Искусственный интеллект и машинное обучение в производстве могут привести к значительному повышению эффективности и помочь в создании новых возможностей для бизнеса. Сегодня производители хотят знать, как машинное обучение может помочь в решении их конкретных бизнес-задач, таких как отслеживание производственных дефектов до конкретных этапов производственного процесса, сокращение отходов за счет выявления неисправных компонентов на более ранних этапах процесса и т. д.
Преимущества
1. Профилактическое обслуживание
Машинное обучение позволяет прогнозировать отказы оборудования до их возникновения, планировать своевременное техническое обслуживание и сокращать время ненужных простоев. Производители тратят слишком много времени на устранение поломок вместо того, чтобы выделять ресурсы на плановое техническое обслуживание. Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать отказ оборудования с точностью до 92 %, что позволяет предприятиям более эффективно планировать графики обслуживания, повышая надежность активов и качество продукции.
2. Контроль качества
Модели машинного обучения также используются для проверки продукции и контроля качества. Алгоритмы компьютерного зрения на основе машинного обучения могут учиться на исторических данных, чтобы отличать хорошие продукты от неисправных, автоматизируя процесс проверки и контроля. Эти алгоритмы требуют только хороших образцов в своем обучающем наборе, что делает ненужной библиотеку возможных дефектов. С другой стороны, можно разработать алгоритм, который сравнивает образцы с наиболее распространенным типом дефектов. Машинное обучение позволяет значительно сэкономить на визуальном контроле качества на производстве. По данным Forbes, автоматическое тестирование качества на основе машинного обучения может повысить уровень обнаружения до 90%.
3. Логистика и управление запасами
Обрабатывающая промышленность требует обширных логистических возможностей для управления всем производственным процессом. Решения на основе машинного обучения могут автоматизировать несколько задач, связанных с логистикой, повышая эффективность и снижая затраты. Подсчитано, что средний бизнес в США ежегодно теряет 171 340 долларов из-за ручных и трудоемких задач, таких как логистика и бумажная работа, связанная с производством. Эти рутинные задачи можно автоматизировать с помощью машинного обучения и ежегодно экономить тысячи человеко-часов. Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для оптимизации управления ресурсами — например, Google удалось сократить расходы на охлаждение своего центра обработки данных на 40% с помощью DeepMind AI.
4. Разработка продукта
Разработка продукта — один из наиболее распространенных вариантов использования машинного обучения. Как при разработке новых продуктов, так и при улучшении существующих продуктов требуется обширный анализ данных для достижения наилучших результатов. Решения для машинного обучения могут помочь в сборе и анализе большого объема данных о продуктах, чтобы понять потребительский спрос, выявить скрытые недостатки и выявить новые возможности для бизнеса. Это может помочь улучшить дизайн существующих продуктов, а также разработать более качественные продукты, которые могут создать новые потоки доходов для бизнеса. Компании могут снизить риски, связанные с разработкой новых продуктов, поскольку они могут принимать более обоснованные решения с лучшим пониманием.
5. Кибербезопасность
Решения для машинного обучения опираются на сети, данные и технологические платформы — как локальные, так и облачные, чтобы эффективно функционировать. Безопасность этих систем и данных имеет решающее значение, и машинное обучение может сыграть важную роль, регулируя доступ к ценным цифровым платформам и информации. Машинное обучение может упростить доступ отдельных пользователей к конфиденциальным данным, какие приложения они используют и как они подключаются к ним. Это может помочь компаниям защитить свои цифровые активы, быстро обнаруживая аномалии и мгновенно инициируя корректирующие действия.
6. Робототехника
Современное производство все еще сильно зависит от человеческой рабочей силы. Но автоматизация в производстве растет, поскольку роботы теперь могут выполнять многие сложные задачи, за исключением нескольких областей, требующих очень высокой точности, которую могут обеспечить только специалисты-люди. В будущем большую часть производства могут взять на себя роботы, достаточно гибкие, чтобы работать вместе с людьми. Они смогут работать в разнообразных и динамичных средах с минимальным наблюдением со стороны человека. Робототехника предоставляет прекрасную возможность для передовых методов машинного обучения, помогая производителям разрабатывать сложные стратегии и производственные процессы.
