DSQC626 ABB物美价廉速来

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数据科学家工作的一部分就是把他们的工作自动化。例如说通过一些预测性的API工具来实施工作自动化。然而，这些API已经在某些范畴开始取代数据科学家的工作了。这对这个职业来说可不是什么好事。
　　我们现在处于大数据的时代。利用电脑学习来进行预测性分析的需求越来越强劲。正如Insights One的CEO Waqar Hasan指出的一样“预测分析是大数据时代的杀手级应用”。我们也开始看到有一些公司开始针对大众提供电脑学习和预测分析的服务。例如Apigee收购了Insights One后就推出了预测性分析的API平台。
　　我在大学上电脑科学的时候学到的第一课就是“我们工作的目标就是要让自己没有工作。我们的工作就是要让程序把我们现在的工作做得更快，，更可靠。数据科学也是如此。”
　　技术将取代数据科学家
　　数据科学家的绝大部分工作花了在建立Prediction Model：选取与预测相关的变量。选择合适的Model，优化参数等等。目前，这类的工作已经能够有一些自动化的解决方案了。如Emerald Logic的FACET以及Google和Erastz Labs提供的API。这些API把复杂的电脑Model从数据中抽出来。用户可以专注于数据的采集，而把数据送给这些API，就能够产生一个Prediction Model了。
　　这些新的工具意味着，在新的模式下，不需要数据科学家的参与了，公司里的每个人都能够参与数据科学的项目。高层将确定战略方向，中层经理们确定分析预测的具体目标，软件工程人员可以专注于项目实施。这里需要每个人都懂得一些电脑知识。不过如果不去深究算法和理论，只关注基本概念和一些具体的应用，Machine learning即使对于非技术人员来说也能够很快了解。
　　事实上，如果由具体应用范畴的专家来负责Machine learning项目的话，往往能够地将应用范畴的知识结合到Machine learning项目里去，例如能够的选出那些合适的特征，从而能够做出的Prediction Model。
　　Machine learning是人工智能的技术。通过数据来建立的智能。那么我们在人工智能范畴中还需要手动去进行运算的选择吗？我们当然有智能的自动方式。在人工智能范畴有一个趋势，就是人工智能算法(metaAIAlgorithm)，就是给予一些问题，能够自动找到合适的人工智能运算方法。
　　利用这种方式来进行Machine learning的塬理就是利用如概率来进行设定以及对特征设定不同权限等等。今天我们的计算能力已经足以让我们进行这样大量的测试。暴力测试可以采用常规的交叉验证，或者采用类似于FACET那样的渐进式技术。
　　测试可以从对数据的简单分析开始，如果我们发现数据在分类时有明显的不平衡性时，我们可以试着选择Anomalydetection的算法。
　　数据科学家将来做什么呢？
　　有人会说，目前不能自动化的范畴太多了。的确，把所有Machine learning范畴都自动化是很困难的。不过，目前API在预测方面已经能够比拟那些传统的分析技术了。这方面API创造的价值巨大。
　　由于这些新的工具出现，数据科学家的角色也在发生变化。现在要成为数据科学家可能比以前更容易了。由于预测性API的出现，由数据科学家来做的工作变得更加容易了。这些工作可以由数据库工程人员或者软件工程人员来进行。这也就是有些人说的数据科学不科学。而我要说的是较为好听的说话：“数据科学正在不断进步。”
　　在预测API范畴中，数据科学家依然在团队里扮演重要角色。他帮助团队成员使用这些API。更多是作为一个主管的角色来指导大家使用，而不像以前那样需要亲自动手。
　　更重要的是，数据科学家还需要不断开发Machine learning的自动化工具。除了目前的监督学习(Supervised Learning的API外，也开始出现了强化学习(Reinforcement Learning)的API。此外，还需要提供一些工具能够使得应用范畴专家把他们的知识融入到算法中。早在2011年汉诺威工业博览会上，德国提出“工业4.0”的概念，之后美国也推出工业物联网、互联企业等类似概念。无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和物联，而主旨都在于将传统工业生产与现代信息技术相结合，从而提高资源利用率和生产灵活性、增强客户与商业伙伴紧密度并提升工业生产的商业价值。
　　“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统(CPS)中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。
　　通过工业4.0可以建立一种人——技术互动的崭新模式，即机器适应人的需求。具有多通道用户界面的智能工业辅助系统，能将数字和模拟环境直接搬到生产车间。而未来工厂也将从局部的机器智能(如机器人)发展到全厂智能。届时，嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接，在分散的价值网络上实现横向连接，并可进行实时管理——从下订单开始，直到外运物流。这一理念将零散的信息、通讯、虚拟等技术整合，通过数据可视化和共享互联，打通企业的产品设计、研发、生产与客户管理、供应链和能耗管理等系统，实现从底层控制级、中层产线级，到上层企业级的整体优化，终帮助制造业实现更短的上市时间、更高的生产灵活性和资产利用率、更低的拥有成本和更可控的企业风险。继蒸汽时代、电气时代、信息时代三大工业革命之后，化分工使生产要素加速流动和配置，市场风向变化和产品个性化的需求对企业反应时间和柔性化能力提出前所未有的要求，进入空前的创新密集和产业变革时代。基于此，以物联网和智能制造为主导的第四次工业革命悄然来袭。
　　早在2011年汉诺威工业博览会上，德国提出“工业4.0”的概念，之后美国也推出工业物联网、互联企业等类似概念。无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和物联，而主旨都在于将传统工业生产与现代信息技术相结合，从而提高资源利用率和生产灵活性、增强客户与商业伙伴紧密度并提升工业生产的商业价值。
　　“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。
　　通过工业4.0可以建立一种人——技术互动的崭新模式，即机器适应人的需求。具有多通道用户界面的智能工业辅助系统，能将数字和模拟环境直接搬到生产车间。而未来工厂也将从局部的机器智能发展到全厂智能。届时，嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接，在分散的价值网络上实现横向连接，并可进行实时管理——从下订单开始，直到外运物流。这一理念将零散的信息、通讯、虚拟等技术整合，通过数据可视化和共享互联，打通企业的产品设计、研发、生产与客户管理、供应链和能耗管理等系统，实现从底层控制级、中层产线级，到上层企业级的整体优化，终帮助制造业实现更短的上市时间、更高的生产灵活性和资产利用率、更低的拥有成本和更可控的企业风险。38岁的李明涛，是华北油田通信公司自动化事业部技术研发部的一名技术人员，他参与研发的3项产品获得国家专利，在多个市场应用，为企业年创效3000万元。

上遥远的，不是南极与北极的距离，
而是我拼命发广告，你却无视我的存在；
上迷茫的，不是找不到的厂家，
而是的摆在眼前，你依旧苦苦寻觅；
上痛苦的，不是苦苦寻觅的过程，
而是明知我这有好的产品，你却以为只是广告；
上让你满意的产品不在其它地方，
而是在兴锐达自动化，这里有你想要的

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 Westinghouse（西屋）： OVATION系统、WDPF系统、WEStation系统备件。
 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。
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