Промышленная автоматизация - не новый термин, все уже знают, какую пользу приносит автоматизация различным отраслям; но теперь мы можем сказать, что это начало промышленной автоматизации 2.0; представьте, как это будет выглядеть на самом деле, когда промышленные единицы оборудования знают, когда они выйдут из строя, или могут настраиваться, чтобы избежать повреждений и продолжать работу, или если они могут идентифицировать дефектные детали и ремонтировать их, отключив техник?

Учитывая эволюцию новых вычислительных технологий и искусственного интеллекта, «Промышленная автоматизация 2.0» - это не просто модное слово. Вместо этого мы находимся в фазе, когда компьютеры теперь учатся на собственном опыте в качестве альтернативы программированию компьютеров, чтобы они понимали, что нужно делать. Этот опыт обучения на компьютерах широко известен как «машинное обучение» - прорыв в компьютерных технологиях. Машинное обучение не ново, но определенно получило импульс благодаря своей способности использовать доступные данные, адаптироваться к предыдущим технологиям и обеспечивать стабильные результаты. Аналитика больших данных, интеллектуальный анализ данных и их реализация внесли дополнительный вклад в технологию машинного обучения.

Чтобы понять эту концепцию, давайте возьмем пример из повседневной жизни. Как интернет-пользователь, во время просмотра вы, должно быть, сталкивались с рекомендациями продуктов от Amazon или всплывающим окном обнаружения мошенничества, которое появляется на экране. Это базовое приложение для машинного обучения. Машинное обучение - это своего рода приложение искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам учиться без какого-либо явного программирования. Эти приложения создают систему, которая помогает анализировать сложные данные в крупном масштабе, позволяет организациям избегать незнакомых рисков и распознавать выгодные возможности.

Машинное обучение - это комбинация базовых и продвинутых алгоритмов, моделирования сборки, механизации и итеративных процессов и возможностей исследования данных, которые выводят системы за рамки обычных приложений, таких как информированная диагностика в здравоохранении, торговля и обнаружение мошенничества в финансовом секторе или работа в соответствии с поведением потребителей. в рознице. Благодаря этому машинное обучение теперь проникает в область производства, чтобы помочь в увеличении и повышении эффективности производства и эксплуатации в рамках промышленного предприятия.

Промышленная автоматизация 2.0 в обрабатывающей промышленности: влияние искусственного интеллекта и машинного обучения

Чтобы обрабатывающая промышленность оставалась конкурентоспособной по сравнению с другими областями, им необходимо отказаться от своих унаследованных систем, автоматизируя свои традиционные процессы. У каждого производителя должен быть потенциал для внедрения приложений машинного обучения, чтобы обеспечить точность прогнозов в производстве. До сих пор подразделения производства и промышленной автоматизации не спешили адаптировать машинное обучение на своих предприятиях.

В связи с растущими изменениями в поведении потребителей в отношении настройки и качества продукции производителям трудно вносить изменения в производственную систему (например, перепрограммировать или переоснастить приложение) в короткие сроки. Вот где машинное обучение приносит пользу производителям. Приложение машинного обучения проверяет и выполняет техническое обслуживание производственного оборудования, оптимизирует эффективность производства и цепочки поставок путем перепрограммирования блочных компьютеров и помогает своевременно доставлять продукцию.

Многие известные производственные компании использовали различные формы приложений машинного обучения на своих предприятиях по производству и промышленной автоматизации и достигли положительных результатов в бизнесе. Одно из таких производственных предприятий принадлежит компании Siemens; который использует нейронные сети и открытые системы Интернета вещей для объединения их групп проектирования, производства, производства, цепочки поставок и распределения в одну масштабируемую систему.

Промышленная автоматизация 2.0: немедленные преимущества для обрабатывающей промышленности

  1. Увеличение объемов производства. Производственные подразделения могут использовать машинное обучение и анализ данных для улучшения своих процессов. Эти системы помогают прогнозировать доходность на различных уровнях цепочки поставок, тем самым сводя к минимуму стоимость сырья и сохраняя качество бренда. Исчерпывающие данные о качестве могут уменьшить количество переделок и повысить операционную эффективность, что приведет к устойчивости производства. Производственные мощности, основанные на прогнозировании, позволяют производить экологически безопасную и прибыльную упаковку. Инструменты машинного обучения оптимизируют планирование, повышают производительность труда операторов и помогают наглядно наблюдать за производством.
  2. Управление эффективностью активов: Приложение AI обеспечивает оперативную аналитику в реальном времени, которая поддерживает жизненный цикл управления продуктом, который включает интеграцию процессов, автоматизацию и совместную работу, мониторинг и диагностику.
  3. Оптимизация инженерных и финансовых данных. В обрабатывающих отраслях нет взаимосвязанных ИТ-систем, поэтому нескольким командам сложно сотрудничать над конкретным проектом. Решение машинного обучения предоставляет необходимые данные для управления предприятием и потребителями. Эти данные дают представление о производственных рабочих процессах, расходах, незавершенном производстве и оптимизации запасов, определяют своевременность настройки и доставки для удовлетворения спроса с меньшими затратами.
  4. Повышение эффективности ремонта, технического обслуживания и капитального ремонта: благодаря интеграции приложения машинного обучения, базы данных и программ на единой облачной платформе производственный персонал может получить доступ к бизнес-процессам и деталям обслуживания и ремонта промышленного оборудования. Эта подключенная архитектура способствует бесперебойной связи между сервисным агентом Intelligent System, местным техником и экспертом по удаленному обслуживанию. Один из лучших примеров используемой архитектуры служб Интернета вещей - интеграция с Microsoft Azure для повышения производительности.
  5. Обеспечьте более качественный мониторинг. Аналитика машинного обучения улучшает производственный процесс и эффективность оборудования за счет интеграции данных датчиков на машинах. Некоторые из рабочих параметров включают давление масла, температуру, давление воздуха и т. Д. Эти параметры помогают определить качество и производительность, выявить узкие места и вероятность отказа оборудования.
  6. Внедрение инноваций и повышение качества продукции / услуг: Это одна из основных проблем, связанных с качеством любой производственной единицы. Внедрение машинного обучения на предприятиях промышленной автоматизации определяет факторы, влияющие на качество продукции.

Заключительный взгляд

Машинное обучение, безусловно, произвело революцию в производстве и промышленной автоматизации и, безусловно, имеет значение. Производители, которые стремятся к индивидуальному производству и продвижению производства как услуги, обращаются к машинному обучению, чтобы выбрать лучшее оборудование, обучить производственный персонал, продавцов и поставщиков, оптимизировать ценообразование и улучшить стратегии продаж.

Машинное обучение считается этапом подъема в сфере бизнес-аналитики цепочки поставок. Хотя внедрение шло медленно в течение последних нескольких лет, поскольку требовало огромных затрат и времени, новая инфраструктура данных, несомненно, займет место в процессе цепочки поставок.

Как Emorphis может помочь

​

Emorphis - ведущий партнер в области консалтинга и разработки программного обеспечения, стремящийся помочь предприятиям реализовать свои бизнес-мечты и стратегии в цифровую эпоху. Мы не просто технологическая компания, а поставщик комплексных решений, специализирующийся на науке о данных, Интернете вещей, управлении облачной инфраструктурой и внедрении цифровых услуг. Благодаря нашему высокому духу новаторства, страсти и преданности делу; мы смогли превратить предприятия в стремительный рост и перейти в новый мир с помощью быстрых, безопасных, интеллектуальных, автоматизированных и масштабируемых решений.

Нам 7 лет, но мы обладаем огромным опытом в развитии различных предприятий, предлагая решения в нишевых сферах, таких как блокчейн, Интернет вещей, искусственный интеллект, дополненная реальность, виртуальная реальность и т. Д.

Чтобы узнать больше о наших услугах и предложениях, пишите на [email protected]

Первоначально опубликовано на странице - Промышленная автоматизация 2.0: как машинное обучение и искусственный интеллект меняют правила игры.