На заводах по автоматизации используется способность машинного обучения понимать и строить математические модели. С течением времени на основе этих моделей роботы учатся выполнять задачи самостоятельно, без дополнительного программирования.
Когда речь заходит о промышленных приложениях, можно с уверенностью сказать, что машинное обучение изменяет все больше и больше бизнес-моделей в процессах, связанных с производителями, но как?
Один из вопросов, который часто задают о машинном обучении, - сколько промышленных приложений предназначено для него. Ну, честно говоря, это неправильный вопрос. Машинное обучение - это не устройство, которое можно подключить к производственной линии и заставить ее работать лучше, чем раньше. Машинное обучение - это процесс, который требует ввода данных со многих устройств, чтобы данные могли быть собраны, оценены и использованы для получения знаний о том, как производственная линия осуществляет процесс изготовления продукции и деталей, которые она выпускает. Эти знания затем могут быть использованы для определения того, как производственная линия может иметь более высокую пропускную способность деталей, работать более надежно и с меньшими затратами.
Таким образом, машинное обучение превращает промышленную операцию в систему процессов, которые позволяют быстрее выводить продукцию на рынок по более низкой цене, чтобы компания, которой она принадлежит, могла оставаться конкурентоспособной в своем сегменте рынка и радовать своих клиентов, поставляя им нужную продукцию. Приложения машинного обучения - это более высокая маржа прибыли, которая позволит создать более инновационные продукты, чтобы сделать клиентов еще более счастливыми.
Процессно-ориентированное машинное обучение - решение для комплексного системного инжиниринга
Из Википедии:
«Машинное обучение (МО) - это научное изучение алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для эффективного выполнения конкретной задачи без использования четких инструкций, опираясь на схемы и выводы. Она рассматривается как подмножество искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель, основанную на образцах данных, известных как «данные тренировки», для прогнозирования или принятия решений без явного программирования для выполнения задачи».
Добавим модификатор к идее машинного обучения и назовем его «машинное обучение на основе процесса». Это позволяет нам приблизиться к сути вопроса при определении промышленной технологии, которую необходимо было создать или модифицировать из-за желания использовать компьютерные алгоритмы машинного обучения для того, чтобы наступила эпоха умного производства.
Машинное обучение использует данные, или, более конкретно, данные обучения, чтобы научить свой компьютерный алгоритм тому, чего ожидать от производственных машин, мониторинг которых он осуществляет. Алгоритм получает эти данные обучения, опираясь на распознавание образов и выводы для развития способности принимать решения и делать прогнозы без необходимости писать код.
Данные тренинга собираются, обрабатываются и оцениваются в структурированной последовательности этапов для подготовки этих данных к использованию в алгоритме машинного обучения. Такая структурированная последовательность шагов представляет собой процесс, создание этого процесса предполагает внедрение новых технологий, которые включают в себя:
- устройства Интернета вещей для создания данных,
- сети для хранения и обработки данных,
- компьютеры очищают данные для обеспечения их точности и актуальности.
Промышленное применение и преобразования, свойственные машинному обучению
Перечень новых технологий, которые можно отнести к машинному обучению, является исчерпывающим и не может быть рассмотрен во всей полноте в данной статье. Таким образом, мы перейдем к вопросам более высокого уровня, которые легче поддаются определению.
Прогнозное обслуживание. Возможность предсказать перебои в работе производственной линии до того, как они произойдут, имеет неоценимое значение для производителя. Это позволяет менеджеру планировать время простоя в наиболее выгодное время и устранять незапланированные простои.
Прогнозируется, что внедрение машинного обучения, позволяющего проводить профилактическое обслуживание, увеличится среди производителей на 38% благодаря возможности увеличения прибыли за счет устранения незапланированных простоев.
Точное изменение производственных бизнес-моделей зависит от нескольких факторов, но разделение эксплуатационных датчиков и компьютерных сетей предприятий останется стандартным, поскольку надежность сети не может быть поставлена под угрозу.
Безопасность сети. Развитие машинного обучения также послужит стимулом для многих модификаций бизнес-модели в стандартных рабочих процедурах производителя. Особенно это касается организационной структуры компании.
Компьютерная сеть (священная IT-площадка) будет располагаться совместно с операционными датчиками производственного оборудования, чтобы данные можно было собирать и отправлять в хранилище данных в качестве учебных с целью обучения работе с оборудованием. Необходимо будет разрушить стену молчания, разделив эти две группы внутри организации и создав условия для сотрудничества и взаимодействия.
На операторов и техников, работающих на площадке, это существенно повлияет, если сеть не будет надежной или по какой-то причине будет взломана атакой отказа в обслуживании, что приведет к остановке производства. Датчики и устройства будут затронуты в той же степени, что и IT-сеть и компьютеры.
Учитывая широкую концепцию в области анализа данных, ожидается, что производственные процессы обучения персонала станут более гибкими, прозрачными и интуитивно понятными. Блокчейн в производстве, IIoT (Промышленный Интернет вещей) и робототехника продолжают использовать машинное обучение в своих интересах.
Разумное производство цифрового дизайна и инноваций/разработка цифровых двойняшек
Конечной целью искусственного интеллекта и машинного обучения является создание условий для развития цифрового двойника производственного цеха. Создание цифрового двойника будет осуществляться в рамках процесса проектирования систем на основе моделей (MBSE) с использованием алгоритмов машинного обучения и полученных знаний в качестве основы. Цифровой близнец послужил бы платформой для проработки сценариев «что если», чтобы узнать то, чего мы не знаем сегодня. Цифровой двойник может также служить сквозной моделью, которая будет использоваться при проектировании деталей повышенной надежности и регулировке взаимодействия между машинами производственной линии для повышения производительности. Возможности бесконечны.
