Машинное обучение — это приложение Искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет системам механически обучаться и улучшаться на основе опыта без специального программирования. Машинное обучение сосредоточено на разработке компьютерных программ, которые могут получать данные и использовать их для обучения. Процесс обучения начинается с просмотра данных. Примеры, непосредственный опыт или инструкции, как закономерности в данных и принятие лучших решений в будущем, поддерживают примеры, которые мы предлагаем. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам обучаться автоматически без вмешательства человека или помощи и соответствующей корректировки действий. Производство продуктов может быть очень дорогим и сложным процессом для тех предприятий, у которых нет необходимых инструментов и ресурсов для разработки качественных продуктов.

В последние годы искусственный интеллект и машинное обучение стали более распространенными в производстве и сборке товаров, что снижает производственные затраты и время. 40% всей потенциальной ценности, которую сегодня может создать аналитика, приходится на методы ИИ и машинного обучения. Это вечная производственная цель; производить качественную продукцию с минимальными затратами. Данные стали конструктивным ресурсом, и их сбор и хранение дешевле, чем когда-либо. Для использования искусственного интеллекта, особенно машинного обучения, производители могут значительно использовать данные и безопасность.

Машинное обучение помогает в развитии более интеллектуального производства, в котором роботы могут собирать товары с большой точностью, аналитика может предсказывать будущие события, а автоматизированные процессы могут генерировать безошибочные результаты. Поскольку объем генерируемых данных увеличивается с каждым днем, производственные компании должны использовать более интеллектуальные решения, чтобы сделать весь свой процесс более эффективным и масштабируемым. Данные очень помогают с точки зрения автоматизации процесса и даже прогнозирования и мониторинга производительности.

Вот несколько примеров того, как машинное обучение влияет на производство: улучшение процесса

Производителям удалось включить машинное обучение в три аспекта бизнеса — операции, производство и постпродакшн. Fanuc, японский производитель промышленной робототехники и технологий автоматизации, является одной из компаний, внедривших этот метод. Fanuc использует глубокое обучение с подкреплением, своего рода решение для машинного обучения, разработанное Preferred Networks, которое позволяет его роботам быстро и эффективно обучаться новым возможностям без необходимости точного и сложного программирования.

Разработка продукта

С точки зрения разработки продуктов данные открыли множество дверей для производственных организаций. Предприятия могут использовать эту информацию, чтобы лучше понять своих клиентов, удовлетворить их требования и требования. Это поможет в разработке новых или улучшенных продуктов для вашей клиентской базы. Производители могут использовать важные данные для создания продукта с более высокой потребительской ценностью и снижения рисков, связанных с выводом нового продукта на рынок. Практические идеи учитываются при планировании, разработке стратегии и моделировании продукта, помогая улучшить процесс принятия решений. Внедрение приложений CRM тщательно рассматривается с целью оптимизации рабочего процесса.

Робот

Роботы могут многое изменить в производстве. Они могут помочь выполнять рутинные задачи, которые сложны или слишком опасны для человека. Производители, как правило, вкладывают больше денег в роботизацию, чтобы удовлетворить спрос и уменьшить количество человеческих ошибок. Эти промышленные машины в конечном итоге вносят большой вклад в производство качественной продукции. Каждый финансовый год продукт возвращается к своему базовому уровню, чтобы улучшить свою продуктовую линейку.

Безопасность

Машинное обучение разработало платформы, которые сделали мобильность в организации безопасной. Алгоритмы машинного обучения обеспечивают безопасность ваших процессов и расширяют возможности бизнес-инноваций, обеспечивая при этом защиту разработки мобильных приложений, устройств и данных в масштабах всего предприятия. На любом устройстве Android или iOS он обеспечивает безопасность на устройстве и устраняет угрозы устройства и сети. Кроме того, если компании нужна быстрая, надежная и безопасная VPN для потоковой передачи, загрузки торрентов и защиты корпоративных данных, Surfshark VPN рекомендуется как хороший выбор.

Контроль качества

Машинное обучение играет важную роль в повышении качества производственного процесса. Нейронные сети с глубоким обучением могут помочь с доступностью, производительностью и качеством машин, а также с недостатками машин. Siemens использует нейронную сеть для отслеживания и повышения эффективности своего производства стали. Они инвестировали более 10 миллиардов долларов в приобретение компаний, основанных на машинном обучении, для повышения уровня качества своей деятельности.

Управление цепочками поставок

Оптимизируя логистический процесс, управление запасами, управление активами и управление цепочками поставок, машинное обучение помогает оптимизировать стоимость компании. Использование устройств машинного обучения, искусственного интеллекта и Интернета вещей (IoT) помогает получать качественные результаты. Современные производители ищут новые решения, сочетающие отслеживание активов, точность, прозрачность цепочки поставок и оптимизацию запасов с новыми технологиями. Компании-разработчики машинного обучения разработали пакет управления цепочками поставок, который отслеживает каждый этап производства, упаковки и доставки.

Нынешнее профилактическое обслуживание приводит к регулярному отключению машин от работы, что увеличивает время простоя и является нерентабельным. Кроме того, стратегия может не всегда решать основные проблемы, которые приводят к сбою системы. Для получения точной и действенной информации требуется значительный объем данных в режиме реального времени, чтобы понять аномалии до сбоя системы. Машина Благодаря обнаружению, отслеживанию и оценке основных системных переменных в процессе производства обучение является фундаментальным фактором расширенного профилактического обслуживания. С помощью машинного обучения операторы могут быть предупреждены до сбоя системы, а в некоторых случаях даже без вмешательства оператора, и избежать дорогостоящих незапланированных простоев.

Преимущества применения машинного обучения в производстве

Снижение затрат за счет профилактического обслуживания. Это приводит к меньшему объему обслуживания, что означает снижение затрат на рабочую силу и скидку на потери запасов и материалов.

Прогнозирование остаточного срока полезного использования (RUL): больше знаний о машинах и оборудовании позволяет создавать экспериментальные условия, улучшающие производительность при сохранении работоспособности машин. Прогнозирование RUL устраняет «неприятные сюрпризы», которые приводят к незапланированным простоям.

Улучшенное управление цепочками поставок: благодаря эффективному управлению запасами и хорошо контролируемому и синхронизированному производственному потоку.

Улучшенный контроль качества. Благодаря активному мозговому штурму для постоянного повышения качества продукции.

Улучшенный робот-человек: совместная работа улучшает условия безопасности сотрудников и повышает общую эффективность.

Производство, ориентированное на потребителя: умение быстро реагировать на изменения рыночного спроса.

Проблемы применения машинного обучения в производстве

Машинное обучение полностью подняло все отрасли, которые мы знаем, и производство — одна из них:

• Увеличение производственных мощностей до 20 % при одновременном снижении расхода материалов на 4 % – возможности машинного обучения предоставляют ценную информацию и информацию в режиме реального времени. Производство теперь может обеспечить более высокие темпы производствапри меньших затратах.

• Включение процессов мониторинга состояния — общая эффективность оборудования выросла с 65 % до 85 % благодаря машинному обучению.

• Повышение качества продукции и услуг. Производителям всегда сложно продолжать улучшать свои продукты и услуги. Алгоритмы машинного обучения способны дать ответы, определяя, какие факторы влияют на качество.

• Улучшение технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (ТОиР). Машинное обучение помогает ТОиР и профилактическому обслуживанию, обеспечивая повышенную точность прогнозирования на уровне компонентов и деталей, а также способность интегрировать базы данных, приложения и алгоритмы в облачные платформы. Машинное обучение — это решение проблем, и вышеупомянутые методы — лишь некоторые из того, как эта высокотехнологичная технология изменила обрабатывающую промышленность. Однако, как и у любого другого творения, у машинного обучения есть проблемы, которые пытаются преодолеть все предприятия. Речь идет только о проблемах и проблемах ML, с которыми сталкивается обрабатывающая промышленность.

• Получение релевантных данных. Качество и тема данных являются важной частью эффективности алгоритмов машинного обучения. Например, алгоритмы машинного обучения не будут работать должным образом, если данные содержат нерелевантную информацию. Что производители должны сделать, чтобы бойкотировать эту проблему, так это сначала понять свои данные, прежде чем применять машинное обучение к приложению.

Область применения контролируемого машинного обучения в производстве

Основной областью применения SVM в производстве является мониторинг. SVM часто и успешно используется в различных приложениях, включая мониторинг состояния инструмента/машины, диагностику неисправностей и износ инструмента. Мониторинг качества в производстве — это область, в которой SVM успешно применялись. Область применения SVM, частично совпадающая с производственным приложением, — распознавание изображений. В производстве это может быть использовано для выявления поврежденных продуктов. Еще одной областью применения является классификация почерка. Прогнозирование временных рядов также

домен, в котором используется оптимизация SVM.

Утверждалось, что контролируемое машинное обучение используется в производственных системах, потому что в этом методе присутствуют метки. Метод машинного обучения с учителем уже используется в системе больших данных. Короче говоря, можно сказать, что машинное обучение является наиболее полезным и мощным инструментом для интеллектуальных производственных систем, и его использование в будущем будет расти во многих областях компьютерных наук, медицины, промышленной инженерии.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Мани Даблиш «Машинное обучение в производстве: преимущества, проблемы и приложения» в книге «Инновации в глобальном бизнесе и технологиях: тенденции, цели и стратегии» Universal Academic Books Publishers & Distributors, Нью-Дели

2. Торстен Вюст, Даниэль Веймер, Кристофер Иргенс и Клаус-Дитер Тобен (2016 г.) Машинное обучение в производстве: преимущества, проблемы и приложения, Производство и производственные исследования, 4:1, 23–45.

3. Руководство по машинному обучению в производстве https://oden.io/learn/machine-learning-in-manufacturing