Здравствуйте, читатели! Сегодня я расскажу о различных вариантах использования машинного обучения в области производства.

По данным McKinsey, 50 % компаний, внедряющих ИИ, в течение следующих пяти-семи лет могут удвоить свой денежный поток, поскольку производство лидирует во всех отраслях из-за его сильной зависимости от данных.

Искусственный интеллект и машинное обучение в производстве могут привести к значительному повышению эффективности и помочь в создании новых возможностей для бизнеса. Сегодня производители хотят знать, как машинное обучение может помочь в решении их конкретных бизнес-задач, таких как отслеживание производственных дефектов до конкретных этапов производственного процесса, сокращение отходов за счет выявления неисправных компонентов на более ранних этапах процесса и т. д.

Давайте углубимся в различные приложения ML в производственном секторе:

  1. Прогностическое обслуживание:

Прогностическое обслуживание является одним из ключевых вариантов использования машинного обучения в производстве, поскольку оно может предотвратить отказ жизненно важного оборудования или компонентов с помощью алгоритмов. Анализируя данные предыдущих циклов технического обслуживания, машинное обучение может выявить закономерности, которые можно использовать для прогнозирования отказов оборудования и определения необходимости технического обслуживания в будущем. Затем эту информацию можно использовать для планирования обслуживания до того, как возникнут проблемы. Это, в свою очередь, может сэкономить производителям значительное время и деньги, поскольку позволяет им решать конкретные проблемы именно тогда, когда это необходимо, и целенаправленно. Эти преимущества производители за счет:

  • существенное сокращение плановых и внеплановых простоев и, соответственно, затрат.
  • предоставление техническим специалистам целенаправленных проверок, ремонта и требований к инструментам.
  • продление остаточного срока полезного использования (RUL) машин за счет предотвращения каких-либо вторичных повреждений во время ремонта.
  • сокращение численности технической бригады, необходимой для выполнения ремонта.

Однако даже с самым лучшим алгоритмом аналитика прогнозного качества будет настолько эффективна, насколько эффективны данные, которые используются для ее обучения. Чтобы добиться успеха, производители должны иметь хорошо продуманную стратегию сбора данных, включающую всю необходимую информацию об их производственных процессах.

2. Гарантия качества:

Используя нейронные сети, камеры с высоким оптическим разрешением и мощные графические процессоры, обработка видео в реальном времени в сочетании с машинным обучением и компьютерным зрением может выполнять задачи визуального контроля лучше, чем люди. Эта технология гарантирует, что фабрика в коробке работает правильно, а непригодные продукты удаляются из системы.

В прошлом использование машинного обучения для анализа видео подвергалось критике за качество используемого видео. Это связано с тем, что от кадра к кадру изображения могут быть размытыми, а алгоритм проверки может подвергаться большему количеству ошибок. Однако благодаря высококачественным камерам и большей мощности графической обработки нейронные сети могут более эффективно искать дефекты в режиме реального времени без вмешательства человека.

Машинное обучение может помочь протестировать созданные продукты, не повреждая их, используя различные датчики IoT. Алгоритм может искать закономерности в данных в режиме реального времени, которые коррелируют с дефектной версией устройства, позволяя системе помечать потенциально нежелательные продукты.

3. Цифровые двойники:

Цифровые близнецы — вам будет очень интересно, если вы не слышали этот термин раньше.

Цифровые двойники — это виртуальная или цифровая модель машины или процесса, созданная с использованием вычислительной мощности и множества датчиков, установленных на части оборудования для изучения этого объекта.

Обратите внимание, что это немного отличается или, можно сказать, продвинуто от моделирования. Моделирование может изучать только один процесс, но цифровые двойники могут выполнять более одного моделирования. И не только это, вы не можете предоставить данные в реальном времени в моделировании, в то время как это возможно в случае цифровых двойников.

Таким образом, используя входные данные в режиме реального времени в сочетании с возможностями ML/AI, эти виртуальные машины могут точно и точно оценивать выходные данные, что в конечном итоге поможет улучшить исследования и разработки и разработку продуктов.

4. Прогнозирование энергопотребления:

Теперь производители могут использовать алгоритмы машинного обучения, которые обрабатывают данные о таких факторах, как температура, освещение, уровни активности на объекте и т. д., для построения прогнозных моделей вероятного энергопотребления в будущем. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые было бы трудно найти с помощью традиционных методов. Они делают это с помощью:

  • Последовательные измерения данных.
  • Авторегрессионные модели данных, которые определяют циклические/сезонные тренды. Исследователи данных часто сочетают этот подход с разработкой признаков, которая превращает необработанные и неупорядоченные данные в «функции» для алгоритмов, чтобы определять и строить модели прогнозной аналитики.
  • Глубокие нейронные сети, которые могут обрабатывать огромные объемы данных и быстро выявлять закономерности.

Прогнозирование энергопотребления важно для производства по ряду причин. Во-первых, это может помочь владельцам заводов и операторам планировать будущие потребности в энергии. Это планирование имеет важное значение для обеспечения того, чтобы заводы имели необходимые ресурсы для удовлетворения производственных потребностей. Кроме того, прогнозирование энергопотребления может помочь предприятиям избежать сбоев в производстве из-за неожиданных изменений в стоимости или доступности энергии.

5. Когнитивное управление цепочками поставок:

С распространением технологий IIoT это только вопрос времени, когда интеллектуальные цепочки поставок полностью изменят то, как производители осуществляют свою деятельность. Автоматизация — это первая ступенька на лестнице, но вскоре целые цепочки поставок могут стать «когнитивными». Это означает, что они могут использовать алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического анализа наборов данных, включая входящие и исходящие поставки, запасы, потребительские предпочтения, рыночные тенденции и даже прогнозы погоды для прогнозирования оптимальных условий доставки. Ключевыми областями, улучшенными за счет когнитивного управления цепочками поставок, будут:

  • Управление складом – управление запасами с помощью систем компьютерного зрения на основе глубокого обучения, что позволяет быстро пополнять запасы.
  • Прогнозирование спроса — анализ поведения и предпочтений клиентов с использованием анализа временных рядов, разработки признаков и методов НЛП.
  • Оптимизация логистических маршрутов — производители могут просматривать и выделять наиболее оптимальные маршруты доставки товаров с помощью алгоритмов машинного обучения.
  • Оптимизация транспорта — оценка влияния на отгрузки и результаты с использованием алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения для оптимизации транспортных решений.

6. Кибербезопасность:

Решения для машинного обучения опираются на сети, данные и технологические платформы — как локальные, так и облачные, чтобы эффективно работать. Безопасность этих систем и данных имеет решающее значение, и машинное обучение может сыграть важную роль, регулируя доступ к ценным цифровым платформам и информации. Машинное обучение может упростить доступ отдельных пользователей к конфиденциальным данным, какие приложения они используют и как они подключаются к ним. Это может помочь компаниям защитить свои цифровые активы, быстро обнаруживая аномалии и мгновенно инициируя корректирующие действия.

Вывод:

Машинное обучение и искусственный интеллект станут будущим обрабатывающей промышленности. В связи с ростом спроса на продукцию обрабатывающая промышленность внедряет новые технологии, такие как AI, ML, Computer Vision и т. д.

В целом, использование ИИ в производстве обеспечивает оптимизацию процессов, низкие накладные расходы и высокую производительность. Это также позволяет производителям быстро принимать решения и повышать качество обслуживания клиентов.