En entornos de producción, además del análisis FFT, también se busca no descartar los datos para poder usarlos más adelante en el entrenamiento de IA.
Un nuevo caso de uso para transformar con FFT en tiempo real grandes volúmenes de datos de vibración y visualizarlos sin descartar los datos (también se pueden hacer demos en 2D y 3D) --> ¡un hecho revolucionario!
Antes, en la mayoría de los casos de FFT en tiempo real, se ejecutaba por un momento y luego se descartaban los datos. (Había demasiados y era imposible almacenarlos...)
Desde la aparición de las TSDB, ahora es posible hacer tanto el almacenamiento como el análisis de estos datos.
No solo es un gran caso de uso en el campo del monitoreo, el ejemplo más representativo de las TSDB, sino también en el análisis y la visualización en tiempo real de datos de manufactura.
Junto con la FFT, también es posible ver en tiempo real métricas estadísticas del análisis de datos de vibración como RMS y Peak.
2 comentarios
Parece que lo clave es MarkBase Neo (ya sea la empresa o el producto).
Un conocido es DBA, y como trabajaba principalmente con Oracle, me comentó que últimamente todo ha cambiado a PostgreSQL.
Parece que el mundo está cambiando muy rápido.
Es una base de datos interesante. Uno de los proyectos personales que quiero intentar algún día es crear un modelo de recomendación musical con la música que he recopilado, y me preocupaba cómo almacenar los datos de las canciones después de convertirlas con FFT.