Ushbu maqolada biz inson-mashina ma'lumotlar interfeysi ma'nosini tanishtiramiz. Zavod egalari ushbu maqoladan inson-kompyuter ma'lumotlari interfeysi tushunchasi va kelajak zavodida inson-kompyuter ma'lumotlari interfeyslarining roli haqida ko'proq ma'lumot olish uchun foydalanishlari mumkin.
Ushbu maqola quyidagilarni qamrab oladi:
- Inson-mashina ma'lumotlari interfeysi nimani anglatadi?
- Inson-mashina ma'lumotlari interfeysining asosiy afzalliklari
- Qaysi sohalar undan foydalanadi?
- Amalga oshirish uchun nima talab qilinadi?
Inson-kompyuter ma'lumotlari interfeysi nimani anglatadi?
Narsalar interneti va katta ma'lumotlar muhiti
Ishlab chiqarishda ko'proq IoT platformalari qo'llanilar ekan, katta hajmdagi ma'lumotlar yaratilmoqda. “Aqlli” zavod muhiti katta hajmdagi ma’lumotlarni, mashinani o‘rganishni, sun’iy intellektni, kengaytirilgan va virtual reallik yechimlarini hamda integratsiyalashgan IoT platformalariga ega ulangan mashinalarni ishlab chiqarish va yetkazib berishdan iborat. Haqiqiy ma'lumotlar mashinalardagi sensorlar, ulangan qurilmalar, logistika, o'rnatilgan HMI, ichki SCADA tizimlari va mijozlarni sotib olish naqshlari kabi tashqi manbalardan olinishi mumkin. Bugungi kunda qaror qabul qilish jarayoniga integratsiya qilinishi kerak bo'lgan son-sanoqsiz ma'lumotlar manbalari mavjud.
Big Data va Business Intelligence yechimlari maʼlumotlardan tushuncha olish uchun tobora koʻproq baholanmoqda. Ko'pgina hollarda, bu ma'lumotlar keyingi tahlil qilish va qayta ishlash uchun bulutga yuboriladi. Bir nechta yaratilgan ma'lumotlar manbalaridan ma'lumotlarni saqlash va qayta ishlash uchun mustahkam sanoat bulutli yechimiga ehtiyoj bor.
Aytgancha, bir zumda qaror qabul qilish kerak bo'lgan holatlar mavjud, bu holda ma'lumotlar avval bulutga uzatilmaydi, balki chekkada qayta ishlanishi kerak. Edge hisoblash IoT platformalaridagi ma'lumotlarni aslida yaratilgan joyga yaqinroq qayta ishlashni o'z ichiga oladi. Zavodlarga kelsak, bu zavod qavatida ma'lumotlarni qayta ishlashni o'z ichiga oladi.
Muhim yig'ish liniyasidagi muhim mashina qizib ketgan vaziyatni ko'rib chiqing. Agar barcha ma'lumotlar avval bulutga yuborilishi kerak bo'lsa, bu juda ko'p vaqt talab qilishi mumkin, chunki zudlik bilan harakat qilish kerak. Kechikish va tarmoqqa ulanish bilan bog'liq muammolar ham ta'sir qilishi mumkin. Bunday holda, chekka hisoblash bulutga asoslangan jarayondan afzalroqdir, chunki mashinalardan sensorlar faqat zavod qavatidagi HMIga kerakli ma'lumotlarni yuborishi mumkin, shuning uchun zavod xodimlari darhol mashinalarning haroratini mos ravishda sozlashi mumkin.
Inson ma'lumotlari interfeysi
Inson-mashina ma'lumotlari interfeysi kontseptsiyasi odamlarning mashinada yaratilgan ma'lumotlar bilan bevosita o'zaro aloqasi haqida. Shuningdek, u miya va mashinaning fikrlash shakllari o'rtasidagi bog'liqlikni tasvirlaydi. Boshqacha qilib aytganda, ma'lumotlar inson miyasi va mashina o'rtasida oqadi.
Ko'pgina zavod egalari mashinadan mashinaga aralashuvni yaxshi bilishadi, chunki zavod maydonchasidagi mashinalar boshqa mashinalardan kiritishni talab qiladi va ichki SCADA tizimining bir qismidir. Ko'pchilik, shuningdek, tildan foydalanish orqali odamlarning o'zaro ta'sirini engillashtirish tushunchasi bilan tanish.
Inson-mashina ma'lumotlari interfeysi inson va mashina aloqasi haqida. Inson ma'lumotlari interfeysi nafaqat neyron naqshlari va aloqalarini qabul qiladigan va tushunadigan, balki boshqa sensorli ko'rsatkichlarni ham tan oladigan va tushunadigan mashinalarni talab qiladi. Chakana sotuvchilar xaridorning ma'lum bir mahsulotga munosabatini o'lchashlari yoki ular ijobiy qiziqish bildirgan mahsulot haqida real vaqt rejimida reklama ma'lumotlarini taqdim etishlari uchun yuzni aniqlash tizimlaridan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin. Mashinalar, shuningdek, ushbu aloqada samarali ishtirok etish uchun ovozli buyruqlar, vizual signallar, biofeedback va boshqa sensorli ma'lumotlarni qayta ishlash va tushunish imkoniyatiga ega bo'lishi kerak.
Inson maʼlumotlari interfeyslari Sanoat 4.0 mashina oʻrganish maqsadiga mos keladi, chunki mashinalar inson miyasidan olingan maʼlumotlarni oʻrganadi va qayta ishlay oladi/toʻgʻridan-toʻgʻri inson fikri. Shunday qilib, agar ushbu kontseptsiya zavod muhitiga qo'llanilsa, haddan tashqari qizib ketgan mashinada haroratni vizual signallar yoki zavod ishchilarining bevosita ovozli buyruqlari bilan sozlash mumkin.
Inson-mashina ma'lumotlari interfeysining asosiy afzalliklari
Qaror qabul qilish qobiliyati yaxshilandi
Ma'lumotlarga asoslangan zavodni optimallashtirish prognozli parvarishlash echimlarini va mashinani o'rganish algoritmlari kabi boshqa katta ma'lumotlar tushunchalarini ishlab chiqishga yordam berdi. IoT platformalari ishga tushirilgach, inson maʼlumotlari interfeyslari inson miyasiga avval maʼlumotlarni bulutga oʻtkazmasdan toʻgʻridan-toʻgʻri ushbu platformalardan maʼlumotlar va tushunchalarga kirish imkonini berishi mumkin.
Ma'lumotlarni jalb qilish jarayonini soddalashtirish
Ma'lumotlar tahlili juda murakkab sohadir. Back-end tizimlarini ishlab chiqish hali ham ilg'or texnologik imkoniyatlarni talab qilsa-da, inson-mashina interfeyslari an'anaviy front-end tizimlarining murakkabligini kamaytirish potentsialiga ega.
Haqiqiy vaqtda ma'lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash
Inson ma'lumotlari interfeyslari chekka ishlov berish muhitlariga juda mos keladi va real vaqtda muhim qarorlar qabul qilish va ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi. Kechikish tufayli vaqt kechikishi yo'q va faqat qayta ishlanishi kerak bo'lgan ma'lumotlar yuboriladi, shuning uchun kichikroq ma'lumotlar paketlari jalb qilinadi.
Sanoat undan foydalanayaptimi?
Hozirgi vaqtda inson ma'lumotlari interfeysidan foydalanadigan sohalar ko'p emas. Sog'liqni saqlash sohasi Inson ma'lumotlari interfeysi texnologiyasini erta qo'llagan va paraplegik bemorlarga yordam berish uchun ishlatilgan. Yaqin kelajakda tobora ko'proq sohalar Inson ma'lumotlari interfeysi modelini qabul qilishi kutilmoqda.
Amalga oshirish nimani talab qiladi?
Xulq-atvor o'zgarishi
Inson ma'lumotlari interfeysini amalga oshirish uchun engib o'tish kerak bo'lgan birinchi to'siq bu munosabatdir. An'anaga ko'ra, ma'lumotlar tahlili va katta ma'lumotlarni boshqarish faqat ma'lumotlar tahlilchilari va boshqa IT/biznes mutaxassislari tomonidan o'rganilgan. Ma'lumotlarni so'rash uchun ma'lumotlar bazalari va bir nechta dasturlash tillarini ham tushunish kerak. Inson ma'lumotlari interfeysi kontseptsiyasi inson miyasining mashinalarga to'g'ridan-to'g'ri buyruqlar berish qobiliyatiga va mashinalarning inson signallari va sensorli ko'rsatkichlarni qabul qilish qobiliyatiga tayanadi. Bu shuni anglatadiki, oxirgi foydalanuvchining malaka darajasi yoki tajribasidan qat'i nazar, ma'lumotlar oqimini osonlashtirish mumkin, bu esa ma'lumotlarni so'rash va boshqarishga nisbatan hozirgi munosabatni keskin o'zgartirishni talab qiladi.
Ma'lumotlarni tushunish
Inson miyasi mashina tomonidan uzatiladigan ma'lumotlarni tushunishi kerak va aksincha. Virtual haqiqat bo'yicha trening va boshqa AI vositalaridan odamlarga murakkabroq ma'lumotlar to'plamlari uchun mashinani jalb qilish seanslarini taqdim etish uchun foydalanish mumkin. Mashinalar, shuningdek, insonning bevosita fikr-mulohazalarini qayta ishlash uchun zarur sensorlar va algoritmlarga ega bo'lishi kerak.