Büyük Veri ve Küçük Veri – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Büyük Veri ve Küçük Veri
Çeşitli şekillerdeki veriler, Endüstri 4.0’ın temelidir ve gelişmiş üretimin birçok yönü için kritik bir bileşen haline gelmiştir. Endüstri 4.0 terimi, endüstriyel şirketlerin tüm değer zinciri boyunca geniş bir dizi teknolojik, organizasyonel ve toplumsal değişiklikleri kapsar.
Industry 4.0, geliştirme döngülerini kısaltmayı ve daha yüksek verimliliklerden yararlanırken esnekliği ve ürünleri özelleştirme yeteneğini geliştirmeyi vaat ediyor. Aşağıda verilerle ilgili yönlere odaklanıyoruz.
Endüstriyel ortamlarda bağlantılı makinelerin artan dağıtımıyla birlikte, her yerde bulunan veri depolama ve işleme yetenekleri ve makine öğrenimi gibi yeni gelişmiş tekniklerle bağlantılı olarak verileri kullanma fırsatları çok büyük. Sonuç, mevcut endüstrilerin dönüşümü (ve potansiyel bozulma) ve yeni endüstrilerin ve iş modellerinin yaratılması olacaktır.
Aşağıdaki teknolojik eğilimler, akıllı üretimdeki ilerlemeleri yönlendirir:
(i) Yaygın ve uygun maliyetli sensörler ve düşük maliyetli bilgisayarlar, benzeri görülmemiş ölçekte veri toplamayı mümkün kılar.
(ii) Yerinde ve bulutta ölçeği genişletilebilir depolama, bu Nesnelerin İnterneti (IoT) verileri için uygun maliyetli depolama sağlar.
(iii) Buluttaki esnek isteğe bağlı bilgi işlem kaynakları, verilerden içgörü çıkarmamızı sağlar.
(iv) Makineler (ör. robotlar) giderek daha fazla otomatik hale geliyor ve gerçek zamanlı veri akışları ve içgörüler üzerinde özerk olarak hareket edebiliyor.
Üretim süreci sırasında, veriler farklı düzeylerde ve ayrıntı düzeyinde ortaya çıkar: Nesnelerin İnterneti sensörleri, örneğin titreşim, sıcaklık ve kamera tabanlı sensörler ve daha yüksek seviyelerde iş emirleri ve parça hareketleri gibi süreçle ilgili veriler. Büyük veri, belirli bir kullanım durumu için doğru veri anlamına gelmez, çoğu durumda büyük, aslına uygun sensör verilerini ve küçük proses verilerini hizalamak ve entegre etmek araçsaldır.
Bu, verilerin yorumlanması ve kalıpları belirlemek, tahminler yapmak ve kuralcı ölçüler türetmek için önemli bir araç olan makine öğreniminin kullanımı için ön koşuldur.
Bu bölümün amacı, yüksek düzeyde özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş ürünlerin yaratılmasını desteklemek amacıyla modern üretim süreçlerini yönlendirmek için büyük ve küçük verilerin, teknolojilerin ve uygulamaların özelliklerine ilişkin ortak bir anlayış geliştirmektir. Modern üretimin ana hedefi, bu tür ürünleri ilk seferde doğru kalitede üretmektir.
Büyük ve küçük verileri kullanan kuruluşlar, bu hedefe ulaşmak için işletmeleri için değerli bilgiler üretebilecektir. Ancak, optimal sonuçlara ulaşmak için çeşitli zorlukların ele alınması gerekir: veriler, bunları uygun şekilde toplamak ve yönetmek ve kesin sürücüleri, doğru karşılıklı bağımlılıkları ve doğru sonuçları bulmak için bir zorluktur. Yeni, öngörülemeyen ve faydalı fırsatlar bulmak için eski yorum yollarından vazgeçilmelidir. Bu bölüm hem teknolojileri hem de süreçleri ve bunların ilişkilerini açıklar.
Özellikle, verilerle ilgili yönlere odaklanıyoruz ve aşağıdakilere atıfta bulunuyoruz:
(i) Büyük hacimli verilerin istatistiksel ve makine öğrenimi teknikleriyle birlikte kullanılması olarak büyük veri.
(ii) Yüksek düzeyde derlenmiş, eyleme geçirilebilir veri olarak küçük veriler. Ayrıca, küçük veriler genellikle araştırılan belirli bir nesneye atıfta bulunur.
Küçük veriler tipik olarak kontrol grubu çalışmaları, anketler vb. gibi titiz bilimsel yöntemler kullanılarak toplanırken, büyük veriler genellikle sensörler ve mevcut sistemlerin veri egzozu tarafından üretilir. Büyük verilerden eyleme geçirilebilir küçük veri kümelerini düzenleme tekniklerine genellikle veri bilimi denir ve örneğin farklı istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi bulunur. Bu yazıda tartışılan teknolojileri üretim süreçleri üzerindeki etkilerine göre özetler.
Büyük veri Nedir
Büyük veri makale
Büyük veri analizi
Big Data
Büyük veri pdf
En büyük veri boyutu Nedir
Endüstri 4.0 ve büyük veri
Big Data örnekleri
Montaj, kalite yönetimi, lojistik, bakım ve tedarik zinciri yönetimi gibi üretimin farklı yönlerini desteklemek için farklı türde veri ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanımını açıklayacağız. Bölüm şu şekilde yapılandırılmıştır: “Üretimde Küçük Veri” bölümünde RFID, ergonomi ve artırılmış gerçekliği araştıran üretimde “küçük veriler” ile başlıyoruz.
Bir sonraki bölümde, kalite yönetimi ve lojistik gibi çeşitli süreçler için AI tabanlı bilgisayarlı görme tekniklerinin kullanımını tartışacağız. Doğal dil işleme tartışması ile devam ediyoruz, gelişmiş baskı çözümlerinin mevcut uygulaması ve son olarak “Blockchain” bölümünde blockchain teknolojisini tanıtıyoruz.
İmalatta “Küçük Veri”
Üretimdeki gelişme, örneğin kalite ve tedarik zinciri yönetiminde, halihazırda oldukça verimli süreçlere yol açmıştır. Bir örnek, ilk olarak Japonya’da TOYOTA tarafından tanıtılan Tam Zamanında (JIT) üretim kavramıdır. Bu, etkili üretim sağlar ve gerekli malzemenin depolanmasını en aza indirir.
Depolamanın her zaman maliyetler, karmaşıklık ve verimlilik üzerinde bir etkisi vardır. Üçüncü taraf parçaları tam olarak ihtiyaç anında almak, uygun maliyetli üretim döngüleri oluşturmaya yardımcı olur, ancak aynı zamanda bazı çok önemli önkoşulları da vardır. Teslimatın gelen muayenesinden neredeyse vazgeçildiği için, tedarikçi tesislerinde yerinde denetimler yoluyla kalite güvencesinin sağlanması gerekmektedir.
RFID
Radyo frekansı tanımlama alanındaki gelişmelerle birlikte sensörler daha küçük, daha ucuz ve çevresel etkilere daha az duyarlı hale geliyor; Modern akıllı üretim tesislerinde çok farklı şekillerde/maliyetlerde RFID etiketleri kullanılmaktadır. Böylece, RFID etiketleri, envanter yönetimi, mal girişleri vb. gibi parçalar ve destek süreçleri gibi varlıkları izlemek için giderek daha popüler hale geldi. Diğer bir kullanım örneği, özel kapların izlenmesiydi.
Bu kaplar belirli görevler için kullanılır ve genellikle oldukça pahalıdır. Bu nedenle, bunlar kiralanır ve verimli kullanılmalıdır. RFID etiketlerinin kullanılmasıyla, durum, konum ve kullanım çok daha etkili bir şekilde planlanabildi ve bir plan ile fiili karşılaştırmayı mümkün kılarak, daha düşük maliyetlerle çok daha iyi bir genel planlama ile sonuçlandı.
Tüm bu kullanım durumları, bugün bildiğimiz gibi büyük veri uygulamalarından çok uzaktı. Parça listesinin daha iyi izlenmesi araştırıldığında, küçük veriden büyük veriye doğru bir adım atıldı. Karmaşık ürünler çok çeşitli parçalardan oluşur. Bunlar, farklı tedarikçilerden teslim edilmelerinin yanı sıra farklı statüye sahip olabilir.
Yalnızca üretim sırasında değil, aynı zamanda normal yaşam döngüsü boyunca da ürünün eksiksiz ve güncel bir görünümüne sahip olmak üreticinin yararınadır. Bu, yalnızca bakım ve garanti konularını desteklemekle kalmayacak, aynı zamanda dolandırıcılığın önlenmesine de yardımcı olacaktır. Herhangi bir zamanda, kesin bileşen ve bunların geçmişi/durumu, yerleşik bir parça listesi kullanılarak türetilebilir.
RFID, üreticinin parçaları, ürünleri, ekipmanı ve tedarik zincirini benzeri görülmemiş bir doğrulukla gerçek zamanlı olarak izlemesini sağlar. Tüm potansiyellerini kullanmak için RFID, bir Nesnelerin İnterneti platformu (IoT platformu) ve gelişmiş analitik yetenekleri ile sıkı bir şekilde entegre edilmelidir. Ayrıca, bu IoT platformu, örneğin elektrikli makine sensörlerinden, kameralardan, mikrofonlardan vb. daha fazla sensör verisini yönetmekten sorumlu olacaktır.
Big Data Big Data örnekleri Büyük veri analizi Büyük veri makale Büyük veri Nedir Büyük veri pdf En büyük veri boyutu Nedir Endüstri 4.0 ve büyük veri