Bagaimana Pembelajaran Mesin dalam Manufaktur Mengubah Alur Kerja

Intro

Manajer operasi produksi dan personel teknik telah menyia-nyiakan puluhan juta dolar untuk perencanaan produksi tetap, pemeliharaan reaktif, dan inspeksi manual. Beberapa dekade yang lalu, dengan ketersediaan yang ada, hal-hal di atas sudah melampaui kebutuhan produksi saat ini. Kesalahan penilaian, jeda respons, dan silo data cenderung menciptakan kemacetan yang mahal. Namun, otomatisasi cerdas menggunakan pembelajaran mesin mengubah alur pabrik saat ini.

Selamat datang di era mesin yang dapat belajar, meningkatkan, dan bahkan meramalkan. Artikel ini membahas masalah aktual yang dihadapi oleh manufaktur, bagaimana layanan pengembangan pembelajaran mesin dapat memfasilitasi solusi inovatif, matematika di baliknya, dan pendekatan dunia nyata untuk sukses dalam implementasi.

Kesalahan Manusia dan Hambatan Alur Kerja

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

Lantai pabrik berisiko tinggi. Satu detail kecil yang terlewatkan-satu item keausan dan kelalaian dalam inspeksi visual, satu bagian yang salah tempat di jalur perakitan, atau jeda waktu dalam material pada bagian yang penting-dapat menyebabkan berton-ton waktu henti atau produk yang buruk-aliran kerja sebelumnya menggunakan individu yang mengawasi dan merencanakan kerangka waktu, tidak banyak ruang di sana.

Kesalahan manusia tidak dapat dihindari, terutama dengan operasi yang berulang-ulang atau informasi dalam jumlah besar. Sementara itu, kemacetan terjadi ketika sistem tidak dapat menemukan inefisiensi cukup dini atau memprediksi gangguan sebelum menjadi sangat penting.

Hasilnya? Penambalan yang reaktif, biaya yang lebih tinggi, dan kualitas produk yang bervariasi.

Empat Langkah Menuju Alur Kerja yang Lebih Cerdas

Pembelajaran mesin mengatasi tantangan ini secara langsung dengan memungkinkan sistem untuk memilah-milah data dalam jumlah besar, belajar dari pola, dan membuat keputusan, terkadang lebih cepat dan lebih baik daripada otak manusia. Empat inovasi yang mengubah dunia manufaktur akan dibahas di bawah ini:

Pengambilan Data Sensor dan Pemantauan Waktu Nyata

Manufaktur cerdas bergantung pada data. Sensor di perangkat saat ini merekam aliran data tentang kondisi peralatan dalam waktu nyata-suhu, getaran, tekanan, dan kecepatan. Informasi waktu nyata yang konstan ini menjadi masukan bagi model pembelajaran mesin, yang mengamati variasi kecil yang mengindikasikan keausan, kegagalan, atau kinerja yang buruk.

Lapisan agregasi data yang kuat juga memungkinkan untuk membuat pembelajaran mesin di bidang manufaktur, yang mengkalibrasi model dengan lingkungan pabrik, mesin, dan tujuan produksi tertentu.

Model Pemeliharaan Prediktif

Pemeliharaan prediktif menggunakan data historis dan data yang ada untuk mengantisipasi kerusakan, daripada merespons kerusakan alat berat. Model pemeliharaan prediktif melihat pola penyebab kegagalan, seperti kenaikan suhu kecil pada motor, dan memperingatkan tim sebelum masalah muncul.

Hasilnya tidak terlalu mengejutkan: waktu henti, usia peralatan yang lebih panjang, dan jadwal pemeliharaan yang agresif. Pemeliharaan prediktif tidak selalu tentang cacat sebelum pemasangan kabel - ini tentang menciptakan budaya kesiapan.

Pencitraan Kontrol Kualitas dan Inspeksi Otomatis

Kontrol kualitas selalu merupakan latihan intensif tenaga kerja yang mengandalkan penglihatan manusia yang tajam untuk mendeteksi kesalahan. Namun di lantai pabrik dengan visi komputer dan pembelajaran mesin, sistem pemrosesan gambar komputer dapat mendeteksi kesalahan secara instan.

Mereka belajar dari ribuan gambar yang tertempel-gores, benturan, kesalahan posisi-dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu. Metode ini lebih akurat daripada metode sebelumnya, dan kecepatannya memungkinkan pemeriksaan setiap komponen tanpa mengganggu jalur.

Peramalan Permintaan dan Perencanaan Kebutuhan

Permintaan yang tidak stabil, kekurangan pasokan, dan penundaan pengiriman telah menghancurkan rencana produksi. Algoritme yang didukung oleh pembelajaran mesin sekarang memperkirakan tren rantai pasokan berdasarkan pesanan historis, cuaca, pengumuman geopolitik, dan pergerakan pasar.

Model prediktif ini memungkinkan produsen untuk mempertahankan jumlah inventaris yang tepat, menghindari produksi berlebih, dan merespons perubahan dengan cepat, sehingga membuat rantai pasokan menjadi reaktif dan bukannya tangguh.

Membiasakan Diri Anda dengan Teknologi Utama

Sebagai prasyarat untuk dapat menerapkan solusi ini, akan sangat membantu jika Anda membiasakan diri Anda dengan teori solusi pembelajaran mesin:

Pembelajaran Terawasi: Teknik ini mengajarkan algoritme pada data berlabel. Dalam bisnis, teknik ini dapat mengajarkan model apa yang merupakan produk "cacat" versus "tidak cacat" dari contoh-contoh sebelumnya.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Bekerja pada data yang tidak berlabel untuk menemukan pola, seperti mendeteksi anomali dalam informasi sensor atau mengelompokkan mesin berdasarkan profil yang serupa.

**Kembaran Digital: **Merupakan replika virtual dari sistem fisik. Para insinyur dapat membuat mesin atau lini produksi berperilaku dalam lingkungan simulasi seperti yang mereka lakukan dalam kehidupan nyata dan bereksperimen dengan perubahan tanpa mengambil risiko di dunia nyata. Ketika dikombinasikan dengan pembelajaran mesin, kembaran digital dapat belajar dan berkembang dengan sendirinya dari waktu ke waktu.

Rekomendasi Implementasi

Penerapan pembelajaran mesin bukanlah masalah algoritmik-ini tentang kesiapan, keselarasan, dan peningkatan berkelanjutan. Ingatlah praktik terbaik berikut ini untuk menjamin penerapan yang sukses:

Periksa infrastruktur data Anda: Pastikan data sensor akurat, bersih, dan dikirimkan dengan andal. Kembangkan arsitektur penyimpanan dan pemrosesan data yang kuat, baik di cloud maupun di lokasi.

Jadwalkan model pelatihan ulang: Model ML Anda akan menjadi kurang akurat seiring dengan perubahan kondisi. Terapkan jadwal pelatihan ulang dengan menggunakan data baru dan pantau kinerja.

Temukan titik-titik integrasi yang penting: Tentukan bagaimana hasil ML Anda akan berbicara dengan MES (Manufacturing Execution System), ERP, atau sistem manufaktur lainnya. Gunakan APIS dan middleware untuk memungkinkan komunikasi terbuka.

Mendidik personel Anda: Berikan data kepada pekerja Anda untuk bertindak berdasarkan output pembelajaran mesin. Mengedukasi teknisi dan operator tentang output pembelajaran dan pengambilan keputusan berdasarkan output tersebut.

Rekomendasi ini memberikan dasar yang sempurna untuk kesuksesan jangka pendek, fleksibilitas, dan kemampuan beradaptasi dalam jangka panjang.

Efeknya: Penghematan Efisiensi dan Apa yang Harus Diperhatikan

Pembelajaran mesin mengubah aktivitas manufaktur dari reaktif menjadi prediktif, manual menjadi otomatis, dan fleksibel, bukan tetap. Keuntungannya meliputi lebih sedikit pemborosan waktu, kualitas produk yang lebih tinggi, persediaan yang lebih rendah, dan pengambilan keputusan yang lebih cepat.

Namun, perjalanan ini belum berakhir. Bukti konsep berikutnya dapat berupa penjadwalan adaptif waktu nyata, pengadaan-ke-bayar AI, atau bahkan pemeriksaan kualitas secara otonom. Sebagai pemimpin manufaktur, sekarang saatnya untuk mempertimbangkan hambatan dalam proses Anda saat ini dan bertanya: Apa yang akan ditingkatkan oleh pembelajaran mesin?