Машинное обучение (МО) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая изучает и понимает закономерности, отношения и темы в данных для поддержки обучения, обработки и принятия решений без участия человека. Проще говоря, машинное обучение — это процесс превращения компьютеров и машин в достаточно «интеллектуальные», чтобы развивать их понимание и позволять им принимать решения и прогнозировать, как это сделал бы любой человек.

Этот процесс создания машины, способной к человеческому обучению, достигается путем отправки огромных объемов данных алгоритмам машинного обучения, которые затем анализируют и делают основанные на данных и ориентированные на данные предложения, основанные только на предоставленных данных. По ряду причин использование методов машинного обучения получило широкое распространение за последние два десятилетия, а также возросла доступность и возможности существующих технологий машинного обучения. Сегодня машинное обучение широко используется в нескольких аспектах производства, таких как управление, оптимизация, мониторинг, контроль и диагностика.

Согласно опросу, 92% ведущих игроков бизнес-индустрии уже инвестируют в машинное обучение, автоматизацию и искусственный интеллект. За последние несколько лет производительность и эффективность процессов повысились на 55 % благодаря внедрению машинного обучения.

Ожидается, что мировое машинное обучение в производстве вырастет до 16 миллиардов долларов к 2025 году с 1 миллиарда долларов в 2018 году, согласно анализу Global Market Insights. Эти статистические данные ясно показывают, насколько важным может быть машинное обучение в производстве для увеличения прибыли, сокращения затрат, улучшения качества продукции, сокращения времени производства и повышения эффективности процессов. ‍

Как машинное обучение помогает в обрабатывающей промышленности?

Учитывая проблемы быстро развивающейся и непредсказуемой промышленной среды, машинное обучение как часть ИИ может учиться и адаптироваться к изменениям, так что владельцам, менеджерам, дизайнерам и инженерам не нужно предсказывать и давать ответы на все возможные обстоятельства, которые могут возникнуть. могут возникать на протяжении всего производственного процесса. В результате, учитывая трудности большинства первопринципных методов моделирования, связанных с адаптивностью, машинное обучение предоставляет убедительные аргументы в пользу его применения в производстве. Важной характеристикой машинного обучения является его способность эффективно обучаться и приспосабливаться к различным средам.

Techreviewer может БЕСПЛАТНО помочь вам получить предложения от ведущих агентств

Только после того, как данные изучены и преобразованы в полезную информацию, они становятся полезными. Это особенно верно в отношении производства, учитывая сложность получения данных в режиме реального времени во время действующей производственной программы при балансировании технологических, экономических и информационных ограничений. Использование машинного обучения в производстве может привести к извлечению шаблонов из текущих наборов данных, которые можно использовать для построения оценок будущего поведения системы. Эти дополнительные данные (знания) могут помочь владельцам процессов принимать более обоснованные решения или могут регулярно использоваться для улучшения обслуживания.

В различных отраслях методы машинного обучения успешно используются для повышения производительности, отслеживания и управления приложениями на производстве, а также профилактического обслуживания. Модели машинного обучения предлагают хороший потенциал для улучшения оптимизации контроля качества в производственных системах, особенно в сложных производственных средах, где сложно выявить проблемные места. В некоторых сложных производственных задачах NP разработчики машинного обучения могут помочь сократить время цикла и потери, а также увеличить использование ресурсов. Кроме того, машинное обучение предоставляет мощные инструменты для постоянного улучшения качества крупных и сложных производственных процессов.‍

Где машинное обучение используется в промышленности?

Производство является одним из самых значительных направлений в мировой экономике, так как оно производит колоссальные 13,9 трлн долларов США. Одной из важнейших производственных задач является производство более качественных изделий с наименьшими возможными затратами. Однако для фирм, которым не хватает необходимых ресурсов и навыков для создания и производства высококачественных товаров, производство продукции может быть чрезвычайно дорогостоящей и сложной процедурой. Однако лицо обрабатывающей промышленности значительно изменилось за последние несколько лет из-за использования машинного обучения в производстве. В приведенном ниже списке выделены наиболее распространенные области, в которых материализуется машинное обучение в производстве.

По сравнению с обычными организациями производители, использующие технологии машинного обучения, имеют больше возможностей двигаться быстрее. Благодаря потенциалу подключения, сложной аналитике, автоматизации и многому другому можно изменить все, от эффективности производства до персонализации продукта. Комбинируя эти технологии, производители могут ускорить выход на рынок, повысить эффективность обслуживания и создать новую бизнес-модель для повышения производительности.‍

1. Интеллектуальная обработка данных посредством анализа данных

Данные стали очень ценным активом, и теперь их сбор и обработка доступны как никогда.

С помощью искусственного интеллекта, в частности машинного обучения, производители используют эти данные, чтобы резко увеличить свою прибыль. Машинное обучение может помочь производителям использовать свои ключевые производственные данные различными способами. Эти данные могут быть любыми. Это могут быть данные о потреблении, данные об отгрузке, исторические данные, операционные данные или данные запасов. Алгоритмы машинного обучения превосходно извлекают полезную информацию из структурированных данных. Используя аналитику данных на производстве, можно создать спокойную атмосферу на рабочем месте, поскольку она заботится обо всем, оценивая каждый компонент производственного процесса, предоставляя данные и изменяя каждый этап процесса.‍

2. Обнаружение закономерностей и предсказания.

Производители могут использовать важные данные для создания продукта с более высокой потребительской ценностью и снижения рисков, связанных с выводом нового продукта на рынок. При планировании, разработке стратегии и моделировании продукта учитываются практические идеи, которые помогают в принятии решений.

Машинное обучение также можно использовать для прогнозирования энергопотребления, потребительского спроса и потребностей в обслуживании. Модели машинного обучения в определенной степени усложняют прогнозирование потребителей. Эти модели будут включать исторические и текущие данные из различных источников, таких как системы ERP, системы точек продаж и маркетинговые кампании в социальных сетях. Эта информация может быть объединена с другими соответствующими переменными, такими как цены на сырье, конфликты с поставщиками и погодные перебои, чтобы определить актуальность продукта на рынке. Решения машинного обучения, в отличие от традиционных систем прогнозирования, будут постоянно обновляться на основе свежих данных.

Эти алгоритмы могут определить наилучшее время для выполнения энергоемких операций для оптимального снижения затрат, принимая во внимание цены на электроэнергию, заработную плату сотрудников, техническое обслуживание оборудования и минимизацию объемов хранения.‍

3. Обнаружение неисправностей и ошибок

По данным Forbes, использование машинного обучения для автоматизации тестирования качества может повысить уровень обнаружения до 90%. Для проверки продукции и выявления неисправностей используется машинное обучение. Производители могут получить конкурентное преимущество за счет сокращения времени простоя оборудования за счет быстрой и точной диагностики технологических проблем производственного оборудования и потенциальных угроз. Алгоритмы машинного обучения все чаще используются в обрабатывающей промышленности для выявления проблем в производственных системах, поскольку все больше потребителей требуют от производителей быстрого предложения высококачественных товаров по разумной цене.‍

4. Оптимизация и мониторинг производственного процесса.

Усилия производственного персонала по определению идеального набора требований, связанных с конкретным производственным процессом, могут быть дополнены предписывающими аналитическими возможностями подходов ML, что позволяет улучшать и оптимизировать производственные процессы. В ближайшие годы область слияния машинного обучения с производством и оптимизацией процессов, что приводит к открытиям в области промышленной аналитики, которые обеспечивают более быстрое массовое и персонализированное производство с минимальными потерями, будет развиваться многократно.‍

5. Профилактическое обслуживание

Техническое обслуживание оборудования является одной из самых больших статей расходов в производственном бизнесе, что обходится заводам и фабрикам примерно в 60 миллиардов долларов в результате непредвиденных простоев, 42 процента которых были вызваны выходом из строя активов. В результате профилактическое обслуживание стало критическим вариантом, который может помочь сэкономить значительную сумму денег. Сложные модели машинного обучения дают надежные прогнозы о состоянии ресурсов и машин. Оставшийся срок полезного использования оборудования (RUL) значительно увеличивается с помощью профилактического обслуживания. Если что-то нужно исправить или изменить, специалисты будут знать заранее и даже будут знать, какие процедуры использовать.

Алгоритмы машинного обучения могут использовать данные от датчиков, имплантированных в машины и оборудование, для создания прогнозной модели обслуживания, исключающей догадки при выполнении операций обслуживания. Запросы на обслуживание могут инициироваться автоматически с использованием машинного обучения для информирования персонала и инженеров о надвигающихся проблемах. Модели также могут сравнивать оперативные данные в реальном времени с историческими данными, чтобы прогнозировать, когда возникнут проблемы.‍

6. Контроль качества и его оптимизация.

Машинное обучение играет решающую роль в повышении качества производственного процесса. Алгоритмы машинного обучения могут помочь в обеспечении доступности, производительности, качества и уязвимости сборочного оборудования. В наши дни и в эпоху сжатых сроков и растущей сложности продукции соблюдение самых строгих правил и требований в отношении качества становится еще более трудным. Клиенты требуют безупречных товаров. Таким образом, крайне важно строго контролировать и поддерживать контроль качества. Кроме того, дефекты продукции могут привести к отзыву продукции, что может нанести серьезный ущерб бренду компании и ее имиджу. Компании могут использовать ИИ для обнаружения ошибок в производственном процессе, которые могут привести к проблемам с качеством. Эти дефекты могут быть серьезными или незначительными, но все они влияют на общую производительность и могут быть устранены на ранней стадии.

7. Управление цепочками поставок и управление запасами.

Используя машинное обучение для улучшения производственного цеха, машинное обучение можно развернуть по всей цепочке поставок, чтобы получить реальные бизнес-преимущества, такие как повышение операционной эффективности и сокращение затрат. Уровни запасов и потери можно значительно сократить, используя машинное обучение для прогнозирования спроса и предложения и улучшения производственных графиков.

Машинное обучение также помогает компаниям максимизировать свою ценность, совершенствуя свои логистические решения, такие как управление капиталом, управление цепочками поставок и процедуры управления запасами. Эффективная интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT) необходима для того, чтобы цепочка поставок современной компании функционировала наилучшим образом.

Сети поставок стали более сложными, поскольку они стали более глобальными. Однократное изменение погоды или стоимости топлива может отразиться на любой организации, оказывая значительное влияние на итоговый результат. Машинное обучение может изучить каждую переменную, влияющую на цепочку поставок, изменить всю операцию и внести необходимые коррективы. Проще говоря, алгоритм машинного обучения может анализировать десятки или даже сотни переменных, прежде чем принять оптимальное для компании решение.

8. Умное производство

ИИ и машинное обучение могут генерировать практически бесконечное количество дизайнерских решений для любой проблемы или товара на основе нескольких параметров, таких как размеры, материалы, стоимость и так далее. Инженеры могут использовать эту информацию, чтобы найти лучшее дизайнерское решение для продукта до того, как он будет запущен в производство. Используя передовые решения машинного обучения, чтобы узнать, как вещи используются, как они работают и что вызывает их сбои, машинное обучение также позволяет улучшать дизайн и качество новых продуктов. ML также может использоваться для прогнозирования производительности предлагаемых улучшений дизайна, которые могут быть переданы командам разработчиков.

Как ИИ улучшает производство?

Когда дело доходит до использования ИИ в промышленном бизнесе, возможности безграничны. Хотя технология оказала значительное влияние, все еще остается много неиспользованного потенциала, который может помочь производителям улучшить каждый аспект своей деятельности. Компании с искусственным интеллектом позволяют всем типам производителей работать более эффективно и результативно.

ИИ может помочь производителям зарабатывать деньги различными способами: от прогнозирования спроса до разработки интеллектуальных подключенных устройств, которые создают новые и изобретательные бизнес-модели.

ИИ может не только увеличить доход, но и существенно снизить затраты. Производители могут использовать его для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании, повышения эффективности производства и цепочки поставок, а также оценки тенденций обслуживания для улучшения конструкции продукта и снижения гарантийных расходов.

Еще одним преимуществом, о котором нельзя забывать, является минимизация рисков, которая имеет огромное влияние. Производители могут использовать ИИ для раннего выявления недостатков продукта и улучшения процедур контроля качества, чтобы снизить ответственность, контролировать производственные риски, решать проблемы обслуживания клиентов до их распространения и даже снижать риски безопасности, прогнозируя возможность вреда от определенных действий.‍

Преимущества машинного обучения в производстве

Машинное обучение в производстве помогает в разработке новых и эффективных производственных процессов. Технологии машинного обучения полностью меняют всю обрабатывающую промышленность и производственный процесс. Очень краткий список основных преимуществ использования машинного обучения в производстве выглядит следующим образом:

  • Значительное сокращение убытков увеличило размер прибыли за счет усовершенствования процессов.
  • Экономия средств за счет профилактического обслуживания
  • Получение дохода за счет разработки продукта, ориентированного на потребителя, возможно благодаря умному производству.
  • Увеличение производственных мощностей за счет оптимизации различных производственных процессов.
  • Возможность расширения линейки продуктов за счет упрощения и оптимизации процессов.
  • Увеличение срока службы машин и оборудования за счет прогнозирования оставшегося срока полезного использования (RUL)
  • Лучшее управление цепочками поставок с помощью мониторинга в реальном времени и оптимизации маршрутов доставки
  • Лучшее качество продукции с оптимизированным контролем качества.

Будущее обрабатывающей промышленности будет определяться машинным обучением и искусственным интеллектом.

В целом, использование машинного обучения в производстве обеспечивает улучшение процессов, снижение накладных расходов и высокую производительность. Это также позволяет производителям быстро принимать решения и повышать качество обслуживания своих клиентов.

Внедрение этих технологий на различных этапах производственного процесса помогает открыть новый потенциал для разработки более эффективных процессов, устранения отходов и экономии денег. Эти технологии будут продолжать развиваться и станут важным инструментом перед лицом изменений на рынке. Производство должно быть преобразовано в процесс, максимально эффективный с точки зрения человеческих ресурсов, времени и материалов. В ближайшем будущем компании, которые не используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) в своих производственных процессах, потеряют свое конкурентное преимущество.

Эта статья изначально была опубликована на странице https://techreviewer.co/blog/machine-learning-in-manufacturing