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嵌入式AI赋予大数据更多智慧,挖掘更大的经济潜力

发布时间: 2020-10-15 点击数:

工业4.0应用产生大量的复杂数据??大数据。传感器和可用数据源越来越多,通常要求机器、系统和流程的虚拟视图更详细。这自然会增加在整个价值链上产生附加值的潜力。但与此同时,有关如何挖掘这种价值的问题不断出现。毕竟,用于数据处理的系统和架构变得越来越复杂。只有使用相关、优质且有用的数据,也就是智能数据,才能挖掘出相关的经济潜力。

挑战

收集所有可能的数据并将其存储在云中,希望以后对其进行评估、分析和构建使用,这仍然是一种广泛采用的挖掘数据价值方法,但不是特别有效。从数据中挖掘附加值的潜力仍未得到充分利用,并且以后再寻找解决方案会变得更加复杂。更好的替代方法是尽早考虑确定哪些信息与应用相关,以及可以在数据流的哪个位置提取信息。可以用细化数据来打比方,即从整个处理链的大数据中提取出智能数据。可在应用层决定哪些AI算法对于单个处理步骤的成功概率较高。这个决定取决于边界条件,如可用数据、应用类型、可用传感器模式[WF1] 和有关较低级别物理进程[WF2] 的背景信息。

对于单个[WF3] 处理步骤,正确处理和解读数据对于从传感器信号生成真正的附加值非常重要。根据应用的不同,正确解读分立传感器数据并提取所需的信息可能很困难。时间行为通常会发挥作用,并直接影响所需的信息。此外,还必须经常考虑多个传感器之间的依赖关系。对于复杂的任务,简单的阈值和手动[WF4] 确定的逻辑已不足以应对。

AI算法

相比之下,通过AI算法进行数据处理可以自动分析复杂的传感器数据。通过这种分析,可从数据处理链中的数据自动获得所需的信息,从而获得附加值。

对于始终属于AI算法一部分的模型构建,基本上有两种不同的方法。