DSQC626 ABB物美價廉速來_廈門興銳嘉進出口有限公司

DSQC626 ABB物美價廉速來

數據科學家工作的一部分就是把他們的工作自動化。例如說通過一些預測性的API工具來實施工作自動化。然而，這些API已經在某些範疇開始取代數據科學家的工作了。這對這個職業來說可不是什麼好事。
　　我們現在處於大數據的時代。利用電腦學習來進行預測性分析的需求越來越強勁。正如Insights One的CEO Waqar Hasan指出的一樣“預測分析是大數據時代的殺手級應用”。我們也開始看到有一些公司開始針對大眾提供電腦學習和預測分析的服務。例如Apigee收購了Insights One後就推出了預測性分析的API平臺。
　　我在大學上電腦科學的時候學到的第一課就是“我們工作的目標就是要讓自己沒有工作。我們的工作就是要讓程序把我們現在的工作做得更快，，更可靠。數據科學也是如此。”
　　技術將取代數據科學家
　　數據科學家的絕大部分工作花了在建立Prediction Model：選取與預測相關的變量。選擇合適的Model，優化參數等等。目前，這類的工作已經能夠有一些自動化的解決方案了。如Emerald Logic的FACET以及Google和Erastz Labs提供的API。這些API把復雜的電腦Model從數據中抽出來。用戶可以專注於數據的採集，而把數據送給這些API，就能夠產生一個Prediction Model了。
　　這些新的工具意味著，在新的模式下，不需要數據科學家的參與了，公司裏的每個人都能夠參與數據科學的項目。高層將確定戰略方向，中層經理們確定分析預測的具體目標，軟件工程人員可以專注於項目實施。這裏需要每個人都懂得一些電腦知識。不過如果不去深究算法和理論，只關注基本概念和一些具體的應用，Machine learning即使對於非技術人員來說也能夠很快了解。
　　事實上，如果由具體應用範疇的專家來負責Machine learning項目的話，往往能夠地將應用範疇的知識結合到Machine learning項目裏去，例如能夠的選出那些合適的特徵，從而能夠做出的Prediction Model。
　　Machine learning是人工智能的技術。通過數據來建立的智能。那麼我們在人工智能範疇中還需要手動去進行運算的選擇嗎？我們當然有智能的自動方式。在人工智能範疇有一個趨勢，就是人工智能算法(metaAIAlgorithm)，就是給予一些問題，能夠自動找到合適的人工智能運算方法。
　　利用這種方式來進行Machine learning的垣理就是利用如概率來進行設定以及對特徵設定不同權限等等。今天我們的計算能力已經足以讓我們進行這樣大量的測試。暴力測試可以採用常規的交叉驗證，或者採用類似於FACET那樣的漸進式技術。
　　測試可以從對數據的簡單分析開始，如果我們發現數據在分類時有明顯的不平衡性時，我們可以試著選擇Anomalydetection的算法。
　　數據科學家將來做什麼呢？
　　有人會說，目前不能自動化的範疇太多了。的確，把所有Machine learning範疇都自動化是很困難的。不過，目前API在預測方面已經能夠比擬那些傳統的分析技術了。這方面API創造的價值巨大。
　　由於這些新的工具出現，數據科學家的角色也在發生變化。現在要成為數據科學家可能比以前更容易了。由於預測性API的出現，由數據科學家來做的工作變得更加容易了。這些工作可以由數據庫工程人員或者軟件工程人員來進行。這也就是有些人說的數據科學不科學。而我要說的是較為好聽的說話：“數據科學正在不斷進步。”
　　在預測API範疇中，數據科學家依然在團隊裏扮演重要角色。他幫助團隊成員使用這些API。更多是作為一個主管的角色來指導大家使用，而不像以前那樣需要親自動手。
　　更重要的是，數據科學家還需要不斷開發Machine learning的自動化工具。除了目前的監督學習(Supervised Learning的API外，也開始出現了強化學習(Reinforcement Learning)的API。此外，還需要提供一些工具能夠使得應用範疇專家把他們的知識融入到算法中。早在2011年漢諾威工業博覽會上，德國提出“工業4.0”的概念，之後美國也推出工業物聯網、互聯企業等類似概念。無論工業4.0還是工業互聯網，其主要特徵都是智能和物聯，而主旨都在於將傳統工業生產與現代信息技術相結合，從而提高資源利用率和生產靈活性、增強客戶與商業夥伴緊密度並提升工業生產的商業價值。
　　“工業4.0”是一個宏大的願景，但又是一個簡單的概念：把大量的有關人、IT係統、自動化原件和機器的信息融入到虛擬網絡——實體物理係統(CPS)中，並利用產生的數據為企業服務，其本質即為“融合”。在制造係統中，工廠現場設備傳感和控制層的數據與企業信息係統融合，並傳到雲端進行存儲、分析，形成決策並反過來指導、協同企業的生產和運營。
　　通過工業4.0可以建立一種人——技術互動的嶄新模式，即機器適應人的需求。具有多通道用戶界面的智能工業輔助係統，能將數字和模擬環境直接搬到生產車間。而未來工廠也將從局部的機器智能(如機器人)發展到全廠智能。屆時，嵌入式制造係統在工廠和企業之間的業務流程上實現縱向網絡連接，在分散的價值網絡上實現橫向連接，並可進行實時管理——從下訂單開始，直到外運物流。這一理念將零散的信息、通訊、虛擬等技術整合，通過數據可視化和共享互聯，打通企業的產品設計、研發、生產與客戶管理、供應鏈和能耗管理等係統，實現從底層控制級、中層產線級，到上層企業級的整體優化，終幫助制造業實現更短的上市時間、更高的生產靈活性和資產利用率、更低的擁有成本和更可控的企業風險。繼蒸汽時代、電氣時代、信息時代三大工業革命之後，化分工使生產要素加速流動和配置，市場風向變化和產品個性化的需求對企業反應時間和柔性化能力提出前所未有的要求，進入空前的創新密集和產業變革時代。基於此，以物聯網和智能制造為主導的第四次工業革命悄然來襲。
　　早在2011年漢諾威工業博覽會上，德國提出“工業4.0”的概念，之後美國也推出工業物聯網、互聯企業等類似概念。無論工業4.0還是工業互聯網，其主要特徵都是智能和物聯，而主旨都在於將傳統工業生產與現代信息技術相結合，從而提高資源利用率和生產靈活性、增強客戶與商業夥伴緊密度並提升工業生產的商業價值。
　　“工業4.0”是一個宏大的願景，但又是一個簡單的概念：把大量的有關人、IT係統、自動化原件和機器的信息融入到虛擬網絡——實體物理係統中，並利用產生的數據為企業服務，其本質即為“融合”。在制造係統中，工廠現場設備傳感和控制層的數據與企業信息係統融合，並傳到雲端進行存儲、分析，形成決策並反過來指導、協同企業的生產和運營。
　　通過工業4.0可以建立一種人——技術互動的嶄新模式，即機器適應人的需求。具有多通道用戶界面的智能工業輔助係統，能將數字和模擬環境直接搬到生產車間。而未來工廠也將從局部的機器智能發展到全廠智能。屆時，嵌入式制造係統在工廠和企業之間的業務流程上實現縱向網絡連接，在分散的價值網絡上實現橫向連接，並可進行實時管理——從下訂單開始，直到外運物流。這一理念將零散的信息、通訊、虛擬等技術整合，通過數據可視化和共享互聯，打通企業的產品設計、研發、生產與客戶管理、供應鏈和能耗管理等係統，實現從底層控制級、中層產線級，到上層企業級的整體優化，終幫助制造業實現更短的上市時間、更高的生產靈活性和資產利用率、更低的擁有成本和更可控的企業風險。38歲的李明濤，是華北油田通信公司自動化事業部技術研發部的一名技術人員，他參與研發的3項產品獲得國家專利，在多個市場應用，為企業年創效3000萬元。

上遙遠的，不是南極與北極的距離，
而是我拼命發廣告，你卻無視我的存在；
上迷茫的，不是找不到的廠家，
而是的擺在眼前，你依舊苦苦尋覓；
上痛苦的，不是苦苦尋覓的過程，
而是明知我這有好的產品，你卻以為只是廣告；
上讓你滿意的產品不在其它地方，
而是在興銳達自動化，這裏有你想要的

主營產品，優勢供應，充足庫存：
各品牌DCS、PLC備件
Invensys Foxboro（福克斯波羅）：I/A Series係統，FBM（現場輸入/輸出模塊）順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數模轉換、輸入/輸出信號處理、數據通信及處理等。
Invensys Triconex: 冗餘容錯控制係統、基於三重模件冗餘（TMR）結構的現代化的容錯控制器。
Westinghouse（西屋）： OVATION係統、WDPF係統、WEStation係統備件。
Rockwell Allen-Bradley: Reliance瑞恩、SLC500/1747/1746、MicroLogix/1761/1763/1762/1766/1764、CompactLogix/1769/1768、Logix5000/1756/1789/1794/1760/1788、PLC-5/1771/1785等。
Schneider Modicon（施耐德莫迪康）：Quantum 140係列處理器、控制卡、電源模塊等。
ABB：工業機器人備件DSQC係列、Bailey INFI 90等。
Siemens(西門子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數控係統等。
Motorola（摩托羅拉）：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等係列。
XYCOM：I/O 、VME板和處理器等。
GE FANUC(GE發那科)：模塊、卡件、驅動器等各類備件。
Yaskawa（安川）：伺服控制器、伺服馬達、伺服驅動器。
Bosch Rexroth（博世力士樂）：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅動模塊等。
Woodward（伍德沃德）：SPC閥位控制器、PEAK150數字控制器。
工業機器人係統備件
優勢品牌：ABB Robots、FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots等
如果您需要，我們能夠解決您的缺損部分或交換，歡迎來電查詢！我們將會給您的服務！
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