Hoe Machine Learning in Productie Workflows transformeerde

Intro

Productiemanagers en technisch personeel hebben tientallen jaren dollars verspild aan vaste productieplanning, reactief onderhoud en handmatige inspectie. Tientallen jaren geleden waren deze gegevens gemakkelijk beschikbaar, maar ze overtroffen de productievereisten van vandaag. Beoordelingsfouten, reactievertragingen en datasilo's zorgden voor kostbare knelpunten. Intelligente automatisering met behulp van machine learning transformeert echter de huidige fabrieksstromen.

Welkom in het tijdperk van machines die leren, verbeteren en zelfs voorspellingen doen. Dit artikel bespreekt actuele problemen die productiebedrijven zijn tegengekomen, hoe ontwikkelingsservices voor machinaal leren innovatieve oplossingen kunnen faciliteren, de wiskunde erachter en een succesvolle implementatie in de praktijk.

Menselijke fouten en knelpunten in de workflow

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

Werkvloeren zijn zeer risicovol. Eén klein detail dat over het hoofd wordt gezien - één slijtage-onderdeel bij een visuele inspectie, één misplaatst onderdeel aan de lopende band of een materiaalvertraging bij kritieke onderdelen - kan in totaal leiden tot tonnen stilstand of slechte producten - eerdere werkstromen maakten gebruik van mensen die keken en van geplande tijdschema's, daar is niet veel ruimte voor.

Menselijke fouten zijn onvermijdelijk, vooral bij repetitieve handelingen of enorme hoeveelheden informatie. Ondertussen ontstaan knelpunten wanneer systemen inefficiënties niet vroeg genoeg kunnen opsporen of onderbrekingen niet kunnen voorspellen voordat ze missiekritisch worden.

Het resultaat? Reactieve patches, hogere kosten en wisselende productkwaliteit.

Vier stappen naar slimmere workflows

Machine learning pakt deze uitdagingen frontaal aan door systemen in staat te stellen enorme hoeveelheden gegevens te sorteren, van patronen te leren en beslissingen te nemen, soms sneller en beter dan het menselijk brein. Vier innovaties transformeren de productie en worden hieronder besproken:

Sensordata verzamelen en real-time monitoren

Slimme productie is gebaseerd op gegevens. Sensoren in de huidige apparaten registreren in realtime gegevensstromen over de toestand van de apparatuur: temperatuur, trillingen, druk en snelheid. Deze constante realtime informatie voedt modellen voor machinaal leren, die op zoek gaan naar infinitesimale variaties die duiden op slijtage, defecten of ondermaatse prestaties.

Een robuuste gegevensaggregatielaag maakt het ook mogelijk om machine learning in productie te creëren, waarbij modellen worden gekalibreerd voor de specifieke fabrieksomgeving, machines en productiedoelen.

Modellen voor voorspellend onderhoud

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van historische en bestaande gegevens om storingen te voorzien, in plaats van te reageren op een machinestoring. Modellen voor voorspellend onderhoud kijken naar storingsveroorzakende patronen, zoals een kleine temperatuurstijging bij een motor, en waarschuwen teams voordat er problemen ontstaan.

Het rendement is minder onverwacht: stilstand, langere levensduur van apparatuur en een agressief onderhoudsschema. Voorspellend onderhoud gaat niet noodzakelijkerwijs over het vooraf instellen van defecten, het gaat over het creëren van een cultuur van gereedheid.

Beeldvorming voor kwaliteitscontrole en geautomatiseerde inspectie

Kwaliteitscontrole was altijd een arbeidsintensieve oefening die afhankelijk was van scherp menselijk zicht om fouten op te sporen. Maar op de fabrieksvloer met computervisie en machinaal leren kunnen computerbeeldverwerkingssystemen fouten onmiddellijk detecteren.

Ze leren van duizenden gestickerde foto's - krassen, deuken, verkeerde posities - en verbeteren na verloop van tijd hun nauwkeurigheid. Deze methode is nauwkeuriger dan de vorige en de snelheid maakt het mogelijk om elk onderdeel te inspecteren zonder de lijn te onderbreken.

Vereisten voor vraagprognose en planning

Volatiele vraag, bevoorradingstekorten en vertragingen in leveringen hebben productieplannen om zeep geholpen. Algoritmes op basis van machine learning voorspellen nu trends in de toeleveringsketen op basis van historische orders, het weer, geopolitieke aankondigingen en marktbewegingen.

Met deze voorspellende modellen kunnen fabrikanten de juiste hoeveelheid voorraad aanhouden, overproductie vermijden en snel reageren op veranderingen, waardoor toeleveringsketens reactief in plaats van veerkrachtig worden.

Jezelf vertrouwd maken met de belangrijkste technologieën

Om deze oplossingen te kunnen toepassen, is het handig om bekend te zijn met de theorie van machine learning-oplossingen:

Begeleid leren: Deze techniek leert algoritmen op gelabelde gegevens. In het bedrijfsleven kan een model op basis van eerdere voorbeelden leren wat een "defect" en wat een "niet-defect" product is.

Ongezien leren: Werkt op ongelabelde gegevens om patronen te ontdekken, zoals het detecteren van afwijkingen in sensorinformatie of het groeperen van machines op basis van vergelijkbare profielen.

**Digital Twins: **Zijn virtuele replica's van fysieke systemen. Ingenieurs kunnen een machine of productielijn zich in een gesimuleerde omgeving net zo laten gedragen als in het echt en experimenteren met veranderingen zonder risico's te nemen in de echte wereld. In combinatie met machinaal leren kunnen digitale tweelingen na verloop van tijd zelf leren en verbeteren.

Aanbevelingen voor implementatie

De inzet van machine learning is geen algoritmische kwestie. Het gaat erom dat je er klaar voor bent, op één lijn zit en voortdurend verbetert. Houd de volgende best practices in gedachten om een succesvolle implementatie te garanderen:

Controleer uw gegevensinfrastructuur: Zorg ervoor dat sensorgegevens nauwkeurig, schoon en betrouwbaar zijn. Ontwikkel een robuuste architectuur voor gegevensopslag en -verwerking, in de cloud of op locatie.

Plan hertraining model: Uw ML-modellen worden minder nauwkeurig als de omstandigheden veranderen. Implementeer een schema voor hertraining met nieuwe gegevens en controleer de prestaties.

Zoek belangrijke integratiepunten: Definieer hoe uw ML-resultaten zullen communiceren met uw MES (Manufacturing Execution System), ERP of andere productiesystemen. Gebruik APIS en middleware om open communicatie mogelijk te maken.

Leid je personeel op: Geef je werknemers gegevens om te handelen op basis van outputs van machine learning. Onderwijs technici en operators over leerresultaten en besluitvorming op basis daarvan.

Deze aanbevelingen vormen een perfecte basis voor succes op de korte termijn, flexibiliteit en aanpassingsvermogen op de lange termijn.

Het effect: Efficiëntiebesparingen en waar u op moet letten

Machine learning heeft productieactiviteiten getransformeerd van reactief naar voorspellend, van handmatig naar automatisch en van flexibel in plaats van vast. Voordelen zijn minder tijdverlies, hogere productkwaliteit, lagere voorraden en snellere besluitvorming.

Maar de rit is nog niet ten einde. Het volgende proof-of-concept zou realtime adaptieve planning, AI procure-to-pay of zelfs volledig autonome kwaliteitscontrole kunnen zijn. Als productieleiders is het tijd om na te denken over knelpunten in je huidige proces en je af te vragen: wat zou machine learning kunnen verbeteren?