Рубрики
Без рубрики

Что нужно для бизнеса, чтобы быть готовым к промышленности 4.0

В этой статье я собираюсь показать вам основные знания, которые вам понадобятся для развертывания вашего первого устройства IoT … Tagged с помощью машинного обучения, Python, Azure, AWS.

В этой статье я собираюсь показать вам базовые знания, которые вам понадобятся для развертывания вашего первого устройства IoT и подключить его к облачному поставщику услуг IoT, я использую Microsoft Azure из-за его четкой, удобной документации. Я считаю, что делать это самостоятельно и вручную даст вам представление о том, что нужно для бизнеса, чтобы успешно переключиться на индустрию 4.0.

Что такое отрасль 4.0:

Первая промышленная революция произошла в конце 1700-х годов, и теперь мы живем его четвертой революцией: цифровизация производственного процесса и сделав их самосознательными с помощью моделей глубокого обучения.

Почему сейчас происходит индустрия 4.0?

Чтобы понять, почему промышленный интернет происходит сейчас, в то время как его технологии существуют на протяжении десятилетий, мы должны смотреть на традиционную неэффективность отрасли, которые в основном являются:

  • Сложность промышленных систем, наконец, опередила способность оператора человека обнаруживать неэффективность, результатом этого будет большое количество машин, которые работают намного ниже их возможностей, один только этот фактор дает владельцам бизнеса необходимость сместиться на 4.0

  • Большое падение затрат на вычислительные, полосу пропускания, хранение и датчики, что означает, что ИТ -системы теперь могут поддерживать мониторинг и аналитику промышленных машин, что, кстати, ядра отрасли 4.0, и в этом осень затраты затраты связаны с облачной технологией, предлагаемой Google, Oracle и, конечно, Amazon Web Services. Облако сейчас зрелое и делает доступными мощными аналитическими инструментами.

Датчики лежат в основе отрасли 4.0 из -за того, что они являются нашим источником данных в каждой отрасли, типы датчиков, которые я знаю до сих пор, не так много и очень просты:

  • Температура
  • Влажность
  • Давление
  • Близость
  • Уровень
  • Акселерометры
  • Гироскоп
  • Газовые датчики

Подключите датчик к облаку и контролируйте состояние машины:

Далее я буду использовать в качестве поставщика облачных услуг Microsoft Azure, потому что он очень хорошо задокументирован, но базовая архитектура такая же, как AMAZON AWS. Кроме того, главная цель этого раздела – показать вам, как получить данные из ваших датчиков, если у вас нет датчиков, есть способ подключения датчика температуры вашего процессора вместо его покупки.

Вы найдете здесь каждую службу IoT, предоставляемую IoT, в этом примере, я использую Azure iot Хаб и Azure Stream Analytics И, может быть, если вы хотите изменить свою среду TensorFlow с Azure Machine обучение

Эта архитектура приложения выглядит так:

Кроме того, потому что у меня нет процессоров малины или Arduino, мы будем моделировать один, и для того, чтобы сделать это, мы создадим 2 сеанса CLI в локальном компьютере для моделируемого устройства или даже датчика температуры вашего процессора, а другой Одним из них является мониторинг состояния машины и отправки сообщений.

Запустите облачную оболочку в своей учетной записи и добавьте эту команду

Az Extension Add-name azure-iot

Команда расширения Az Extension добавляет расширение IoT Microsoft Azure для Azure CLI в вашу оболочку CLI. Расширение IoT добавляет концентраторы IoT, Edge IoT и Service Device Device Device Device Service в Azure CLI.

Следующий шаг: подключение к IoT Hub:

Запустите команду AZ Group Create для создания группы ресурсов. Следующая команда создает ресурсную группу под названием MyresourceGroup в районе Eastus.

AZ Group Create -name myresourcegroup -location eastus

Запустите команду AZ IoT Create Create, чтобы создать концентратор IoT. Это может занять несколько минут, чтобы создать концентратор IoT.

Youriothubname. Замените этого заполнителя ниже на имя, которое вы выбрали для своего концентратора IoT. Имя хаба IoT должно быть глобально уникальным в Azure. Этот заполнитель используется в остальной части этого QuickStart, чтобы представлять имя вашего концентратора IOT.

AZ IOT HUB CREATION-RESOURCE-GROUP MYRESOURCEGROUP-name {youriothubname}

Запустите команду AZ Iot Hub-идентификация Create Company в первом сеансе CLI. Это создает идентификацию моделируемого устройства. Youriothubname. Замените этого заполнителя ниже на имя, которое вы выбрали для своего концентратора IoT. Simdevice. Вы можете использовать это имя напрямую для моделируемого устройства в остальной части этого QuickStart. При желании используйте другое имя.

AZ IOT HUB-идентификация CREATION-DEVICE-ID SIMDEVICE-hub-name {youriothubname}

Устройство AZ IoT имитации -d simdevice -n {youriothubname}

Необязательно, вы можете отправлять сообщения в облаке в установке с помощью портала Azure. Для этого перейдите на страницу обзора для вашего концентратора IOT, выберите устройства IoT, выберите моделируемое устройство и выберите сообщение на устройство.

AZ IoT Устройство C2D -MESSAGE SEND -D SIMDEVICE -DATA “Hello World” – -props “-n {youriothubname}

Вы можете подтвердить, что ваше моделируемое устройство получило сообщение «Hello World». Таким образом, все работает, что соединяется.

Теперь, когда наше (моделируемое) устройство подключено к IoT Hub, мы запустим сценарий Python, который отправляет данные влажности и температуры в концентратор IoT.

# Copyright (c) Microsoft. All rights reserved.
# Licensed under the MIT license. See LICENSE file in the project root for full license information.

import random
import time

# Using the Python Device SDK for IoT Hub:
#   https://github.com/Azure/azure-iot-sdk-python
# The sample connects to a device-specific MQTT endpoint on your IoT Hub.
from azure.iot.device import IoTHubDeviceClient, Message

# The device connection string to authenticate the device with your IoT hub.
# Using the Azure CLI:
# az iot hub device-identity show-connection-string --hub-name {YourIoTHubName} --device-id MyNodeDevice --output table
CONNECTION_STRING = "{Your IoT hub device connection string}"

# Define the JSON message to send to IoT Hub.
TEMPERATURE = 20.0
HUMIDITY = 60
MSG_TXT = '{{"temperature": {temperature},"humidity": {humidity}}}'

def iothub_client_init():
    # Create an IoT Hub client
    client = IoTHubDeviceClient.create_from_connection_string(CONNECTION_STRING)
    return client

def iothub_client_telemetry_sample_run():

    try:
        client = iothub_client_init()
        print ( "IoT Hub device sending periodic messages, press Ctrl-C to exit" )

        while True:
            # Build the message with simulated telemetry values.
            temperature = TEMPERATURE + (random.random() * 15)
            humidity = HUMIDITY + (random.random() * 20)
            msg_txt_formatted = MSG_TXT.format(temperature=temperature, humidity=humidity)
            message = Message(msg_txt_formatted)

            # Add a custom application property to the message.
            # An IoT hub can filter on these properties without access to the message body.
            if temperature > 30:
              message.custom_properties["temperatureAlert"] = "true"
            else:
              message.custom_properties["temperatureAlert"] = "false"

            # Send the message.
            print( "Sending message: {}".format(message) )
            client.send_message(message)
            print ( "Message successfully sent" )
            time.sleep(1)

    except KeyboardInterrupt:
        print ( "IoTHubClient sample stopped" )

if __name__ == '__main__':
    print ( "IoT Hub Quickstart #1 - Simulated device" )
    print ( "Press Ctrl-C to exit" )
    iothub_client_telemetry_sample_run()

Теперь, когда у нас есть данные о температуре, мы можем сделать на нем машинное обучение:

После того, как сценарий будет выполнен на моделируемом устройстве, у нас будет выход Follwing:

Мы можем моделировать данные о температуре с помощью Scikit-Learn от Python для временных рядов. Здесь вы найдете некоторые из причудливых сюжетов, которые я получил:

Температурная тенденция

Температурная сезонность

Вывод:

Чтобы Summerize этой скромной работы, IIOT или Industry 4.0-отличная технология, направленная на улучшение производственного процесса и сделать ее самосознательным и умным, чтобы догнать скорость машины и, таким образом, сделать производственный процесс более эффективным.

Тем не менее, чтобы успешно переходить в эту цифровую область, владелец бизнеса должен улучшить свои навыки облачных сотрудников и набирать целую команду данных и ученых и разработчиков программного обеспечения, а также разработчиков программного обеспечения.

Кроме того, при падении цены датчиков можно получить как можно больше датчиков, потому что, как мы видели выше, больше датчиков означает больше данных, а больше данных означает лучшую точность моделей форма.

Оригинал: “https://dev.to/khalilsnoussi2/what-does-it-take-to-a-business-to-be-ready-for-industry-4-0-2hmf”

Читайте ещё по теме: