O que é a ciência dos dados? Saiba como aplicá-la à automação de processo hoje mesmo!
A Internet Industrial de Coisas (IIoT) vai além de coletar e organizar os dados de campo. Com a ciência dos dados, você pode usar esses valores para criar ideias valiosas. Hoje vamos como aplicar a ciência de dados às suas soluções IIoT.
Falamos sobre coletar dados de campo e usá-lo nas soluções na nuvem como o Netilion. Os serviços na nuvem oferecem uma lista enorme de benefícios para suas aplicações, mas e se você quiser ir um pouco mais fundo? Você pode usar a ciência dos dados para prever valores ou desenvolver interpretações avançadas obtendo-os de mais de uma fonte de dados.
Veremos o básico da ciência de dados e como você pode aplicar esse conceito à sua fábrica. Isso pode soar muito distante da automação de processo padrão, mas com a fusão de TO e TI, esse conhecimento é essencial, então estamos aqui para compartilhá-lo com você.
O que é a ciência dos dados?
A Wikipedia a define como um “campo que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e ideias de dados estruturados e não estruturados.”
Mesmo que você nunca tenha ouvido falar, provavelmente já ouviu algumas palavras da moda que surgiram nesse campo – aprendizado de máquina, aprendizado profundo, previsão, detecção de padrão e muito mais.
Eles são praticamente o mesmo, apenas maneiras diferentes de falar sobre o mesmo tópico: aprendizado de máquina .
O que é aprendizado de máquina em ciência dos dados?
O aprendizado de máquina é uma parte significativa de ciência de dados e a fonte de muitos avanços tecnológicos recentes, de previsões usadas em negociações de alta frequência em bolsas de valores a deepfakes que enganam o seu senso de realidade. Podemos classificar ainda mais o aprendizado de máquina, como pode ver nessa tabela:
Portanto, muitos desses campos têm como foco a previsão de preços de ações e do clima ou a construção de veículos autônomos. E a automação de processo? Algo disso pode ser aplicado à nossa indústria? Sim, com certeza! Confira um caso de uso convincente nesse vídeo:
Agora podemos melhorar as previsões e compará-las a limites importantes, como quando é necessário encher ou esvaziar um tanque. Então vamos começar com os dados, especialmente onde eles são armazenados.
Geralmente, os sistemas de controle vêm com um banco de dados para armazenar os dados de histórico. Podemos extrair dele em um relatório CSV ou Excel. Se você for simpático com o pessoal de TI e tiver habilidade, pode usar SQL (structured query language). E agora, as tecnologias IIoT que surgiram oferecem uma nova possibilidade: Interface de Programação de Aplicativos (APIs)!
O que é uma API em ciência dos dados?
Portanto, uma API é uma ferramenta que pode ler ou gravar informações em um sistema. O padrão atual da indústria é o JSON/RESTful API. Ele consegue trocar informações através do formato JSON (JavaScript object notation) em uma dessas quatro maneiras:
- GET: show a target resource’s state
- POST: process a request in the target resource
- PUT or PATCH: set the target resource to the state defined in a request
- DELETE: delete the target resource’s state
Esses quatro métodos equivalem ao CRUD – criar, ler, atualizar e excluir.
Você pode acessar esses métodos no servidor API através de HTTP(s), que todos nós conhecemos ao navegar na internet. Mas ao invés de conseguir um resultado bonito na página da Internet como você vê no Google Chrome, verá um objeto JSON:
Tudo bem! Em ciência dos dados, geralmente nosso foco está no método “GET” , pois ele nos permite puxar os dados de uma API no formato JSON, depois convertemos no formato desejado, como um objeto Python Pandas Dataframe.
Você pode aprender mais sobre APIs em nosso artigo "O que eu devo saber sobre APIs na automação de processo?" se preferir.
Como posso usar a ciência de dados em automação de processo?
Que bom que você perguntou! Fiz um vídeo para analisar os detalhes de como usar a ciência de dados em automação de processo:
Portanto, ciência de dados é definitivamente relevante para a automação de processo. Ecossistemas IIoT, como o Netilion, podem ajudar a tirar os projetos do papel. Os cientistas de dados podem se concentrar na parte da ciência do trabalho e deixar a coleta, armazenamento e recuperação para o ecossistema IIoT, do protótipo à produção!
A propósito, se os seus cientistas de dados preferem bancos de dados e SQL em vez de API, tudo bem. Você pode fazer um Netilion Webhook enviar todos os dados para sua própria aplicação e então salvar em um banco de dados. Se é isso o que você precisa, o Netilion Connect pode fazer isso.
Links relevantes:
Link para o repositório Github: https://github.com/pcps-afa/datascience_netilion
Uso do Pickle para tornar seu modelo portátil e hospedar esse modelo no Heroku: https://medium.com/analytics-vidhya/deploying-a-machine-learning-model-as-a-flask-app-on-heroku-part-1-b5e194fed16d
Vídeo sobre como configurar sua assinatura Netilion Connect com Webhooks: https://www.youtube.com/watch?v=K3wJfXcD9g4&t=1s
Leitura adicional sobre o Netilion Webhooks: https://developer.netilion.endress.com/support/webhooks
Esperamos que tenha gostado desse posto e esperamos vê-lo no próximo!
Até mais!
