機器學習和人工智慧在製造業的應用

以最低的成本生产更高质量的更多产品是制造业一个永恒的目标。智能制造革命已经使制造商比以往任何时候都更成功地实现了这一目标。推动这波创新浪潮的核心技术之一是人工智能。数据已经成为一种非常有价值的资源，而且获取和存储数据的成本比以往任何时候都要低。如今，由于采用人工智能技术(特别是机器学习)，越来越多的制造商利用这些数据来显着提高他们的收入。

对许多人来说，这意味着通过消除生产损失和其他相关成本的主要原因，显著地提高生产效率和产能。当然，从人工智能中获得切实的商业价值往往说起来容易做起来难。这是一项复杂的技术，有许多不同的应用。制造商如何才能看穿炒作和空洞的承诺，投资于真正能给他们带来竞争优势的工业人工智能?

人工智能和机器学习成功的关键

人们不可能错过人工智能技术的快速崛起，无论是在制造业的总体背景下，还是在制造业的背景下。因此，人们对人工智能的期望往往非常偏离基础，从解决业务问题的全面解决方案，到一提到人工智能就产生深深的怀疑。

找到正确的用例

但是，与任何技术一样，真相确实介于两者之间。在合适的环境下，人工智能可以非常有效。了解这些环境，以及适用于这些环境的人工智能技术，是为人工智能应用设定现实的商业目标的关键。

人工智能不是灵丹妙药。没有任何解决方案能解决你所有或大部分的问题。根据经验，当人工智能被应用于解决特定问题或非常密切相关的一系列问题时，它的效果最好。

一般的人工智能是需要警惕的：如果一家人工智能供应商声称可以做所有的事情，那么他们可能什么都做不好。现在回到了人工智能在制造业中的话题。人工智能和机器学习在制造业中有许多潜在的应用，每个用例都需要一种独特类型的人工智能。

以下的指南提供了一个简单有效的公式，用于选择正确的工业人工智能解决方案，以应对特定的制造挑战和目标。

重点仍然是机器学习和人工智能，因为这是最令人兴奋和最有影响力的创新发生的地方。这个公式可以用一个简单的图表和方法来概括，称为“工业人工智能象限”。

基于机器学习的下一代优化

机器学习在制造业中的两个主要用例是预测性质量和产量和预测性维护。

（1）只在必要时进行维护

预测性维护是两者中更常见的一种，因为维护问题和相关问题可能会产生巨大的成本，这就是它现在是制造商的一个相当普遍的目标的原因。

预测性维护使用算法来预测组件/机器/系统的下一次故障，而不是根据预定的时间表执行维护，或使用带有人工编码阈值、警报规则和配置的SCADA系统。然后可以提醒人员执行重点维护程序以防止故障，但不要太早，以免浪费不必要的停机时间。

相比之下，传统的人工和半人工方法没有考虑到机械更复杂的动态行为模式，或者与制造过程相关的场景数据。例如，生产机器上的传感器可能会检测到温度突然升高。基于静态规则的系统不会考虑到机器正在进行灭菌的事实，并且会继续触发假阳性警报。

预测性维护的优点很多，可以显著降低成本，同时在许多情况下消除计划停机时间的需要。

通过使用机器学习算法来预防故障，系统可以在没有不必要中断的情况下继续运行。当需要维修时，它是非常集中的，技术人员被告知需要检查、维修和更换的部件;使用哪些工具，遵循哪些方法。

预测性维护还可以延长机器和设备的剩余使用寿命(RUL)，因为可以防止二次损坏，同时需要更少的劳动力来执行维护程序。

（2）找到损失的隐藏原因

预测质量和产量（有时被称为预测质量）是工业人工智能的一个更高级的用例，它揭示了制造商每天面临的许多基于流程的长期生产损失的隐藏原因。例子包括质量、产量、浪费、吞吐量、能源效率、排放等等，在本质上是由过程效率低下造成的任何损失。

预测质量和产量使用连续的多变量分析，由机器学习算法提供支持，通过独特的训练来密切了解每个生产过程，自动识别过程驱动生产损失的根本原因。

然後可以產生自動建議和警報，通知生產團隊和流程工程師即將出現的問題，並無縫地分享有關如何在損失發生之前防止損失的重要知識。

減少這類損失一直是所有製造商的難題。但在當今的市場中，這項使命至關重要。一方面，消費者的期望處於歷史最高水平;全球消費習慣正在逐漸發生變化，儘管人口增長仍在繼續。

根據多項調查，到2050年，全球人口將增加25%。另一方面，消費者從未有過如此多的選擇，幾乎所有能想到的產品都能買到。

最近的調查顯示，如此豐富的選擇意味著，消費者越來越有可能永久地拋棄他們最喜歡的品牌。

在這樣的背景下，製造商再也無法承受流程效率低落以及由此帶來的損失。在浪費、產量、品質或產量方面的每一次損失都會減少他們的收入。

許多製造商面臨的挑戰是，他們最終在流程最佳化方面遇到了瓶頸。有些效率低下沒有任何明顯的原因，流程專家也無法解釋這些原因。這就是機器學習尤其是自動化根本原因分析發揮重要作用的地方。

人工智慧和機器學習對製造業的好處

#人工智慧和機器學習的引入代表了一場翻天覆地的變化，帶來了許多好處，這些好處遠遠超出了效率的提高，為新的商業機會打開了大門。

機器學習在製造業中的一些直接好處包括:

• #減少常見的、痛苦的過程驅動的損失，如產量、浪費、質量和吞吐量
• 透過優化生產流程提高產能。
• 透過更優化的流程，實現產品線的大規模成長與擴張。
• 透過預測性維護降低成本，導致更少的維護活動，這意味著更低的勞動力成本，減少庫存和材料浪費。預測剩餘使用壽命(RUL)。更多地了解機器和設備的行為可以創造條件，在保持機器健康的同時提高性能。預測RUL消除了導致非計劃性停機的「不愉快的意外」。
• 透過高效率的庫存管理和良好的監控和同步的生產流程來改善供應鏈管理。
• 改善品質控制，提供可操作的見解，不斷提高產品品質。
• 改善人機協作，改善員工安全條件，提高整體效率。
• 以消費者為中心的製造業－能夠對市場需求的變化做出快速反應。

為了充分利用工業人工智慧/機器學習解決方案，製造商需要知道哪種人工智慧解決方案最適合應對他們面臨的挑戰。

以上是機器學習和人工智慧在製造業的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！