Hvordan maskinlæring i produktion transformerede arbejdsgange

Intro

Produktionsledere og teknisk personale har i årtier spildt mange penge på fast produktionsplanlægning, reaktiv vedligeholdelse og manuel inspektion. For årtier siden, hvor de var let tilgængelige, overgik de ovenstående dagens produktionskrav. Fejlvurderinger, forsinket respons og datasiloer havde en tendens til at skabe dyre flaskehalse. Intelligent automatisering ved hjælp af maskinlæring forvandler imidlertid fabriksflowet i dag.

Velkommen til en tid med maskiner, der lærer, forbedrer og endda forudsiger. Denne artikel diskuterer faktiske problemer, som industrien er stødt på, hvordan udviklingstjenester for maskinlæring kan fremme innovative løsninger, matematikken bag og en tilgang til succes med implementering i den virkelige verden.

Menneskelige fejl og flaskehalse i arbejdsgangen

https://unsplash.com/photos/a-computer-circuit-board-with-a-brain-on-it-_0iV9LmPDn0

Butiksgulve er højrisikable. En lille detalje, der bliver glemt - et stykke slitage og forsømmelse i en visuel inspektion, en fejlplaceret del på samlebåndet eller tidsforskydning i materiale på kritiske dele - kan give masser af nedetid eller dårligt produkt - tidligere arbejdsgange brugte enkeltpersoner til at holde øje og planlagte tidsrammer, så der er ikke meget plads.

Menneskelige fejl er uundgåelige, især i forbindelse med gentagne operationer eller store mængder information. I mellemtiden opstår der flaskehalse, når systemerne ikke kan spotte ineffektivitet tidligt nok eller forudsige afbrydelser, før de bliver forretningskritiske.

Resultatet? Reaktive lapper, højere udgifter og varierende produktkvalitet.

Fire trin til smartere arbejdsgange

Maskinlæring tackler disse udfordringer direkte ved at gøre det muligt for systemer at sortere i store mængder data, lære af mønstre og træffe beslutninger, nogle gange hurtigere og bedre end den menneskelige hjerne. Fire innovationer forvandler produktionen og beskrives nedenfor:

Høst af sensordata og overvågning i realtid

Smart produktion er afhængig af data. Sensorer i nutidens enheder registrerer strømme af data om udstyrets tilstand i realtid - temperatur, vibrationer, tryk og hastighed. Denne konstante realtidsinformation fodrer maskinlæringsmodeller, som holder øje med uendeligt små variationer, der indikerer slid, fejl eller underpræstation.

Et robust dataaggregeringslag gør det også muligt at skabe maskinlæring i produktionen, som kalibrerer modeller til det specifikke fabriksmiljø, maskiner og produktionsmål.

Modeller for forebyggende vedligeholdelse

Forudseende vedligeholdelse bruger historiske og eksisterende data til at forudse nedbrud i stedet for at reagere på en maskinfejl. Forudsigende vedligeholdelsesmodeller ser på mønstre, der forårsager fejl, som f.eks. en mindre temperaturstigning for en motor, og advarer teams, før der opstår problemer.

Afkastet er mindre uventet: nedetid, længere levetid for udstyret og en aggressiv vedligeholdelsesplan. Forebyggende vedligeholdelse handler ikke nødvendigvis om at forebygge fejl - det handler om at skabe en beredskabskultur.

Billedbehandling til kvalitetskontrol og automatiseret inspektion

Kvalitetskontrol har altid været en mandskabskrævende øvelse, der var afhængig af et skarpt menneskeligt syn for at opdage fejl. Men på fabriksgulvet med computersyn og maskinlæring kan computerens billedbehandlingssystemer opdage fejl med det samme.

De lærer af tusindvis af opklæbede billeder - ridser, buler, fejlplaceringer - og forbedrer deres nøjagtighed over tid. Denne metode er mere præcis end den foregående, og hastigheden gør det muligt at inspicere alle komponenter uden at afbryde produktionen.

Krav til efterspørgselsprognoser og planlægning

Ustabil efterspørgsel, forsyningsmangel og leveringsforsinkelser har ødelagt produktionsplanerne. Algoritmer drevet af maskinlæring forudsiger nu tendenser i forsyningskæden baseret på historiske ordrer, vejret, geopolitiske udmeldinger og markedsbevægelser.

Disse forudsigelsesmodeller gør det muligt for producenterne at opretholde den korrekte lagerbeholdning, undgå overproduktion og reagere hurtigt på ændringer, hvilket gør forsyningskæderne reaktive i stedet for modstandsdygtige.

Gør dig fortrolig med de vigtigste teknologier

Som en forudsætning for at kunne anvende disse løsninger er det nyttigt at sætte sig ind i teorien bag maskinlæringsløsninger:

Overvåget læring: Denne teknik underviser algoritmer i mærkede data. I erhvervslivet kan den lære en model, hvad der udgør et "defekt" og et "ikke-defekt" produkt ud fra tidligere eksempler.

Uovervåget læring: Arbejder med umærkede data for at opdage mønstre, som f.eks. at opdage uregelmæssigheder i sensorinformation eller gruppere maskiner baseret på lignende profiler.

**Digitale tvillinger: **Er virtuelle kopier af fysiske systemer. Ingeniører kan få en maskine eller en produktionslinje til at opføre sig i et simuleret miljø, som de ville gøre i det virkelige liv, og eksperimentere med ændringer uden at tage risici i den virkelige verden. Når de kombineres med maskinlæring, kan digitale tvillinger lære og forbedre sig selv over tid.

Anbefalinger til implementering

Implementering af maskinlæring er ikke et spørgsmål om algoritmer - det handler om at være klar, afstemt og hele tiden forbedre sig. Husk følgende bedste praksis for at garantere en vellykket implementering:

Tjek din datainfrastruktur: Sørg for, at sensordata er nøjagtige, rene og leveres pålideligt. Udvikl en robust arkitektur til datalagring og -behandling, uanset om det er i skyen eller lokalt.

Planlæg omskoling af modellen: Dine ML-modeller bliver mindre nøjagtige, når forholdene ændrer sig. Implementer en tidsplan for omskoling ved hjælp af nye data og overvåg ydeevnen.

Find vigtige integrationspunkter: Definer, hvordan dine ML-resultater skal tale sammen med dit MES (Manufacturing Execution System), ERP eller andre produktionssystemer. Brug APIS og middleware til at muliggøre åben kommunikation.

Uddan dit personale: Giv dine medarbejdere data til at handle på maskinlæringsoutput. Uddan ingeniører og operatører i læringsoutput og beslutningstagning baseret på dem.

Disse anbefalinger giver et perfekt grundlag for succes på kort sigt, fleksibilitet og tilpasningsevne på lang sigt.

Effekten: Effektivitetsbesparelser og hvad man skal kigge efter

Maskinlæring forvandlede produktionsaktiviteter fra reaktive til forudsigelige, manuelle til automatiske og fleksible i stedet for faste. Fordelene omfatter mindre tidsspilde, højere produktkvalitet, lavere lagerbeholdninger og hurtigere beslutningstagning.

Men turen er endnu ikke slut. Det næste proof-of-concept kunne være adaptiv planlægning i realtid, AI-indkøb-til-betaling eller endda fuld autonom kvalitetskontrol. Som produktionsledere er det på tide at overveje flaskehalse i jeres nuværende proces og spørge: Hvad ville maskinlæring kunne forbedre?