آموزش و مشاوره تضمینی!

جستجو کردن

علم داده در مهندسی صنایع+کاربردها

نوشته های تازه

برای اطلاع از جدیدترین اخبار میتوانید در کانال تلگرام ما عضو شوید

علم داده موضوعی است که امروزه به دلیل حجم بالای اطلاعات و داده ها، در بخش‌های مختلف سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرد تا حجم بالای این داده ها در راستای بهینه استفاده شود. تقریبا در تمام بخش های صنعتی، تولیدی، اقتصادی که با ورود داده همراه است به تحلیل نیاز دارد (داده کاوی) تا بتوان از این اطلاعات حداکثر استفاده را داشت.

کاربرد علم تحلیل داده در صنعت:

– با کشف الگوها و استخراج اطلاعات کاربردی ارتباط سازمان با مشتری را تقویت می‌بخشد
– کمک به تعیین زمان حدودی مناشب برای اجرا فرایند نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
– با پیش‌بینی نتایج درخصوص سطح موجودی کالا در زمان‌های مختلف کمک به مدیریت بهینه زنجیره تأمین می‌کند.
– با پیش‌بینی زمان حدودی فرایندها و دیگر عوامل موثر برنامه‌ریزی تولید را اثربخش می‌کند.
– پیش‌بینی احتمال خرابی کنترل کیفیت سازمان را تقویت می‌کند.
– در تمامی مراحل مدیریت پروژه اطلاعات استخراج‌شده از داده‌ها فرایند مدیریت را تسهیل می‌بخشد.

یکی از حوزه‌ها و رشته‌هایی که علم داده در کاربرد گسترهای دارد رشته مهندسی صنایع است. ما در این مقاله سعی داریم به تشریح کاربرد علم داده در مهندسی صنایع بپردازیم.


آشنایی با علم داده (Data Science) در مهندسی صنایع

رشته صنایع به عنوان جعبه ابزار رشته‌های مهندسی شناخته می‌شود. علم داده هم یکی از حوزه‌هایی است که کاربرد فراوانی در رشته صنایع دارد و مخاطبان زیادی هم پیدا کرده است. به طوری که یکی از گرایش‌های مقطع ارشد رشته صنایع می‌باشد. اما اینکه این حوزه چه کاربرد و استفاده‌هایی در صنایع دارد و جایگاه آن در دنیای صنایع چیست، جلوتر به آن می‌پردازیم.

اینکه مهندسان صنایع در همه‌ی بخش‌های صنایع می‌توانند فعالیت داشته باشند نشان دهنده این است که دیتا ساینس هم ابزاری برای پیشرفت در این رشته محسوب می‌شود. چون شرکت‌ها به دنبال آن هستند که در کنار داده‌های انبوه تجاری عملکرد بهتری داشته باشند.

برای علم داده نیاز است تا افراد به مباحث پایه و پیشرفته ریاضیات و علاوه بر آن برنامه‌نویسی تسلط داشته باشند.  این موضوع با موقعیت مهندسین صنایع با توجه به مباحثی که آموخته‌اند مطابقت دارد. این یکی از دلایل روی آوردن مهندسین صنایع به حوزه‌های علوم داده است.

البته باید به این موضوع هم اشاره کرد بیشتر افراد بزرگی که در حوزه علم داده فعالیت دارند از رشته‌هایی غیر از مهندسی به این حوزه وارد شده‌اند. این افراد در یک رویکردی کاملا مبتنی بر داده غرق شده‌اند.


مقاله پیشنهادی: فناوری‌های برتر آینده


محدودیت‌ها در علم داده

نقطه ضعفی که یک مهندس صنایع در ورود به این حوزه احساس می‌کند، ضعف او در زمینه پایگاه داده‌ها و مهارت‌های برنامه‌نویسی است. هر چند که مهندسان صنایع در دوران تحصیل خود با مبانی زبان برنامه‌نویسی آشنا می‌شوند. اما این همه‌ی راه نیست. چرا که برنامه‌نویسی در علم داده حرف اول را می‌زند و باید تسلط فوق‌العاده‌ای بر این موضوع داشت.

بطور مثال یادگیری SQL Server و Python یکی از پایه‌ای ترین برنامه‌ها برای انجام فرآیند داده کاوی است. در حالی که مهندسین صنایع به ندرت با این دو نرم‌افزار در دوران تحصیل خود آشنا می‌شوند.

اما جای امیدواری است که برای علم داده علاوه بر نرم‌افزار لازم است که افراد برای ورود از قدرت تحلیلی بالایی برخوردار باشند. چیزی که مهندسان صنایع برای آن باید تربیت شوند. طوفان فکری ایده‌ها و حجم بالا داده‌های ورودی نیاز به ذهنی تحلیلگر دارد تا تصمیمات صحیح را اتخاذ کند.


کاربرد علم داده در مهندسی صنایع

کاربردهای علم داده
کاربردهای علم داده

مهندسین صنایع با استفاده از ابزار علم داده میتوانند وظایف اصلی خود مانند بهینه ‌سازی، یکپارچه سازی و بهبود انسان و مواد تجهیزات را با سرعت و کیفیت بهتری انجام دهند. حجم بالایی از داده‌ها مهندسین صنایع را به استفاده از دیتا ساینس در بخش‌های مختلف کاری وادار می‌کند تا نتایج بهتری را برای تحلیل و بهبود در اختیار داشته باشند.


آشنایی با: انبارداری نوین | اصول و ابزارهای آن


به طور کلی حوزه‌هایی از مهندسی صنایع که حضور علم داده و داده کاوی در آن‌ها پررنگ تر است، موارد زیر را شامل می‌شود

  • کنترل کیفیت
  • مدیریت زنجیره تأمین (SCM)
  • زمان بندی و زمان سنجی
  • طراحی مهندسی
  • سیستم‌های تولیدی
  • ایمنی
  • سیستم‌های تصمیم یار یا پشتیبان
  • طراحی واحدهای صنعتی
  • نگهداری و تعمیرات و قابلیت اطمینان در سیستم‌ها
  • مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
  • علم داده در کاهش هزینه و افزایش سود

علم داده گرایش‌های کارشناسی ارشد مهندسی صنایع

گرایش های علم داده در صنایع
گرایش ها صنایع

در مهندسی صنایع گرایش‌های وجود دارد که افراد می‌توانند با انتخاب آن‌ها در رشته‌ای کاملا مرتبط با علم داده و مباحث آن مانند داده کاوی ادامه تحصیل بدهند. برخی از این گرایش‌ها به شرح زیر است

  • هوش مصنوعی

یکی از بهترین رشته‌های مرتبط با علم داده است. در آن دروسی مانند پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، هوش محاسباتی، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی پیشرفته، پردازش تصویر و… ارائه می‌شود.

  • مدیریت فناوری اطلاعات

یکی از گرایش‌های جذاب مهندسی صنایع است که در سطح پیشرفته به هوشمندی کسب و کار و سیستم‌های اطلاعاتی می‌رسد. همچنین این رشته به افراد متخصص علم داده در حوزه‌های مدیریت و مدیریت پروژه پیشنهاد می‌شود.

دروس مرتبط این گرایش شامل: داده کاوی و انبار داده، هوش تجاری، سیستم‌های تصمیم یار، مباحث پیشرفته در سیستم‌های اطلاعاتی، منطق فازی و هوش مصنوعی، تحلیل آماری و… هستند.

  • مهندسی نرم‌افزار

این رشته بیشتر به حوزه توسعه داده‌های کلان (Big Data Developer) نزدیک است. علاقه‌مندان به حوزه کلان داده  این رشته را برای مقطع ارشد خود انتخاب کنند. در این گرایش درس‌های سیستم‌های توزیع شده، یادگیری ماشین، پایگاه داده پیشرفته، سیستم‌های تصمیم یار و… ارائه می‌شود.

  • مهندسی آینده پژوهی

با توجه به ظرفیت کمی که دانشگاه‌ها به این گرایش اختصاص می‌دهند، قبولی در آن کمی دشوار است. این گرایش به فارغ‌التحصیلان رشته صنایع و رشته‌های علوم انسانی توصیه می‌شود. دروسی مانند مبانی و روش‌های مدل سازی، روش‌های پیش بینی، مدیریت داده کاوی و… تدریس می‌شود.

 


آمار به دلیل اینکه پایه آن داده کاوی است، یکی از گزینه‌ها برای ادامه تحصیل در مقطع ارشد برای علاقه‌مندان علم داده است. علاوه بر مباحث تئوری زبانهای برنامه‌نویسی R و Python از ابزار ضروری در این رشته است.

  • مهندسی دانش

رشته‌ای منحصر به فرد و بین رشته‌ای است که ارتباط تنگاتنگی با هوش مصنوعی دارد. به خوبی در حوزه‌‌های علوم دانش، محاسبات نرم، علوم کامپیوتر، مدیریت فناوری اطلاعات و مدیریت کارایی کسب و کار پرکاربرد است. از دروس این رشته می‌توان به یادگیری ماشین، تصمیم‌گیری، داده کاوی، متن کاوی، شبکه‌های عصبی، احتمال و آمار فازی اشاره کرد.



کلام پایانی

علم داده را نه تنها در مهندسی صنایع بلکه در تمام حوزهایی که با داده سروکار دارند، اعم از داده‌های انسانی، صنعتی و… کاربرد دارد. به همین دلیل خیلی نباید نگران آینده شغلی آن حتی در ایران بود. چرا که با پیشرفت تکنولوژی و منسوخ شن روش‌هایی که برای تحلیل اطلاعات کاربرد داشته‌اند، سازمان‌های و شرکت‌های ایرانی هم به سمت استفاده از علم داده در فرآیندهای تحلیلی خود شده‌اند و روز به روز در حال توسعه آن هستند.

 

 


هدف ما در هلدینگ کاسپین بهینه سازی مقالات با رویکرد ارائه ارزش به خوانندگان میباشد. خواهشمندیم با ارائه نظر

در قسمت دیدگاه در پایان مقاله و بیان موضوعات مورد نظر ما را در راستای رسیدن به این هدف یاری نمایید.

 


تهیه شده توسط تیم تولید محتوای هلدینگ کاسپین | نویسنده: سیده فاطمه حوائجی /با برداشتی از  https://www.iiot-world.com/


 

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

سبد خرید
  • هیچ محصولی در سبدخرید نیست.

کاربر محترم سایت در حال به روز رسانی است.

کاربر محترم سایت در حال بروزرسانی است.

در صورت بروز مشکلات یا عدم دسترسی به قسمت مورد نظر با ما تماس بگیرید.

0