Amazon SageMaker Canvas هي أداة قوية تقدمها Amazon Web Services (AWS) تمكن المستخدمين من إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها بسهولة. أحد التطبيقات الرئيسية لـ SageMaker Canvas هو اكتشاف الحالات الشاذة في بيانات التصنيع. يمكن أن تكون الحالات الشاذة مؤشرًا على وجود أخطاء أو مشكلات في عملية التصنيع، ويمكن أن يساعد الاكتشاف المبكر في منع فترات التوقف المكلفة وتحسين جودة المنتج بشكل عام. في هذه المقالة، سنستكشف كيفية استخدام Amazon SageMaker Canvas لاكتشاف الحالات الشاذة في بيانات التصنيع.
قبل الغوص في تفاصيل استخدام SageMaker Canvas، من المهم فهم مفهوم الحالات الشاذة في بيانات التصنيع. تشير الحالات الشاذة إلى نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن السلوك المتوقع أو الطبيعي. في سياق التصنيع، يمكن أن تحدث الحالات الشاذة بسبب عوامل مختلفة مثل عطل في المعدات، أو خطأ بشري، أو تغييرات في المواد الخام. يمكن أن يساعد اكتشاف هذه الحالات الشاذة في الوقت الفعلي الشركات المصنعة على تحديد المشكلات ومعالجتها على الفور، مما يقلل من تأثيرها على الإنتاج.
للبدء في استخدام SageMaker Canvas للكشف عن الحالات الشاذة، ستحتاج إلى إعداد بيانات التصنيع الخاصة بك وتخزينها بتنسيق مناسب. يمكن أن تتضمن هذه البيانات قراءات المستشعر أو معلمات العملية أو أي معلومات أخرى ذات صلة تم جمعها أثناء عملية التصنيع. يدعم SageMaker Canvas تنسيقات بيانات متنوعة، بما في ذلك CSV وJSON وParquet.
بمجرد أن تصبح بياناتك جاهزة، يمكنك البدء في إنشاء نموذج الكشف عن الحالات الشاذة باستخدام SageMaker Canvas. الخطوة الأولى هي إنشاء مشروع جديد في SageMaker Studio، والذي يوفر بيئة تطوير متكاملة تمامًا لمهام التعلم الآلي. ضمن المشروع، يمكنك إنشاء مثيل دفتر ملاحظات جديد وفتح دفتر ملاحظات Jupyter لبدء إنشاء النموذج الخاص بك.
في دفتر الملاحظات، يمكنك استخدام Python وSageMaker Python SDK للتفاعل مع SageMaker Canvas. توفر SDK واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تعمل على تبسيط عملية إنشاء موارد التعلم الآلي وإدارتها. يمكنك تثبيت SDK عن طريق تشغيل الأمر التالي في الكمبيوتر الدفتري الخاص بك:
"`
!pip تثبيت sagemaker
"`
بمجرد تثبيت SDK، يمكنك استيراد المكتبات الضرورية والبدء في استخدام SageMaker Canvas. الخطوة الأولى هي إنشاء نموذج جديد للكشف عن الحالات الشاذة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات "CreateModel". ستحتاج إلى تحديد الخوارزمية التي سيتم استخدامها للكشف عن الحالات الشاذة، مثل Random Cut Forest (RCF) أو Support Vector Machine (SVM). يدعم SageMaker Canvas نطاقًا واسعًا من الخوارزميات، مما يسمح لك باختيار الخوارزمية التي تناسب بياناتك ومتطلباتك.
بعد إنشاء النموذج، يمكنك تدريبه باستخدام بيانات التصنيع الخاصة بك. يوفر SageMaker Canvas واجهة بسيطة لنماذج التدريب، مما يسمح لك بتحديد موقع بيانات الإدخال، والمتغير المستهدف (في هذه الحالة، تسمية الشذوذ)، والمعلمات الأخرى ذات الصلة. ستتعامل عملية التدريب تلقائيًا مع المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات وتحسين النموذج، مما يوفر لك الوقت والجهد.
بمجرد تدريب النموذج، يمكنك نشره على نقطة نهاية SageMaker لبدء التنبؤ بالبيانات الجديدة. توفر نقطة النهاية واجهة برمجة تطبيقات RESTful التي تتيح لك إرسال الطلبات وتلقي التنبؤات في الوقت الفعلي. يمكنك دمج واجهة برمجة التطبيقات هذه مع أنظمة التصنيع لديك أو استخدامها للتحليل المخصص واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
بالإضافة إلى اكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، يدعم SageMaker Canvas أيضًا الاستدلال المجمع، مما يسمح لك بمعالجة كميات كبيرة من البيانات التاريخية بطريقة فعالة من حيث التكلفة. يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات `CreateProcessingJob` لإنشاء مهمة معالجة تقوم بتشغيل النموذج المُدرب الخاص بك على مجموعة من البيانات. يمكن تخزين النتائج في Amazon S3 أو أي خدمة تخزين مناسبة أخرى لمزيد من التحليل والتصور.
في الختام، تعد Amazon SageMaker Canvas أداة قوية تعمل على تبسيط عملية اكتشاف الحالات الشاذة في بيانات التصنيع. من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي والبنية التحتية لـ AWS، يمكن للمصنعين الحصول على رؤى قيمة حول عمليات الإنتاج الخاصة بهم واتخاذ تدابير استباقية لتحسين الكفاءة وجودة المنتج. سواء كان الأمر يتعلق بالكشف عن الحالات الشاذة في الوقت الفعلي أو المعالجة المجمعة للبيانات التاريخية، توفر SageMaker Canvas حلاً شاملاً للمصنعين الذين يتطلعون إلى تسخير قوة التعلم الآلي في عملياتهم.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر ذكاء بيانات أفلاطون.
- رابط المصدر: https://zephyrnet.com/detect-anomalies-in-manufacturing-data-using-amazon-sagemaker-canvas-amazon-web-services/
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://platodata.network/platowire/how-to-use-amazon-sagemaker-canvas-to-detect-anomalies-in-manufacturing-data-amazon-web-services/
