Data Science
Data Science
Heeft u veel data verzameld uit een proces of machine, maar u weet niet wat u ermee moet doen? Het gebruik van Artificiële intelligentie (AI) en Machine Learning algoritmen zijn uiterst nuttig voor het analyseren van data. Data Science is een integraal onderdeel geworden van veel industrieën. Het helpt bedrijven hun enorme hoeveelheden informatie te interpreteren met behulp van voorspellende modellen die kunnen worden gebruikt voor het optimaliseren van een proces of systeem.
Voordelen Data Science
- Uw product of proces intelligenter maken.
- Verminderen van systeem of proces uitval.
- Besparen van onnodige kosten.
- Minder onderhoud door preventief maintenance
- Voorspellen van storingen aan onderdelen
- Voorspellen van nieuwe proces variabelen
- Veiliger omgeving door minder risico’s
Toepassen van Data Science
Het gebied van Data Science bestaat voornamelijk uit twee delen; analytics (het analyseren van grote sets complexe data) en design/development (het ontwerpen van nieuwe producten). Analytics omvat het bouwen van analytische tools, zoals dashboards en rapporten die gebruikers in staat stellen processen efficiënter te bewaken. Ontwerp/ontwikkeling omvat het ontwikkelen van algoritmes die helpen bij het analyseren van gegevens en het nemen van beslissingen.
Wanneer Data Science op de juiste manier wordt geïmplementeerd, leidt dit tot meer efficiëntie binnen elke organisatie, waardoor de winst kan worden gemaximaliseerd terwijl de kosten worden geminimaliseerd. Bedrijven kijken steeds meer naar manieren om Big Data-technologieën in te zetten om hun processen te verbeteren. Hoewel traditionele methoden in bepaalde situaties goed kunnen werken, leveren ze vaak geen optimale resultaten wanneer ze worden toegepast op moderne problemen.
Big Data & Small Data
Het is belangrijk om het verschil tussen Big Data en Small Data te begrijpen. Big Data betekent dat er te veel gegevens zijn die niet kunnen worden geanalyseerd met de huidige technologie. Om met Big Data om te gaan, is schaalbare opslagcapaciteit en verwerkingskracht nodig. Het bijhouden van de vraag wordt echter een uitdaging, omdat de meeste organisaties slechts kleine delen van hun totale data beheren.
Daarentegen verwijst Small Data naar de hoeveelheid gegevens die dagelijks worden gegenereerd door verschillende systemen of processen. Het bijhouden van al deze kleine stukjes data kan moeilijk blijken door het ontbreken van de juiste tools en infrastructuur. Deze kleine stukjes informatie moeten worden gecombineerd om zinvolle inzichten te vormen. Dat is waar Data Science om de hoek komt kijken.
Wat is Machine Learning?
Machine Learning verwijst naar technieken binnen de AI, die systemen in staat stellen taken uit te voeren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn over hoe ze die taken moeten uitvoeren. In plaats daarvan leren machines door ervaring. Machine Learning algoritmen worden getraind met inputdata en overeenkomstige outputdata, waardoor er kennis wordt verkregen over patronen die zijn waargenomen in de realiteit. Wanneer een algoritme een soortgelijke input krijgt, voorspelt hij automatisch de juiste output op basis van ervaringen uit het verleden. Met andere woorden, als we data van klep slijtage in ons algoritme invoeren, zal het uitzoeken hoe we de levensduur van een klep kunnen voorspellen. Ons algoritme leert van elke gebeurtenis en zal in de loop van de tijd zichzelf verbeteren.
Predictive Maintenance
Onderhoudsteams in de technische industrie besteden veel tijd aan het opsporen van oorzaken van storingen. Meestal vertrouwen ze op handmatige inspectie en analyse, wat tot aanzienlijke vertragingen leidt. Door het toepassen van Data Science is het nu mogelijk om storingen te voorspellen voordat ze zich voordoen. Met behulp van geavanceerde analyses kunnen fabrikanten dreigende storingen proactief opsporen. Predictive Maintenance stelt gebruikers in staat om hoge beschikbaarheidspercentages te handhaven en stilstand tot een minimum te beperken, waardoor de algehele productiviteit toeneemt. Door Big Data-analyses te combineren met kunstmatige intelligentie kunnen onderhoudsingenieurs beter anticiperen op systeemstoringen, voordat deze zich voordoen.
Wat is een Digital Twin?
Een Digital Twin is een virtuele weergave van een bestaande fysieke systeem. Een Digital Twin geeft een gedetailleerd inzicht in een werkend onderdeel of systeem via uitgebreide sensormetingen. Bedrijven kunnen nauwkeurige representaties maken van machineonderdelen, voertuigen, gebouwen, fabrieken, enz., en veranderingen in de prestaties simuleren om nieuwe ontwerpen te testen en oude te optimaliseren. Bovendien kunnen onderzoekers storingsscenario’s in detail bestuderen om preventieve maatregelen te ontwikkelen tegen toekomstige voorvallen. Een Digital Twin biedt tal van voordelen, zoals lagere productiekosten, snellere prototyping-tijden, grotere betrouwbaarheid, een hoger veiligheidsniveau, minder milieu-impact en lagere operationele kosten.
Kunstmatige intelligentie
AI (Artificial intelligentie) omvat meerdere disciplines, waaronder neurale netwerken, deep learning en andere. Kunstmatige intelligentie stelt machines in staat om autonoom en intelligent te handelen. Eén van de sterkste punten van AI is zijn vermogen om problemen op te lossen, waarvan men vroeger dacht dat ze onmogelijk konden worden opgelost. Velen geloven dat de complexiteit van menselijke cognitieve functies alles overtreft, wat momenteel door mensen kan worden bereikt. We komen steeds dichter bij het bereiken van echte algemene intelligentie dankzij de vooruitgang op het gebied van Machine Learning.
Zoals eerder besproken, weet geen enkel persoon alles. Zo heeft een bedrijf ook niet genoeg expertise om alle aspecten van dataverzameling en -analyse af te handelen. Dat is waar AI in het spel komt. Het combineren van de kerncompetenties van datawetenschappen met AI-mogelijkheden biedt een enorme waarde.
Bedrijven moeten veel factoren zorgvuldig overwegen, voordat ze zwaar investeren in AI-projecten. Zorg er ten eerste voor dat het project aansluit bij de strategische doelen van het bedrijf. Ten tweede: voer marktonderzoek uit om de eisen en voorkeuren van de klant te beoordelen. Ten derde: stel een team samen dat in staat is om de oplossing te beheren en te onderhouden. Kies ten slotte de juiste Data Science bedrijf om het project succesvol uit te voeren.
Vandaag de dag draait bijna elk aspect van het leven om het verzamelen van gegevens. Van smartphones tot machines, bijna elk belangrijk stuk hardware genereert een schat aan gegevens. Tegenwoordig zijn gegevens overal. En het zal niet snel verdwijnen. Daarom is het voor iedereen die betrokken is bij het creëren van innovatieve producten van cruciaal belang om de opkomende trends met betrekking tot Big Data en AI te omarmen. Anders zouden bedrijven in de nabije toekomst wel eens te maken kunnen krijgen met hevige concurrentie.