Vai trò của Học máy trong Tự động hóa Công nghiệp

Ngày nay, hầu hết các chuyên gia đang cố gắng hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn bao giờ hết. Sự tập trung được tiếp thêm sức mạnh vào tính hiệu quả và tính chủ động đã là động lực cho sự thay đổi này. Trong khi các ngành công nghiệp truyền thống không loại bỏ yếu tố con người khỏi phương trình, nhiều ngành đang tìm cách giảm tải một số nhiệm vụ một cách có chiến lược. Do đó, việc áp dụng học máy đang trở thành điểm khác biệt giữa các công ty. Nhưng chính xác thì học máy tự động liên kết với tự động hóa công nghiệp ngày nay như thế nào? Nó có những trường hợp sử dụng nào trong thế giới thực?

Cách hoạt động của Máy học

Xem thêm: 3DXTech & Gearbox3D Đưa sản xuất phụ gia lên cấp độ tiếp theo

Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo và là một khuôn khổ thuật toán tự động học hỏi từ kinh nghiệm. Trải nghiệm này bắt nguồn từ dữ liệu mà các mô hình học máy phân tích tại bất kỳ thời điểm nào. Các công ty có cơ sở dữ liệu khách hàng hoặc hệ thống trực tuyến sử dụng máy học để hiểu thông tin họ có, giúp xác định các mẫu hoặc đưa ra dự đoán dễ dàng hơn. Do đó, học máy giúp các công ty hiểu được hàng núi dữ liệu mà họ có.

Vì máy học được thiết kế để hoạt động với máy tính, nên nó có thể là một phương án phụ lý tưởng trong việc thúc đẩy số hóa sản xuất. Các nhóm đang khai thác công nghệ để giúp tự động hóa nhiều quy trình. Nhìn chung, các công ty công nghiệp toàn cầu đang hướng tới mục tiêu nâng cao năng suất của các cơ sở của họ. Điều này xảy ra khi công nhân được giải phóng để giải quyết các dự án khác.

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn lợi ích của tự động hóa công nghiệp từ học máy.

Lập kế hoạch bảo trì tốt hơn

Xem thêm: Đạt được kết quả sản xuất phụ gia tốt hơn trong thiết kế tạo ra

Máy học tự động thường được tích hợp với máy vi tính trong không gian công nghiệp. Các hệ thống này là những đường dẫn tuyệt vời mà qua đó các thuật toán có thể hoạt động phép thuật tự động của chúng. Theo truyền thống, máy móc thiếu tích hợp với các thiết bị điện tử tinh vi. Công nhân bảo trì theo đó đã phải thực hiện phản ứng bảo trì để giữ cho thiết bị hoạt động. Không có quyền truy cập vào các chỉ số hoạt động chi tiết, công nhân bị bỏ mặc – không biết có vấn đề gì đang xảy ra cho đến khi nó trở nên rõ ràng.

Thiết bị công nghiệp kỹ thuật số, hiện đại được tích hợp sẵn tính minh bạch. Việc theo dõi nhiều máy và theo dõi hiệu suất sẽ dễ dàng hơn nhiều. Những thay đổi về hiệu suất, công suất, áp suất và thậm chí cả hoạt động nhiệt có thể báo hiệu các vấn đề sắp xảy ra. Chúng ta có thể chỉ định các thuật toán học máy để giám sát các hệ thống này. Các kiểu máy có thể cho chúng tôi biết khi nào máy gặp sự cố hoặc có nguy cơ gặp sự cố trong những khoảng thời gian nhất định. Việc học liên tục do đó giúp công nghệ máy học xác định tiên đoán lịch bảo trì. Các kỹ thuật viên trước đây đã gánh vác gánh nặng này. Ngay cả các nhà sản xuất lâu đời cũng đang cưỡi trên làn sóng IoT. Các mô hình học máy này có thể được áp dụng trong toàn bộ nhà máy để đánh giá sức khỏe của các nhóm máy móc tùy chỉnh.

Tăng khối lượng sản xuất và cộng tác

Ngành công nghiệp này dựa vào việc đảm bảo nguyên liệu thô, vốn cơ giới hóa và các nguồn lực khác cần thiết cho sản xuất. Các bước trong quy trình hình thành thứ mà chúng ta gọi là chuỗi cung ứng. Các mô hình học máy có thể giúp các công ty xác định những điểm thấp nhất – hoặc những lĩnh vực cần cải thiện. Tăng cường chuỗi cung ứng đảm bảo sản lượng cao hơn, bằng cách loại bỏ sự chậm trễ khó chịu hoặc các chi phí không liên quan. Máy học có thể cho chúng ta biết chi phí của chúng ta bắt nguồn từ đâu, việc lập lịch có thể cải thiện như thế nào và vai trò của mỗi nhà cung cấp trong chuỗi thay đổi hàng ngày như thế nào.

Sản xuất phụ thuộc nhiều vào tỷ lệ năng suất. Sản lượng là một chức năng của quá trình kiểm soát chất lượng và mức độ chúng phát hiện các đơn vị bị lỗi. Tập dữ liệu theo hướng chất lượng này hiển thị với các thuật toán học máy, có thể đề xuất các lộ trình cải tiến. Vấn đề của chúng ta đang xảy ra ở đâu và một số sản phẩm hoặc lô hàng nhất định có vấn đề đặc biệt không? Làm thế nào chúng tôi có thể tối đa hóa khoảng không quảng cáo của mình? Máy học có thể giúp trả lời những câu hỏi này.

Quá trình học máy được định hướng dựa trên kết quả trong đó nó cung cấp thông tin chi tiết mang tính bất khả tri theo nhóm dễ hiểu. Mặt khác, khá dễ dàng để các đội trở nên sa sút trong các cơ sở lớn hơn — nơi mà khoảng cách vật lý và bề rộng hoạt động buộc các đội phải phân chia và chinh phục. Điều này không phải lúc nào cũng tối ưu, đặc biệt là khi các vấn đề ảnh hưởng đến nhiều nhóm. Học máy cung cấp cho các nhóm sức mạnh để xem xét các phân tích tập trung. Nguồn thông tin duy nhất này giúp các bên liên quan dễ dàng đạt được sự đồng thuận thống nhất.

Học máy và tự động hóa công nghiệp

Tự động hóa công nghiệp và máy học có cùng mục tiêu: tối ưu hóa quy trình làm việc và xóa bỏ rào cản năng suất bằng cách tự động xử lý các công việc tốn thời gian tẻ nhạt. Các thuật toán học máy thích ứng và sẵn sàng điều chỉnh trong thời gian ngắn với bối cảnh công nghiệp năng động. Xu hướng học hỏi từ dữ liệu có nghĩa là các thuật toán này sẽ không mất hiệu quả – chúng chỉ đơn giản là trở nên tốt hơn theo thời gian.

Những người khổng lồ trong ngành cũng như các công ty khởi nghiệp sẽ được hưởng sự tiết kiệm chi phí và năng suất mà máy học có thể mang lại. Không gian vốn đã cạnh tranh khốc liệt, và các nhà sản xuất cởi mở đón nhận số hóa có cơ hội tốt nhất để đứng ngoài các đồng nghiệp của họ.

Nhóm nghiên cứu Autodesk hiện đang tiến hành nghiên cứu cách máy học tự động có thể giúp tối ưu hóa việc phát triển mô hình 3D trong Fusion 360, bao gồm cả tiềm năng khôi phục hoặc tinh chỉnh lịch sử tham số.

Tải xuống Fusion 360 để xem các quy trình tự động của chúng tôi như mô hình tham số và thiết kế chung có thể cải thiện quy trình làm việc và quy trình sản xuất của bạn như thế nào.