Машинното обучение в производството обикновено се опитва да автоматизира трудни или повтарящи се индустриални задачи. Идентифицирането на модели в индустриални процеси или работни потоци дава на машините когнитивни умения или интелигентност. Това се постига, като първо се съберат достатъчно данни и след това се анализират, за да се намерят моделите, които са ценни.
1. Прогнозна поддръжка
С използването на сензори, които откриват променливи като вибрации, температура, магнитен поток и т.н., въртящите се машини се наблюдават с помощта на техниката за текуща поддръжка, известна като предсказуема поддръжка. След това състоянието на вашите активи се оценява или показва на вашата облачна платформа, която е достъпна онлайн от всяко място по света.
Тук технологията за машинно обучение е полезна, тъй като може да помогне при прогнозирането на приемливите или здравословни граници на параметрите на машината.
2. Интелигентно производство
Роботите, които се захранват от AI и се използват в интелигентно производство, не изискват постоянно програмиране, за да изпълняват необходимите задължения. Освен това, тъй като са роботи, те могат да изпълняват монотонни задължения, без да се оплакват, защото не изискват ваканция от работата си (или дълга). Те също са по-малко склонни към грешки, отколкото хората. Самообучаващите се роботи могат да бъдат програмирани да изпълняват ключови производствени задачи.
3. ML в продуктовия дизайн
ML технологията вече е достатъчно зряла, за да генерира нови продуктови дизайни. Генеративна програма за проектиране с възможности за машинно обучение, в която инженерите просто трябва да въведат входни параметри като суровина, размер и тегло, производствени процеси, бюджет и т.н., може да генерира редица продуктови дизайни, от които да избират.
4. ML в самоуправляващите се превозни средства (Tesla)
Самоуправляващите се автомобили събират данни от заобикалящата ги среда с помощта на набор от сензори като радар, лидар, сонар, GPS, одометрия и т.н. След това тези данни се обработват с помощта на AI алгоритми, които помагат на автомобила да идентифицира артикула и да предприеме правилното действие.
5. Прогнозиране на потреблението на енергия чрез ML
Също така е възможно да се предвиди потреблението на енергия с помощта на алгоритми за машинно обучение. С ML/AI е възможно да се проектира предсказващ модел, който може да оцени потреблението на енергия в бъдеще чрез събиране и оценка на данни от множество характеристики като температура, осветление и ниво на движение в сградата. Тази степен на ефективност на енергийното управление не само ще спести разходи за енергия, но и ще намали емисиите на парникови газове.
6. Намаляване на разходите с помощта на ML
Машинното обучение увеличава производителността, като разкрива по-добри решения за прогнозиране и превантивна поддръжка. Веднъж открити, индустриалците могат да мащабират работните потоци, системите и откритията, които откриват, и да предлагат тези знания на други производители по целия свят.
