Teollisuustiedot ovat korvaamaton hyödyke nykypäivän maailmassa. Valmistus on käymässä läpi neljättä teollista vallankumousta (tunnetaan nimellä Industry 4.0), jossa yritykset keskittyvät voimakkaasti laitteiden yhteentoimivuuteen, automaatioon, tekoälyohjelmistoihin ja reaaliaikaiseen datankäsittelyyn. Hyödyntämällä keskeisiä edistysaskeleita kuten internet-yhteyden laitteita ja koneoppimista, valmistajat manipuloivat dataa tuottaakseen nopeammin ja tehokkaammin. Nämä teknologiat ovat kuitenkin monimutkaisia ja vaativat ymmärrystä monista eri tietojenkäsittelyn ja valmistuksen osa-alueista niiden oikean toteuttamisen varmistamiseksi. Tämä artikkeli tutkii, kuinka koneoppimista käytetään valmistusympäristössä ja kuinka se hyödyttää yrityksen valmistuskapasiteettien tehokkuutta, tuottavuutta ja kokonaiskannattavuutta.
Lisätietoja tästä aiheesta löydät artikkelistamme ennakoivasta analytiikasta ja koneoppimisesta toimitusketjussa.
Mikä on koneoppiminen (ML) ja miten se toimii?
Koneoppiminen (ML, tunnetaan myös ennakoivana analytiikkana) on tekoälyn (AI) toteutus, joka käyttää suuria tietoaineistoja ja tietokonealgoritmeja parantaakseen vähitellen tarkoitettua sovellustaan ajan myötä. ML-menetelmän historia ajoittuu tekoälyn syntyyn 1960-luvulla IBM:n toimesta, ja se on yhä tärkeämpi tieteenalalla.
Koneoppimistoiminnot toimivat samalla tavalla kuin ihmiset oppivat taidon; ohjelma käytetään tehtävän suorittamiseen, ja jokainen seuraava tehtävän suoritus kertoo, miten saavuttaa tavoite paremmin seuraavalla kerralla. ML-järjestelmät ovat erilaisia, koska ne voivat ylittää ihmisen kyvyt ja käsitellä suurempia tietojoukkoja kuin ihmiset koskaan yksin.
ML käyttää tilastollisia menetelmiä ja algoritmeja (jotka on joko "oppinut" manuaalisen ihmisen syötteen tai autonomisesti kehittyneen generatiivisen prosessin avulla) suorittaakseen tehtäviä datan joukossa. Jotkut ML-ohjelmat ottavat sisään kelvollisen (eli "koulutus" tai "merkitty") datan ja käyttävät tätä joukkoa luokituksiin tai ennusteisiin tulevissa tietojoukoissa, kun taas toiset löytävät näistä mielenkiintoisista kuvioista raakadatan (tai "merkitsemättömän") joukossa. Menemättä liian syvälle tietojeknologian yksityiskohtiin, ML:tä voi pitää keinona käsitellä massiivisia tietojoukkoja ja hyödyntää niitä käyttäjän eduksi. ML-tekniikat voivat löytää keskeisiä oivalluksia suurista määristä näennäisesti satunnaista dataa, mikä tekee siitä arvokkaan datanlouhinnan projekteissa, joissa ML voi lopulta auttaa optimoimaan kyseisen sovelluksen. Tai luokittelu- ja ennustustehtävissä ML:tä voidaan käyttää tunnistamaan kirjoitustyylien tai visuaalisten elementtien samankaltaisuuksia ja määrittämään, miltä tulevat tiedot tulisi näyttää uusissa tietojoukoissa.
On tärkeää olla sekoittamatta ML:tä syväoppimiseen, joka on toinen tekoälyn ala-alue, joka toteuttaa monimutkaisia neuroverkkoja – eli järjestelmiä, jotka on mallinnettu ihmisen aivojen mukaan. Ajattele syväoppimista erityisenä haarana ML-alueella; lyhyen selityksen vuoksi tämä artikkeli keskittyy pääasiassa klassisiin ML-järjestelmiin ja niiden käyttöön valmistusteollisuudessa, eikä syväoppimisohjelmiin (vaikka nekin liittyvät monin tavoin).
ML-koulutusmenetelmien tyypit
Grafiikkasuoritin ja siruvalmistaja Nvidia määrittelee neljä päätyyppiä koneoppimisen koulutusmenetelmistä, jotka kaikki eroavat siinä, miten ne toimivat ongelmien ratkaisemiseksi. Huomaa, että tämä osio on yksinkertaistus koneoppimisen toiminnasta, tarkoituksena antaa lyhyt yleiskatsaus, ja koneoppimisen sisäiset toiminnot ovat paljon monimutkaisempia kuin mitä tämä kattaa:
Valvottu oppiminen, kuten nimestäkin käy ilmi, on silloin, kun koneoppimisohjelma koulutetaan ennalta merkittyjen tietojen avulla, jotka on luokitellut käyttäjä (ihminen). Valvottua oppimista sovelletaan, kun on runsaasti vertailupisteitä, joiden avulla algoritmia voidaan kouluttaa, ja se on yleensä tehokasta jatkuvissa tiedoissa ja luokittelusovelluksissa (ajat esimerkiksi x-y-arvojen piirtämistä tai kasvojen erottelua kuvassa). Kuitenkin valvottu oppiminen voi olla käyttäjälle aikaa vievää tai mahdotonta saavuttaa, jos vertailupisteitä tai "todellisia" arvoja ei ole saatavilla.
Ohjaamaton oppiminen on vastakohta valvotulle oppimiselle – raakadata, jossa ei ole merkintöjä, syötetään koneoppimisohjelmaan ja sen algoritmi tunnistaa suhteita ilman käyttäjän väliintuloa. Parhaiten sitä käytetään löytämään tuntemattomia tai piilossa olevia kuvioita massiivisista tietoaineistoista, ohjaamaton koneoppimistekniikka ryhmittelee, havaitsee poikkeavuuksia, yhdistää ja poistaa kohinaa sisältäviä tietoja kouluttaakseen algoritmia sen tarkoitetulle sovellukselle. Ohjaamaton oppiminen on erinomainen työkalu käyttäjille, joilla ei ole pääsyä merkintöihin sisältäviin tietoihin tai jotka etsivät kuvioita, joita ihmisen silmä ei näe.
Puolivalvottu oppiminen on yhdistelmä kahta aiempaa tekniikkaa. ML-ohjelmalle syötetään sekoitus merkittyä ja merkitsemätöntä dataa, jotta saadaan paras mahdollinen hyöty molemmista oppimismenetelmistä. Puolivalvotut ohjelmat voivat käyttää jäsenneltyä, merkittyä dataa tehdäksensä itsenäisiä johtopäätöksiä jäsentymättömästä datasta. Tämä ei ainoastaan lisää ohjelman tarkkuutta verrattuna oppimiseen ilman valvontaa, vaan tämä menetelmä myös vähentää aikaa ja kustannuksia, jotka liittyvät täysin merkittyn aineiston hankkimiseen, mikä on tarpeen valvotussa oppimisessa.
Vahvistusoppiminen on uusin lisäys koneoppimisen koulutustekniikoihin, jossa vahvistusalgoritmi oppii kokeilemalla ja erehdyksellä ja saa "palkkion" tai "rangaistuksen" sen mukaan, auttaako sen johtopäätökset päämäärän saavuttamisessa vai haittaavatko ne sitä. Vahvistusoppimista luokitellaan käyttäytymiseen perustuvaksi koneoppimismalliksi, koska se vaatii reaaliaikaisia palautesyklejä tullakseen tarkemmaksi ajan myötä. Kuuluisa IBM Watson -järjestelmä, joka voitti 2011 Jeopardy-haasteen, käytti vahvistusoppimista päättääkseen milloin yrittää vastata, minkä kategorian valita ja kuinka paljon panostaa vetoihinsa.
ML valmistuksessa
Tässä osiossa kuvataan, miten koneoppimista voidaan soveltaa valmistusympäristössä täydentämään olemassa olevia menetelmiä ja kyvykkyyksiä. Huomaa, että tämä osio ei ole kattava, vaan esittelee vain joitakin merkittävimpiä edistysaskeleita vuoteen 2023 mennessä.
ennakoiva huolto
Yksi suurimmista koneoppimisen eduista valmistuksessa on sen käyttö ennustamaan, havaitsemaan ja varoittamaan käyttäjiä mahdollisista ongelmista heidän tehdaslaitteissaan. Tavallisesti laitteet vain rikkoutuvat ja aiheuttavat kivuliaita viiveitä sekä suunnittelemattomia käyttökatkoja yrityksen tuotantokyvylle – kuitenkin hyödyntämällä aikajaksoaineistoa etävalvontajärjestelmistä yhdistettynä ennakoivan kunnossapidon koneoppimisalgoritmeihin, käyttäjät voivat visualisoida laitteidensa tilan ja ennustaa esimerkiksi jäljellä olevan käyttöiän (RUL) sekä merkitä laitteet, jotka toimivat normaalista järjestelmäkäyttäytymisestä poikkeavasti ennen niiden rikkoutumista. Tämä koneoppimisen toteutus paikantaa valmistuslinjan heikoimmat kohdat, vähentää koneiden käyttökatkoja ja tarjoaa kunnossapitohenkilöstölle yksityiskohtaisen aikataulun laitteiden ennustetusta huollosta, mikä lopulta poistaa epämiellyttävät yllätykset.
Lisätietoja etäseurannasta saat lukemalla artikkelimme siitä, kuinka lisätä etäseuranta tuotantolinjallesi.
Prosessiohjattu hävikin vähentäminen ja vikojen tunnistus
Koneoppimisjärjestelmä, joka seuraa tehdastasi, voi tunnistaa, mistä häviöt tuotannossa johtuvat, sekä havaita viat. Käyttämällä niin kutsuttua juurisyiden analyysiä algoritmit korostavat tuotantolinjan tehottomimmat osat. Näiden tehottomuuksien parantaminen voi johtaa merkittäviin tuotantomääriin, resurssien käytön optimointiin ja jätteen määrän minimointiin per tuotettu yksikkö. Visuaaliset sensorit voivat myös etävalvoa tuotteita, jotka poikkeavat normaalista (vaikka nämä järjestelmät voivat kuulua syväoppimisen piiriin), lisäten laadunvarmistusta suurissa tuotantomäärissä ilman pitkäkestoista ihmisen tarkastusta. Prosessiohjattu hävikin vähentäminen on houkuttelevaa valmistajille, koska se ei ainoastaan korosta parannuskohteita toimitusketjussa, vaan myös lisää tuotantoa ja parantaa kokonaisvoittomarginaalia.
Datan mahdollistama resurssi- ja omaisuudenhallinta
Jatkuva, automatisoitu valvonta voi johtaa monenlaisiin optimointeihin, mukaan lukien resurssi- ja omaisuudenhallinta. Koneoppimisohjelmat analysoivat materiaalin/tuotteen varastoa, saapuvia lähetyksiä, keskeneräistä tuotantoa, markkinatrendejä ja muita muuttujia, jotka muuten jäisivät paperityön varjoon. Koneoppimisohjelmat voivat myös valita parhaat mahdolliset koneet tietylle tuotantokerralle sekä näyttää, kuinka paljon tuotetta varastoidaan kerrallaan. Esimerkiksi Tyson Foods, Inc. käyttää koneoppimisalgoritmeja kameroiden kanssa älykkäässä varastonhallintajärjestelmässä seuratakseen tarkasti, kuinka paljon kanaa kulkee toimitusketjussa, tarjoten arvokkaita mittareita liiketoiminnan kehittämiseen.
Tuotehankinnan ja energian kulutuksen ennustaminen
Koneoppimistekniikat eivät ole vain hyödyllisiä nykyhetkessä – niiden kyky ennustaa kysyntää datavetoisten ennustemallien avulla voi muuttaa perusteellisesti tehtaan työnkulun. Työkalut kuten aikasarjaintegraatio, ominaisuuksien muokkaus ja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) tekniikat auttavat koneoppimisohjelmia ennustamaan asiakaskäyttäytymisen malleja ajan myötä, mikä mahdollistaa tuotannon joustavuuden muuttuvien trendien mukana. Lisäksi teollisen internetin (IIoT) laitteiden avulla käyttäjät voivat kerätä historiallista dataa laitteiden aktiivisuustasoista ja energian käytöstä. Tämän datan avulla koneoppimisohjelmat voivat ennustaa tulevaa energian kulutusta ja arvioida energiakustannuksia sekä optimoida energian käyttöä vähentääkseen näitä kustannuksia pitkällä aikavälillä.
Prosessien visualisointi ja läpinäkyvyys
Kyky visualisoida koko tuotantoprosessin laajuus on korvaamaton, ja koneoppimisohjelmat yhdessä IIoT-laitteiden kanssa voivat tarjota tämän kokonaiskuvan käyttäjille. Tekoälypohjaiset
Yhteenveto
Tämä artikkeli esitteli ymmärryksen siitä, mitä koneoppiminen on ja miten sitä voidaan käyttää valmistusympäristössä. Selvästi koneoppiminen on huipputyökalu, joka mullistaa tapamme tehdä liiketoimintaa, ja sen nykyiset kyvyt vain laajenevat, kun tehtaat kehittyvät älykkäämmiksi. Toivomme, että tämä lyhyt selvitys korostaa koneoppimisen tarjoamia merkittäviä etuja valmistajille ja sen soveltamista todellisiin toimitusketjuihin. Lisätietoja aiheeseen liittyvistä tuotteista löydät oppaistamme tai vierailemalla XTJ Koneistuksen virallinen sivusto.
XTJ on johtava OEM-valmistaja, joka on omistautunut tarjoamaan yhden luukun valmistusratkaisuja prototyypistä tuotantoon. Olemme ylpeitä siitä, että olemme ISO 9001 -sertifioitu järjestelmän laatujohtamisyritys, ja olemme päättäneet luoda arvoa jokaisessa asiakassuhteessa. Teemme tämän yhteistyön, innovoinnin, prosessien parantamisen ja poikkeuksellisen työn laadun kautta.
