Aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam pembuatan

Menghasilkan lebih banyak produk berkualiti tinggi pada kos terendah adalah matlamat kekal industri pembuatan. Revolusi pembuatan pintar telah membolehkan pengeluar mencapai matlamat ini dengan lebih berjaya berbanding sebelum ini. Salah satu teknologi teras yang memacu gelombang inovasi ini ialah kecerdasan buatan. Data telah menjadi sumber yang sangat berharga, dan kos untuk memperoleh dan menyimpannya adalah lebih rendah berbanding sebelum ini. Hari ini, terima kasih kepada penggunaan teknologi kecerdasan buatan (terutamanya pembelajaran mesin), semakin ramai pengeluar memanfaatkan data ini untuk meningkatkan hasil mereka dengan ketara.

Bagi kebanyakan orang, ini bermakna meningkatkan kecekapan pengeluaran dan pengeluaran dengan ketara dengan menghapuskan punca utama kerugian pengeluaran dan kos lain yang berkaitan. Sudah tentu, memperoleh nilai perniagaan ketara daripada AI selalunya lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Ini adalah teknologi yang kompleks dengan banyak aplikasi yang berbeza. Bagaimanakah pengilang boleh melihat melalui gembar-gembur dan janji kosong dan melabur dalam AI industri yang benar-benar boleh memberi mereka kelebihan daya saing

Kunci Kejayaan AI dan Pembelajaran Mesin

Mustahil untuk terlepas teknologi AI Peningkatan pesat? , baik dalam konteks pembuatan secara umum dan dalam konteks pembuatan. Akibatnya, jangkaan untuk AI cenderung sangat di luar asas, daripada penyelesaian komprehensif kepada masalah perniagaan kepada keraguan yang mendalam dengan menyebut AI semata-mata.

Cari kes penggunaan yang betul

Tetapi, seperti mana-mana teknologi, kebenaran terletak di antaranya. Dalam persekitaran yang betul, kecerdasan buatan boleh menjadi sangat berkesan. Memahami persekitaran ini, dan teknologi AI yang digunakan untuk mereka, adalah kunci untuk menetapkan matlamat perniagaan yang realistik untuk aplikasi AI.

Kecerdasan Buatan bukan ubat penawar. Tiada penyelesaian yang akan menyelesaikan semua atau kebanyakan masalah anda. Sebagai peraturan, AI berfungsi paling baik apabila ia digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu atau satu siri masalah yang sangat berkait rapat.

AI umum ialah sesuatu yang perlu diwaspadai: jika vendor AI mendakwa melakukan segala-galanya, mereka mungkin tidak boleh melakukan apa-apa. Sekarang kembali kepada topik kecerdasan buatan dalam pembuatan. Terdapat banyak aplikasi berpotensi untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam pembuatan, dan setiap kes penggunaan memerlukan jenis kecerdasan buatan yang unik.

Panduan berikut menyediakan formula mudah dan berkesan untuk memilih penyelesaian kecerdasan buatan industri yang betul untuk menangani cabaran dan matlamat pembuatan tertentu.

Tumpuan kekal pada pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, kerana di sinilah inovasi yang paling menarik dan berkesan berlaku. Formula ini boleh diringkaskan dalam rajah dan metodologi ringkas yang dipanggil "Kuadran AI Industri."

Pengoptimuman Generasi Seterusnya Berdasarkan Pembelajaran Mesin

Dua kes penggunaan utama pembelajaran mesin dalam pembuatan ialah kualiti ramalan dan hasil serta penyelenggaraan ramalan.

(1) Penyelenggaraan hanya apabila perlu

Penyelenggaraan ramalan adalah perkara biasa di antara kedua-duanya kerana isu penyelenggaraan dan isu berkaitan boleh menimbulkan kos yang besar dan itulah yang berlaku untuk pengilang sekarang Matlamat yang agak biasa.

Penyelenggaraan ramalan menggunakan algoritma untuk meramalkan kegagalan komponen/mesin/sistem seterusnya daripada melakukan penyelenggaraan mengikut jadual yang telah ditetapkan atau menggunakan sistem SCADA dengan ambang berkod manual, peraturan amaran dan konfigurasi. Kakitangan kemudiannya boleh diingatkan untuk melaksanakan prosedur penyelenggaraan terfokus untuk mengelakkan kegagalan, tetapi tidak terlalu awal untuk membuang masa henti yang tidak perlu.

Sebaliknya, kaedah manual dan separa manual tradisional tidak mengambil kira corak tingkah laku dinamik jentera yang lebih kompleks, atau data senario yang berkaitan dengan proses pembuatan. Sebagai contoh, penderia pada mesin pengeluaran mungkin mengesan peningkatan suhu yang mendadak. Sistem berdasarkan peraturan statik tidak mengambil kira fakta bahawa mesin sedang disterilkan dan akan terus mencetuskan amaran positif palsu.

Kelebihan penyelenggaraan ramalan adalah banyak dan boleh mengurangkan kos dengan ketara manakala dalam banyak kes menghapuskan keperluan untuk masa henti yang dirancang.

Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengelakkan kegagalan, sistem boleh terus beroperasi tanpa gangguan yang tidak perlu. Apabila pembaikan diperlukan, ia sangat terpusat, dan juruteknik dimaklumkan tentang bahagian yang perlu diperiksa, dibaiki, dan diganti alat yang mana untuk digunakan, dan kaedah mana yang perlu diikuti;

Penyelenggaraan ramalan juga boleh memanjangkan baki hayat berguna (RUL) mesin dan peralatan kerana kerosakan sekunder boleh dielakkan sambil memerlukan kurang tenaga buruh untuk melaksanakan prosedur penyelenggaraan. . setiap hari Punca tersembunyi kerugian pengeluaran jangka panjang. Contohnya termasuk kualiti, hasil, sisa, daya pemprosesan, kecekapan tenaga, pelepasan, dsb., pada asasnya sebarang kerugian yang disebabkan oleh ketidakcekapan proses.

Ramalkan kualiti dan hasil menggunakan analisis multivariate berterusan, dikuasakan oleh algoritma pembelajaran mesin yang dilatih secara unik untuk memahami secara mendalam setiap proses pengeluaran, secara automatik mengenal pasti punca kehilangan pengeluaran yang didorong oleh proses.

Pengesyoran dan makluman automatik kemudiannya boleh dijana untuk memberitahu pasukan pengeluaran dan jurutera proses tentang isu yang akan datang, dan berkongsi pengetahuan kritikal dengan lancar tentang cara mencegah kerugian sebelum ia berlaku.

Mengurangkan kerugian jenis ini sentiasa menjadi masalah bagi semua pengeluar. Tetapi dalam pasaran hari ini, misi itu adalah kritikal. Di satu pihak, jangkaan pengguna berada pada tahap tertinggi sepanjang masa tabiat penggunaan global secara beransur-ansur berubah, walaupun pertumbuhan penduduk berterusan.

Menurut beberapa tinjauan, populasi global akan meningkat sebanyak 25% menjelang 2050. Sebaliknya, pengguna tidak pernah mempunyai begitu banyak pilihan, dengan hampir setiap produk boleh dibayangkan tersedia.

Tinjauan terkini menunjukkan bahawa banyak pilihan bermakna pengguna semakin berkemungkinan untuk meninggalkan jenama kegemaran mereka secara kekal.

Dalam konteks ini, pengeluar tidak lagi mampu menanggung ketidakcekapan proses dan kerugian yang terhasil. Setiap kehilangan dalam pembaziran, hasil, kualiti atau hasil mengurangkan hasil mereka.

Cabaran yang dihadapi oleh banyak pengeluar ialah mereka akhirnya menghadapi masalah dalam pengoptimuman proses. Sesetengah ketidakcekapan tidak mempunyai punca yang jelas dan tidak dapat dijelaskan oleh pakar proses. Di sinilah pembelajaran mesin, terutamanya analisis punca automatik, memainkan peranan penting.

Faedah Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin kepada Pembuatan

Wakil pengenalan buatan dan mesin pembelajaran Perubahan laut telah membawa banyak faedah yang melampaui peningkatan kecekapan dan membuka pintu kepada peluang perniagaan baharu. Beberapa faedah langsung pembelajaran mesin dalam pembuatan termasuk: Mengurangkan kerugian biasa yang didorong oleh proses yang menyakitkan , seperti hasil, pembaziran, kualiti dan daya pemprosesan

Tingkatkan kapasiti pengeluaran dengan mengoptimumkan proses pengeluaran.

Melalui proses yang lebih optimum, pertumbuhan berskala besar dan pengembangan barisan produk boleh dicapai.

Kurangkan kos melalui penyelenggaraan ramalan, menyebabkan aktiviti penyelenggaraan yang lebih sedikit, yang bermaksud kos buruh yang lebih rendah, pengurangan inventori dan pembaziran bahan. Ramalkan baki hayat berguna (RUL). Memahami lebih lanjut tentang gelagat mesin dan peralatan boleh mewujudkan keadaan yang meningkatkan prestasi sambil mengekalkan kesihatan mesin. RUL ramalan menghapuskan "kejutan yang tidak menyenangkan" yang membawa kepada masa henti yang tidak dirancang.
• Meningkatkan pengurusan rantaian bekalan melalui pengurusan inventori yang cekap dan proses pengeluaran yang dipantau dan disegerakkan dengan baik.
• Tingkatkan kawalan kualiti, berikan pandangan yang boleh diambil tindakan dan terus meningkatkan kualiti produk.
• Meningkatkan kerjasama manusia-mesin, memperbaiki keadaan keselamatan pekerja dan meningkatkan kecekapan keseluruhan.
• Pengilangan yang mengutamakan pengguna - mampu bertindak balas dengan cepat terhadap perubahan dalam permintaan pasaran.
• Untuk memanfaatkan sepenuhnya penyelesaian AI/ML industri, pengeluar perlu mengetahui penyelesaian AI yang paling sesuai untuk menangani cabaran yang mereka hadapi.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam pembuatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!