Hur maskininlärning inom tillverkningsindustrin förändrade arbetsflödena

Intro

Produktionsledare och ingenjörer har slösat bort årtionden av dollar på fast produktionsplanering, reaktivt underhåll och manuell inspektion. För flera decennier sedan överträffade dessa metoder, som då var lättillgängliga, dagens produktionskrav. Felaktiga bedömningar, fördröjda svar och datasilos tenderade att skapa kostsamma flaskhalsar. Intelligent automatisering med hjälp av maskininlärning förändrar dock fabriksflödena idag.

Välkommen till en tid med maskiner som lär sig, förbättrar och till och med förutspår. I den här artikeln diskuteras faktiska problem som tillverkningsindustrin har stött på, hur utvecklingstjänster för maskininlärning kan underlätta innovativa lösningar, matematiken bakom och en metod för att lyckas med implementeringen i den verkliga världen.

Mänskliga misstag och flaskhalsar i arbetsflödet

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

Verkstadsgolv är högriskområden. En liten detalj som försvinner - ett slitage och en försummelse vid en visuell inspektion, en felplacerad del på monteringslinjen eller en fördröjning av material för kritiska delar - kan leda till massor av stilleståndstid eller dåliga produkter - tidigare arbetsflöden använde sig av individer som övervakade och planerade tidsramar, det finns inte mycket utrymme för det.

Mänskliga misstag är oundvikliga, särskilt när det gäller repetitiva arbetsmoment eller stora mängder information. Samtidigt uppstår flaskhalsar när systemen inte kan upptäcka ineffektivitet tillräckligt tidigt eller förutse avbrott innan de blir verksamhetskritiska.

Resultatet? Reaktiva lappar, högre kostnader och varierande produktkvalitet.

Fyra steg till smartare arbetsflöden

Maskininlärning tar itu med dessa utmaningar genom att göra det möjligt för system att sortera stora mängder data, lära sig av mönster och fatta beslut, ibland snabbare och bättre än den mänskliga hjärnan. Fyra innovationer håller på att förändra tillverkningsindustrin och diskuteras nedan:

Insamling av sensordata och övervakning i realtid

Smart tillverkning är beroende av data. Sensorer i dagens enheter registrerar strömmar av data om utrustningens tillstånd i realtid - temperatur, vibration, tryck och hastighet. Denna ständiga realtidsinformation matar maskininlärningsmodeller, som letar efter oändligt små variationer som indikerar slitage, fel eller underprestanda.

Ett robust lager för dataaggregering gör det också möjligt att skapa maskininlärning inom tillverkning, som kalibrerar modeller till den specifika fabriksmiljön, maskinerna och produktionsmålen.

Modeller för förebyggande underhåll

Förutseende underhåll använder historiska och befintliga data för att förutse haverier, snarare än att reagera på ett maskinhaveri. Modeller för förebyggande underhåll tittar på mönster som orsakar fel, till exempel en mindre temperaturökning för en motor, och varnar team innan problem uppstår.

Avkastningen är mindre oväntad: stilleståndstid, längre livslängd för utrustningen och ett aggressivt underhållsschema. Förutseende underhåll handlar inte nödvändigtvis om att förebygga defekter - det handlar om att skapa en beredskapskultur.

Bildbehandling för kvalitetskontroll och automatiserad inspektion

Kvalitetskontroll har alltid varit en personalintensiv uppgift som förlitat sig på att människans skarpa syn ska upptäcka fel. Men på fabriksgolvet kan bildbehandlingssystem med hjälp av datorseende och maskininlärning upptäcka fel direkt.

De lär sig av tusentals uppklistrade bilder - repor, bucklor, felplaceringar - och förbättrar sin noggrannhet med tiden. Den här metoden är mer exakt än den tidigare och gör det möjligt att inspektera varje komponent utan att behöva avbryta produktionen.

Krav på efterfrågeprognoser och planering

Volatil efterfrågan, brist på varor och leveransförseningar har förstört produktionsplanerna. Algoritmer som drivs av maskininlärning förutspår nu trender i leveranskedjan baserat på historiska order, väder, geopolitiska meddelanden och marknadsrörelser.

Dessa prediktiva modeller gör det möjligt för tillverkarna att hålla rätt mängd varor i lager, undvika överproduktion och reagera snabbt på förändringar, vilket gör leveranskedjorna reaktiva snarare än motståndskraftiga.

Bekanta dig med de viktigaste teknikerna

Som en förutsättning för att kunna tillämpa dessa lösningar är det bra att bekanta sig med teorin bakom maskininlärningslösningar:

Övervakad inlärning: Denna teknik lär ut algoritmer på basis av märkta data. Inom affärsvärlden skulle en modell kunna lära sig vad som utgör en "defekt" respektive "icke-defekt" produkt utifrån tidigare exempel.

Oövervakad inlärning: Arbetar med omärkta data för att upptäcka mönster, t.ex. att upptäcka avvikelser i sensorinformation eller gruppera maskiner baserat på liknande profiler.

**Digitala tvillingar: **Är virtuella kopior av fysiska system. Ingenjörer kan få en maskin eller produktionslinje att bete sig i en simulerad miljö som i verkligheten och experimentera med förändringar utan att ta risker i den verkliga världen. I kombination med maskininlärning kan digitala tvillingar lära sig och förbättras på egen hand över tid.

Rekommendationer för implementering

Implementering av maskininlärning är inte en algoritmisk fråga - det handlar om att vara redo, anpassad och ständigt förbättras. Tänk på följande bästa praxis för att garantera en framgångsrik driftsättning:

Kontrollera din datainfrastruktur: Säkerställ att sensordata är korrekta, rena och levereras på ett tillförlitligt sätt. Utveckla en robust arkitektur för datalagring och databehandling, oavsett om det är i molnet eller lokalt.

Schemalägg omskolning av modell: Dina ML-modeller kommer att bli mindre exakta när förhållandena ändras. Implementera ett schema för omskolning med hjälp av nya data och övervaka prestanda.

Hitta integrationspunkter av betydelse: Definiera hur dina ML-resultat ska kommunicera med ditt MES (Manufacturing Execution System), ERP eller andra tillverkningssystem. Använd APIS och middleware för att möjliggöra öppen kommunikation.

Utbilda din personal: Ge dina medarbetare data så att de kan agera på maskininlärningsresultat. Utbilda ingenjörer och operatörer om inlärningsresultat och beslutsfattande baserat på dem.

Dessa rekommendationer utgör en perfekt grund för kortsiktiga framgångar, flexibilitet och anpassningsförmåga på lång sikt.

Effekten: Effektivitetsbesparingar och vad man ska leta efter

Maskininlärning omvandlade tillverkningsaktiviteter från reaktiva till prediktiva, manuella till automatiska och flexibla snarare än fasta. Fördelarna är bland annat mindre tidsspillan, högre produktkvalitet, lägre lager och snabbare beslutsfattande.

Men resan är ännu inte över. Nästa proof-of-concept kan vara adaptiv schemaläggning i realtid, AI-inköp-till-betalning eller till och med helt autonoma kvalitetskontroller. Som ledare inom tillverkningsindustrin är det dags att fundera över flaskhalsarna i era nuvarande processer och fråga er: Vad skulle maskininlärning kunna förbättra?