Понимание вашего окружения.

У каждого производителя есть возможность внедрить машинное обучение и интегрировать его в свои системы управления производством с целью достижения высокого качества процессов с низким уровнем ошибок/дефектов при минимально возможных затратах. Машинное обучение как ветвь искусственного интеллекта (ИИ) позволило компаниям реализовать такие цели. Машинное обучение позволяет компьютеризированным системам учиться на данных, опыте и примерах, исключая использование фиксированных или заранее запрограммированных правил. Эта возможность достигается за счет сбора, хранения и преобразования данных в предопределенные стратегии. Есть несколько преимуществ, которые получают производители благодаря внедрению машинного обучения (ML) в свои системы управления производством. К ним относятся обеспечение непрерывного технического обслуживания, более высокий контроль качества, устранение ошибок в режиме реального времени и автоматическое устранение ошибок, снижение производственных затрат, повышение производительности и эффективности технологической цепочки. Высокий интерес производителей к ML/AI и его раннее внедрение обусловлено несколькими факторами, а именно требованиями грузоотправителей по согласованию цепочки поставок, последними достижениями в области технологий и постоянными инвестициями в прозрачность данных со стороны лидеров рынка/отрасли.

В производственной линии машинное обучение играет ключевую роль в решении некоторых производственных вопросов. Поскольку машинное обучение в значительной степени основано на сборе и интерпретации данных в рамках производственного процесса, вопросы сосредоточены на наиболее важных данных. К ним относятся:

I. Какие различные виды системных сбоев могут возникнуть в этой машине, системе и/или компоненте?

II. Какие типы отказов хочет предсказать производитель, чтобы уменьшить или полностью избежать?

III. Отказ происходит внезапно или происходит постепенно, до полной неисправности?

IV. Какие компоненты системы или машины обычно испытывают такой сбой?

V. Какие параметры необходимо учитывать, чтобы определить состояние машины/компонента?

VI. Каковы требуемые уровни частоты и точности измерений?

Ответив на эти вопросы, производственный процесс может изменить свой ход производства в сторону высокопроизводительных систем и персонала с первоклассным качеством. Производственные преимущества, полученные за счет интеграции машинного обучения в процесс, обсуждаются ниже.

Примерами лучших примеров машинного обучения могут служить те случаи, когда компании стремятся лучше извлекать знания из своего прошлого производственного опыта. Анализируя большие объемы данных, доступных в настоящее время, приложения машинного обучения могут выявлять повторяющиеся шаблоны и использовать их в качестве ориентиров для создания новых потоков данных. Обнаружение аномалий и тенденций в режиме реального времени в работающей системе позволяет прогнозировать автоматизацию процессов. Таким образом, компании могут использовать значительные объемы данных (во многих случаях называемых большими данными) в своих интересах.

A. Непрерывное техническое обслуживание с помощью интеллектуального мониторинга

Производители, которые интегрируют машинное обучение в свои системы, внедряют использование датчиков для сбора данных, которые затем будут обрабатываться множеством алгоритмов, чтобы выявить аномалии и предоставить информацию, которую раньше никогда не удавалось получить. Трансформация технологий приводит к тому, что датчики становятся меньше и относительно дешевле. Таким образом, компаниям экономически выгодно постоянно контролировать работу своего разнообразного оборудования. Однако такие данные, производимые машинами, должны быть критически проанализированы, прежде чем их можно будет использовать.

B. Увеличение производственной мощности

С помощью машинного обучения производители могут оптимизировать свои производственные ресурсы, от команд и машин до поставщиков и продавцов. Производители способны адаптироваться к постоянно растущей сложности требований клиентов/рынка. Машинное обучение оптимизирует производственный процесс, используя наиболее подходящие машины, персонал и поставщиков. Эта оптимизация лучше всего видна через снижение затрат на производство. Это снижение затрат достигается за счет сведения к минимуму избыточности в производственном процессе.

Производители, использующие машинное обучение, внедряют интеллектуальные производственные системы, которые извлекают выгоду из прогнозных данных, полученных в ходе производственных процессов. Таким образом, компании могут увеличить общую производительность на уровне завода, производственной ячейки и машины. Внедрение машинного обучения повысит производительность компании до 20% (минимум).

C. Совершенствование цепочки поставок

Большой процент сложных производителей постоянно идет на компромиссы, пытаясь определить, какие заказы клиентов выполнять в первую очередь. Благодаря более эффективному сотрудничеству с помощью машинного обучения производители и их поставщики (покупатели и продавцы) могут уменьшить масштабы дефицита товаров. Компании могут сделать свои потребности в сырье более прогнозируемыми, что поможет их поставщикам сократить сроки поставки. Улучшения в логистических операциях станут очевидными, поскольку компании смогут лучше снижать риски, улучшать отношения с поставщиками и многое другое.

D. Контроль качества посредством непрерывного тестирования

Улучшенный контроль качества представляет собой, возможно, лучшие аспекты машинного обучения. Интеграция интеллектуальных приложений позволяет проверять точное состояние продуктов на любом этапе производственного процесса. Как только это будет доказано, можно будет генерировать прогнозные измерения, чтобы реагировать в режиме реального времени, регулируя уровни входных данных, чтобы не только поддерживать производство, но и обеспечивать качество продукции во всех ваших процессах.

Большинство компаний традиционно следовали практике сначала производить, а потом проверять качество. Машинное обучение устраняет это препятствие. С ML такие системы обычного тестирования будут полностью устранены. Программное обеспечение обладает потрясающей способностью предсказывать качество продукта (с точностью до миллиметра) прямо с первых шагов внедрения; при введении сырья. Это позволяет легко выявить любые дефекты продукции на ранней стадии. Алгоритмы самообучения позволяют приложениям машинного обучения сообщать о предопределенных источниках ошибок и обнаруживать источники ошибок, которые ранее были неизвестны.

E. Предоставление более актуальных данных для операций, финансов и цепочки поставок

Успех производственных компаний часто заключается в балансе между оптимальным заводским производством и ограничениями спроса. Многие производственные компании не интегрируют свои информационные технологии. Это представляет собой проблему для кросс-функциональных команд, когда они настроены на достижение общей цели. С помощью машинного обучения можно выйти на совершенно новый уровень понимания производственного процесса. Возможна унификация целей производственного процесса. Рабочие процессы, запасы и незавершенное производство (WIP), а также решения по цепочке создания стоимости могут быть в одном унифицированном направлении. Это достигается за счет наличия общих данных во всех взаимосвязанных организационных подразделениях/сегментах.

Вывод

Основное преимущество, которое компании могут извлечь из интеграции машинного обучения в свои существующие MES, — это возможность превратить свои данные в существенные стратегические преимущества. Машинное обучение увеличивает количество информации, которую компании получают о своей отрасли, фабриках, продуктах, клиентах и ​​рынке в целом. Решения по машинному обучению дают производителю возможность предвидеть производственный процесс, улучшают контроль качества, почти экспоненциальный мониторинг и оптимизацию процесса, а также возможности непрерывного технического обслуживания оборудования.

Посетите Майкл Статтельман, чтобы узнать больше….

#металлическое лидерство