Netilion Blog

Wat is datawetenschap? Voeg het vandaag aan uw automatiseringsprocessen toe.

Alex Franke -

We hebben al eerder over het verzamelen van veldgegevens gepraat en hoe u het met cloud-oplossingen zoals Netilion kunt gebruiken. Cloud diensten kunnen uw toepassingen meerdere voordelen bieden, maar wat als u meer dan dat wilt? U kunt datawetenschap gebruiken om waarden te voorspellen of zelfs een gevorderde interpretatie te ontwikkelen door meerdere soorten informatiebronnen te gebruiken.

Laten we samen de basis van data science bekijken en leren hoe u het in uw fabriek kunt toepassen. Het klinkt misschien als iets heel erg anders dan vergeleken met de standaard automatiseringsprocessen, maar de samenvoeging van OT en IT kan u belangrijke informatie bieden. Daarom gaan wij alle informatie met u delen.

Wat is datawetenschap?

Wikipedia definieert het als een"interdisciplinair onderzoeksveld met betrekking tot wetenschappelijke methoden, processen en systemen om kennis en inzichten te onttrekken uit data."

Ook al heeft u nooit van dit onderzoeksveld gehoord, heeft u zeker wel sommige buzzwords eerder gehoord, zoals machinaal leren, deep learning, patroonherkenning en datamining.

Ze zijn allemaal een beetje hetzelfde en ze worden gewoon in verschillende situaties gebruikt: machinaal leren.

Blijf op de hoogte van de wereld van IIoT en Netilion.

Abonneer nu op onze nieuwsbrief om informatieve artikelen te ontvangen. Door u in te schrijven gaat u ermee akkoord dat u het Privacybeleid hebt gelezen en accepteert. U kunt zich op elk gewenst moment uitschrijven.



Wat betekent machinaal leren in datawetenschap?

Machinaal leren is erg belangrijk in datawetenschap en wordt ook wel de bron van veel recente technische ontwikkelingen genoemd. Deze ontwikkelingen verschillen van voorspellingen die worden gebruikt in hoogfrequente beurshandel tot realistische 'Deepfakes', waarmee u echt van nep niet kunt onderscheiden. Het bevat nog veel meer, zoals u in de tabel kunt zien:

Heel veel van deze onderwerpen focussen op het voorspellen van aandelen, het weer, of zelfs voor het ontwerpen van zelf-rijdende autos. Hoe zit het met automatiseringsprocessen? Kunnen we een paar van deze onderwerpen ook aan onze industrie toevoegen? Ja, natuurlijk! Bekijk dit overtuigende voorbeeld in deze video:

Tegenwoordig kunnen we onze voorspellingen verbeteren en zelfs met belangrijke drempels vergelijken, bijvoorbeeld wanneer u een tank moet legen of bijvullen. Laten we eerst beginnen met de gegevens en waar wij het eigenlijk opslaan.

Meestal komen controlesystemen met een gegevensbestand om oude gegevens op te slaan. Hiermee kunnen wij een CSV of een Excel voorslag extraheren en wij kunnen misschien zelfs een SQL (structured query language) gebruiken als we lief zijn tegen de IT mensen. Als laatste kunnen wij ook een nieuwe IIoT technologie gebruiken: Application Programming Interfaces (APIs)!

Wat is een API in datawetenschappen?

Met het API-instrument kunt u gegevens lezen en schrijven in uw systeem. Tegenwoordig is JSON/RESTful API de standaard voor industrieën, waarmee u informatie met een van de vier JSON (JavaScript object notion) indelingen kunt uitwisselen:

  • GET: de status van een doelbron weergeven
  • POST: een verzoek van de doelbron verwerken
  • PUT of PATCH: de doelbron instellen op de status van het gedefinieerde verzoek
  • DELETE: de status van de doelbron verwijderen

Deze vier methoden staan gelijk aan CRUD - Create, Read, Update en Delete.

U kunt toegang krijgen tot deze methoden op een API server met HTTP(s), een code die we kennen van het internet. In plaats van een mooie webpagina die wij gewend zijn, krijgen we een JSON object:

Maakt u u geen zorgen, in datawetenschappen gebruiken we vaak de "GET" methoden, omdat dit het halen van API gegevens in een JSON indeling mogelijk maakt. Hierdoor kunnen wij het in elke indeling hebben, bijvoorbeeld Python Pandas Dataframe object.

U kunt meer over APIs leren in ons artikel: Wat moet ik weten over API's in automatiseringsprocessen?

Hoe kan ik datawetenschap gebruiken in automatiseringsprocessen?

Ik ben zo blij dat u die vraag stelt! Ik heb hierover een video gemaakt om u alle informatie te geven hoe u het beste datawetenschap kunt gebruiken in automatiseringsprocessen:

Datawetenschap is een relevant onderwerp in automatiseringsprocessen. Een IIoT ecosysteem zoals Netilion, kan u helpen om projecten te beginnen. Hierdoor kunnen data wetenschappers zich richten op innovatieve taken en het verzamelen, opslaan, en extraheren van gegevens aan IIoT ecosystemen overlaten. Van prototype tot productie!

Overigens vinden sommige data wetenschappers databases en SQL fijner te gebruiken dan API indelingen. Gelukkig is dat helemaal geen probleem met Netilion Webhook, waarmee u alle gegevens naar uw eigen toepassingen kunt versturen en het in uw database op kunt slaan. Als u hier vraag naar heeft, raden wij Netilion Connect aan.

Belangrijke links:

Wij hopen dat u dit blog artikel interessant vond en tot de volgende keer!

Dank u wel!