在当今时代，数据科学已经成为一个热门话题，无论是在个人生活还是职业生活中，都能看到数据科学在物联网（IoT）中的应用实例。然而，是否知道数据科学也已经成为工业物联网（IIoT）的一部分？IIoT指的是将物联网技术应用于制造和工业环境，数据科学在这一领域扮演着特殊的角色。本文将探讨IoT和IIoT的概念，以便更好地理解数据科学和机器学习如何在这些领域中应用。
物联网（IoT）简介
物联网（IoT）是一个由嵌入电子设备、软件、传感器和网络连接的物理对象组成的网络，使其能够收集、交换和通信数据。越来越多的IoT设备是为消费品而创建的，包括连接的车辆、家庭自动化、可穿戴技术、连接的健康设备和具有监控活动的电器。商业和社会依赖于这些IoT领域及其活动获得的数据。例如，医疗和健康保健行业将利用这项技术来监控和分析患者健康；同样，交通技术将需要在系统之间集成通信、控制和信息处理等。
工业物联网（IIoT）简介
工业物联网（IIoT）指的是在制造和能源管理中传感器、仪器和其他设备的连接性。换句话说，这些设备连接到工业设备，并帮助进行数据分析、运营技术、定位和人员管理。因此，它涵盖了制造业、农业和海运业。这项技术的目标是监控、分析和自动化流程，以优化生产并降低成本。IIoT是由技术如赛博物理系统、云计算、边缘计算、大数据、人工智能和机器学习等实现的。这就是数据科学应用的地方。
数据科学在IIoT中的应用
工业物联网的系统配置分为三组：首先是云，所有数据都存储、转换和分析在这里；其次是网络，设备在这里交互；第三是边缘，控制所有机器。实施数据科学解决问题是循环的。它需要可视化数据以发现任何问题，采取行动，理解业务需求，并实施机器学习模型。
1. 赛博物理系统：赛博物理或智能系统是一个计算机系统，其中机制由基于计算机的算法控制或监控。在这些系统中，软件和硬件深度交织，允许它们相互交互并在云端共享数据。数据科学在检测算法和机器中的异常、性能问题或节省成本检测方面是巨大的资产。例如，在监控赛博物理过程时，算法将注册硬件的数据，并根据所需任务调整其行为。然而，软件或硬件时不时地偏离其原始目的，导致整个供应链出现问题。通过运行异常检测分析，数据科学家将能够检测到是否有任何异常值、事件变化甚至数据集的漂移。短期内的异常检测可以节省几秒钟到几小时的工作，这可能导致高机会损失。
2. 云计算：云计算是按需提供计算机系统资源以存储和计算能力，而无需拥有硬件。云计算在IIoT中对于复杂分析、大数据挖掘、高级可视化和长期数据存储非常有用。此外，其主要优势之一是数据集中化。例如，将风电场的所有数据收集到一个服务器上，比逐个涡轮机下载要容易得多。在典型的数据存储中，数据被推送到服务器，然后由客户端拉回；云计算不适合实时数据，其中时间在供应链中至关重要。另一方面，云计算系统非常适合需要大量计算能力的更复杂分析。例如，预测性维护是一项需要使用云计算来提取公司何时需要修理机器的服务。
3. 边缘计算：边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算机数据存储更接近需要它的位置。与云计算相比，边缘计算指的是在网络边缘进行分散式数据处理。边缘的主要优势是实时数据分析和机械控制。它允许基本的数据可视化/分析、数据的持续流动、预处理/过滤和设备到设备通信。访问边缘计算设备可以快速诊断机械并确定其功能和效率。例如，在风电场中，诊断涡轮机所需的关键数据可以更有效地交付，而不必依赖于基于云的解决方案的不稳定蜂窝通信。
4. 大数据：当云计算处理计算能力和存储时，大数据是指需要足够的计算能力来处理的大量数据的分析。当前对大数据的使用指的是预测性分析、行为分析或利用从大数据中提取知识进行的高级分析。大数据计算在工业环境中至关重要，因为所有连接到机械的设备（视觉传感器、热传感器、通信协议、WIFI、蓝牙等）。通过分析由捕获器发出的数据问题，可以更容易地预测机械的演变（机器故障、维护分析）及其效率（生产力、预期生产力）。
5. 人工智能：简而言之，人工智能或AI是计算机科学领域中，智能机器被编程以像人类一样反应的领域。机器学习或ML是AI的核心部分，旨在在没有被明确编程的情况下准确预测结果。AI和机器学习在IIoT中被应用于预测机械的结果，这要归功于大数据。
- IoT的概念。
- IIoT的概念及其用途。
- 数据科学在IIoT的五大技术中的应用。
- 这些应用如何帮助企业充分利用他们的数据。