Proces tworzenia algorytmów zazwyczaj zaczyna się od identyfikacji problemu lub zadania, które trzeba rozwiązać. Następnie następuje analiza tego problemu i próba znalezienia najbardziej efektywnego sposobu jego rozwiązania. Programiści, matematycy, naukowcy danych i inni specjaliści mogą wykorzystywać różne techniki i narzędzia, takie jak pseudokod, diagramy przepływu, języki programowania, symulacje komputerowe itp., aby opracować algorytmy.
Na wykonaniu całej trasy analizy problemu następuje powstanie algorytmów – podstawą jest wiedzieć co chcemy i jak chcemy aby to działało – czyli jaki problem chcemy rozwiązać.
A w jaki sposób algorytmy rządzą pracą maszyny? Jakie algorytmy wtedy decydują?
👉Algorytmy sterowania -w przypadku maszyn takich jak roboty przemysłowe, samochody autonomiczne, czy drony, algorytmy sterowania są kluczowe do zapewnienia prawidłowego działania. Te algorytmy mogą obejmować planowanie trasy, stabilizację, unikanie przeszkód, regulację prędkości i wiele innych funkcji, które pozwalają maszynom działać w skomplikowanych środowiskach.
👉Algorytmy przetwarzania sygnałów – w przypadku urządzeń takich jak aparaty cyfrowe, kamery bezpieczeństwa, systemy radarowe czy echosondy, algorytmy przetwarzania sygnałów są używane do analizy i interpretacji danych zebranych przez sensory. Te algorytmy mogą obejmować detekcję krawędzi, rozpoznawanie obrazów, filtrację szumów, czy wykrywanie wzorców.
👉Algorytmy uczenia maszynowego – maszyny coraz częściej wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do podejmowania decyzji i wykonywania złożonych zadań. Na przykład, algorytmy uczenia głębokiego są stosowane w systemach rekomendacyjnych, rozpoznawaniu mowy, analizie danych medycznych, czy autonomicznych systemach sterowania.
👉Algorytmy optymalizacji – w wielu zastosowaniach maszynowych istnieje potrzeba optymalizacji pewnych parametrów lub procesów. Algorytmy optymalizacji są wykorzystywane do znalezienia najlepszych rozwiązań w różnych scenariuszach, na przykład w planowaniu tras, zarządzaniu zasobami, czy projektowaniu układów.
👉Algorytmy przetwarzania języka naturalnego – w przypadku aplikacji takich jak asystenci głosowi, tłumaczenie maszynowe, czy analiza sentymentu, algorytmy przetwarzania języka naturalnego są używane do rozumienia i generowania ludzkiego języka.
Te przykłady pokazują, że algorytmy są niezwykle wszechstronne i mogą być wykorzystywane w różnych rodzajach maszyn do różnych celów. Są one kluczowym elementem w zapewnieniu, że maszyny są w stanie wykonywać swoje zadania skutecznie i efektywnie.
Jaka jest ścieżka powstania algorytmu? O czym powinniśmy pamiętać? Schemat działania jest praktycznie taki sam jak przy optymalizacji procesów:
🔷Definicja problemu – pierwszym krokiem jest jasna definicja problemu, który chcemy rozwiązać za pomocą algorytmu. Należy precyzyjnie określić, co jest wymagane od algorytmu i jakie są jego cele.
🔷Analiza problemu – następnie należy dokładnie przeanalizować problem, zidentyfikować jego cechy i ograniczenia oraz zrozumieć, jakie są wymagania dotyczące algorytmu.
🔷Projektowanie algorytmu – na tym etapie należy zaprojektować algorytm, który będzie rozwiązywał określony problem. Można to zrobić poprzez użycie różnych technik, takich jak pseudokod, diagramy przepływu, czy opisy kroków rozwiązania problemu.
🔷Testowanie – po zaimplementowaniu algorytmu należy go przetestować, aby sprawdzić, czy działa on zgodnie z oczekiwaniami. W trakcie testowania można również znaleźć i usuwać ewentualne błędy (debugowanie).
🔷Implementacja algorytmu – po zaprojektowaniu algorytmu należy przejść do jego implementacji w konkretnym języku programowania. W tym kroku koduje się poszczególne kroki algorytmu zgodnie z jego specyfikacją.
🔷Dokumentacja – ważnym krokiem jest również stworzenie dokumentacji, która opisuje algorytm, jego działanie, sposób użycia oraz ewentualne ograniczenia i założenia.
🔷Wdrożenie – ostatecznie, po przetestowaniu i udokumentowaniu algorytmu, może on zostać wdrożony do rzeczywistego zastosowania lub udostępniony innym użytkownikom.
Ważne jest również zauważenie, że proces tworzenia algorytmów często jest iteracyjny, co oznacza, że mogą być konieczne powtarzane kroki analizy, projektowania, testowania i implementacji, aby zoptymalizować algorytm lub dostosować go do zmieniających się wymagań.
Więc jak można zaobserwować proces związany z automatyzacja i cyfryzacją posiada podłoże znajomości zarządzania procesami i planowania działań (również z wykorzystaniem narzędzi Lean Management i podejścia jakościowego)
A jak algorytmy związane są z chmurą obliczeniową?
Algorytmy wykorzystywane są w chmurze obliczeniowej na różne sposoby:
✔️Zarządzanie zasobami- algorytmy są wykorzystywane do zarządzania alokacją zasobów w chmurze obliczeniowej. Są używane do automatycznego skalowania zasobów w odpowiedzi na zmieniające się obciążenie, co pozwala na optymalne wykorzystanie dostępnych zasobów i zapewnienie nieprzerwanej dostępności usług (prawie jak zarządzanie zapasami na magazynie)
✔️Zarządzanie danymi – w chmurze obliczeniowej algorytmy są stosowane do efektywnego zarządzania danymi, w tym ich przechowywaniem, przetwarzaniem i analizą. Algorytmy do kompresji danych, szyfrowania i replikacji są kluczowe dla zapewnienia bezpieczeństwa, integralności i dostępności danych w chmurze (prawie jak przepływ informacji i danych w zarządzaniu gospodarką materiałową)
✔️Elastyczność i wydajność – algorytmy są wykorzystywane do optymalizacji wydajności i elastyczności w chmurze obliczeniowej. Algorytmy równoważenia obciążenia mogą dystrybuować obciążenie pracy między serwery, zapewniając równomierne wykorzystanie zasobów i minimalizując czas odpowiedzi (prawie jak monitorowanie stanu maszyny)
✔️Bezpieczeństwo – algorytmy służą również do zabezpieczania chmur obliczeniowych poprzez wykrywanie i zapobieganie zagrożeniom oraz zarządzanie dostępem do zasobów. Algorytmy do wykrywania anomalii w zachowaniu użytkowników, monitorowania ruchu sieciowego i identyfikacji ataków są kluczowe dla zapewnienia bezpieczeństwa danych w chmurze (prawie jak prognozowanie awarii maszyn)
✔️Usługi i aplikacje – algorytmy są używane w chmurze obliczeniowej do dostarczania różnorodnych usług i aplikacji, takich jak przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, analiza big data, uczenie maszynowe, czy internet rzeczy. Algorytmy te pomagają w szybkim przetwarzaniu ogromnych ilości danych i wdrażaniu zaawansowanych funkcji obliczeniowych (czyli nic innego jak informowanie i sytuacji z czasu rzeczywistego – np. nadzór nad istotnym zleceniem)
Podsumowując, algorytmy są integralną częścią chmury obliczeniowej, której zadaniem jest efektywne zarządzanie zasobami, zapewnienie wydajności i elastyczności oraz zapewnienie bezpieczeństwa i dostępności usług. Dzięki zastosowaniu odpowiednich algorytmów chmura obliczeniowa może efektywnie spełniać wymagania różnorodnych zastosowań i klientów.
Do czego można to porównać?
Chmura obliczeniowa jest jakby komórką człowieka, w której znajduje się wiele elementów funkcjonalnych a algorytm jest materiałem DNA, który ma zakodowane (w formie kodu) funkcjonalność tych elementów.
Jak z pewnością widzisz nie jest to trudne i skomplikowane jeżeli coś tłumaczymy w sposób zrozumiały i prosty wykorzystując porównania.
Dlaczego ta wiedza dla inżyniera jest kluczowa?
Oczywiście nie chodzi tu o umiejętności kodowania – to zostaw specjalistom IT, programistom itd. Ale Ty jako inżynier procesu, inżynier jakości jesteś od stworzenia koncepcji. Od tego się wszystko zaczyna.
Ty inżynierze analizujesz problem, Ty inżynierze znajdujesz przyczyny problemu i Ty inżynierze wiesz, co należy poprawić. Programista lub specjalista automatyki koduje to, co Ty inżynierze chcesz uzyskać.
Tym bardziej mamy czasy sztucznej inteligencji, gdzie tych koncepcji związanych z automatyzacją i cyfryzacją może być bardzo dużo.
Dziękuje bardzo za to, że byłeś/byłaś obecna na platformie Healthy Enterprises w CYFROWY LUTY. Zawsze do tych materiałów możesz wrócić w razie potrzeby.
Zachęcam do zapisania się do NEWSLETTERA lub zarejestrowania się na platformie w celu skorzystania z kursów online.
Zapraszam serdecznie na kurs online „Automatyzacja i cyfryzacja w procesie”
