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.

The post Büyük Veri ve Küçük Veri – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

IPD’nin sağlanması, deneme uzmanları için aslında daha basit olabilir. Ayrıca, analiz sekreteryasının analiz için gerekli dosyaları hazırlamasına ve dahil edilen araştırmalarda tutarlı alt grup ve sonuç tanımları uygulamasına olanak tanır. Bununla birlikte, belirli bir alt grubun veya sonucun analiz edilip edilemeyeceğinin, hem araştırmadaki ilk toplanmasına (araştırmanın sonuçlarıyla önyargılı olamaz) hem de araştırma görevlisinin bu konuda veri sağlama istekliliğine bağlı olduğunu hatırlamakta fayda var. bu değişken (denemede gözlemlenen sonuçlar tarafından potansiyel olarak yanlı olabilir) meta-analizdeki herhangi bir veri veya denemede meydana gelebilecek bir problem söz konusudur.

Ara sıra alt grup analizleri bağımsız araştırmaları tamamlayacak ve tedavi etkilerinin farklı hasta türleri arasında çok fazla değişiklik gösterdiğini ve bunun hangi tedavinin kullanılacağına ilişkin kararı etkileyebileceğini gösterecektir. Operatif meme kanserinde, tamoksifene karşı kontrole karşı 55 denemede 37 000 kadından oluşan IPD’ye genel bakış, östrojen reseptörü (ER) negatif hastalığı olduğu bilinmeyen kadınlar için tamoksifenin orta düzeyde ancak oldukça önemli bir yararı olduğunu gösterdi. her on iki kadın için on yıl, beş yıl tamoksifen tahsis edildi. Tersine, östrojen reseptörü negatif hastalığı olduğu bildirilen kadınlarda fayda çok daha küçüktü ve anlamlı değildi.

Bu, meme kanserinin biyolojik anlayışıyla uyumludur, çünkü tamoksifenin ana etkisi muhtemelen östrojen reseptörlerini bloke etmesidir. Bu bulguların sonucu olarak, östrojen reseptör durumu, erken meme kanserli kadınların nasıl tedavi edileceğine karar vermede giderek daha önemli bir belirleyici olarak kabul edilmektedir.

Tedavinin etkisinin farklı hasta tipleri arasında büyük ölçüde değişmediğini gösteren büyük ölçekli randomize kanıtlar kullanan alt grup analizi de büyük pratik öneme sahip olabilir.

Örneğin, miyelom tedavisi için standart kemoterapi ile daha yoğun kombinasyon kemoterapi rejimlerini karşılaştıran çalışmaların bir meta-analizi, kombinasyon kemoterapisinin kötü prognozlu hastalar için daha iyi olduğunu, standart tedavinin ise iyi prognozlu hastalar için daha iyi olduğunu öne sürdü. On iki temel değişken hakkında veri toplayan bu sorunun ardından yapılan bir IPD incelemesi, genel olarak veya herhangi bir prognostik alt grupta kombinasyon kemoterapisinin sağkalım yararına dair hiçbir kanıt bulamadı.

Mümkün Olduğunca Eksiksiz Veriler Nasıl Elde Edilir?

İlgili randomize araştırmalardaki katılımcılara ilişkin bilgilerin toplu veri veya IPD olarak toplanmasından bağımsız olarak, mümkün olduğunca çok sayıda araştırmadan veri toplanmalıdır. Sistematik incelemenin sonucuna önemli bir yanlılık katmak için veri katkısı olmayan herhangi bir araştırmanın çok sayıda veya temsili olmamasını sağlamak özellikle önemlidir.

Bu nedenle, veri toplama süreci, gözden geçireni çeşitli zorluklarla karşı karşıya bırakabilir. Bazı deneyciler verilerini sağlama konusunda isteksiz olabilir ve verilerin hazırlanmasında genellikle pratik zorluklar olacaktır. Bu nedenle, pratik açıdan, sağlanan herhangi bir verinin gizli tutulacağını ve sorumlu deneme uzmanının izni olmadan herhangi bir ek amaç için kullanılmayacağını vurgulamak önemlidir.

Ek olarak, meta-analizden kaynaklanan herhangi bir yayın, tüm ortak çalışanlar adına olmalı ve her araştırmacı, yayınlanmadan önce makale hakkında yorum yapma fırsatına sahip olmalıdır. Araştırma görevlileri, istatistik sekreterliği dışında sonuçları ilk gören ve tartışan kişiler de olmalıdır. Bu, genellikle, IPD incelemeleri için, sonuçları katılan deneme uzmanlarından oluşan işbirlikçi grubun kapalı bir toplantısında sunarak elde edilir.

Bilgisayarda veri Nedir
Büyük veri Nedir
Büyük veri Analitiği Nedir
Big Data Nedir kısaca
Büyük veri makale
Büyük veri örnekleri
Büyük veri kullanım alanları
İstatistik veri seti nedir

Başlangıçta verilerini hazırlayıp sağlayamayacaklarını hisseden denemeciler varsa, bu noktalardan bazıları onları buna ikna etmeye yardımcı olabilir. Buna ek olarak, veri toplama süreci, deneycilerin katılımına yardımcı olmak ve onları teşvik etmek için mümkün olduğunca basit ve esnek olmalıdır. Deneme görevlilerinin verilerini kendileriyle mutabık kalınan bir biçimde ve biçimde sağlamalarına izin verilmelidir.

Bir deneme grubunun tüm verileri bilgisayardaysa, elektronik bir dosya göndermeleri nispeten kolay olabilir. Ancak, belirli bir deneme uzmanı verilerini elektronik olarak saklamıyorsa ve bilgisayarlara yalnızca sınırlı erişime sahipse, onlardan bu şekilde veri sağlamalarını beklemek uygun olmaz. Benzer şekilde, inceleme için talep edilen buysa, bu durumda bir deneme uzmanının toplu veri hazırlamasını beklemek uygun olmayabilir.

Bu, IPD incelemeleri için ek bir avantajı temsil edebilir, çünkü bazı deneme uzmanlarının ham verilerini göndermeleri, tablo halinde bir versiyonunu hazırlamaktan daha kolay olabilir. Analiz sekreterliği, verileri çeşitli şekillerde kabul etmeye hazır olarak ve gerektiğinde bilgisayarlaştırma, yeniden biçimlendirme ve yeniden kodlama sorumluluğunu alarak, bu tür sorunların verilerin hiç sağlanmadığı anlamına gelmesi olasılığının önlenmesine yardımcı olabilir. . Bununla birlikte, giderek artan bir şekilde deneyimimiz, verilerin elektronik olarak sağlanmasının muhtemel olduğu yönündedir.

Ya IPD mevcut değilse?

Bir IPD incelemesi yapmaya çalışmanın olası bir dezavantajı, ilgili tüm çalışmalardan IPD toplamanın her zaman mümkün olmayabilmesidir. Bazı deneyciler, bireysel hastalar hakkında veri sağlamak konusunda isteksiz veya yetersiz olabilir, ancak belki de güncellenmiş toplu veri sağlamaya istekli olabilir. Diğerleri projede hiç işbirliği yapmak istemeyebilir ve bu nedenle herhangi bir malzeme tedarik etmeyecektir. Bazı durumlarda, belirlenen denemelerin bazılarından sorumlu olanları bulmak imkansız olabilir.

Herhangi bir incelemede izlenen yaklaşım, ne kadar IPD’nin toplanabildiğine bağlı olacaktır. IPD’nin mevcut olmadığı araştırmaların sayısı, eksik verilerin oranı, incelemenin sonuçlarını önemli bir şekilde etkilemek için yetersiz olacak kadar azsa, muhtemelen bu araştırmaların sonuçlarını dahil etmeye çalışmaya değmez.

Gelecekte kullanılabilecekleri şekilde IPD’yi elde etmeye çalışmaya devam etmek ve derleme yayınlandığında hangi çalışmaların mevcut olmadığını açıkça belirtmek tercih edilebilir. Bununla birlikte, IPD olmayan materyalin oranı, incelemenin sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebiliyorsa, o zaman bu çalışmalardan bazı verileri dahil etmeye çalışmak gerekli olabilir ve IPD yaklaşımının faydaları buna bağlı olarak azalabilir.

Bu durumla başa çıkmanın bir yolu, yalnızca IPD’ye dayalı analizlerin sonuçlarını tüm verileri kullanan analizlerin sonuçlarıyla karşılaştıran bir duyarlılık analizi yapmak olacaktır. Her iki analizin sonuçları büyük ölçüde benzerse, gözden geçiren ve okuyucu onlardan daha emin olabilir. Belirgin bir şekilde farklılık gösteriyorlarsa, çıkarılan sonuçlar konusunda dikkatli olmalı ve ayrıca eksik denemelerden IPD elde etmeye çalışırken gayretli olmalıyız.

The post Eksiksiz Veriler – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).