Cum a transformat învățarea automată fluxurile de lucru în producție

Introducere

Managerii operațiunilor de producție și personalul tehnic au risipit zeci de ani de dolari pe planificarea fixă a producției, întreținerea reactivă și inspecția manuală. Cu decenii în urmă, oricât de ușor disponibile ar fi fost, cele de mai sus depășeau cerințele de producție de astăzi. Greșelile de judecată, întârzierea răspunsului și silozurile de date tindeau să creeze blocaje costisitoare. Cu toate acestea, automatizarea inteligentă cu ajutorul învățării automate transformă astăzi fluxurile din fabrici.

Bine ați venit în era mașinilor care învață, se îmbunătățesc și chiar prognozează. Acest articol discută problemele reale cu care s-a confruntat industria prelucrătoare, modul în care serviciile de dezvoltare a învățării automate pot facilita soluții inovatoare, matematica din spatele acesteia și o abordare din lumea reală a succesului în implementare.

Erori umane și blocaje în fluxul de lucru

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

Spațiile de lucru sunt cu risc ridicat. Un mic detaliu scăpat - un element de uzură și neglijență într-o inspecție vizuală, o piesă rătăcită pe linia de asamblare sau un decalaj de timp în ceea ce privește materialele pentru piesele critice - poate însuma tone de timp mort sau produse proaste - fluxurile de lucru anterioare utilizau indivizi care supravegheau și planificau intervale de timp, nu există prea mult spațiu acolo.

Greșelile umane sunt inevitabile, mai ales în cazul operațiunilor repetitive sau al cantităților masive de informații. Între timp, blocajele apar atunci când sistemele nu pot detecta ineficiențele suficient de devreme sau nu pot prevedea întreruperile înainte ca acestea să devină critice pentru misiune.

Rezultatul? Patch-uri reactive, cheltuieli mai mari și o calitate variabilă a produselor.

Patru pași către fluxuri de lucru mai inteligente

Învățarea mecanică abordează direct aceste provocări, permițând sistemelor să sorteze cantități mari de date, să învețe din modele și să ia decizii, uneori mai rapid și mai bine decât creierul uman. Patru inovații transformă producția și sunt discutate mai jos:

Recoltarea datelor senzorilor și monitorizarea în timp real

Producția inteligentă se bazează pe date. Senzorii din dispozitivele actuale înregistrează fluxuri de date despre starea echipamentului în timp real - temperatură, vibrații, presiune și viteză. Aceste informații constante în timp real alimentează modelele de învățare automată, care urmăresc variațiile infinitezimale care indică uzura, defectarea sau performanța insuficientă.

Un strat robust de agregare a datelor permite, de asemenea, crearea învățării automate în producție, care calibrează modelele în funcție de mediul specific al fabricii, de utilaje și de obiectivele de producție.

Modele de întreținere predictivă

Întreținerea predictivă utilizează date istorice și existente pentru a anticipa defecțiunile, mai degrabă decât pentru a reacționa la o defecțiune a mașinii. Modelele de întreținere predictivă analizează modelele care cauzează defecțiuni, cum ar fi o creștere minoră a temperaturii unui motor, și alertează echipele înainte de apariția problemelor.

Rezultatul este mai puțin neașteptat: timpii morți, durata de viață mai lungă a echipamentelor și un program de întreținere agresiv. Întreținerea predictivă nu constă neapărat în pre-cablarea defectelor, ci în crearea unei culturi a pregătirii.

Imagistică pentru controlul calității și inspecție automatizată

Controlul calității a fost întotdeauna un exercițiu care a necesitat multă forță de muncă și care s-a bazat pe o viziune umană acută pentru a detecta defecțiunile. Dar în fabrică, cu ajutorul viziunii computerizate și al învățării automate, sistemele computerizate de procesare a imaginilor pot detecta instantaneu defectele.

Ei învață din mii de imagini lipite - zgârieturi, lovituri, poziții greșite - și își îmbunătățesc precizia în timp. Această metodă este mai precisă decât cea anterioară, iar viteza permite inspectarea fiecărei componente fără întreruperea liniei.

Prognoza cererii și planificarea cerințelor

Cererea volatilă, deficitul de aprovizionare și întârzierile de livrare au distrus planurile de producție. Algoritmii alimentați de învățarea automată prognozează acum tendințele lanțului de aprovizionare pe baza comenzilor istorice, a vremii, a anunțurilor geopolitice și a mișcărilor pieței.

Aceste modele predictive permit producătorilor să mențină cantitatea corectă de stocuri, să evite supraproducția și să răspundă rapid la schimbări, făcând lanțurile de aprovizionare mai degrabă reactive decât rezistente.

Familiarizarea cu principalele tehnologii

Ca o condiție prealabilă pentru a putea aplica aceste soluții, este util să vă familiarizați cu teoria soluțiilor de învățare automată:

Învățarea supravegheată: Această tehnică învață algoritmi pe baza datelor etichetate. În afaceri, ar putea învăța un model ce constituie un produs "defect" față de unul "nedefectuos" pe baza exemplelor anterioare.

Învățarea nesupravegheată: Lucrează pe date neetichetate pentru a descoperi modele, cum ar fi detectarea anomaliilor în informațiile senzorilor sau gruparea mașinilor pe baza unor profiluri similare.

**Digital Twins: **Sunt replici virtuale ale sistemelor fizice. Inginerii pot face ca o mașină sau o linie de producție să se comporte într-un mediu simulat la fel ca în viața reală și să experimenteze modificări fără a-și asuma riscuri în lumea reală. Atunci când sunt combinați cu învățarea automată, gemenii digitali pot învăța și se pot îmbunătăți singuri în timp.

Recomandări de punere în aplicare

Implementarea învățării automate nu este o chestiune algoritmică - este vorba despre a fi pregătit, aliniat și în continuă îmbunătățire. Țineți cont de următoarele bune practici pentru a garanta o implementare de succes:

Verificați infrastructura de date: Asigurați-vă că datele senzorilor sunt exacte, curate și furnizate în mod fiabil. Dezvoltați o arhitectură robustă de stocare și procesare a datelor, fie că este vorba de cloud sau on-premises.

Programați repregătirea modelului: Modelele dvs. ML vor deveni mai puțin precise pe măsură ce condițiile se schimbă. Implementați un program de reeducare folosind date noi și monitorizând performanța.

Găsiți punctele de integrare semnificative: Definiți modul în care rezultatele ML vor comunica cu MES (Manufacturing Execution System), ERP sau alte sisteme de producție. Utilizați APIS și middleware pentru a permite o comunicare deschisă.

Educă-ți personalul: Furnizați lucrătorilor dvs. date pentru a acționa pe baza rezultatelor învățării automate. Educați inginerii și operatorii cu privire la rezultatele învățării și la luarea deciziilor pe baza acestora.

Aceste recomandări oferă o bază perfectă pentru succesul pe termen scurt, flexibilitate și adaptabilitate pe termen lung.

Efectul: Economiile de eficiență și ce trebuie să căutăm

Învățarea mecanică a transformat activitățile de producție din reactive în predictive, din manuale în automate și mai degrabă flexibile decât fixe. Printre avantaje se numără reducerea pierderilor de timp, creșterea calității produselor, reducerea stocurilor și luarea mai rapidă a deciziilor.

Dar călătoria nu s-a încheiat încă. Următoarea probă de concept ar putea fi programarea adaptivă în timp real, AI procure-to-pay sau chiar verificarea autonomă completă a calității. În calitate de lideri în producție, este timpul să analizați acum blocajele din procesul actual și să vă întrebați: ce ar îmbunătăți învățarea automată?