Các chuyên gia toàn cầu đã dự đoán rằng thị trường IIot sẽ phát triển ngoài mong đợi của mọi người. Người ta báo cáo rằng nó sẽ bổ sung khoảng 14,2 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu vào thời điểm năm 2030 (theo nghiên cứu của Accenture). Nhưng kể từ đó, nó đã phải đối mặt với những trở ngại chỉ vì các phương pháp truyền thống không thể phát hiện và dự đoán sự bất thường. Gần đây, tính năng Phát hiện dị thường nhận thức đã xuất hiện, nhưng liệu nó có thể hoạt động như mong đợi không? Chà, để biết về điều này, bạn nên biết về IIoT và Phát hiện bất thường về nhận thức. Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu!
IIoT là gì?
Thuật ngữ IIot được GE đặt ra vào cuối năm 2012. IIot hay Internet vạn vật công nghiệp là bức tranh toàn cảnh hơn về khái niệm được gọi là Internet vạn vật. IIoT phát huy tiềm năng của công nghệ ML và Dữ liệu lớn. Với điều này, việc nâng cấp các công nghệ tự động hóa lên cấp hiệu suất khép kín tiếp theo sẽ không còn là một nhiệm vụ khó khăn nữa. Hãy xem xét lượng dữ liệu mà các cảm biến hoặc Internet vạn vật trên toàn thế giới đang thu thập, nếu không có phân tích thích hợp thì việc sử dụng những dữ liệu này sẽ không còn tồn tại và cuối cùng chúng tôi sẽ xóa chúng. Điều này sẽ khiến quá trình thu thập dữ liệu trở nên vô ích. Nhưng với IIoT, dữ liệu có thể được kết hợp với các hệ thống khác và được xử lý theo cách dễ dàng hơn nhiều. Nhưng sự bất thường về nhận thức là gì?
Phát hiện bất thường về nhận thức là gì?
Phát hiện CA là một quá trình xác định các điểm bất thường trong dữ liệu IIoT (khối lượng lớn vô dụng trước đó) với sự trợ giúp của học tập không giám sát và nhận dạng mẫu. Với những điều này, sự xuất hiện của báo động sai có thể giảm đáng kể. Ngoài ra, với việc phát hiện lỗi và hỏng hóc đúng lúc, chúng tôi có thể tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực.
Sắp đến ảnh hưởng của tính năng phát hiện bất thường về nhận thức trên IIoT…
Nếu số liệu thống kê đáng tin cậy, thì có gần 6 nghìn cảm biến trên một chiếc máy bay A350 có khả năng tạo ra 2,5 petabyte dữ liệu cho mỗi chuyến bay. Các lĩnh vực như sản xuất ô tô, nhà máy điện, giàn khoan dầu, dây chuyền lắp ráp… cũng không bị tụt lại phía sau. Với hàng nghìn cảm biến hoạt động liên tục, chúng đang tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày. Tuy nhiên, các công ty IIoT không thể sử dụng hơn 20% dữ liệu được tạo ra. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn đang cố gắng tìm cách sử dụng tất cả những dữ liệu được thu thập này vì chúng tôi không thể xác định các mẫu quan trọng. Chúng ta cần tìm điểm bất thường trên quy mô lớn để tăng hiệu suất sử dụng của thiết bị và giảm lượng nhiên liệu cần thiết.
Ngoài ra, còn có nhiều điểm bất thường khác như vấn đề về độ trễ ảnh hưởng trực tiếp đến dữ liệu thời gian thực, không dự đoán được tuổi thọ của các bộ phận nhỏ, chi phí liên quan đến việc sử dụng nhân lực và một số vấn đề khác.
Như đã đề cập ở trên, Sự bất thường về nhận thức được hỗ trợ bởi máy học và phân tích dữ liệu giúp IIot tìm giải pháp và khắc phục các sự cố mà các phương pháp truyền thống không thể dự đoán hoặc giải quyết. Tuy nhiên, chỉ tìm thấy sự bất thường là không đủ. Vì có một số loại dị thường nên việc phân biệt loại tốt và loại xấu trở thành một vấn đề khó giải quyết. Vì vậy, nếu chúng ta có thể kết nối và tương quan để dự đoán sự cố, chúng ta có thể tiết kiệm được một lượng lớn thời gian và tài sản.
Về điều này, Nhà khoa học dữ liệu Taj Darra đã truyền đạt rằng Khi ML được tăng cường với khung IoT nhận thức, nó cho phép các doanh nghiệp IIoT phát hiện sự bất thường từ việc nhập dữ liệu cảm biến ban đầu để đưa ra dự đoán và xác định xem có điều gì đó bất thường trong chỉ 2 ngày thôi. Điều này khá ấn tượng vì giờ đây tất cả các cảm biến đều có thể được đo song song.
Quá trình Phát hiện Bất thường về Nhận thức được thực hiện theo từng giai đoạn và chúng được thực hiện theo trình tự chính xác nhất định. Kết nối, phát hiện, xác thực, dự đoán và hành động. Đầu tiên, chúng tôi kết nối với các nguồn dữ liệu cấu trúc và sau đó chúng tôi phát hiện xem các thực thể được tìm thấy có thể được coi là bất thường hay không. Quá trình tiếp tục trong quá trình xác nhận và sau đó dự đoán được thực hiện. Ngay sau khi quá trình này hoàn tất, bạn có thể kết nối với API của hệ thống để hành động. Bằng cách thực hiện phương pháp này, bạn có thể dễ dàng dự đoán khoảng 75% bộ phận sẽ bị hỏng trước khi chúng bắt đầu hoạt động bất thường.
Do đó, chúng tôi có thể nói rằng việc kết hợp cả hai điều này sẽ giúp chúng tôi nâng cấp các phương pháp thực hành của mình. Chúng ta không thể phủ nhận rằng một lượng dữ liệu khổng lồ chiếm dung lượng một cách không cần thiết vì chúng ta thiếu các phương pháp hiệu quả, việc thay thế các phương pháp truyền thống bằng phương pháp mới chắc chắn sẽ phục vụ mục đích của chúng ta. Ngoài ra, nếu chúng tôi giành quyền kiểm soát đối với khối dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày, thì chúng tôi sẽ có thể tăng cường quản lý lỗi tài sản, giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến, cải thiện khả năng dự đoán lỗi, giảm thiểu chi phí bảo trì, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, ngăn chặn các vấn đề về chất lượng và giảm thiểu yêu cầu bảo hành và tuổi thọ tài sản được nâng cao.
Đã đến lúc chúng ta nâng cấp! Chúng tôi hy vọng rằng điều này hoạt động như các chuyên gia dữ liệu đã hứa để chúng ta có một ngày mai tốt đẹp hơn! Quan điểm của bạn về điều này là gì, hãy cho chúng tôi biết trong phần bình luận bên dưới!