У овом чланку ћемо представити значење интерфејса података човек-машина. Власници постројења могу користити овај чланак да сазнају више о концепту интерфејса података човек-рачунар и улози интерфејса података човек-рачунар у фабрици будућности.
Овај чланак покрива:
- Шта значи интерфејс података човек-машина?
- Кључне предности интерфејса података човек-машина
- Које индустрије га користе?
- Шта је потребно за имплементацију?
Шта значи интерфејс података човек-рачунар?
Интернет ствари и окружење великих података
Како се све више ИоТ платформи користи у производњи, генеришу се велике количине података. „Паметно“ фабричко окружење се односи на генерисање и испоруку великих количина података, машинско учење, вештачку интелигенцију, решења проширене и виртуелне стварности и повезане машине са интегрисаним ИоТ платформама. Стварни подаци могу доћи из екстерних извора као што су сензори на машинама, повезани уређаји, логистика, уграђени ХМИ, интерни СЦАДА системи и обрасци куповине купаца. Данас постоји безброј извора података које је потребно интегрисати у процес доношења одлука.
Решења за велике податке и пословну интелигенцију се све више процењују како би се стекли увид из података. У већини случајева, ови подаци се шаљу у облак на даљу анализу и обраду. Постоји потреба за робусним индустријским цлоуд решењем за складиштење и обраду података из више генерисаних извора података.
Имајући то у виду, међутим, постоје тренуци када је потребно донети тренутне одлуке, у ком случају податке треба обрадити на ивици, уместо да се прво пренесу у облак. Едге цомпутинг укључује обраду података са ИоТ платформи ближе месту где се подаци заправо генеришу. У случају фабрика, ово укључује обраду података на фабричком спрату.
Размотрите ситуацију у којој се критична машина на важној монтажној линији прегрева. Ако сви подаци прво морају да се пошаљу у облак, то може бити дуготрајно јер је потребна хитна акција. Проблеми који укључују кашњење и мрежну повезаност такође могу имати утицаја. У овом случају, ивично рачунарство је пожељније од процеса заснованог на облаку јер сензори са машина могу да шаљу само податке који су им потребни ХМИ-у у фабрици, тако да особље фабрике може одмах да прилагоди температуру машина у складу са тим.
Хуман Дата Интерфаце
Концепт интерфејса података човек-машина се односи на директну интеракцију људи са подацима генерисаним машинама. Такође описује везу између мозга и мисаоних образаца машине. Другим речима, подаци се крећу између људског мозга и машине.
Многи власници фабрика су упознати са укључивањем од машине до машине јер машине на поду фабрике захтевају унос од других машина и део су интерног СЦАДА система. Већина је такође упозната са концептом олакшавања људске интеракције употребом језика.
Интерфејси података човек-машина се односе на комуникацију човек-машина. Људски интерфејси података захтевају машине које су у стању да покупе и разумеју не само неуронске обрасце и комуникације, већ и да препознају и разумеју друге сензорне индикаторе. Ово би могло да укључи коришћење система за препознавање лица како би трговци могли да процене реакцију купаца на одређени производ или да пруже промотивне информације у реалном времену о производу за који су показали позитивно интересовање. Машине такође треба да буду у стању да обрађују и разумеју гласовне команде, визуелне знакове, биофеедбацк и друге сензорне податке како би се ефикасно укључиле у ову комуникацију.
Интерфејси људских података су у складу са циљем машинског учења Индустрије 4.0, пошто ће машине научити и моћи да обрађују податке које добију од људског мозга/директне људске повратне информације. Дакле, ако се овај концепт примени на фабричко окружење, у случају прегрејане машине, температура би се могла подесити визуелним сигналима или директним гласовним командама радника фабрике.
Кључне предности интерфејса података човек-машина
Побољшане могућности доношења одлука
Оптимизација постројења заснована на подацима олакшала је развој решења за предвиђање одржавања и других увида у велике податке као што су алгоритми машинског учења. Када се ИоТ платформе поставе, интерфејси за људске податке могу омогућити људском мозгу да приступи подацима и увидима директно са ових платформи без потребе да прво преноси податке у облак.
Поједностављивање процеса ангажовања података
Аналитика података је прилично сложена област. Док развој позадинских система и даље захтева напредне технолошке могућности, интерфејси човек-машина имају потенцијал да смање сложеност традиционалних фронт-енд система.
Анализа и обрада података у реалном времену
Људски интерфејси података су добро прилагођени окружењима за обраду ивица и омогућавају доношење критичних одлука и анализу података у реалном времену. Нема временског кашњења због кашњења и шаљу се само подаци које је потребно обрадити, стога су укључени мањи пакети података.
Да ли га индустрија користи?
Тренутно нема много индустрија које користе интерфејс људских података. Здравствени сектор је рано усвојио технологију Хуман Дата Интерфаце и коришћен је за помоћ пацијентима са параплегијом. Очекује се да ће све више индустрија усвојити модел Хуман Дата Интерфаце у блиској будућности.
Шта захтева имплементација?
Промена става
Прва препрека коју треба превазићи да би се имплементирао интерфејс људских података је став. Традиционално, аналитику података и управљање великим подацима су се заиста бавили само аналитичари података и други ИТ/пословни професионалци. Да би се могли упити подаци, потребно је разумети и базе података и више програмских језика. Концепт интерфејса људских података ослања се на способност људског мозга да издаје директне команде машинама и способност машина да приме људске знакове и сензорне индикаторе. То значи да се проток података може олакшати без обзира на ниво вештине или стручност крајњег корисника, што захтева драматичну промену у тренутним ставовима према упитима и управљању подацима.
Разумевање података
Људски мозак мора бити у стању да разуме податке које преноси машина и обрнуто. Обука виртуелне стварности и други алати вештачке интелигенције могу да се користе да би се људима омогућиле сесије ангажовања машина за сложеније скупове података. Машине такође морају имати неопходне сензоре и алгоритме за обраду директних људских повратних информација.