Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu ý nghĩa của giao diện dữ liệu người-máy. Chủ sở hữu nhà máy có thể sử dụng bài viết này để tìm hiểu thêm về khái niệm giao diện dữ liệu người-máy và vai trò của giao diện dữ liệu người-máy trong nhà máy tương lai.
Bài viết này bao gồm:
- Giao diện dữ liệu giữa người và máy có nghĩa là gì?
- Lợi ích chính của giao diện dữ liệu giữa người và máy
- Những ngành công nghiệp nào đang sử dụng nó?
- Cần những gì để thực hiện?
Giao diện dữ liệu giữa người và máy tính có nghĩa là gì?
Môi trường Internet vạn vật và dữ liệu lớn
Khi ngày càng nhiều nền tảng IoT được sử dụng trong sản xuất, một lượng lớn dữ liệu đang được tạo ra. Môi trường nhà máy "thông minh" là về việc tạo ra và cung cấp một lượng lớn dữ liệu, máy học, trí tuệ nhân tạo, các giải pháp thực tế tăng cường và thực tế ảo, và các máy móc được kết nối với các nền tảng IoT tích hợp. Dữ liệu thực tế có thể đến từ các nguồn bên ngoài như cảm biến trên máy móc, thiết bị được kết nối, hậu cần, HMI nhúng, hệ thống SCADA nội bộ và các mẫu mua hàng của khách hàng. Ngày nay, có vô số nguồn dữ liệu cần được tích hợp vào quy trình ra quyết định.
Các giải pháp Big Data và Business Intelligence ngày càng được đánh giá để có được thông tin chi tiết từ dữ liệu. Trong hầu hết các trường hợp, dữ liệu này được gửi đến đám mây để phân tích và xử lý thêm. Cần có một giải pháp đám mây công nghiệp mạnh mẽ để lưu trữ và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu được tạo ra.
Tuy nhiên, có những lúc cần phải đưa ra quyết định ngay lập tức, trong trường hợp đó, dữ liệu cần được xử lý ở biên, thay vì được truyền lên đám mây trước. Điện toán biên liên quan đến việc xử lý dữ liệu từ các nền tảng IoT gần hơn với nơi dữ liệu thực sự được tạo ra. Trong trường hợp của các nhà máy, điều này liên quan đến việc xử lý dữ liệu trên sàn nhà máy.
Hãy xem xét một tình huống mà một máy móc quan trọng trên một dây chuyền lắp ráp quan trọng bị quá nhiệt. Nếu tất cả dữ liệu phải được gửi lên đám mây trước, điều này có thể rất tốn thời gian vì cần phải hành động ngay lập tức. Các vấn đề liên quan đến độ trễ và kết nối mạng cũng có thể có tác động. Trong trường hợp này, điện toán biên được ưu tiên hơn quy trình dựa trên đám mây vì các cảm biến từ máy móc chỉ có thể gửi dữ liệu chúng cần đến HMI trên sàn nhà máy, do đó nhân viên nhà máy có thể ngay lập tức điều chỉnh nhiệt độ của máy móc cho phù hợp.
Giao diện dữ liệu con người
Khái niệm Giao diện dữ liệu người-máy là về con người tương tác trực tiếp với dữ liệu do máy tạo ra. Nó cũng mô tả mối liên hệ giữa não và các mô hình suy nghĩ của máy. Nói cách khác, dữ liệu chảy giữa não người và máy.
Nhiều chủ nhà máy quen thuộc với sự tham gia của máy móc với máy móc vì máy móc trên sàn nhà máy cần đầu vào từ các máy móc khác và là một phần của hệ thống SCADA nội bộ. Hầu hết cũng quen thuộc với khái niệm tạo điều kiện cho tương tác giữa con người thông qua việc sử dụng ngôn ngữ.
Giao diện dữ liệu giữa người và máy liên quan đến giao tiếp giữa người và máy. Giao diện dữ liệu giữa người và máy đòi hỏi máy móc phải có khả năng tiếp nhận và hiểu không chỉ các mẫu hình thần kinh và giao tiếp mà còn nhận ra và hiểu các chỉ số cảm giác khác. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt để các nhà bán lẻ có thể đánh giá phản ứng của khách hàng đối với một sản phẩm nhất định hoặc cung cấp thông tin khuyến mại theo thời gian thực về một sản phẩm mà họ đã thể hiện sự quan tâm tích cực. Máy móc cũng phải có khả năng xử lý và hiểu các lệnh thoại, tín hiệu thị giác, phản hồi sinh học và dữ liệu cảm giác khác để có thể tham gia hiệu quả vào giao tiếp này.
Giao diện dữ liệu của con người phù hợp với mục tiêu của Công nghiệp 4.0 về máy học, vì máy móc sẽ học và có thể xử lý dữ liệu mà chúng nhận được từ não người/phản hồi trực tiếp của con người. Do đó, nếu khái niệm này được áp dụng vào môi trường nhà máy, trong trường hợp máy quá nóng, nhiệt độ có thể được điều chỉnh bằng tín hiệu thị giác hoặc lệnh thoại trực tiếp từ công nhân nhà máy.
Lợi ích chính của Giao diện dữ liệu người-máy
Cải thiện khả năng ra quyết định
Tối ưu hóa nhà máy dựa trên dữ liệu đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các giải pháp bảo trì dự đoán và các thông tin chi tiết về dữ liệu lớn khác như thuật toán học máy. Khi các nền tảng IoT được triển khai, giao diện dữ liệu của con người có thể cho phép bộ não con người truy cập dữ liệu và thông tin chi tiết trực tiếp từ các nền tảng này mà không cần phải chuyển dữ liệu lên đám mây trước.
Đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu
Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực khá phức tạp. Trong khi việc phát triển các hệ thống back-end vẫn đòi hỏi khả năng công nghệ tiên tiến, giao diện người-máy có tiềm năng giảm bớt sự phức tạp của các hệ thống front-end truyền thống.
Phân tích và xử lý dữ liệu thời gian thực
Giao diện dữ liệu của con người rất phù hợp với môi trường xử lý biên và cho phép đưa ra quyết định quan trọng và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Không có độ trễ thời gian do độ trễ và chỉ dữ liệu cần xử lý được gửi đi, do đó các gói dữ liệu nhỏ hơn được sử dụng.
Ngành công nghiệp có sử dụng nó không?
Hiện tại, không có nhiều ngành công nghiệp sử dụng Giao diện dữ liệu con người. Ngành chăm sóc sức khỏe là ngành đầu tiên áp dụng công nghệ Giao diện dữ liệu con người và đã được sử dụng để giúp đỡ bệnh nhân liệt nửa người. Dự kiến sẽ có ngày càng nhiều ngành công nghiệp áp dụng mô hình Giao diện dữ liệu con người trong tương lai gần.
Việc thực hiện đòi hỏi những gì?
Thay đổi thái độ
Rào cản đầu tiên cần vượt qua để triển khai giao diện dữ liệu của con người là thái độ. Theo truyền thống, phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu lớn chỉ thực sự được các nhà phân tích dữ liệu và các chuyên gia CNTT/kinh doanh khác đào sâu nghiên cứu. Để truy vấn dữ liệu, người ta cũng cần hiểu cơ sở dữ liệu và nhiều ngôn ngữ lập trình. Khái niệm giao diện dữ liệu của con người dựa trên khả năng của bộ não con người trong việc đưa ra các lệnh trực tiếp cho máy móc và khả năng của máy móc trong việc nắm bắt các tín hiệu và chỉ số cảm giác của con người. Điều này có nghĩa là luồng dữ liệu có thể được tạo điều kiện thuận lợi bất kể trình độ kỹ năng hoặc chuyên môn của người dùng cuối, điều này đòi hỏi phải có sự thay đổi đáng kể trong thái độ hiện tại đối với việc truy vấn và quản lý dữ liệu.
Hiểu dữ liệu
Bộ não con người phải có khả năng hiểu dữ liệu được truyền bởi máy móc và ngược lại. Đào tạo thực tế ảo và các công cụ AI khác có thể được sử dụng để cung cấp cho mọi người các phiên tương tác với máy móc cho các tập dữ liệu phức tạp hơn. Máy móc cũng phải có các cảm biến và thuật toán cần thiết để xử lý phản hồi trực tiếp của con người.