Makine öğrenimi, üretime büyük değişiklikler getiriyor
Teknolojik gelişmeler, geleneksel manuel üretimden otomatik, ağa bağlı ve akıllı üretime kadar insan üretkenliğinin gelişimini desteklemeye devam ediyor. Günümüzün yeni nesil bilgi teknolojisi birçok değişikliği beraberinde getirdi ve yapay zeka kademeli olarak endüstriyel üretim gibi birçok alana uygulandı ve büyük ekonomik değer yarattı.
Geleneksel imalat, seri üretim yoluyla daha yüksek getiri elde etmek için ucuz emeğe dayanır. Bununla birlikte, günümüz piyasası giderek daha fazla çeşitleniyor ve tüketici ihtiyaçları sürekli değişiyor ve fabrikaların farklı ürün modellerini hızlı bir şekilde üretme yeteneğine sahip olmasını gerektiriyor.
Otomasyon ve makine değişimi iş gücü kıtlığı sorununu çözdü, ancak günümüzün küçük parti ve çeşitlendirilmiş üretim gereksinimlerini karşılamak hala mümkün değil. Daha verimli üretim elde etmek için Endüstriyel Nesnelerin İnterneti, büyük veri analizi ve yapay zeka gibi birden çok teknolojinin entegrasyonu gerekir.
Ekipman bakımı artık bir tahmin oyunu değil
Geçmiş üretim sisteminde, ekipman bakım personeli genellikle onarımı bilmeden önce makinenin arızalanmasını bekler ve ekipmanın arıza süresini önceden tahmin edemez. Makinenin günlük bakımı için, çoğu fabrika ekipmanın arıza oranını azaltmak için düzenli bakım kullanır, ancak bu yaklaşımın doğruluğu düşüktür Zengin deneyime sahip mühendisler bile, ekipmanın olası varlığını tahmin ederek yargılayabilir. sorun.
Endüstriyel Nesnelerin İnternetinin yaygınlaşması ve uygulanması ile makinelerin bakımı yeni bir tanıma kavuştu ve kestirimci bakım modern fabrikalara büyük kolaylık getirdi. Ekipmana çok sayıda sensör kurun ve makinenin çalışma durumunun gerçek zamanlı izlenmesi yoluyla olası makine arızalarını önceden tahmin edebilir. Makine öğrenimi algoritması burada önemli bir rol oynar. Yöneticilerin makine sorunlarını erken bulmalarına yardımcı olabilir.
Şirketler geçmiş deneyimlerden dersler çıkarabilir veya benzer olaylardan deneyimleri özetleyebilir. Bu, makine öğreniminin gösterdiği olağanüstü yetenektir. Makine öğrenimi, tarihsel büyük verilerden öğrenebilir ve yinelenen verileri belirleyebilir. Model, trendleri daha doğru bir şekilde tahmin edebilen ve üretim sorunlarını gerçek zamanlı olarak tespit edebilen üretim kararlarına uygulanır. Üretim sistemlerini iyileştirmek için makine öğreniminin kullanılması, şirketlerin performans verimliliğini artırmasına yardımcı olacaktır.
Akıllı izleme, arıza süresini etkili bir şekilde önleyebilir
Yıllar süren geliştirmelerin ardından sensör teknolojisi küçüldü ve ucuzladı.Birçok şirket için bu, tüm fabrikanın daha düşük maliyetle gerçek zamanlı olarak izlenebileceği anlamına geliyor. Bununla birlikte, verilerden doğru ve değerli içgörüler elde etmek istiyorsanız, verileri daha fazla filtrelemeniz ve analiz etmeniz gerekir.
Bu büyük verileri analiz etmek için insan gücünü kullanmak zahmetli bir görev olacaktır. Burada makine öğrenimi çok önemlidir.Akıllı programlar, makinenin dahili eylemlerini günde 24 saat izleyebilir.Teçhizatın her parçası için, bir düğme kadar küçük olsa bile, uzun vadeli bir tıbbi geçmiş raporu oluşturulabilir ve mevcut veriler analiz edilebilir. Tarihsel durumla karşılaştırın.
Cihazın veri değeri normal durumdan saptığında, sistem olası arızaları veya arızaları önceden uyaracaktır. Bu şekilde şirketler, aksama sürelerini önlemek ve büyük üretim kayıplarına neden olmak için ekipman arızaları oluşmadan önce ekipmanı zamanında onarabilir. Ek olarak, ekipman verilerinin analizi, yöneticilerin üretim sisteminin durumunu ve ekipman kaynaklarını daha makul bir şekilde nasıl kullanacaklarını daha iyi anlamalarını sağlar, böylece işçilik maliyetlerini azaltır ve ürün kalitesini artırır.
Geleneksel kalite kontrol modeli geçmişte kalacak
Üretim kalitesi, bir şirketin markasının ve pazar rekabet gücünün anahtarıdır ve makine öğrenimi, şirketlerin daha fazla avantaj elde etmesine yardımcı olabilir. Geleneksel üretim yöntemi, kalite denetimi yapmadan önce ürünün tamamlanmasını beklemektir, bu da kalifiye olmayan ürünlerin yeniden işlenmesi veya hurdaya çıkarılması gerekeceği anlamına gelir.Fabrika sadece zamanı değil, aynı zamanda risk kaybını da kaybeder. Ancak, bu yaklaşım yakında geçmişte kalabilir.
Makine öğrenimi çözümleri, imalat denetim sistemini altüst edecek, bu da ideal koşullar altında geleneksel testlerin gelecekte tamamen değiştirileceği anlamına geliyor. Çünkü makine öğrenimi algoritmaları, sistemin üretim sürecinde üretim kalitesini tespit etmesine ve kontrol etmesine yardımcı olabilir. Yani her üretim bağlantısında kaliteli parçaların başarılı bir şekilde üretilebileceği garanti edilebilir.
Algılama teknolojisinin ve ölçüm doğruluğunun sürekli iyileştirilmesiyle, üretim sürecinde döküm gözenekleri gibi karmaşık parçaları inceleyebiliriz ve yazılım, üretim sürecinden ürünün kalitesini önceden tahmin edebilir. Daha da ilginci, kendi kendine öğrenme algoritmasının yalnızca önceden tanımlanmış hataları bildirmekle kalmayıp, aynı zamanda bazı bilinmeyen sorunları da bulmasıdır.
Model tanıma ile enerji yönetimini optimize edin
Çoğu fabrikada, her gün büyük miktarda enerji kaybedilmektedir.Elektrik, kömürden su kaynaklarına kadar, bilimsel bir enerji yönetim planı fabrikaların çok fazla sermaye tasarrufu yapmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka, şirketlerin enerji kullanımının gerçek durumunu analiz etmesine, enerjinin nerede mantıksız olduğunu bulmasına ve optimize etmesine yardımcı olabilir ve böylece üretim maliyetlerini daha da düşürür.
Enerji tedarikçileri açısından bakıldığında, fosil yakıtlar ve yenilenebilir enerji karışımı, elektrik üreticilerini ve şebeke operatörlerini yeni stratejiler benimsemeye zorlayan şebeke modelini değiştiriyor. Makine öğrenimi teknolojisi, enerji şirketlerinin geleceği gerçek zamanlı olarak tahmin etmek için geçmiş tüketim kalıplarını kullanmasına olanak tanır, bu da şirketlerin maliyet fiyatlarını ve talepleri daha doğru bir şekilde ayarlamasına ve sonuçta daha verimli operasyonlara yol açmasına olanak tanır.
Otonom araçlar lojistik verimliliğini artırır
Bir ürünün üretimi genellikle malzemelerin depolanmasından işleme, montaj ve hata ayıklamaya kadar pek çok işlem gerektirir Orta süreçte tamamlanması gereken çok sayıda lojistik iş vardır. Giderek daha fazla şirket, işgücü girdisini azaltmak ve daha fazla ekonomik fayda yaratmak için otomatikleştirilmiş taşımacılığı kullanmayı düşünüyor.
Daha verimli lojistik ve taşımacılık nasıl sağlanır? Otonom makine öğrenimi araçları, otomatikleştirilmiş lojistiğin önünü açıyor. Yapay zeka, otomatik lojistik ve şirket içi lojistik sistemleri için anahtar bir teknoloji haline geldi. Derinlemesine inceleme yoluyla olduğu sürece, araç çevredeki ortamı doğru bir şekilde tanıyabilir ve anlayabilir ve üretimdeki lojistik görevlerini başarıyla tamamlayabilir.
Gelecekte, insansız nakliye sistemi birçok görevi üstlenecek, talebi tahmin etmek için büyük verileri birleştirebilir ve yenileme sürecinin otomatikleştirilmesini sağlayacak planlama çalışmalarını gerçekleştirebilir. Makine öğreniminin imalat endüstrisinde birçok uygulama senaryosu vardır.Akıllı algoritmalar sayesinde, ekipmanın işlevleri ve performansı iyileştirilebilir ve fabrika üretim sistemlerinin verimliliği daha fazla kullanılabilir. Yakın gelecekte benzeri görülmemiş büyük bir değişim getirecek.
