V tomto článku si představíme význam datových rozhraní člověk-stroj. Majitelé závodů mohou využít tento článek, aby se dozvěděli více o konceptu datových rozhraní člověk-počítač a roli datových rozhraní člověk-počítač v závodě budoucnosti.
Tento článek zahrnuje:
- Co znamená datové rozhraní člověk-stroj?
- Klíčové výhody datového rozhraní člověk-stroj
- Která průmyslová odvětví jej využívají?
- Co je potřeba k implementaci?
Co znamená datové rozhraní člověk-počítač?
Internet věcí a prostředí velkých dat
S tím, jak se ve výrobě používá stále více platforem IoT, vzniká velké množství dat. Prostředí „chytré“ továrny je o generování a dodávání velkého množství dat, strojovém učení, umělé inteligenci, řešeních pro rozšířenou a virtuální realitu a propojených strojích s integrovanými platformami IoT. Skutečná data mohou pocházet z externích zdrojů, jako jsou senzory na strojích, připojená zařízení, logistika, vestavěná rozhraní HMI, interní systémy SCADA a nákupní vzorce zákazníků. V dnešní době existuje nespočet datových zdrojů, které je třeba integrovat do rozhodovacího procesu.
Řešení Big Data a Business Intelligence se stále častěji vyhodnocují s cílem získat poznatky z dat. Ve většině případů jsou tato data odesílána do cloudu k další analýze a zpracování. Existuje potřeba robustního průmyslového cloudového řešení pro ukládání a zpracování dat z více generovaných datových zdrojů.
Přesto však existují chvíle, kdy je třeba učinit okamžitá rozhodnutí, v takovém případě je třeba data zpracovat na okraji, nikoli je nejprve přenést do cloudu. Edge computing zahrnuje zpracování dat z platforem IoT blíže místu, kde jsou data skutečně generována. V případě továren se jedná o zpracování dat na úrovni továrny.
Představte si situaci, kdy se kritický stroj na důležité montážní lince přehřeje. Pokud musí být všechna data nejprve odeslána do cloudu, může to být velmi časově náročné, protože je vyžadována okamžitá akce. Dopad mohou mít také problémy s latencí a síťovou konektivitou. V tomto případě je edge computing výhodnější než cloudový proces, protože senzory ze strojů mohou do HMI v továrně posílat pouze data, která potřebují, takže zaměstnanci továrny mohou okamžitě odpovídajícím způsobem upravit teplotu strojů.
Rozhraní lidských dat
Koncept datového rozhraní člověk-stroj spočívá v přímé interakci lidí se strojově generovanými daty. Popisuje také spojení mezi mozkem a myšlenkovými vzory stroje. Jinými slovy, data proudí mezi lidským mozkem a strojem.
Mnoho majitelů závodů je obeznámeno se zapojením strojů do strojů, protože stroje na výrobní úrovni vyžadují vstup od jiných strojů a jsou součástí interního systému SCADA. Většina z nich je také obeznámena s konceptem usnadnění lidské interakce pomocí jazyka.
Datová rozhraní člověk-stroj jsou o komunikaci člověk-stroj. Lidská datová rozhraní vyžadují stroje, které jsou schopny zachytit a porozumět nejen neurálním vzorcům a komunikaci, ale také rozpoznat a pochopit další senzorické indikátory. To by mohlo zahrnovat použití systémů rozpoznávání obličejů, aby maloobchodníci mohli změřit reakci zákazníka na určitý produkt nebo poskytnout propagační informace v reálném čase o produktu, o který projevili pozitivní zájem. Stroje by také měly být schopny zpracovat a porozumět hlasovým příkazům, vizuálním podnětům, biologické zpětné vazbě a dalším smyslovým datům, aby se do této komunikace účinně zapojily.
Lidská datová rozhraní jsou v souladu s cílem Průmyslu 4.0 strojového učení, protože stroje se budou učit a budou schopny zpracovávat data, která obdrží z lidského mozku / přímou zpětnou vazbu od člověka. Pokud je tedy tento koncept aplikován na prostředí továrny, v případě přehřátého stroje by mohla být teplota upravena vizuálními podněty nebo přímými hlasovými příkazy od pracovníků továrny.
Klíčové výhody datových rozhraní člověk-stroj
Vylepšené možnosti rozhodování
Optimalizace závodu na základě dat usnadnila vývoj řešení prediktivní údržby a dalších poznatků o velkých datech, jako jsou algoritmy strojového učení. Jakmile budou platformy IoT zavedeny, mohou lidská datová rozhraní umožnit lidskému mozku přístup k datům a přehledům přímo z těchto platforem, aniž by bylo nutné data nejprve přenášet do cloudu.
Zjednodušení procesu zapojení dat
Analytika dat je poměrně složitá oblast. Zatímco vývoj back-end systémů stále vyžaduje pokročilé technologické schopnosti, rozhraní člověk-stroj má potenciál snížit složitost tradičních front-end systémů.
Analýza a zpracování dat v reálném čase
Rozhraní lidských dat se dobře hodí pro prostředí okrajového zpracování a umožňují kritické rozhodování a analýzu dat v reálném čase. Nedochází k žádné časové prodlevě kvůli latenci a jsou odesílána pouze data, která je třeba zpracovat, jde tedy o menší pakety dat.
Používá to průmysl?
V současnosti rozhraní Human Data Interface nevyužívá mnoho průmyslových odvětví. Zdravotní sektor byl prvním uživatelem technologie Human Data Interface a byl používán k pomoci pacientům s paraplegikou. Očekává se, že v blízké budoucnosti bude model Human Data Interface používat stále více průmyslových odvětví.
Co vyžaduje implementace?
Změna postojů
První překážkou, kterou je třeba překonat, aby bylo možné implementovat rozhraní lidských dat, je postoj. Analýzou dat a správou velkých dat se tradičně zabývali pouze datoví analytici a další IT/obchodní profesionálové. Aby bylo možné dotazovat data, potřebujeme také rozumět databázím a více programovacím jazykům. Koncept rozhraní lidských dat spoléhá na schopnost lidského mozku vydávat přímé příkazy strojům a schopnost strojů zachytit lidské podněty a senzorické indikátory. To znamená, že tok dat může být usnadněn bez ohledu na úroveň dovedností nebo odbornosti koncového uživatele, což vyžaduje dramatický posun v současném přístupu k dotazování a správě dat.
Porozumění datům
Lidský mozek musí být schopen porozumět datům přenášeným strojem a naopak. Školení ve virtuální realitě a další nástroje umělé inteligence lze použít k tomu, aby lidem poskytly relace zapojení strojů pro složitější sady dat. Stroje musí mít také nezbytné senzory a algoritmy pro zpracování přímé lidské zpětné vazby.