Como o aprendizado de máquina na manufatura transformou os fluxos de trabalho

Introdução

Os gerentes de operações de produção e o pessoal de engenharia desperdiçaram décadas de dólares em planejamento fixo de produção, manutenção reativa e inspeção manual. Décadas atrás, embora prontamente disponíveis, esses recursos estavam superando os requisitos de produção atuais. Erros de julgamento, defasagem de resposta e silos de dados tendiam a criar gargalos dispendiosos. No entanto, a automação inteligente que utiliza o aprendizado de máquina está transformando os fluxos de fábrica atuais.

Bem-vindo à era das máquinas que aprendem, melhoram e até fazem previsões. Este artigo discute problemas reais que a manufatura encontrou, como os serviços de desenvolvimento de aprendizado de máquina podem facilitar soluções inovadoras, a matemática por trás disso e uma abordagem do mundo real para o sucesso da implementação.

Erros humanos e gargalos no fluxo de trabalho

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O chão de fábrica é de alto risco. Um pequeno detalhe que tenha escapado - um item de desgaste e negligência em uma inspeção visual, uma peça extraviada na linha de montagem ou um atraso no tempo do material em peças críticas - pode totalizar toneladas de tempo de inatividade ou produtos ruins - fluxos de trabalho anteriores utilizavam indivíduos observando e prazos planejados, não há muito espaço para isso.

Os erros humanos são inevitáveis, principalmente em operações repetitivas ou com grandes quantidades de informações. Enquanto isso, os gargalos ocorrem quando os sistemas não conseguem detectar ineficiências com antecedência suficiente ou prever interrupções antes que elas se tornem críticas para a missão.

O resultado? Patches reativos, despesas mais altas e qualidade variável do produto.

Quatro etapas para fluxos de trabalho mais inteligentes

O aprendizado de máquina enfrenta esses desafios de frente, permitindo que os sistemas classifiquem grandes quantidades de dados, aprendam com padrões e tomem decisões, às vezes mais rápido e melhor do que o cérebro humano. Quatro inovações estão transformando a manufatura e são discutidas a seguir:

Coleta de dados de sensores e monitoramento em tempo real

A fabricação inteligente depende de dados. Os sensores dos dispositivos atuais registram fluxos de dados sobre a condição do equipamento em tempo real - temperatura, vibração, pressão e velocidade. Essas informações constantes em tempo real alimentam os modelos de aprendizado de máquina, que observam variações infinitesimais que indicam desgaste, falha ou baixo desempenho.

Uma camada robusta de agregação de dados também permite a criação de aprendizado de máquina na manufatura, que calibra os modelos para o ambiente específico da fábrica, o maquinário e as metas de produção.

Modelos de manutenção preditiva

A manutenção preditiva usa dados históricos e existentes para antecipar avarias, em vez de responder a uma falha da máquina. Os modelos de manutenção preditiva observam os padrões que causam falhas, como um pequeno aumento de temperatura em um motor, e alertam as equipes antes que surjam problemas.

O retorno é menos inesperado: tempo de inatividade, maior vida útil do equipamento e um cronograma de manutenção agressivo. A manutenção preditiva não se trata necessariamente de pré-conectar defeitos - trata-se de criar uma cultura de prontidão.

Aquisição de imagens de controle de qualidade e inspeção automatizada

O controle de qualidade sempre foi um exercício de mão de obra intensiva que dependia da visão humana apurada para detectar falhas. Porém, no chão de fábrica, com a visão computacional e o aprendizado de máquina, os sistemas de processamento de imagens por computador podem detectar falhas instantaneamente.

Eles aprendem com milhares de fotos coladas - arranhões, amassados, posições incorretas - e melhoram sua precisão com o tempo. Esse método é mais preciso do que o anterior, e a velocidade permite a inspeção de cada componente sem interromper a linha.

Previsão de demanda e requisitos de planejamento

A demanda volátil, a escassez de suprimentos e os atrasos nas entregas destruíram os planos de produção. Algoritmos com tecnologia de aprendizado de máquina agora preveem tendências da cadeia de suprimentos com base em pedidos históricos, clima, anúncios geopolíticos e movimentos de mercado.

Esses modelos preditivos permitem que os fabricantes mantenham a quantidade correta de estoque, evitem a superprodução e respondam rapidamente às mudanças, tornando as cadeias de suprimentos reativas em vez de resilientes.

Familiarização com as principais tecnologias

Como pré-requisito para poder aplicar essas soluções, é útil familiarizar-se com a teoria das soluções de aprendizado de máquina:

Aprendizagem supervisionada: Essa técnica ensina algoritmos com base em dados rotulados. Nos negócios, ela poderia ensinar a um modelo o que constitui um produto "defeituoso" ou "não defeituoso" com base em exemplos anteriores.

Aprendizagem não supervisionada: Trabalha com dados não rotulados para descobrir padrões, como a detecção de anomalias em informações de sensores ou o agrupamento de máquinas com base em perfis semelhantes.

**Gêmeos digitais: **São réplicas virtuais de sistemas físicos. Os engenheiros podem fazer com que uma máquina ou uma linha de produção se comporte em um ambiente simulado como se fosse na vida real e experimentar mudanças sem correr riscos no mundo real. Quando combinados com o aprendizado de máquina, os gêmeos digitais podem aprender e melhorar por conta própria ao longo do tempo.

Recomendações de implementação

A implementação do aprendizado de máquina não é uma questão algorítmica - trata-se de estar pronto, alinhado e em constante aprimoramento. Tenha em mente as práticas recomendadas a seguir para garantir uma implementação bem-sucedida:

Verifique sua infraestrutura de dados: Certifique-se de que os dados do sensor sejam precisos, limpos e fornecidos de forma confiável. Desenvolva uma arquitetura robusta de armazenamento e processamento de dados, seja na nuvem ou no local.

Programe o retreinamento do modelo: Seus modelos de ML se tornarão menos precisos à medida que as condições mudarem. Implemente um cronograma de retreinamento usando novos dados e monitorando o desempenho.

Encontre pontos de integração significativos: Defina como os resultados de ML se comunicarão com seu MES (Manufacturing Execution System), ERP ou outros sistemas de manufatura. Use APIS e middleware para permitir uma comunicação aberta.

Instrua sua equipe: Forneça dados aos seus funcionários para que eles possam agir com base nos resultados do aprendizado de máquina. Instrua engenheiros e operadores sobre os resultados do aprendizado e a tomada de decisões com base neles.

Essas recomendações oferecem uma base perfeita para o sucesso no curto prazo, flexibilidade e adaptabilidade no longo prazo.

O efeito: Economia de eficiência e o que procurar

O aprendizado de máquina transformou as atividades de manufatura de reativas em preditivas, manuais em automáticas e flexíveis em vez de fixas. As vantagens incluem menos desperdício de tempo, maior qualidade do produto, menos estoques e tomada de decisões mais rápida.

Mas a viagem ainda não terminou. A próxima prova de conceito pode ser a programação adaptativa em tempo real, a aquisição para pagamento com IA ou até mesmo a verificação de qualidade totalmente autônoma. Como líderes de manufatura, é hora de considerar os gargalos em seu processo atual e perguntar: o que o aprendizado de máquina poderia melhorar?