Машинное обучение в обрабатывающей промышленности

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта и процесс обучения компьютера, который фокусируется на том, как мы используем данные и алгоритмы, чтобы думать как люди. Однако машинное обучение — не простой процесс. С помощью статистических методов алгоритмы обучаются делать прогнозы или классификации, раскрывать ключевые идеи в рамках проектов интеллектуального анализа данных. Эти идеи важны для принятия более эффективных решений без специального программирования для этого. Модель машинного обучения строится, когда вы обучаете свои алгоритмы машинного обучения с помощью данных.

Например, алгоритм прогнозирования построит прогнозную модель, когда вы предоставите данные, и, следовательно, вы получите модель, основанную на данных прогнозной модели. Перед развертыванием машинное обучение позволяет моделям обучаться на наборах данных. Эти обученные модели можно использовать в режиме реального времени для изучения данных. Повышение уровня точности является результатом процесса обучения и автоматизации, которые являются частью машинного обучения. Три основные системы обучения алгоритмов машинного обучения — это функция ошибок, процесс принятия решения и процесс оптимизации модели.

Различные методы могут повысить точность прогностической модели.

  1. Контролируемое обучение
  2. Неконтролируемое обучение
  3. Обучение с подкреплением
  4. Глубокое обучение

Сфера обрабатывающей промышленности находится под сильным влиянием машинного обучения и искусственного интеллекта в Индустрии 4.0, что поощряет использование интеллектуальных датчиков, устройств и машин для обеспечения интеллектуального производства. Методы машинного обучения позволяют генерировать полезные идеи путем обработки собранных данных для повышения эффективности производства. Он предоставляет прогнозные данные для расширения возможностей сложных производственных моделей и предлагает путь для интеллектуальной системы поддержки принятия решений в различных задачах, таких как профилактическое обслуживание, повышение качества, интеллектуальный и непрерывный контроль, оптимизация процессов, планирование задач и управление цепочками поставок.

Почему машинное обучение важно в производственном секторе?

Цель машинного обучения — сделать решения с искусственным интеллектом быстрее и умнее, чтобы они могли давать еще лучшие результаты для любой поставленной перед ними задачи. Поскольку технология искусственного интеллекта способна оказать огромное влияние на общество и современную деловую практику, для достижения согласованности необходимо радикально изменить повседневные задачи — от планирования до логистики, операций и производства. Технологический подход, который использует промышленный Интернет вещей и устройства, подключенные к Интернету, для производства товаров и мониторинга процессов. Его основная цель — автоматизировать процессы для максимальной эффективности, повышения устойчивости, управления цепочками поставок и выявления системных проблем еще до их возникновения путем создания, оптимизации и внедрения огромных объемов данных.

Производители инвестируют в технологии, которые включают машинное обучение, чтобы обеспечить больший контроль и прозрачность. Кроме того, он поддерживается передовой робототехникой, дополненной и виртуальной реальностью, а также граничными вычислениями. Он может предложить своевременную поддержку принятия решений в широком спектре производственных и производственных приложений, таких как диагностическое обслуживание, планирование задач, оптимизация процессов, цепочка поставок, улучшение качества и т. д. Нет исторических данных, чтобы предсказать, когда будет выпущен новый продукт. запущен. Машинное обучение может использовать алгоритмы и аналитику для отслеживания и определения успеха продукта, включая данные из каналов социальных сетей, продаж, веб-трафика и других источников.

Это помогает организациям определить, когда и где необходимо заказывать запасные части и складировать или пополнять запасы, чаще всего устраняя избыточные запасы и накладные расходы. Таким образом, запчасти хранятся на складе надлежащим образом, а клиентам гарантируется отличный сервис.

Машинное обучение — это следующий этап в бизнесе цепочки поставок, внедрение новой инфраструктуры данных может занять много времени и средств. Сегодня производители в основном полагаются на методы ценообразования прошлого, такие как анализ электронных таблиц Excel и модели «затраты плюс», для определения цены запасных частей. Это приводит к тому, что продукты продаются по разным ценам в разных местах, что ухудшает качество обслуживания клиентов.

При планировании ценообразования запасные части производители должны помнить о всех факторах, которые могут быть использованы для увеличения продаж, включая погоду, местонахождение запасных частей, спрос и сезонность. Благодаря возможностям машинного обучения сегодня производители могут учитывать все эти факторы и многое другое, чтобы автоматически корректировать цены в соответствии с требованиями рынка.

Искусственный интеллект и робототехника в производстве

Искусственный интеллект и робототехника окажутся полезными для ведущих достижений в производственном секторе и удовлетворения растущих потребительских запросов. Робототехника на основе ИИ влияет на развитие обрабатывающей промышленности во всем мире. Таким образом, ваша организация может минимизировать механические задачи и назначать их роботам. Это повышает эффективность и упрощает весь производственный процесс и другие системы. Раньше для управления поставленными задачами назначалось более одного человека с внедрением роботов на основе ИИ, теперь робота достаточно для выполнения и принятия производственных решений с устойчивыми выходами. В последнее время люди предпочитают индивидуальные продукты дорогостоящим промышленным продуктам. С помощью искусственного интеллекта можно минимизировать трудозатраты, это следующий после робототехники шаг к повышению производительности и минимизации себестоимости продукции. Искусственный интеллект крайне важен для улучшения и выживания отраслей. Роботы играют очень важную роль на сборочных линиях производства, упаковки и отгрузки продукции с минимальной ручной помощью. Ниже приведены некоторые примеры использования искусственного интеллекта и робототехники в обрабатывающей промышленности.

Быстрое техническое обслуживание и контроль повреждений: роботы на основе искусственного интеллекта могут обнаруживать и решать проблемы. Они запрограммированы таким образом, что могут обнаруживать неисправности и принимать решения для устранения повреждений.

Автоматизированное управление.Advance Technology упростила управление всей системой одним нажатием кнопки. Машины искусственного интеллекта запрограммированы таким образом, что они могут работать автоматически и принимать точные решения.

Производство на основе спроса: производство управляется в зависимости от спроса и возможностей. Каждый этап контролируется датчиками, которые передают данные программному обеспечению на основе ИИ, а производство управляется в соответствии с полученными данными.

Ниже приведены несколько крупных компаний, которые совершенствуют производство, инвестируя в технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, такие как Intel, Bosch, General Electric, Microsoft, «Siemens. ", и т. д.

С независимой от облака платформой прогнозного обслуживания FutureAnalytica вы можете отслеживать парк машин. Основная цель — записывать, контролировать и анализировать все процессы от проектирования до восстановления. Таким образом, обнаружение неисправностей и их исправление в кратчайшие сроки.

Еще одним примером использования искусственного интеллекта в управлении энергопотреблением является то, что он улучшает выбросы от определенных газовых турбин с помощью 500 датчиков, которые контролируют давление, температуру и т. д. Данные передаются на платформу, чтобы дать вам точную информацию. Энергопотребление производственной операции может значительно снизить эксплуатационные расходы. Сокращение затрат может привести к выделению большего количества ресурсов для улучшения процессов, что может привести к повышению производительности и качества.

Наши решения на основе искусственного интеллекта в производственном секторе связывают все функции, такие как проектирование, производство, инжиниринг, распределение, цепочка поставок и услуги, в одну масштабируемую интеллектуальную систему для получения интеллектуальных результатов.

Крупные производственные компании ищут решения и работают над использованием основных автоматизированных MLOP с превосходными алгоритмами, такими как динамическое моделирование на основе ИИ, глубокое обучение с широкими возможностями объяснения и т. д.

Преимущества машинного обучения и искусственного интеллекта для производства

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в обрабатывающую промышленность представляет собой жизненно важное изменение со многими преимуществами и открывает двери для новых возможностей для бизнеса. Внедрение машинного обучения в обрабатывающей промышленности повысит производительность без ущерба для качества продукта. Искусственный интеллект и машинное обучение помогают компаниям создавать новые умные бизнес-стратегии.

Некоторые решения на основе ИИ

Прогностический мониторинг. Он помогает отслеживать сбои оборудования. Решения для профилактического обслуживания на основе машинного обучения позволяют производителям точно прогнозировать отказы устройств. Это помогает производителям сократить плановое техническое обслуживание оборудования и обеспечивает повышенную надежность, качество и долговечность продукции. Он может планировать обслуживание устройства на определенные интервалы времени. Следовательно, машинное обучение занимается выполнением повторяющихся задач без участия человека.

Контроль качества. Основное преимущество искусственного интеллекта в производстве — обеспечение качества. Модели машинного обучения используются предприятиями для обнаружения отклонений от нормальных проектных спецификаций и выявления ошибок или несоответствий, которые обычный человеческий глаз может не заметить. Интеграция методов машинного обучения в процесс обеспечения качества повышает качество продукции, экономя деньги и время.

Прогнозирование спроса. Это одно из главных преимуществ машинного обучения в производстве. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть включены в области управления закупками и затратами. Это может повысить точность прогнозирования спроса на продукцию. Используя исторические данные, модели машинного обучения могут предоставить ценную информацию и быстро принимать решения для получения прибыли от продаж.

Управление запасами и логистикой. Производственные отрасли не только сосредоточены на производственных функциях, но и придают такое же значение своим цепочкам поставок и логистическим операциям. В традиционных методах расчет стоимости заказа, сбор данных о заказе, выполнение логистики и задачи, связанные с продуктом, выполняются вручную. Но развертывание машинного обучения в производстве может эффективно решать проблемы логистических услуг и сокращать ненужные расходы. Помимо успешного сочетания искусственного интеллекта, машинного обучения и Интернета вещей с датчиками отслеживания активов, новые технологии улучшают и автоматизируют операции управления цепочками поставок. Помимо мониторинга каждого этапа производственных процессов и производства, он также оптимизирует управление запасами.

Решение для управления цепочками поставок. Еще одна сильная сторона алгоритмов на основе машинного обучения — управление ресурсами. Лучший пример — алгоритм оптимизации энергопотребления, благодаря которому такие компании, как Google, снизили энергопотребление примерно на 40%. на свои счета за электроэнергию в системе охлаждения своего центра обработки данных.

Значение роботов в производстве. Роботы играют важную роль в обрабатывающей промышленности 4.0. Преимущество промышленных роботов при выполнении повторяющихся производственных задач быстро растет. Роботизированный производственный процесс предлагает производителям возможности для достижения гибкого производства и сокращения человеческих ошибок.

Автоматизированные транспортные средства (AGV). Производственные отрасли используют AGV на производственных и сборочных площадках. Эти автономные транспортные средства с искусственным интеллектом и машинным обучением могут легко перевозить большие компоненты. Лучшее в AGV то, что они могут корректировать свой маршрут, обнаруживая объекты или ощущая людей.

  • Уменьшает количество некачественной продукции и увеличивает выпуск
  • Благодаря профилактическому обслуживанию снижаются накладные расходы
  • Он предлагает синхронизированный производственный рабочий процесс
  • Он обеспечивает взаимодействие робота и человека на рабочем месте.
  • Улучшить производственные процессы
  • Предоставляет значимую информацию об ошибках в режиме реального времени производителям для разработки продуктов, ориентированных на потребителя.

Благодаря оптимизации производства и цепочки поставок FutureAnalytica на основе искусственного интеллекта инженеры могут найти оптимизированный процесс для различных продуктов. Такие вопросы, как «Какую скорость или температуру конвейера я должен ввести для получения максимальной производительности?» или «Какую машину следует использовать для этой высокочастотной печатной платы с новой технологией?»

Примеры использования в обрабатывающей промышленности

Использование искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности невероятно. Совместная работа промышленных роботов с искусственным интеллектом позволяет производителям быстрее производить продукцию. Это меняет способ, которым производители разрабатывают продукты; он предлагает идеи для лучшего дизайна. Многие крупные бренды используют ИИ для производственных операций. Например, BMW использует ИИ для повышения качества продукции, Nissan использует ИИ для производства ультрасовременных автомобилей, а General Motors использует ИИ для интеллектуального обслуживания.

Оптимизация процессов. Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может помочь предприятиям оптимизировать процессы для достижения устойчивого уровня производства. Производители могут предпочесть инструменты интеллектуального анализа процессов на базе ИИ для выявления и устранения препятствий в повседневных функциях организации с помощью инструмента интеллектуального анализа процессов.

Производители могут сравнивать производительность различных регионов вплоть до отдельных этапов процесса, включая стоимость, продолжительность и человека, выполняющего этап. Эти идеи помогают организациям оптимизировать процессы и выявлять узкие места, чтобы производители могли принять меры.

Цифровой двойник на основе искусственного интеллекта – также известен как цифровая копия в производственном секторе, предназначенная для точного отображения физического объекта. Это цифровое представление использует входные данные о реальном состоянии компонентов, функциональности и / или взаимодействии с другими устройствами, это можно использовать для проблем с производительностью и областей улучшения, таким образом применяя обратно к исходному физическому объекту.

Типы цифровых двойников:

1) Близнецы компонентов/деталей

2) Двойники активов

3) Двойники системы или модуля и

4) Двойники процессов.

Это полезно для улучшения исследований и дизайна, повышения эффективности и помогает производителям принимать решения о жизненном цикле своего продукта, может ли он быть переработан или собран. Помимо этого, он также помогает в операциях по производственным проектам, совершенствовании конструкции системы, тестировании новых продуктов, мониторинге и профилактическом обслуживании, а также анализе опыта клиентов.

Распознавание речи. Это также известно как автоматическое распознавание речи (ASR), преобразование речи в текст или компьютерное распознавание речи, и использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования человеческой речи в письменный формат. В настоящее время мобильные устройства включают в свои системы распознавание речи для выполнения голосового поиска, например: Siri.

Обслуживание клиентов. Чат-боты онлайн заменяют людей на пути клиента. Они отвечают на часто задаваемые вопросы (FAQ) по таким темам, как предоставление персонализированных советов или доставка, предложение размеров для пользователей или перекрестные продажи продуктов, а также изменение того, как мы думаем о привлечении клиентов на всех медиа-платформах. Например: в Facebook Messenger задачи обычно выполняются виртуальными помощниками и голосовыми помощниками.

Компьютерное зрение. Технология искусственного интеллекта позволяет компьютерам и системам получать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных, и на основе этих входных данных они могут предпринимать действия. Эта способность давать рекомендации отличает его от задач распознавания изображений. Он основан на сверточных нейронных сетях. Компьютерное зрение находит применение в маркировке фотографий в социальных сетях, беспилотных автомобилях в автомобильной промышленности и радиологических изображениях в здравоохранении.

Системы рекомендаций. Используя исторические данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь обнаружить тенденции данных, которые можно использовать для разработки более эффективных стратегий перекрестных продаж. Это можно использовать в качестве соответствующей дополнительной рекомендации для клиентов в процессе оформления заказа для интернет-магазинов.

Автоматизированная торговля акциями. Она предназначена для оптимизации портфелей акций без вмешательства человека. Высокочастотные торговые платформы, управляемые искусственным интеллектом, совершают тысячи или даже миллионы сделок в день.

Кибербезопасность. Хотя производственные компании внедряют технологии IoT в своих организациях, это хорошо, но это также делает их уязвимыми для киберугроз, таких как фишинг и взлом. Решение этой проблемы заключается в том, что ИИ позволяет системам кибербезопасности автоматически обнаруживать и останавливать любую кибератаку с предельной точностью и предупреждать группы безопасности о любых дальнейших действиях.

Прогнозирование энергопотребления.Используя алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, можно также прогнозировать энергопотребление. Путем сбора и анализа данных по различным параметрам, таким как освещение, температура и уровень движения в здании, для создания прогностической модели, которая может прогнозировать потребление энергии в будущем. Достижение такого уровня эффективности не только сэкономит затраты на энергию, но и сократит выбросы парниковых газов.

ИТ-операции. Для бесперебойной работы организации очень важно, чтобы все ее системы, от аппаратного до программного обеспечения, работали бесперебойно. Но вручную управлять и контролировать все системы внутри организации сложно из-за их сложности и нехватки времени. ИИ может автоматизировать управление большими данными, сначала собирая достаточно данных с помощью сенсорных устройств, а затем анализируя их для создания прогностической модели, способной обнаруживать или прогнозировать сбои в ИТ-операциях.

Как Future Analytica может помочь производственному сектору в вашем путешествии?

FutureAnalytica — это единственная комплексная автоматизированная платформа искусственного интеллекта без кода, обеспечивающая комплексную функциональность обработки данных с помощью озера данных. Магазин приложений для искусственного интеллекта и первоклассная поддержка специалистов по обработке и анализу данных, что сокращает время и усилия на пути к созданию искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) чаще всего применяется в производстве для повышения общей эффективности оборудования (OEE) и выхода продукции с первого прохода. Со временем производители могут использовать ИИ для увеличения времени безотказной работы и повышения качества и согласованности, что позволяет лучше прогнозировать. Решения, которые мы предлагаем в производстве IIoT,

1) Профилактическое обслуживание

2) Оптимизация производства

3) Оптимизация цепочки поставок

4) ИТ-операции

5) Управление энергией

6) Управление истощением

7) Прогнозируемая доходность

8) Управление складом и,

9) Кибербезопасность.

Вывод:

С помощью FutureAnalytica предприятия, участвующие в производстве, могут интегрировать машинное обучение и искусственный интеллект в свои операции и получить конкурентное преимущество, получая прогнозную информацию о производстве. Базовые технологии машинного обучения идеально подходят для сложных трудностей, с которыми регулярно сталкиваются производители. Превосходные алгоритмы машинного обучения могут повысить точность прогнозирования на каждом этапе производства, от обеспечения эффективной работы цепочек поставок до своевременного изготовления индивидуальных изделий на заказ. Производители постепенно используют роботов с искусственным интеллектом в производственном процессе, чтобы обеспечить более безопасное рабочее место и повысить эффективность. Они также используют ИИ для обнаружения недостатков продукта, а также проблем с качеством и дизайном. Он также может создавать сотни дизайнов продуктов за считанные секунды, используя комбинацию технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и промышленной революции. Эти варианты дизайна помогают производителям разрабатывать конечные продукты с отличной структурой.

Решения AI помогают управлять запасами и балансировать спрос и предложение для производителей. Решения для управления запасами на основе ИИ, а также приложения и инструменты для прогнозирования спроса на основе ИИ помогают управлять уровнями запасов и удерживать прибыльных клиентов.

Выявляйте проблемы, которые вызывают как неудовлетворенность, так и отток клиентов, с помощью упреждающего взаимодействия с клиентами на основе ИИ. Фирмы могут выявлять клиентов с высоким риском увольнения, изучая примеры клиентов, которые закрывали или перемещали учетные записи в прошлом с помощью решения по управлению оттоком, предлагаемого нашей организацией.

Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять влияние ИИ и автоматических млопсов в производственном секторе. Как вы будете модернизировать завод для повышения отказоустойчивости, не рискуя стабильностью в случае крупномасштабных сбоев в работе? Будете ли вы использовать проприетарные алгоритмы? Достигайте масштаба за счет последовательного развертывания передовых технологий на облачно-независимой платформе на основе искусственного интеллекта. Благодарим вас за проявленный интерес к нашему блогу. Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с управлением истощением, профилактическим обслуживанием, управлением цепочками поставок, машинным обучением или платформами на основе ИИ, отправьте нам письмо по электронной почте. по адресу [email protected].