ماشین لرنینگ

کاربرد ماشین لرنینگ(ML) در صنعت تولید

تولیدکنندگان برای همگام شدن با آخرین تغییرات فناوری، باید یکی از حیاتی ترین عناصری که کارخانه ها را به سمت آینده پیش می برد (ماشین لرنینگ)، را استفاده کنند. . بیایید در مورد مهم ترین برنامه ها و نوآوری هایی که فناوری ماشین لرنینگ در سال 2022 ارائه می دهد صحبت کنیم.

ماشین لرنینگ در مقابل هوش مصنوعی: تفاوت چیست؟

ماشین لرنینگ زیرشاخه‌ ای از هوش مصنوعی است، اما همه فناوری‌ های هوش مصنوعی به عنوان ماشین لرنینگ به حساب نمی‌ آیند. انواع مختلفی از هوش مصنوعی وجود دارد که در بسیاری از صنایع مانند روباتیک، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه ای نقش دارند. اگر کنجکاو هستید که چگونه این فناوری‌ ها بر صنعت تولید تأثیر می‌گذارند، با خانه هوشمند آیسا همراه باشید.

اساساً، الگوریتم‌ های ماشین لرنینگ از داده‌ های آموزشی برای تقویت الگوریتمی استفاده می‌ کنند که به نرم‌ افزار اجازه می‌ دهد تا یک مشکل را حل کند. این داده‌ ها ممکن است از سنسورهای اینترنت اشیا در یک قسمت کارخانه یا ممکن است از روش‌ های دیگر به دست آمده باشند.

ماشین لرنینگ روش های مختلفی مانند شبکه های عصبی و یادگیری عمیق دارد. شبکه‌ های عصبی از نورون‌ های بیولوژیکی تقلید می‌ کنند تا الگوهایی را در یک مجموعه داده برای حل مشکلات کشف کنند. یادگیری عمیق از لایه های مختلف شبکه های عصبی استفاده می کند، جایی که لایه اول از ورودی داده های خام استفاده می کند و اطلاعات پردازش شده را از یک لایه به لایه بعدی منتقل می کند.

کارخانه و ماشین لرنینگ

کاربرد ماشین لرنینگ

بیایید با تصور کارخانه ایی  با روبات‌ های مونتاژ، حسگرهای اینترنت اشیا و سایر ماشین‌ های خودکار شروع کنیم. در یک نقطه شما مواد اولیه محصول را آماده می کنید. در نقطه دیگر، محصول از خط مونتاژ خارج می شود. تنها مداخله مورد نیاز برای این دستگاه، تعمیر و نگهداری روتین تجهیزات داخل آن است. این آینده ایده آل تولید است و ماشین لرنینگ می تواند به ما در درک تصویر کامل از چگونگی دستیابی به این امر کمک کند.

گذشته از ربات های پیشرفته برای مونتاژ خودکار، ماشین لرنینگ می تواند به تضمین کیفیت، تجزیه و تحلیل NDT، و بومی سازی علل نقص، کمک کند.

تضمین کیفیت

با استفاده از شبکه‌ های عصبی، دوربین‌ های با وضوح نوری بالا و پردازنده‌ های گرافیکی قدرتمند، پردازش ویدیوی بلادرنگ همراه با ماشین لرنینگ و بینایی رایانه می‌تواند وظایف بازرسی بصری را بهتر از انسان‌ ها تکمیل کند. این فناوری تضمین می کند که فرایند تولید در کارخانه به درستی کار می کند و محصولات غیر قابل استفاده از سیستم حذف می شوند.

در گذشته، استفاده از ماشین لرنینگ در تجزیه و تحلیل ویدیو به دلیل کیفیت ویدیوی استفاده شده مورد انتقاد قرار گرفته می شد. این به این دلیل است که تصاویر می توانند از فریم به فریم تار شوند و الگوریتم بازرسی ممکن است در معرض خطاهای بیشتری قرار بگیرند. با این حال، با دوربین‌ های باکیفیت و قدرت پردازش گرافیکی بیشتر، شبکه‌ های عصبی می‌ توانند در زمان واقعی بدون دخالت انسان به‌ طور مؤثرتری به جستجوی نقص بپردازند.

با استفاده از حسگرهای مختلف اینترنت اشیا، ماشین لرنینگ می تواند به آزمایش محصولات ایجاد شده بدون آسیب رساندن به آنها کمک کند. یک الگوریتم می‌ تواند الگوهایی را در داده‌ های بلادرنگ جستجو کند که با نسخه معیوب واحد مرتبط است و سیستم را قادر می‌ سازد تا محصولات ناخواسته را نشانه گذاری کند.

تست غیر مخرب

مزایای ماشین لرنینگ

روش دیگری که می توانیم عیوب مواد را تشخیص دهیم، آزمایش های غیر مخرب است. این روش شامل اندازه گیری پایداری و یکپارچگی مواد بدون ایجاد آسیب است. به عنوان مثال، می توانید از دستگاه اولتراسوند برای تشخیص ناهنجاری هایی مانند ترک در یک ماده استفاده کنید. این دستگاه می‌ تواند داده‌ هایی را اندازه‌ گیری کند که انسان‌ ها  آن‌ ها را برای تجزیه و تحلیل محصول استفاده کنند.

با این حال، الگوریتم‌ های تشخیص عیوب، الگوریتم‌ های تشخیص اشیا و الگوریتم‌ های تقسیم‌ بندی می‌ توانند این فرآیند را با تجزیه و تحلیل داده‌ ها برای الگوهای قابل تشخیصی که ممکن است انسان‌ ها قادر به دیدن آن‌ ها با کارایی بسیار بیشتر نباشند، خودکار کنند. ماشین لرنینگ نیز مشمول همان تعداد خطاهایی نیست که انسان ها مستعد انجام آن هستند.

تعمیرات قابل پیش بینی

یکی از مزایای اصلی ماشین لرنینگ در تولید، تعمیر و نگهداری قابل پیش بینی است. PwC گزارش داد که تعمیر و نگهداری پیش‌ بینی‌کننده یکی از بزرگ‌ ترین فناوری‌ های رو به رشد ماشین لرنینگ در تولید خواهد بود که از سال 2020 تا 2025 ارزش بازار 38 درصد افزایش خواهد داشت.

با توجه به اینکه تعمیر و نگهداری برنامه‌ ریزی نشده این پتانسیل را دارد که عمیقاً به نتیجه یک کسب‌ و کار آسیب برساند، تعمیر و نگهداری پیش‌ بینی‌ شده می‌ تواند کارخانه‌ ها را قادر سازد تا تنظیمات و اصلاحات مناسب را قبل از اینکه ماشین‌ آلات دچار خرابی‌ های پرهزینه‌ تر شوند، انجام دهند. ما می‌ خواهیم مطمئن شویم که کارخانه ما بدون مشکل و با کمترین تأخیر ممکن زمان کار را خواهد داشت و تعمیر و نگهداری پیش‌ بینی‌ شده می‌ تواند این اتفاق را بیابد.

حسگرهای گسترده اینترنت اشیا که اطلاعات حیاتی در مورد شرایط عملیاتی و وضعیت یک ماشین را ثبت می کنند، تعمیر و نگهداری پیش بینی شده را ممکن می سازند. این ممکن است شامل رطوبت، دما و موارد دیگر باشد.

مدل های ماشین لرنینگ مورد استفاده برای تعمیر و نگهداری پیش بینی

یک الگوریتم ماشین لرنینگ می تواند الگوهای موجود در داده های جمع آوری شده در طول زمان را تجزیه و تحلیل کند و به طور منطقی پیش بینی کند که ماشین ممکن است به تعمیر و نگهداری نیاز داشته باشد. چندین رویکرد برای دستیابی به این هدف وجود دارد:

  • مدل های رگرسیون: این مدل ها عمر مفید باقیمانده (RUL) تجهیزات را پیش بینی می کنند. از داده‌ های تاریخی و ثابت استفاده می‌ کند و تولیدکنندگان می‌ توانند ببینند چند روز تا خرابی دستگاه باقی مانده است.
  • مدل های طبقه بندی: این مدل ها خرابی ها را در یک بازه زمانی از پیش تعریف شده پیش بینی می کنند.
  • مدل‌های تشخیص ناهنجاری: این دستگاه‌ ها پس از تشخیص رفتار غیر عادی سیستم، نشان گذاری می‌کنند.

بومی سازی مشکل

به لطف حسگرهای اینترنت اشیا که به تعمیر و نگهداری پیش‌ بینی شده می‌ پردازند، ماشین لرنینگ می‌ تواند الگوهای موجود در داده‌ ها را تجزیه و تحلیل کند تا ببیند برای جلوگیری از خرابی چه قسمت‌ هایی از دستگاه باید نگهداری شود. اگر الگوهای خاصی منجر به روند نقص شود، این امکان وجود دارد که رفتارهای سخت افزاری یا نرم افزاری را بتوان به عنوان دلایل این نقص ها شناسایی کرد. از اینجا، مهندسان می‌ توانند راه‌ حل‌ هایی برای تصحیح سیستم برای جلوگیری از این نقص‌ ها در آینده ارائه دهند. این روش ما را قادر می سازد تا حاشیه خطای کارخانه خود را به حداقل ترین حالات ممکن کاهش دهیم.

دوقلوهای دیجیتال

دوقلوهای دیجیتال بازآفرینی مجازی فرآیند تولید بر اساس داده‌ های حسگرهای اینترنت اشیا و داده‌ های بلادرنگ هستند. آنها می توانند به عنوان یک نمایش فرضی اصلی از سیستمی که هنوز وجود ندارد ایجاد شوند، یا می توانند بازآفرینی یک سیستم موجود باشند.

دوقلو دیجیتال یک تکنولوژی برای آزمایش است که در آن می توان از ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل الگوها در یک شبیه ساز برای بهینه سازی محیط استفاده کرد. این روش به حمایت از تضمین کیفیت و تلاش‌ های پیش‌ بینی‌ کننده تعمیر و نگهداری نیز کمک می‌ کند. همچنین می‌ توانیم از ماشین لرنینگ در کنار دوقلوهای دیجیتال برای بهینه‌ سازی چیدمان استفاده کنیم.

مدل های ماشین لرنینگ برای پیش بینی مصرف انرژی

اگر بخواهیم هر قسمت از کارخانه را بهینه کنیم، باید به انرژی مورد نیاز آن نیز توجه کنیم. رایج‌ ترین روش برای انجام این کار استفاده از اندازه‌گیری‌ های متوالی داده است که می‌ تواند توسط دانشمندان داده با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که توسط مدل‌ های خودرگرسیون و شبکه‌ های عصبی عمیق طراحی شده است، تجزیه و تحلیل کنند.

مدل‌های خودرگرسیون: برای تعریف روند، چرخه، بی‌ نظمی و فصلی مصرف برق عالی است. برای بهبود دقت، دانشمندان داده، می‌ توانند داده‌ های خام را به ویژگی‌ هایی تبدیل کنند که می‌ توانند به تعیین تکلیف برای الگوریتم‌ های پیش‌ بینی کمک کنند.

شبکه‌ های عصبی عمیق: دانشمندان داده را برای پردازش مجموعه داده‌ های بزرگ برای یافتن سریع الگوهای مصرف داده استفاده می‌ کنند. این داده ها را می‌توان برای استخراج خودکار ویژگی‌ ها از داده‌ های ورودی بدون مهندسی ویژگی مانند مدل‌های اتورگرسیو آموزش داد.

شبکه‌های عصبی برای داده‌ های متوالی: RNN (شبکه‌ های عصبی مکرر)، LSTM (حافظه کوتاه‌ مدت، بلند مدت)، GRU (واحد بازگشتی دروازه‌ ای)، شبکه‌ های عصبی مبتنی بر ذخیره اطلاعات داده‌ های مصرف انرژی گذشته با استفاده از حافظه های داخلی.

طراحی مولد

پلتفرم‌ های اینترنت اشیا

ما از ماشین لرنینگ برای بهینه‌ سازی فرآیندهای تولید کارخانه استفاده کرده‌ ایم، اما در مورد خود محصول چطور؟ BMW iX Flow در CES 2022 با روکش مخصوص جوهر الکترونیکی معرفی کرد که به آن اجازه می دهد رنگ خودرو را بین سیاه و سفید تغییر دهد. BMW توضیح داد که “فرایندهای طراحی مولد برای اطمینان از اینکه بخش ها منعکس کننده خطوط مشخصه خودرو و تغییرات ناشی از آن در نور و سایه هستند، اجرا می شوند.”

طراحی مولد جایی است که از ماشین لرنینگ برای بهینه‌ سازی طراحی یک محصول استفاده می‌ شود، خواه یک خودرو، دستگاه الکترونیکی، اسباب‌ بازی یا موارد دیگر باشد. با داده ها و یک هدف دلخواه، ماشین لرنینگ می تواند تمام ترتیبات ممکن را برای یافتن بهترین طراحی طی کند.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ را می‌توان برای بهینه‌ سازی طراحی برای وزن، شکل، دوام، هزینه، استحکام و حتی پارامترهای زیبایی‌شناختی آموزش داد.

فرآیند طراحی مولد می تواند بر اساس این الگوریتم ها باشد:

  • یادگیری تقویتی
  • یادگیری عمیق
  • الگوریتم های ژنتیک
  • بهبود مدیریت زنجیره تامین: زنجیره تامین شناختی

تولید تنها یک عنصر است. نقش‌ های زنجیره تامین از یک مرکز تولیدی نیز با فناوری‌ های ماشین لرنینگ، مانند بهینه‌ سازی مسیر لجستیک و کنترل موجودی انبار، بهبود می‌یابد. اینها یک زنجیره تامین شناختی را تشکیل می دهند که در صنعت تولید به تکامل خود ادامه می دهد.

کنترل موجودی انبار

راه حل های لجستیکی مبتنی بر هوش مصنوعی به جای تشخیص بارکد، از مدل های تشخیص اشیا استفاده می کنند، بنابراین جایگزین اسکن دستی می شوند. سیستم‌ های بینایی کامپیوتری می‌ توانند کمبود و مازاد موجودی را تشخیص دهند. با شناسایی این الگوها می توان مدیران را از موقعیت های عملی آگاه کرد. حتی می‌ توان رایانه‌ ها را رها کرد تا به‌ طور خودکار برای بهینه‌ سازی ذخیره‌ سازی موجودی اقدام کنند.

پیش بینی تقاضا

یک کارخانه چقدر باید تولید و ارسال کند؟ این سوالی است که پاسخ به آن دشوار است. با این حال، با دسترسی به داده‌ های مناسب، الگوریتم‌ های ماشین لرنینگ می‌توانند به کارخانه‌ها کمک کنند تا بدون تولید بیش از حد، بفهمند که چقدر باید درآمد داشته باشند. آینده ماشین لرنینگ در تولید به تصمیمات نوآورانه بستگی دارد.

ماشین لرنینگ چیست؟

فهرست مطالب

مقالات مرتبط
اینترنت اشیا و خودرو های برقی – کاربرد ها و چالش ها
تاثیر هوش مصنوعی در آینده مشاغل مختلف 2022
کاربرد هوش مصنوعی در خانه هوشمند
ارزش یافتن داده های صنعتی با هوش مصنوعی
کاربرد اینترنت اشیا و هوش مصنوعی در مراقب از بیماران

اشتراک گذاری :

اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در telegram
اشتراک گذاری در email

3 پاسخ

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.