Machine learning w branży produkcyjnej

Temat wykorzystywania elementów sztucznej inteligencji w wielu branżach w celu udoskonalania i automatyzacji działań jest ostatnio niezwykle popularny. W tym artykule chcemy skupić się na konkretnym zakresie AI czyli uczeniu maszynowym (eng. machine learning). Zobacz, jakie zastosowanie ma ML w branży produkcyjnej i dlaczego warto wdrożyć to rozwiązanie w Twojej firmie.

Z naszego artykułu dowiesz się:

• Co to jest machine learning?
• Zastosowania machine learningu w analizie produkcyjnej
• Przykłady zastosowania uczenia maszynowego w przemyśle
• Zalety zastosowania machine learning w firmie produkcyjnej

Co to jest machine learning?

Machine learning to, jak wspominaliśmy we wstępie, jeden z obszarów sztucznej inteligencji, który prężnie się rozwija. Uczenie maszynowe można określić jako samouczenie się maszyn. Jest to praktyczne zastosowanie AI do tworzenia automatycznego rozwiązania, które doskonali się poprzez zbieranie danych i informacji na dany temat, a następnie na tej postawie tworzy schematy i pozwala na przewidywanie działań, wyciąganie wniosków, analizowanie czy raportowanie.

Mechanizm szuka wzorca w przetwarzanych danych, które mogą pochodzić z różnych systemów i maszyn, używanych w danym obszarze, na przykład na linii produkcyjnej. Potem na jego podstawie przewiduje kolejne kroki, co pozwala na wykonywanie pomocnych statystyk, przewidywanie awarii, optymalizację działań, dlatego jest tak chętnie wykorzystywany w wielu przedsiębiorstwach.

Uczenie maszynowe jest używane w różnych obszarach, jednak przemysł i produkcja to branże, gdzie popularność tego rozwiązania jest bardzo wysoka. Jest to proces bardzo elastyczny, który można dostosować do swoich potrzeb biznesowych, a dodatkowo nadąża nad ciągłymi zmianami.

Główne metody i technologie uczenia maszynowego to:

• uczenie nadzorowane (supervised learning), czyli uczenie się maszyn na podstawie przykładów;
• uczenie nienadzorowane (unsupervised learning) – maszyna nie posiada „klucza odpowiedzi” i musi sama analizować dane, szukać wzorców i odnajdywać relacje
• uczenie częściowo nadzorowane (semisupervised learning) – maszyna otrzymuje dane oznaczone oraz nieoznaczone. System sam proponuje odpowiedzi i jest w stanie stworzyć ogólne wzorce;
• uczenie wzmocnione (reinforcement learning) – maszyna otrzymuje gotowy zestaw dozwolonych działań, reguł i stwierdzeń.

Zastosowania machine learningu w analizie produkcyjnej

Można powiedzieć, że uczenie maszynowe to pewien rodzaj analizy produkcyjnej, dlatego tak popularny jest właśnie w tej branży. Jest to rodzaj, które odbywa się w czasie rzeczywistym, wystarczy, że posiada lub zbiera potrzebne do wykonywania wprowadzonego zapytania.

Przykłady zastosowania uczenia maszynowego w przemyśle

Wykorzystanie elementów z zakresu sztucznej inteligencji, w tym uczenia maszynowego, pozwala na analizę informacji, nadzorowanie działania maszyny, a przede wszystkim usprawnia kontrolę nad całym procesem produkcyjnym. Na podstawie analizy danych wadliwe produkty czy niepoprawnie zoptymalizowane procesy mogą być szybko poprawione lub wyeliminowane.

Algorytmy maszynowego uczenia mają również swoje zastosowanie w działaniu systemów ERP, które w branży produkcyjnej są często używane. Elementy ML pozwalają na wysyłanie alertów z informacjami na temat optymalizacji procesów w różnych obszarach, na przykład obiegu dokumentów, często pojawiających się błędach, automatyzacji zadań.
Machine learning pozwala także na prognozowanie konserwacji maszyn. Automatycznie zbierane i analizowane na bieżąco dane prowadzą do przewidywania potencjalnych problemów i umożliwiają ich zapobieganiu w odpowiednim czasie. Taki proces prowadzi do optymalizacji kosztów i wydajności pracy linii produkcyjnej.

Kolejny element pracy w branży produkcyjnej, który można udoskonalić dzięki uczeniu maszynowemu to predictive maintenance, czyli zapobieganie przestojom na linii produkcyjnej. Algorytmy przewidują zużycie maszyny lub jej części na podstawie danych pomiarowych z czujników, co pozwala na optymalizację działań.

Zalety zastosowania machine learning w firmie produkcyjnej

Wielu przedsiębiorców decyduje się na zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji w formie machine learning w swoich firmach produkcyjnych. Zastosowań i korzyści płynący z tego rozwiązania jest wiele, jako najbardziej istotne wymiana się:

• udoskonalanie oraz optymalizacja środowiska systemowego i produkcyjnego,
• usprawnienie tworzenia wzorców lub struktur, co pozwala rozpoznawać trendy w danych,
• możliwość przewidywania zachowań i sytuacji, na przykład związanych z awariami i wydajnością maszyn,
• zwiększenie integralności danych,
• zmniejszenie ryzyka i zwiększenie bezawaryjność.
• zwiększenie wydajności decyzyjnej, usprawnienie podejmowania decyzji w niektórych procesach,
• trafne prognozy.

Nasi specjaliści aktualnie zajmują się wdrażaniem rozwiązań, które wykorzystują elementy sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe. Prowadzimy między innymi projekt związany z wykorzystaniem algorytmu genetycznego i uczenia maszynowego w firmie produkcyjnej. Komputer generuje populację planów produkcji oraz sortuje je pod kątem dopasowania do odpowiednich kryteriów. Następnie po zaakceptowaniu wielu planów przez osobę nadzorującą, system uczy się wzorców sytuacji. Dzięki temu podpowiada rozwiązania lub odpowiednio wcześnie wykrywa ewentualne ryzyko.