Производство продуктов может быть очень дорогостоящим и сложным процессом для тех предприятий, у которых нет необходимых инструментов и ресурсов для разработки качественных продуктов.
В настоящее время искусственный интеллект и машинное обучение стали более распространенными при производстве и сборке предметов, что помогает снизить стоимость и время производства. Фактически, 40% всей потенциальной ценности, которую сегодня может создать аналитика, приходится на методы искусственного интеллекта и машинного обучения. В целом, машинное обучение может составлять от 3,5 до 5,8 триллиона долларов в годовом исчислении - по данным Mckinsey.
За последние 5 лет было зарегистрировано, что экспоненциальные технологии могут помочь в создании надежных и быстрых моделей, обеспечивающих функциональные улучшения.
Суть в том, что ведущие стратегии взлома роста включают в себя интеграцию платформ машинного обучения, которые дают понимание для повышения качества продукции и производительности. Машинное обучение помогает создавать более разумное производство, где роботы могут собирать свои изделия с высокой точностью, аналитика может определять предстоящие ситуации, а автоматизированные процессы могут обеспечивать безошибочные результаты.
TrendForce отмечает, что интеллектуальное производство прямо пропорционально быстрому росту. Компания прогнозирует, что рынок интеллектуального производства будет стоить более 200 миллиардов долларов в 2019 году и вырастет до 320 миллиардов долларов к 2020 году, что означает прогнозируемый совокупный годовой темп роста в 12,5%. И многие компании-разработчики машинного обучения помогают предприятиям с их производственными потребностями, предлагая широкий спектр интеллектуальных решений.
Объем данных растет день ото дня, поэтому производственным предприятиям необходимо использовать более разумные решения, чтобы сделать весь свой процесс эффективным и масштабируемым. Данные очень помогают с точки зрения автоматизации процесса и даже прогнозирования и мониторинга производительности.
Вот несколько примеров того, как машинное обучение влияет на производство.
Улучшение процесса
Производители успешно включили машинное обучение в три аспекта бизнеса - операционную, производственную и постпродакшн. Одной из организаций, включивших этот процесс, является Fanuc, японский производитель промышленной робототехники и средств автоматизации. Fanuc использует глубокое обучение с подкреплением, тип решения для машинного обучения, разработанный Preferred Networks, который позволяет его роботам быстро и эффективно обучать себя новым навыкам без необходимости точного и сложного программирования.
- Разработка продукта
Данные открыли большие возможности для производственных компаний с точки зрения разработки продуктов. Эти данные помогают компаниям лучше понимать своих клиентов, удовлетворять их потребности и удовлетворять их потребности. Таким образом, это поможет разработать новые или более качественные продукты для вашей клиентской базы.
Обладая ценными данными, производители могут разработать продукт с повышенной потребительской ценностью и минимизировать риски, связанные с выводом на рынок нового продукта. Практические идеи учитываются при планировании, разработке стратегии и моделировании продукта, что помогает укрепить процесс принятия решений. Внедрение CRM-приложения в значительной степени учитывается для оптимизации рабочего процесса.
2. Робот
Роботы могут многое изменить в производстве. Они могут помочь в выполнении рутинных задач, которые сложны или слишком опасны для человека. Производители стремятся вкладывать больше денег в роботизацию, чтобы удовлетворить спрос и уменьшить количество человеческих ошибок. Эти промышленные машины вносят большой вклад в производство качественной продукции. Каждый финансовый год продукт приближается к базовому уровню, чтобы расширить линейку продуктов.
3. Безопасность
Машинное обучение разработало платформы, которые обеспечили мобильность в организации. Алгоритмы машинного обучения делают ваши процессы безопасными и расширяют возможности бизнес-инноваций, обеспечивая при этом защиту разработки мобильных приложений, устройств и данных на предприятии. Он обеспечивает безопасность на устройстве и устраняет угрозы для устройств и сети на любом устройстве Android или iOS.
Кроме того, если организации требуется быстрый, надежный и безопасный VPN для потоковой передачи, передачи торрентов и защиты данных предприятия, то Surfshark VPN был рассмотрен как отличный вариант.
4. Контроль качества
Машинное обучение играет важную роль в повышении качества производственного процесса. Нейронные сети с глубоким обучением могут помочь определить доступность, производительность, качество сборочного оборудования и выявить слабые места машины.
Сименс использует нейронную сеть для мониторинга производства стали и повышения общей эффективности. Они инвестировали более 10 миллиардов долларов в приобретение компаний, основанных на машинном обучении, чтобы повысить уровень качества своей деятельности.
5. Управление цепочкой поставок
Машинное обучение помогает максимизировать ценность компании за счет улучшения логистических процессов, управления запасами, активами и цепочками поставок. Интеграция устройств машинного обучения, искусственного интеллекта и Интернета вещей помогает обеспечить высокое качество.
Современные производители ищут способы сочетать новейшие технологии с отслеживанием активов, точностью, прозрачностью цепочки поставок и оптимизацией запасов. Компании-разработчики машинного обучения разработали пакет управления цепочкой поставок, который отслеживает каждый этап производства, упаковки и доставки.
Прогноз PwC: все больше производителей будут применять машинное обучение и аналитику для улучшения профилактического обслуживания, и в течение следующих пяти лет их объем вырастет на 38%. В то время как визуализация и автоматизация процессов, по прогнозам, вырастут на 34% за этот период, в то время как интеграция аналитики, API-интерфейсов и больших данных будет способствовать росту подключенных фабрик на 31%
Позже McKinsey добавила: Машинное обучение сократит ошибки прогнозирования цепочки поставок на 50%, а также снизит потери продаж на 65%.
Подводя итог текущему сценарию
Основной алгоритм, разработанный с помощью машинного обучения и продуктов с поддержкой ИИ, станет важным этапом цифровой трансформации для производственных игроков. В целом промышленность будет готова разрабатывать сложные процессы проектирования с более сложными прототипами. В то время как данные, полученные от продуктов и процессов, будут переданы в модель машинного обучения для дальнейшего улучшения производственного процесса с помощью непрерывного цикла обратной связи. Поскольку ряд роботов и машинное обучение преобразуют промышленные операции, производственный персонал необходимо будет перепрофилировать для работы с недавно разработанным оборудованием, в то время как традиционные машины потребуют модернизации, чтобы они соответствовали требованиям отрасли.
Текущее профилактическое обслуживание заключается в регулярном прекращении работы машин, что увеличивает время простоя и является нерентабельным. Этот подход также не обязательно решает реальные проблемы, которые приводят к сбою системы.
Для получения точной практической информации требуется значительный объем данных в режиме реального времени, чтобы понять аномалии до сбоя системы.
Машинное обучение - это ключевой инструмент расширенного профилактического обслуживания, позволяющий выявлять, отслеживать и анализировать критически важные системные переменные в процессе производства. С помощью ML операторы могут быть предупреждены до сбоя системы, а в некоторых случаях без вмешательства оператора, что позволяет избежать дорогостоящих незапланированных простоев.
