Puedo responder esta pregunta mientras trabajaba como Científico de Datos y Arquitecto de Soluciones para un inicio de Big Data. Soy un chico mayor también 🙂
Nuestros clientes son principalmente empresas de fabricación que desean predecir la avería de sus máquinas basándose en datos históricos.
Por lo general, las averías y reparaciones de la máquina son muy costosas y siguen un patrón. Nuestro trabajo como científicos de datos es identificar estos patrones y recomendar el reemplazo o la reparación de la máquina antes de que se estropee e interrumpa las operaciones.
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Mi trabajo estaba en la intersección de Data Science e IOT (Internet Of Things). Nuestros clientes tendrían miles de máquinas en una fábrica. Estas máquinas funcionarían con cierta potencia de entrada, temperatura de fábrica y también clima (lluvia, día soleado, etc.).
Entonces, como científicos de datos, debemos analizar los datos históricos de la máquina (horas de funcionamiento, ciclos, averías, etc.) y correlacionar estos datos con los datos del sensor (potencia, temperatura y clima) y determinar si existe alguna correlación en estos eventos que pueda conducir a al fracaso
A medida que ingresan los datos, necesitamos fusionar todos los conjuntos de datos en un solo conjunto de datos, limpiarlos y luego extraer características (promedio móvil o desviación media o estándar, etc.) que podrían predecir anomalías en los datos
Gran parte de este análisis se realiza en R, Scala o Python. La recomendación final para el cliente es entregar los factores que influyen en una avería de la máquina.
Una declaración como “Si es un día lluvioso y la entrada de energía supera los 3KWH y la temperatura ambiente es superior a 33 grados centígrados, es probable que las máquinas fallen”> para que el cliente pueda tomar medidas correctivas
Gracias
Shyam
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