Jak uczenie maszynowe w produkcji przekształciło przepływy pracy

Wprowadzenie

Menedżerowie operacji produkcyjnych i personel inżynieryjny zmarnowali dziesięciolecia dolarów na stałe planowanie produkcji, reaktywną konserwację i ręczną kontrolę. Dziesiątki lat temu, gdy były one łatwo dostępne, przewyższały one dzisiejsze wymagania produkcyjne. Błąd w ocenie, opóźnienie reakcji i silosy danych tworzyły kosztowne wąskie gardła. Inteligentna automatyzacja wykorzystująca uczenie maszynowe przekształca jednak dzisiejsze przepływy w fabrykach.

Witamy w erze maszyn, które uczą się, ulepszają, a nawet prognozują. W tym artykule omówiono rzeczywiste problemy napotkane w produkcji, sposób, w jaki usługi rozwoju uczenia maszynowego mogą ułatwić innowacyjne rozwiązania, matematykę stojącą za nimi oraz rzeczywiste podejście do sukcesu we wdrażaniu.

Błędy ludzkie i wąskie gardła w przepływie pracy

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

Hale produkcyjne to miejsca wysokiego ryzyka. Jeden mały szczegół, który umknął - jeden element zużycia i zaniedbania podczas kontroli wizualnej, jedna zagubiona część na linii montażowej lub opóźnienie czasowe w materiale na krytycznych elementach - może oznaczać tony przestojów lub zły produkt - poprzednie przepływy pracy wykorzystywały osoby obserwujące i zaplanowane ramy czasowe, nie ma tam zbyt wiele miejsca.

Błędy ludzkie są nieuniknione, zwłaszcza w przypadku powtarzalnych operacji lub ogromnych ilości informacji. Tymczasem wąskie gardła występują, gdy systemy nie są w stanie wykryć nieefektywności wystarczająco wcześnie lub przewidzieć przerw, zanim staną się krytyczne dla misji.

Rezultat? Reaktywne łatki, wyższe koszty i różna jakość produktów.

Cztery kroki do inteligentniejszych przepływów pracy

Uczenie maszynowe stawia czoła tym wyzwaniom, umożliwiając systemom sortowanie ogromnych ilości danych, uczenie się na podstawie wzorców i podejmowanie decyzji, czasem szybciej i lepiej niż ludzki mózg. Cztery innowacje przekształcają produkcję i zostały omówione poniżej:

Zbieranie danych z czujników i monitorowanie w czasie rzeczywistym

Inteligentna produkcja opiera się na danych. Czujniki w dzisiejszych urządzeniach rejestrują strumienie danych o stanie sprzętu w czasie rzeczywistym - temperaturze, wibracjach, ciśnieniu i prędkości. Te ciągłe informacje w czasie rzeczywistym zasilają modele uczenia maszynowego, które obserwują nieskończenie małe zmiany wskazujące na zużycie, awarię lub niską wydajność.

Solidna warstwa agregacji danych pozwala również na tworzenie uczenia maszynowego w produkcji, które kalibruje modele do konkretnego środowiska fabrycznego, maszyn i celów produkcyjnych.

Modele konserwacji predykcyjnej

Konserwacja predykcyjna wykorzystuje historyczne i istniejące dane do przewidywania awarii, zamiast reagować na awarię maszyny. Modele konserwacji predykcyjnej analizują wzorce powodujące awarie, takie jak niewielki wzrost temperatury silnika, i ostrzegają zespoły przed wystąpieniem problemów.

Zwrot jest mniej nieoczekiwany: przestoje, dłuższa żywotność sprzętu i agresywny harmonogram konserwacji. Konserwacja predykcyjna niekoniecznie polega na wstępnym wykrywaniu usterek - chodzi o stworzenie kultury gotowości.

Obrazowanie kontroli jakości i zautomatyzowana inspekcja

Kontrola jakości zawsze wymagała dużego nakładu siły roboczej, a wykrywanie usterek zależało od wnikliwego ludzkiego wzroku. Jednak w fabryce, dzięki wizji komputerowej i uczeniu maszynowemu, komputerowe systemy przetwarzania obrazu mogą natychmiast wykrywać usterki.

Uczą się na podstawie tysięcy naklejonych zdjęć - zadrapań, wgnieceń, błędnych pozycji - i z czasem poprawiają swoją dokładność. Ta metoda jest dokładniejsza niż poprzednia, a prędkość pozwala na kontrolę każdego komponentu bez przerywania linii.

Wymagania dotyczące prognozowania i planowania popytu

Zmienny popyt, braki w dostawach i opóźnienia w dostawach zniweczyły plany produkcyjne. Algorytmy oparte na uczeniu maszynowym prognozują obecnie trendy w łańcuchu dostaw na podstawie historycznych zamówień, pogody, komunikatów geopolitycznych i ruchów rynkowych.

Te modele predykcyjne pozwalają producentom utrzymywać odpowiednią ilość zapasów, unikać nadprodukcji i szybko reagować na zmiany, sprawiając, że łańcuchy dostaw stają się reaktywne, a nie odporne.

Zapoznanie się z głównymi technologiami

Warunkiem wstępnym do zastosowania tych rozwiązań jest zapoznanie się z teorią rozwiązań uczenia maszynowego:

Uczenie nadzorowane: Technika ta uczy algorytmy na etykietowanych danych. W biznesie może ona nauczyć model, co stanowi produkt "wadliwy", a co "niewadliwy" na podstawie wcześniejszych przykładów.

Uczenie nienadzorowane: Działa na nieoznakowanych danych w celu odkrywania wzorców, takich jak wykrywanie anomalii w informacjach z czujników lub grupowanie maszyn na podstawie podobnych profili.

**Cyfrowe bliźniaki: **Są wirtualnymi replikami systemów fizycznych. Inżynierowie mogą sprawić, że maszyna lub linia produkcyjna zachowuje się w symulowanym środowisku tak, jak w prawdziwym życiu i eksperymentować ze zmianami bez podejmowania ryzyka w prawdziwym świecie. W połączeniu z uczeniem maszynowym, cyfrowe bliźniaki mogą uczyć się i doskonalić w miarę upływu czasu.

Zalecenia dotyczące wdrażania

Wdrożenie uczenia maszynowego nie jest kwestią algorytmu - chodzi o gotowość, dostosowanie i ciągłe doskonalenie. Pamiętaj o poniższych najlepszych praktykach, aby zagwarantować udane wdrożenie:

Sprawdź swoją infrastrukturę danych: Upewnij się, że dane z czujników są dokładne, czyste i dostarczane niezawodnie. Opracuj solidną architekturę przechowywania i przetwarzania danych, zarówno w chmurze, jak i lokalnie.

Zaplanuj ponowne szkolenie modelu: Modele ML staną się mniej dokładne wraz ze zmianą warunków. Należy wdrożyć harmonogram ponownego szkolenia przy użyciu nowych danych i monitorowania wydajności.

Znajdź istotne punkty integracji: Określ, w jaki sposób wyniki uczenia maszynowego będą komunikować się z systemem MES (Manufacturing Execution System), ERP lub innymi systemami produkcyjnymi. Użyj APIS i oprogramowania pośredniczącego, aby umożliwić otwartą komunikację.

Edukuj swój personel: Przekaż swoim pracownikom dane, aby mogli podejmować działania na podstawie wyników uczenia maszynowego. Edukuj inżynierów i operatorów w zakresie wyników uczenia się i podejmowania decyzji na ich podstawie.

Zalecenia te stanowią doskonałą podstawę dla krótkoterminowego sukcesu, elastyczności i zdolności adaptacyjnych w dłuższej perspektywie.

Efekt: Oszczędności i na co zwrócić uwagę

Uczenie maszynowe przekształciło działania produkcyjne z reaktywnych w predykcyjne, ręczne w automatyczne i elastyczne zamiast stałych. Korzyści obejmują mniejsze straty czasu, wyższą jakość produktów, niższe zapasy i szybsze podejmowanie decyzji.

Ale to jeszcze nie koniec. Kolejnym dowodem słuszności koncepcji może być adaptacyjne planowanie w czasie rzeczywistym, AI procure-to-pay, a nawet w pełni autonomiczna kontrola jakości. Jako liderzy produkcji, nadszedł czas, aby zastanowić się nad wąskimi gardłami w bieżącym procesie i zadać sobie pytanie: co ulepszyłoby uczenie maszynowe?