Фильтр публикаций


















Четвертая промышленная революция, также известная как Индустрия 4.0, представляет собой текущую тенденцию автоматизации и обмена данными в производственных технологиях. Она включает в себя использование современных технологий, таких как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI), большие данные (Big Data), облачные вычисления, робототехника и другие передовые решения, которые трансформируют производственные процессы и бизнес-модели. Рассмотрим подробнее ключевые аспекты Индустрии 4.0.

Основные характеристики Индустрии 4.0
Интернет вещей (IoT):
IoT позволяет подключать устройства и машины к Интернету, что обеспечивает обмен данными и удаленное управление. Сенсоры собирают данные о состоянии оборудования, производительности и окружающей среде, что позволяет принимать более обоснованные решения.
Большие данные и аналитика:
Сбор и анализ больших объемов данных позволяют выявлять закономерности и тенденции, прогнозировать спрос, оптимизировать производственные процессы и повышать качество продукции. Аналитические инструменты помогают принимать решения на основе данных в реальном времени.
Искусственный интеллект и машинное обучение:
AI и машинное обучение используются для автоматизации процессов, предсказания сбоев оборудования, улучшения качества продукции и создания адаптивных производственных систем. Эти технологии позволяют системам обучаться на основе данных и улучшать свои результаты без человеческого вмешательства.
Киберфизические системы:
Киберфизические системы (CPS) объединяют физические процессы с вычислительными системами. Они обеспечивают взаимодействие между физическими объектами и виртуальными моделями, позволяя создавать "умные" фабрики и производственные линии.
Облачные вычисления:
Облачные технологии позволяют хранить и обрабатывать данные в удаленных центрах обработки данных, обеспечивая доступ к ним из любой точки мира. Это снижает затраты на IT-инфраструктуру и упрощает масштабирование решений.
Роботизация и автоматизация:
Применение робототехники и автоматизации способствует повышению эффективности производственных процессов, снижению затрат и улучшению качества продукции. Современные роботы могут выполнять сложные задачи и работать в тесном взаимодействии с людьми.
Гибкие производственные системы:
Индустрия 4.0 позволяет создавать гибкие производственные системы, которые могут быстро адаптироваться к изменениям в спросе и условиям рынка. Это достигается за счет модульных производственных линий и настраиваемых процессов.
Преимущества Индустрии 4.0
Повышение эффективности:
Автоматизация процессов и использование аналитики позволяют значительно повысить производительность и снизить затраты.
Улучшение качества продукции:
Мониторинг и анализ данных в реальном времени способствуют быстрому выявлению дефектов и минимизации ошибок.
Снижение времени простоя:
Прогнозная аналитика и мониторинг состояния оборудования помогают предотвращать аварии и сокращать время простоя.
Адаптация к изменениям:
Гибкие производственные системы позволяют быстро реагировать на изменения в спросе и условиях рынка, что повышает конкурентоспособность.
Устойчивое развитие:
Индустрия 4.0 способствует более эффективному использованию ресурсов и снижению негативного воздействия на окружающую среду.
Примеры применения Индустрии 4.0
Умные фабрики:
Производственные предприятия, оборудованные IoT-устройствами и киберфизическими системами, могут оптимизировать свои процессы, улучшать качество и снижать затраты.
Автономные транспортные средства:
Использование робототехники и AI в логистике позволяет организовать беспилотные грузоперевозки и автоматизированные склады.
Интеллектуальные системы управления:
Применение AI для управления производственными процессами позволяет оптимизировать расход материалов и энергии, а также повышать производительность.
Персонализированное производство:
Использование 3D-печати и гибких производственных систем позволяет создавать индивидуализированные продукты под конкретные запросы пользователей.


Репост из: SQL и БД Learning
JupySQL — позволяет выполнять SQL-запросы в Jupyter/IPython с помощью %sql и %%sql

— pip install jupysql duckdb-engine

JupySQL — это форк ipython-sql с множеством исправленных ошибок и массой новых возможностей

JupySQL позволяет выполнять SQL-запросы и строить графики для больших наборов данных в Jupyter с помощью команд %sql, %%sql и %sqlplot.
JupySQL совместим со всеми основными БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server и др.), хранилищами данных (типа Snowflake, BigQuery, Redshift) и движками (SQLite и DuckDB).

🖥 GitHub
🟡 Доки




Репост из: Python clues
Единственная функция DBT — взять код, скомпилировать его в SQL-запрос, а затем выполнить его к вашей базе данных. ... DBT охватывает только T в ETL, поэтому вам потребуются другие инструменты для выполнения извлечения и загрузки данных в хранилище. https://habr.com/ru/articles/557736/


"Big Data — это крупные массивы разнообразной информации и стек специальных технологий для работы с ней. Термин применяется к таким объемам данных, с которыми пользовательский компьютер и офисные программы не справятся. С помощью анализа больших данных бизнес может получить возможность принимать решения по развитию продукта и завоевывать конкурентное преимущество." https://yandex.cloud/ru/docs/glossary/bigdata






Срочно ищем любителей моря, яхты, дельфинов и ныряния на рифе, приглашаем в нашу хорошую и интересную компанию. Нам не хватает людей дополнить места в каютах на яхте при небольших затратах на все путешествие. На неделю (19-25 октября) на спокойном и безапосном рифе в Египте. Включает инструкторов по нырянию и обслуживающий персонал. Подробности в личном сообщении. Спешите - всего пару мест осталось.
P.S. Рекомендую тем кому нужно расслабиться, снять стресс и зарядится позитивом








Сатайя.pdf
3.1Мб
Приглашаем любителей

Показано 20 последних публикаций.