Miten koneoppiminen teollisuudessa muutti työnkulut

Intro

Tuotantopäälliköt ja insinöörit ovat tuhlanneet vuosikymmeniä dollareita kiinteään tuotannon suunnitteluun, reaktiiviseen kunnossapitoon ja manuaaliseen tarkastukseen. Vuosikymmeniä sitten nämä edellä mainitut laitteet olivat helposti saatavilla, ja ne ylittivät nykypäivän tuotantovaatimukset. Arviointivirheet, reagointiviiveet ja tietosiilot aiheuttivat yleensä kalliita pullonkauloja. Älykäs automaatio, jossa käytetään koneoppimista, on kuitenkin muuttamassa tehtaan virtauksia nykyään.

Tervetuloa oppivien, kehittyvien ja jopa ennustavien koneiden aikakauteen. Tässä artikkelissa käsitellään todellisia ongelmia, joita valmistus on kohdannut, miten koneoppimisen kehityspalvelut voivat helpottaa innovatiivisia ratkaisuja, matematiikkaa sen taustalla ja todellisen maailman lähestymistapaa onnistuneeseen toteutukseen.

Inhimilliset virheet ja työnkulun pullonkaulat

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

Myymälätilat ovat riskialttiita. Yksi pieni yksityiskohta on jäänyt huomaamatta - yksi kuluminen ja laiminlyönti visuaalisessa tarkastuksessa, yksi väärin sijoitettu osa kokoonpanolinjalla tai kriittisten kappaleiden materiaalin ajoitusviive - voi aiheuttaa tonneittain seisokkeja tai huonoja tuotteita - aiemmissa työnkuluissa käytettiin yksilöiden tarkkailua ja suunniteltuja aikatauluja, eikä siinä ole paljon tilaa.

Inhimilliset virheet ovat väistämättömiä, erityisesti toistuvien toimintojen tai valtavien tietomäärien kohdalla. Samaan aikaan pullonkauloja syntyy, kun järjestelmät eivät pysty havaitsemaan tehottomuutta riittävän ajoissa tai ennakoimaan keskeytyksiä ennen kuin niistä tulee kriittisiä.

Tulos? Reaktiiviset laastarit, korkeammat kustannukset ja vaihteleva tuotteiden laatu.

Neljä askelta älykkäämpiin työnkulkuihin

Koneoppiminen vastaa näihin haasteisiin suoraan, sillä sen avulla järjestelmät pystyvät lajittelemaan valtavia tietomääriä, oppimaan kuvioista ja tekemään päätöksiä, joskus nopeammin ja paremmin kuin ihmisaivot. Neljä innovaatiota muuttaa valmistusta, ja niitä käsitellään jäljempänä:

Anturitietojen kerääminen ja reaaliaikainen seuranta

Älykäs valmistus perustuu tietoon. Nykyisten laitteiden anturit tallentavat reaaliaikaisesti tietovirtoja laitteiden kunnosta - lämpötilasta, tärinästä, paineesta ja nopeudesta. Nämä jatkuvat reaaliaikaiset tiedot syöttävät koneoppimismalleja, jotka tarkkailevat pienimpiä vaihteluita, jotka viittaavat kulumiseen, vikaantumiseen tai alisuorituskykyyn.

Vankka tietojen yhdistämiskerros mahdollistaa myös koneoppimisen luomisen valmistuksessa, jossa mallit kalibroidaan tehdaskohtaiseen ympäristöön, koneisiin ja tuotantotavoitteisiin.

Ennakoivan kunnossapidon mallit

Ennakoivassa kunnossapidossa hyödynnetään historiatietoja ja olemassa olevia tietoja vikojen ennakoimiseksi sen sijaan, että reagoitaisiin koneen vikaantumiseen. Ennakoivan kunnossapidon mallit tarkastelevat vikoja aiheuttavia malleja, kuten moottorin lämpötilan pientä nousua, ja varoittavat tiimejä ennen ongelmien syntymistä.

Tuloksena on vähemmän odottamattomia: seisokkiaikoja, pidempi laitteiden käyttöikä ja aggressiivinen huoltoaikataulu. Ennakoivassa kunnossapidossa ei välttämättä ole kyse vikojen ennaltaehkäisystä, vaan valmiuskulttuurin luomisesta.

Laadunvalvonnan kuvantaminen ja automatisoitu tarkastus

Laadunvalvonta on aina ollut työvoimavaltaista, ja vikojen havaitseminen on perustunut ihmisen tarkkaan näkemiseen. Tehtaan lattialla tietokonenäön ja koneoppimisen avulla tietokoneen kuvankäsittelyjärjestelmät voivat kuitenkin havaita viat välittömästi.

Ne oppivat tuhansista tarrakuvista - naarmuista, kolhuista, virheellisistä sijainneista - ja parantavat tarkkuuttaan ajan myötä. Tämä menetelmä on tarkempi kuin edellinen, ja nopeus mahdollistaa jokaisen komponentin tarkastamisen linjaa keskeyttämättä.

Kysynnän ennustaminen ja suunnitteluvaatimukset

Vaihteleva kysyntä, toimitusvaikeudet ja toimitusviiveet ovat tuhonneet tuotantosuunnitelmat. Koneoppimiseen perustuvat algoritmit ennustavat nyt toimitusketjun trendejä aiempien tilausten, sään, geopoliittisten ilmoitusten ja markkinaliikkeiden perusteella.

Näiden ennakoivien mallien avulla valmistajat voivat ylläpitää oikeaa varastomäärää, välttää ylituotantoa ja reagoida nopeasti muutoksiin, mikä tekee toimitusketjuista pikemminkin reaktiivisia kuin joustavia.

Tutustuminen tärkeimpiin teknologioihin

Näiden ratkaisujen soveltamisen edellytyksenä on tutustua koneoppimisratkaisujen teoriaan:

Valvottu oppiminen: Tämä tekniikka opettaa algoritmeja merkittyjen tietojen perusteella. Liiketoiminnassa se voisi opettaa mallille, mikä on "viallinen" ja mikä "virheetön" tuote aiempien esimerkkien perusteella.

Valvomaton oppiminen: Toimii merkitsemättömän datan avulla kuvioiden löytämiseksi, kuten poikkeamien havaitsemiseksi anturitiedoissa tai koneiden ryhmittämiseksi samankaltaisten profiilien perusteella.

**Digitaaliset kaksoset: ** Ovat fyysisten järjestelmien virtuaalisia kopioita. Insinöörit voivat saada koneen tai tuotantolinjan käyttäytymään simuloidussa ympäristössä kuten oikeassa elämässä ja kokeilla muutoksia ottamatta riskejä oikeassa maailmassa. Kun digitaaliset kaksoset yhdistetään koneoppimiseen, ne voivat oppia ja kehittyä ajan mittaan.

Toteutusta koskevat suositukset

Koneoppimisen käyttöönotto ei ole pelkkä algoritmikysymys, vaan kyse on valmiudesta, yhtenäisyydestä ja jatkuvasta parantamisesta. Pidä seuraavat parhaat käytännöt mielessä, jotta käyttöönotto onnistuu:

Tarkista tietoinfrastruktuurisi: Varmista, että anturitiedot ovat tarkkoja, puhtaita ja että ne toimitetaan luotettavasti. Kehitä vankka tietojen varastointi- ja käsittelyarkkitehtuuri, olipa kyseessä sitten pilvi- tai tilakäyttö.

Aikataulun uudelleenkoulutusmalli: Olosuhteiden muuttuessa ML-malleistasi tulee epätarkempia. Ota käyttöön aikataulu, jonka mukaan mallit koulutetaan uudelleen käyttämällä uusia tietoja ja tarkkailemalla suorituskykyä.

Löydä merkittävät integraatiopisteet: Määrittele, miten ML-tulokset ovat yhteydessä MES- (Manufacturing Execution System), ERP- tai muihin valmistusjärjestelmiin. Käytä APIS- ja väliohjelmistoja avoimen viestinnän mahdollistamiseksi.

Kouluta henkilöstösi: Anna työntekijöillesi tietoja, jotta he voivat toimia koneoppimisen tulosten perusteella. Kouluta insinöörejä ja operaattoreita oppimistuloksista ja niihin perustuvasta päätöksenteosta.

Nämä suositukset tarjoavat täydellisen perustan lyhyen aikavälin menestykselle, joustavuudelle ja sopeutumiskyvylle pitkällä aikavälillä.

Vaikutus: Tehokkuuden säästöt ja mitä etsiä

Koneoppiminen muutti valmistustoiminnot reaktiivisista ennakoiviksi, manuaalisista automaattisiksi ja joustaviksi eikä kiinteiksi. Hyötyjä ovat muun muassa pienempi ajanhukka, parempi tuotteiden laatu, pienemmät varastot ja nopeampi päätöksenteko.

Mutta matka ei ole vielä ohi. Seuraava todiste voi olla reaaliaikainen mukautuva aikataulutus, tekoälystä maksuun -hankinta tai jopa täysin autonominen laadunvalvonta. Tuotannon johtajina on aika miettiä nykyisen prosessin pullonkauloja ja kysyä: Mitä koneoppiminen parantaisi?