Quy trình sàng lọc dữ liệu AI trong môi trường sản xuất tương tự như trong các ứng dụng AI khác, nhưng có thêm một số yếu tố đặc biệt liên quan đến từng đặc thù ngành. Dưới đây là một quy trình sàng lọc dữ liệu AI trong công nghiệp:
- Xác định mục tiêu: Đầu tiên, xác định mục tiêu sàng lọc dữ liệu sản xuất. Điều này có thể bao gồm việc phát hiện sự cố, dự báo hỏng hóc, tối ưu hóa quy trình sản xuất hoặc các mục tiêu khác tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.
- Thu thập dữ liệu: Tiếp theo, thu thập dữ liệu từ các thiết bị và cảm biến trong môi trường công nghiệp. Các máy tính công nghiệp thường được tích hợp với các giao thức truyền thông như Modbus, OPC UA hoặc giao thức tùy chỉnh để thu thập dữ liệu từ các thiết bị công nghiệp khác nhau như máy móc, cảm biến, hệ thống điều khiển và hệ thống quản lý.
- Tiền xử lý dữ liệu: Tiền xử lý dữ liệu trong môi trường công nghiệp có thể bao gồm các bước như lọc dữ liệu nhiễu, xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa định dạng và đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
- Lựa chọn mô hình AI: Dựa trên mục tiêu sàng lọc dữ liệu, lựa chọn mô hình AI phù hợp. Các mô hình như Decision Trees, Support Vector Machines, Neural Networks hoặc Deep Learning có thể được sử dụng tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của bạn.
- Huấn luyện mô hình: Huấn luyện mô hình AI bằng việc sử dụng dữ liệu đã được tiền xử lý. Quá trình huấn luyện này có thể yêu cầu tính toán mạnh mẽ và phức tạp, vì vậy máy tính công nghiệp với khả năng xử lý cao thường được sử dụng để đảm bảo hiệu suất và thời gian huấn luyện tối ưu.
- Đánh giá và tinh chỉnh: Đánh giá hiệu suất của mô hình AI bằng cách sử dụng tập dữ liệu kiểm tra hoặc phương pháp đánh giá khác. Tùy thuộc vào kết quả đánh giá, bạn có thể tinh chỉnh mô hình bằng cách điều chỉnh siêu tham số, thay đổi thuật toán hoặc sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu suất.
- Triển khai mô hình: Cuối cùng, triển khai mô hình sàng lọc dữ liệu AI lên máy tính công nghiệp. Mô hình có thể chạy trực tiếp trên máy tính công nghiệp để thực hiện sàng lọc dữ liệu thời gian thực hoặc kết nối với các hệ thống khác trong mạng công nghiệp.
Quy trình trên có thể được tùy chỉnh và điều chỉnh cho từng ứng dụng và môi trường công nghiệp cụ thể. Mời quý khách hàng liên hệ Công Ty TNHH Nextech Việt Nam để được tư vấn.