Як машинне навчання на виробництві змінило робочі процеси

Вступ

Керівники виробництва та інженерно-технічний персонал витрачали десятки років на фіксоване планування виробництва, реактивне технічне обслуговування та ручну перевірку. Десятиліття тому, будучи легкодоступними, вони перевершували сучасні виробничі вимоги. Помилкові судження, затримка реакції та накопичення даних, як правило, створювали дорогі вузькі місця. Однак інтелектуальна автоматизація з використанням машинного навчання вже сьогодні трансформує виробничі потоки.

Ласкаво просимо в епоху машин, які навчаються, вдосконалюються і навіть прогнозують. У цій статті обговорюються актуальні проблеми, з якими стикається виробництво, як послуги з розробки машинного навчання можуть сприяти інноваційним рішенням, математика, що стоїть за цим, і реальний світовий підхід до успіху у впровадженні.

Людські помилки та вузькі місця в робочому процесі

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

Цехи є зонами підвищеного ризику. Одна маленька деталь, яку не врахували при візуальному огляді, одна неправильно розміщена деталь на конвеєрі або відставання в часі постачання матеріалів для критично важливих деталей - і це може призвести до тонни простоїв або неякісної продукції. Попередні робочі процеси використовували людей, які стежили за дотриманням часових рамок і планували їх, але не мали достатньо простору.

Людські помилки неминучі, особливо при виконанні повторюваних операцій або роботі з великими обсягами інформації. Тим часом, вузькі місця виникають тоді, коли системи не можуть виявити неефективність досить рано або передбачити перебої до того, як вони стануть критично важливими для місії.

Результат? Реактивні виправлення, більші витрати та різна якість продукції.

Чотири кроки до розумних робочих процесів

Машинне навчання вирішує ці проблеми, дозволяючи системам сортувати величезні обсяги даних, вчитися на закономірностях і приймати рішення, іноді швидше і якісніше, ніж людський мозок. Нижче ми розглянемо чотири інновації, які трансформують виробництво:

Збір даних з датчиків та моніторинг у реальному часі

Розумне виробництво спирається на дані. Датчики в сучасних пристроях записують потоки даних про стан обладнання в режимі реального часу - температуру, вібрацію, тиск і швидкість. Ця постійна інформація в режимі реального часу надходить до моделей машинного навчання, які відстежують нескінченно малі відхилення, що вказують на знос, поломку або недостатню продуктивність.

Надійний рівень агрегації даних також дозволяє створювати машинне навчання на виробництві, яке калібрує моделі відповідно до конкретного заводського середовища, обладнання та виробничих цілей.

Моделі прогнозованого обслуговування

Прогнозоване обслуговування використовує історичні та існуючі дані для передбачення поломок, а не реагування на поломку машини. Моделі предиктивного обслуговування аналізують моделі, що спричиняють поломки, наприклад, незначне підвищення температури двигуна, і попереджають бригади до виникнення проблем.

Віддача менш несподівана: простої, довший термін служби обладнання та агресивний графік технічного обслуговування. Прогнозоване технічне обслуговування не обов'язково стосується попереднього виявлення дефектів електропроводки - це створення культури готовності.

Візуалізація для контролю якості та автоматизована інспекція

Контроль якості завжди був трудомістким процесом, який покладався на гострий людський зір для виявлення дефектів. Але на заводі завдяки комп'ютерному зору і машинному навчанню системи обробки зображень можуть миттєво виявляти дефекти.

Вони вчаться на тисячах наклеєних зображень - подряпинах, вм'ятинах, неправильному розташуванні - і з часом підвищують свою точність. Цей метод точніший за попередній, а швидкість дозволяє перевіряти кожен компонент без переривання лінії.

Прогнозування та планування попиту

Нестабільний попит, дефіцит поставок і затримки з доставкою зруйнували виробничі плани. Алгоритми на основі машинного навчання тепер прогнозують тенденції в ланцюгах поставок на основі історичних замовлень, погоди, геополітичних заяв та ринкових рухів.

Ці прогнозні моделі дозволяють виробникам підтримувати належний рівень запасів, уникати перевиробництва та швидко реагувати на зміни, роблячи ланцюги поставок реактивними, а не стійкими.

Ознайомлення з основними технологіями

Перш ніж застосовувати ці рішення, корисно ознайомитися з теорією рішень для машинного навчання:

Навчання під контролем: Ця методика навчає алгоритмів на маркованих даних. У бізнесі вона може навчити модель розрізняти "дефектний" і "не дефектний" продукт на основі попередніх прикладів.

Навчання без нагляду: Працює з немаркованими даними для виявлення закономірностей, наприклад, виявлення аномалій в інформації з датчиків або групування машин на основі схожих профілів.

**Цифрові двійники: **Це віртуальні копії фізичних систем. Інженери можуть змусити машину або виробничу лінію поводитися в змодельованому середовищі так само, як і в реальному житті, і експериментувати зі змінами, не ризикуючи в реальному світі. У поєднанні з машинним навчанням цифрові двійники можуть самостійно навчатися і вдосконалюватися з часом.

Рекомендації щодо впровадження

Розгортання машинного навчання - це не алгоритмічне питання, а питання готовності, узгодженості та постійного вдосконалення. Щоб гарантувати успішне розгортання, пам'ятайте про наступні найкращі практики:

Перевірте свою інфраструктуру передачі даних: Переконайтеся, що дані з датчиків точні, чисті та надійно передаються. Розробіть надійну архітектуру зберігання та обробки даних, як хмарну, так і локальну.

Сплануйте модель перенавчання: Ваші моделі ML стають менш точними зі зміною умов. Складіть графік перенавчання, використовуючи нові дані та відстежуючи ефективність.

Знайдіть точки інтеграції, що мають значення: Визначте, як ваші результати ML будуть взаємодіяти з MES (система управління виробництвом), ERP або іншими виробничими системами. Використовуйте APIS і проміжне програмне забезпечення для забезпечення відкритого зв'язку.

Навчайте свій персонал: Надайте працівникам дані, щоб вони могли діяти відповідно до результатів машинного навчання. Розкажіть інженерам та операторам про результати навчання та прийняття рішень на їх основі.

Ці рекомендації забезпечують ідеальну основу для короткострокового успіху, гнучкості та адаптивності в довгостроковій перспективі.

Ефект: Економія ефективності та на що звернути увагу

Машинне навчання перетворило виробничу діяльність з реактивної на прогностичну, ручну на автоматичну та гнучку, а не фіксовану. Серед переваг - менші втрати часу, вища якість продукції, менші запаси та швидше прийняття рішень.

Але це ще не кінець. Наступною перевіркою концепції може стати адаптивне планування в реальному часі, закупівля товарів і послуг зі штучним інтелектом або навіть повна автономна перевірка якості. Як лідерам виробництва, настав час розглянути вузькі місця у вашому поточному процесі і запитати: "Що могло б покращити машинне навчання?".