremenu. Nema vremenskog kašnjenja zbog latencije i šalju se samo podaci koje je potrebno obraditi, stoga su uključeni manji paketi podataka.
Koristi li ga industrija?
Trenutačno nema puno industrija koje koriste sučelje ljudskih podataka. Zdravstveni sektor rano je usvojio tehnologiju sučelja ljudskih podataka i koristio se za pomoć pacijentima paraplegičarima. Očekuje se da će sve više industrija usvojiti model sučelja ljudskih podataka u bliskoj budućnosti.
Što zahtijeva implementacija?
Promjena stava
Prva prepreka koju treba prevladati da bi se implementiralo ljudsko podatkovno sučelje je stav. Tradicionalno, analitikom podataka i upravljanjem velikim podacima bavili su se samo analitičari podataka i drugi IT/poslovni stručnjaci. Da bi se postavljali upiti za podatke, također je potrebno razumjeti baze podataka i više programskih jezika. Koncept ljudskog podatkovnog sučelja oslanja se na sposobnost ljudskog mozga da izdaje izravne naredbe strojevima i sposobnost strojeva da pokupe ljudske znakove i senzorne indikatore. To znači da se protok podataka može olakšati bez obzira na razinu vještina ili stručnosti krajnjeg korisnika, što zahtijeva dramatičnu promjenu u trenutnim stavovima prema postavljanju upita i upravljanju podacima.
Razumijevanje podataka
Ljudski mozak mora biti u stanju razumjeti podatke koje prenosi stroj i obrnuto. Obuka virtualne stvarnosti i drugi alati umjetne inteligencije mogu se koristiti za pružanje ljudima sesija uključivanja stroja za složenije skupove podataka. Strojevi također moraju imati potrebne senzore i algoritme za obradu izravnih ljudskih povratnih informacija.