Hvordan maskinlæring i produksjonen forvandlet arbeidsflyten

Intro

Ledere og ingeniører har sløst bort flere tiår med penger på fast produksjonsplanlegging, reaktivt vedlikehold og manuell inspeksjon. For flere tiår siden var disse løsningene lett tilgjengelige, men de overgikk dagens produksjonskrav. Feilvurderinger, forsinket respons og datasiloer hadde en tendens til å skape kostbare flaskehalser. Intelligent automatisering ved hjelp av maskinlæring er imidlertid i ferd med å forandre dagens fabrikkflyt.

Velkommen til en tid med maskiner som lærer, forbedrer og til og med forutser. Denne artikkelen tar for seg faktiske problemer som industrien har støtt på, hvordan maskinlæringstjenester kan bidra til innovative løsninger, matematikken bak og en praktisk tilnærming til vellykket implementering.

Menneskelige feil og flaskehalser i arbeidsflyten

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

Verkstedgulvet er et høyrisikoområde. En liten detalj som blir borte - en slitasjesykdom i en visuell inspeksjon, en feilplassert del på samlebåndet eller en tidsforsinkelse i materialtilgangen på kritiske deler - kan føre til massevis av nedetid eller dårlige produkter - tidligere arbeidsflyter gikk ut på at enkeltpersoner fulgte med og planla tidsrammer, så det er ikke mye rom for det.

Menneskelige feil er uunngåelige, særlig når det er snakk om repeterende operasjoner eller store mengder informasjon. Samtidig oppstår det flaskehalser når systemene ikke klarer å oppdage ineffektivitet tidlig nok eller forutse forstyrrelser før de blir virksomhetskritiske.

Resultatet? Reaktive lapper, høyere kostnader og varierende produktkvalitet.

Fire steg mot smartere arbeidsflyt

Maskinlæring tar tak i disse utfordringene ved å gjøre det mulig for systemer å sortere store datamengder, lære av mønstre og ta beslutninger, noen ganger raskere og bedre enn den menneskelige hjerne. Fire innovasjoner er i ferd med å forandre produksjonsindustrien, og disse omtales nedenfor:

Høsting av sensordata og sanntidsovervåking

Smart produksjon er avhengig av data. Sensorer i dagens enheter registrerer strømmer av data om utstyrets tilstand i sanntid - temperatur, vibrasjoner, trykk og hastighet. Denne konstante sanntidsinformasjonen brukes i maskinlæringsmodeller, som ser etter ørsmå variasjoner som kan indikere slitasje, feil eller underytelse.

Et robust lag for dataaggregering gjør det også mulig å skape maskinlæring i produksjonen, som kalibrerer modeller til det spesifikke fabrikkmiljøet, maskineriet og produksjonsmålene.

Modeller for prediktivt vedlikehold

Forutseende vedlikehold bruker historiske og eksisterende data til å forutse sammenbrudd, i stedet for å reagere på en maskinfeil. Modeller for prediktivt vedlikehold ser på mønstre som kan forårsake feil, for eksempel en mindre temperaturøkning i en motor, og varsler teamene før problemene oppstår.

Avkastningen er mindre uventet: nedetid, lengre levetid for utstyret og en aggressiv vedlikeholdsplan. Forutseende vedlikehold handler ikke nødvendigvis om å forebygge feil - det handler om å skape en beredskapskultur.

Bildebehandling for kvalitetskontroll og automatisert inspeksjon

Kvalitetskontroll har alltid vært en mannskapsintensiv øvelse som har vært avhengig av et skarpt menneskelig syn for å oppdage feil. Men med datasyn og maskinlæring på fabrikkgulvet kan bildebehandlingssystemer oppdage feil umiddelbart.

De lærer av tusenvis av klistrede bilder - riper, bulker, feilposisjoner - og forbedrer nøyaktigheten over tid. Denne metoden er mer nøyaktig enn den forrige, og hastigheten gjør det mulig å inspisere hver komponent uten å avbryte linjen.

Krav til etterspørselsprognoser og planlegging

Ustabil etterspørsel, mangel på varer og leveringsforsinkelser har ødelagt produksjonsplanene. Algoritmer drevet av maskinlæring forutser nå trender i forsyningskjeden basert på historiske bestillinger, vær, geopolitiske kunngjøringer og markedsbevegelser.

Disse prediktive modellene gjør det mulig for produsentene å opprettholde riktig lagerbeholdning, unngå overproduksjon og reagere raskt på endringer, noe som gjør forsyningskjedene reaktive i stedet for robuste.

Gjør deg kjent med de viktigste teknologiene

Som en forutsetning for å kunne bruke disse løsningene, er det nyttig å sette seg inn i teorien bak maskinlæringsløsninger:

Veiledet læring: Denne teknikken lærer algoritmer på merkede data. I forretningsverdenen kan den lære en modell hva som utgjør et "defekt" og et "ikke-defekt" produkt ut fra tidligere eksempler.

Ikke-veiledet læring: Jobber med umerkede data for å oppdage mønstre, for eksempel å oppdage avvik i sensorinformasjon eller gruppere maskiner basert på lignende profiler.

**Digitale tvillinger: **Er virtuelle kopier av fysiske systemer. Ingeniører kan få en maskin eller en produksjonslinje til å oppføre seg i et simulert miljø slik de ville gjort i virkeligheten, og eksperimentere med endringer uten å ta risiko i den virkelige verden. I kombinasjon med maskinlæring kan digitale tvillinger lære og forbedre seg selv over tid.

Anbefalinger for implementering

Implementering av maskinlæring er ikke et spørsmål om algoritmer - det handler om å være klar, samkjørt og kontinuerlig forbedre seg. Husk følgende beste praksis for å garantere en vellykket implementering:

Sjekk datainfrastrukturen din: Sørg for at sensordataene er nøyaktige, rene og leveres på en pålitelig måte. Utvikle en robust arkitektur for datalagring og -behandling, enten det er i skyen eller på stedet.

Planlegg omskolering av modellen: ML-modellene dine vil bli mindre nøyaktige etter hvert som forholdene endrer seg. Implementer en tidsplan for omskolering ved hjelp av nye data og overvåking av ytelsen.

Finn viktige integrasjonspunkter: Definer hvordan ML-resultatene skal kommunisere med MES (Manufacturing Execution System), ERP eller andre produksjonssystemer. Bruk APIS og mellomvare for å muliggjøre åpen kommunikasjon.

Utdann personalet ditt: Gi medarbeiderne dine data slik at de kan handle på grunnlag av maskinlæring. Gi ingeniører og operatører opplæring i læringsresultater og beslutningstaking basert på dem.

Disse anbefalingene gir et perfekt grunnlag for suksess på kort sikt og fleksibilitet og tilpasningsevne på lang sikt.

Effekten: Effektivitetsbesparelser og hva du bør se etter

Maskinlæring har forvandlet produksjonsaktiviteter fra reaktive til prediktive, manuelle til automatiske og fleksible i stedet for faste. Fordelene er blant annet mindre tidstap, høyere produktkvalitet, lavere lagerbeholdning og raskere beslutningstaking.

Men turen er ennå ikke over. Det neste proof-of-conceptet kan være adaptiv planlegging i sanntid, AI-innkjøp-til-betaling eller til og med fullstendig autonom kvalitetskontroll. Som produksjonsledere er det på tide å vurdere flaskehalser i den nåværende prosessen og spørre: Hva kan maskinlæring forbedre?