<menuitem id="5jrdb"></menuitem><address id="5jrdb"></address>

              028-81259914
              18781956287
              工業和信息化技術
              服務企業工業和信息智能化

              2021年機器學習將在5個方面改變制造業

              發布日期:2022-03-07 11:20:00   來源 : www.cechina.cn    作者 :www.cechina.cn    瀏覽量 :1014
              www.cechina.cn www.cechina.cn 發布日期:2022-03-07 11:20:00  
              1014

                   在過去的十年里,復雜機器人系統和人工智能(AI)等技術的進步改變了制造業,推動了人們通常所說的工業4.0革命。COVID-19疫情進一步加速了許多制造商的數字化轉型,因為更多的工廠運營需要有效地運行,并且在許多情況下,需要實現遠程監控和管理。

                作為人工智能的一個分支,機器學習(ML)的核心是創建從經驗中學習并隨著時間的推移提高其決策能力的計算機程序。它在許多行業中越來越重要,制造業也不例外。

                更便宜的傳感器和數據存儲,以及大數據技術的成熟,使制造商能夠捕獲大量數據,而機器學習使企業能夠從上述數據中獲得可操作的智能,從而實現更智能的設備,提高質量和提高生產力。

                隨著企業不斷將機器學習作為日常運營的一部分,未來一年機器學習將在如下5個方面影響制造業的發展。

                1. 更廣泛的預測性維護

                通常情況下,工廠依賴于由使用情況或時間決定的定期維護計劃來確定機器何時需要維修,甚至等到設備出現故障后才進行維護。

                利用人工智能,制造商們可以創建預測性維護模型,這些模型根據歷史數據進行訓練,了解導致過去設備問題的原因,從而預測機器何時需要維護,并發出警報,提醒企業及時處理。

                由于只有在實際需要時才會關閉設備進行維修,而不是按照計劃進行定期維修,因此預測性維護可以節省大量時間和成本。

                此外,由于快速的創新周期正在縮短大多數產品類別的產品生命周期,而客戶期望的急劇變化正在縮短交貨周期,制造企業必須更快更靈活地進行機器維修和重新調整。

                雖然預測性維護并不是制造業的新鮮事物,但預計今年將看到其廣泛采用的急劇增加,企業將使用更多互聯設備(例如嵌入設備中的傳感器等)的數據來消除維護決策中的猜測。

                2. 提高能源效率

                如今,大多數工廠都在7X24小時不間斷地運行,以保持最佳效率,這需要大量的能源來保持事物的運行。通過綜合考慮能源價格、設備維護、人工成本和庫存等因素,機器學習算法可以為能源密集型活動安排最佳時間。因此,企業可以通過在適當的時間運行適當的流程來最大限度地節約成本。

                很多制造企業已經開始了這樣的計劃。例如,一家全球大型石化制造商希望通過采用人工智能解決方案以降低能耗,削減成本并更加環保。該公司每年在能源消耗方面要花費大約2000萬美元。通過部署易于實時調整和處理傳感器數據的人工智能模型,該公司成功將能耗降低了5%。

                3. 提升產品質量

                無論制造過程如何優化,每個工廠都會遇到產品缺陷的困擾。盡管有各種各樣的方法來糾正缺陷,但瑕疵仍然無法避免,為企業經營增加了更多成本。使用機器學習,制造商可以在優化質量控制工作的同時顯著降低出錯的可能性。

                圖像識別和機器學習模型可以被訓練來分析圖像,并在產品創建的早期檢測異常,而不是依靠員工在裝配線上目測每個產品。因此,工廠可以確保他們正在創造高質量的產品,同時減少浪費。


               
                           圖:利用人工智能,制造商正在開發預測性維護模型,該模型根據導致過去設備問題的歷史數據進行訓練,以預測機器何時需要維護。圖片來源:RapidMiner

                4. 創建更安全的工作場所

                任何在工廠工作過的人都經歷過全面的年度健康和安全培訓,并且知道正確使用安全裝置的重要性。雖然這些工具對工作場所的安全至關重要,但像人工智能這樣的新技術可以幫助進一步避免風險,因為即使在遵循適當的安全協議時,事故也可能會發生。

                來自機器學習的數據分析可以增強視頻監控系統,以識別潛在的不安全行為,包括用于在操作重型機械之前識別過度工作或疲勞的員工。還可以將機器學習用于傳感器數據,以揭示有關安全系統性能的重要見解。

                通過依靠人工智能對工業物聯網(IIoT)和其他互聯設備每秒產生的數千個數據點進行篩選,企業可以獲得關于潛在危險的自動警報,從而創造一個更安全的工作場所。

                一家財富500強的礦業和化工生產公司,希望能夠利用機器學習來識別其生產過程中的一個不可預見的變量,該變量通常會導致巨大的環境健康和安全(EHS)風險因素。

                通過使用由工藝工程師建立的機器學習模型,操作人員能夠使工廠免于停產,避免堆積如山的行政文書工作,并將整體EHS風險降低約90%。該公司估計,使用機器學習模型每年避免了6起以上的事故。

                5. 預測和應對消費者的實時需求

                預測消費者的需求是一項艱巨的任務,而且要做到完美更是一項挑戰。值得慶幸的是,人工智能程序可以用來預測需求,其能達到的復雜程度和準確性都是前所未有的。從新數據和歷史數據中汲取靈感,機器學習模型可以幫助企業了解哪些因素驅動了需求,以及企業如何適應現場的變數。

                另一方面,需求感應讓企業能夠實時跟蹤需求的波動,以及消費者的購買行為。通過分析來自倉庫和銷售點系統的數據,機器學習可以識別銷售中的重大變化,以確保供應不會超過需求。

                機器學習系統在這些過程中的優勢,已經在COVID-19大流行中所凸顯出來。在疫情爆發之初,隨著封鎖的開始,產品的消費和需求發生了根本性的變化,導致食品和衛生紙短缺?;谕ǔP枨蟮亩ㄆ诮桓稛o法跟上不斷變化的行為。

                雖然我們正處于工業4.0革命之中,但制造業才剛剛開始全面擁抱數字化轉型。在2020年之前,質量、流程優化和降低運營費用是這場轉型的主要業務驅動力。

                但現在,在全球疫情大流行的影響下,安全、遠程運維和信息透明化等正被加入到這個清單中?;谌斯ぶ悄芎蜋C器學習的先進技術將繼續推動創新,并幫助制造企業改變思考問題和解決問題的方式,為更安全、更高效、更盈利的未來鋪平道路。


              人工智能
              企業
              工廠
              機器
              技術咨詢:18781956287 028-81259914
              技術咨詢::cdtaber@cdtaber.com
              公司地址:中國(四川)自由貿易試驗區成都高新區天府大道中段530號2幢38樓04號
              公司抖音
              網站二維碼
              抖音號
              微信小程序
              管理網站 舉報反饋 網站統計
              三级网站

              <menuitem id="5jrdb"></menuitem><address id="5jrdb"></address>