최근 몇 년 동안 빅 데이터 분석과 제어 이론의 융합은 엔지니어와 데이터 과학자 복잡한 시스템을 관리하는 방법을 근본적으로 재구성했습니다. 이 신성은 극적으로 효율성, 안정성 및 반응성을 제조, 에너지, 운송 및 의료 전반에 걸쳐 개선하는 예측 기능을 갖춘 조직을 갖추고 있습니다. 큰 데이터의 패턴 인식 전력을 넘어 엄격한 피드백 메커니즘을 결합함으로써 팀은 시스템 행동, 조기 고장 및 실시간 재활을 방지하고, 기존의 재활 모델을 조정 할 수 있습니다.

Control Theory 및 Big Data Analytics를 이해하십시오.

제어 이론은 설계 시스템에 초점을 맞추고, 피드백을 기반으로 입력을 지속적으로 조정함으로써 원하는 출력을 유지하도록 엔지니어링에서 수학 분야입니다. 고전적인 예로는 열량 조절 룸 온도 또는 크루즈 컨트롤 시스템 유지 차량 속도가 포함되어 있습니다. 핵심 아이디어는 닫히는 루프입니다. 현재 상태는 목표에 비교하고 오류를 계산하고 올바른 조치를 적용합니다. 전통적인 제어는 잘 정의 된 수학 모델에 의존합니다. 종종 다른 방정식은 동적 시스템을 설명합니다.

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모델과 현실 사이의 간격

이 시스템은 기존의 제어 시스템은 모델만큼 잘 작동합니다. 안정적이고 잘 충전된 환경에서 이러한 모델은 아름답게 작동합니다. 그러나 실제 시스템 - 전력 그리드, 공급망, 자율 차량 - 무인 항공기, 점프 또는 비정규적으로 저하하는 조건에서 작동. 어제의 공장 바닥 데이터에 내장 된 모델은 더 이상 오늘 진정한 파악 할 수 없습니다. 빅 데이터 분석은 센서 읽기, 기계 로그, 외부의 행동을 소화하여이 갭을 브릿지, 그 외의 행동을 이해합니다.

통합의 필요

이 시스템은 모든 종류의 데이터 분석에 대한 분석과 분석의 통합을 통해 데이터 분석의 기본 제한을 해결합니다. 이 시스템은 데이터 분석의 기본 제한을 제어하는 데 필요한 모든 데이터 분석의 제한을 해결합니다. 데이터 중심 통찰력은 제어 루프에 직접 공급할 때, 시스템은 매개 변수를 적용하거나 구조가 실제로 시간 내에 조정할 수 있습니다.

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Approaches 둘 다 결합의 이점

  • Enhanced Predictive Capabilities: 실시간 센서 피드를 가진 역사적인 데이터를 통합함으로써, 제어 시스템은 향후 상태를 예측할 수 있습니다. 즉, 모터 베어링이 실패하거나 트래픽 잼 형성에 대한 여부. 이것은 반응 조정보다 오히려 유동적을 허용합니다.
  • Improved System Stability: Big data analytics는 정전시의 초기 경고 표시를 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 기존 컨트롤러에 보이지 않는 경우, 정전시의 oscillations. 이 시스템은 정전이 발생하기 전에 제어 이득이나 재구동 부하를 변경할 수 있습니다.
  • 낙관된 성능: 연속 학습을 통해 컨트롤러는 최대 효율을 위한 정밀한 태동 매개 변수를 할 수 있습니다. 예를 들어 산업용 로봇 팔은 마모 및 비열 데이터에 기반한 모션 프로파일을 적용하여 정밀 유지하면서 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.
  • Adaptability: 새로운 조건이 생기면, 원료 품질의 변화가 시장 수요에 따라 급격한 변화가 가능해집니다. 결합된 시스템은 수동 개입 없이 재조정할 수 있으며, 최적의 운영을 보장합니다.

Across 기업

제어 이론과 큰 데이터의 통합은 이론이 아닙니다. 그것은 이미 여러 분야를 걸쳐 배포되고, 고유한 요구 사항과 measurable 이점을 갖추고 있습니다.

제조 및 산업 자동화

스마트 공장에서, 폐쇄 루프 제어 시스템 오케스트라 생산 라인 큰 데이터 분석은 수천 개의 센서를 분석하면서 암마리스를 모니터링합니다. 예측 유지 보수는 스탠드 아웃 사용 사례입니다. 펌프 또는 컨베이어에서 진동 데이터는 나머지 유용한 수명을 예측하는 모델로 공급되며 고장 및 불필요한 가동 중단없이 유지 보수를 유발합니다. [Siemens는 디지털 엔터프라이즈 스위트에 이러한 기능을 통합하여 공장을 자기 최적화 할 수 있습니다.

에너지 및 스마트 그리드

이 시스템은 기존의 전력망을 기반으로 하는 가장 복잡한 시스템입니다. 큰 데이터와 통합 제어 이론은 기존의 가변적 인 가변적 인 재생 가능 소스에서 균형 공급과 수요를 돕습니다. 알고리즘은 저소음 기상 예측, 역사적인 로드 패턴 및 실시간 세대 데이터를 통합하여 변압기 탭 설정, 배터리 저장 파견 및 고객 요구 응답을 조정할 수 있습니다. 결과는 더 큰 그리드 안정성과 바람과 태양의 더 높은 침투입니다. NREL]] 이러한 에너지 시스템에 대한 발전을 계속합니다.

교통 및 자율 차량

차량은 퓨전을 촉진합니다. 이 시스템은 스티어링, 제동 및 가속을 위한 제어 이론을 사용하고 있으며, 큰 데이터 분석 프로세스가 레이다, 레이다 및 카메라 스트림을 사용하여 환경을 인식하고 예측합니다. 개별 차량에 걸쳐 트래픽 관리 시스템은 연결된 자동차와 도로 센서에서 통합 된 데이터를 활용하여 트래픽 조명 타이밍을 최적화하고 혼잡을 예측하고 자율 함대를 다시합니다. 이 통합은 여행 시간을 줄이고 배출을 줄일 수 있습니다.

의료 및 환자 모니터링

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도전과 미래 방향

약속에도 불구하고 큰 데이터 분석과 통합 제어 이론은 엔지니어와 연구원이 주소를 반드시 고려해야 할 중요한 장애물을 소개합니다.

데이터 품질 및 대기 시간

제어 시스템은 적시, 정확한 입력이 필요합니다. 센서 데이터의 Gaps, 소음 또는 지연은 stale 또는 잘못된 정보에 행동하는 컨트롤러를 일으킬 수 있습니다. Big data 파이프라인은 데이터 볼륨 폭발 때 낮은 대기 시간 및 높은 신뢰성을 보장해야합니다. Edge 컴퓨팅은 센서에 가까운 분석이 지연 및 대역폭 요구 사항을 줄이기 위해 솔루션으로 부상됩니다.

모델 복잡성 및 신뢰

큰 데이터가 매우 정확한 모델을 생산할 수 있지만, 그 모델은 종종 검은 상자 (예 : 깊은 신경 네트워크)입니다. 제어 엔지니어는 안정성과 안전을 확인하기 위해 해석성이 필요합니다. 기계 학습 (소위 "회색 상자"모델")과 최초의 선구자 모델을 결합하는 하이브리드 접근법은 데이터 중심의 유연성을 활용하면서 투명성을 유지하면서 견인력을 얻고 있습니다. 설명 가능한 AI 기술은 신뢰할 수있는 간격을 브릿지 돕습니다.

계산 및 확장성

제어 entities의 수백만을위한 온라인 학습 및 최적화를 실행 - 그리드에서 스마트 보온장치를 생각 - 엄청난 계산 리소스를 필요로한다. 분산 제어 아키텍처 및 경량 알고리즘 (예 : 기능 대강과 보강 학습)은 계산에서 폭발 증가없이 스케일을 목표로합니다. 클라우드 및 안개 컴퓨팅 패러다임은 또한 부하를 배포합니다.

보안 및 개인 정보

데이터 및 연결성이 더 큰 공격 표면이 의미. 컨트롤러의 데이터 스트림이 독소되면 물리적 시스템은 타협 될 수 있습니다. 사이버 보안은 암호화 통신, 무독성 탐지 및 미화 모드와 함께 지상에서 삽입되어야합니다. GDPR과 같은 규정은 특히 의료 및 스마트 홈 응용 분야에서 개인 데이터의 주의적 취급을 요구합니다.

미래 지향

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가장 확고한 이동은 우리가 통제 시스템을 디자인하는 방법에 있을지도 모릅니다. 대신에, 엔지니어는 ]를 디자인할 것입니다 (FLT:1]]) 자료에서 그들이 운영하는 것과 같이 배우는] 자료 몬 통제 ]를, 수시로 불린 파라다임의 기초를 두는 그러나, 알고리즘은 더 튼튼하고 계산 힘이 더 되게 되게 되기 때문에, 통제 이론과 큰 자료 분석의 합병은 경쟁적인 가동을 가능하게 하는 그러나, 경쟁적인 가동을 가능하게 하는 경쟁적인 가동에서 이동할 것입니다.