Pięć powodów dla stosowania w produkcji technologii uczenia się maszyn

Autor: Alberto Martínez, dyrektor naczelny Lantek

Ale... jak to osiągnąć, nie zwiększając zbytnio kosztów i utrzymując jakość produktu i usług? Wyzwanie obejmuje wdrożenie innowacyjnego narzędzia: Machine Learning tj. samoczynnego uczenia się maszyn.

To narzędzie Przemysłu 4.0 otwiera ogromny wachlarz możliwości w łańcuchu produkcyjnym, zwiększając produktywność, redukując koszty i zwiększając efektywność dzięki analizie generowanych przez nas danych i algorytmów optymalizujących łańcuch produkcyjny w czasie rzeczywistym. Przyjrzyjmy się zaletom, jakie oferuje Machine Learning w zaawansowanej produkcji:

1. Analiza danych. Digitalizacja nie jest już kwestią wyłącznie podziału, ale musi stać się strategią, którą należy stosować we wszystkich działach. Wymaga to skomputeryzowania i wykrywania ogromnej ilości danych, które tworzymy. Gdy to już nastąpi, zależy zintegrować je we wszystkich obszarach, aby uzyskać wizję całości, a tym samym lepiej je wykorzystać i móc podejmować lepsze decyzje. W ten sposób maszyny uczą się i oferują odpowiedzi w czasie rzeczywistym w każdym scenariuszu. Na przykład, w celu poznania stanu maszyn i, w razie potrzeby, dokonania redystrybucji produkcji, w celu uniknięcia strat czasu; sprawdzenia pojemności magazynu, aby spełnić materialne wymagania zamówień; w celu wizualizacji rozwoju tych ostatnich, aby móc dotrzymać terminów dostawy...
   
   
2. Prognozy. Historia danych pozwala systemowi przewidywać. Na poziomie produkcji: przewidywać nowe zamówienia od stałych klientów, identyfikować nowe wzorce konsumpcji, aby zwiększyć sprzedaż lub dostosować obciążenie pracą do ilości zamówień. Wszystko to można skalować na inne poziomy. Na poziomie zapasów pomaga nam lepiej zarządzać zasobami, aby przewidzieć ewentualny niedobór. Ta zdolność przewidywania jest rozszerzona na inne procesy, takie jak konserwacja, w taki sposób, że można wykryć usterki przed ich wystąpieniem i zaplanować przeglądy zgodnie z zapotrzebowaniem.
   
   
3. Automatyzacja. Maszyny uczą się na podstawie zdarzeń świata realnego (obejmujących niespodziewane postoje, pilne zamówienia, brak personelu itd.). Dlatego można zautomatyzować wiele oferowanych przez nie odpowiedzi, co oznacza, że obecność operatora w zakładzie nie jest konieczna i może być wykorzystana do innych działań związanych z tworzeniem wartości. Podobnie, maszyny mogą być nauczane identyfikowania wzorców braku jakości, redukując w ten sposób poprawki. Jak widać, automatyzacja oferuje dużą zwinność i szybkość w produkcji, a ludzie mogą skupić się dzięki niej na innych obszarach.
   
   
4. Recepty. To innowacyjne narzędzie wyświetla również w wirtualny sposób wydajność linii montażowej. W tym sensie, jeśli system ustali, że maszyny nie będą w stanie przyjąć obciążenia pracą w przewidywanych warunkach, dokona oszacowania możliwych opóźnień innych zamówień i oferuje alternatywy lub, w niektórych przypadkach, automatyzuje je. Może również wskazywać stawki. Posiadając wszystkie informacje w czasie rzeczywistym, system zaleca ceny, biorąc pod uwagę koszty (koszt surowca, energię itd.) oraz popyt. W ten sposób proponuje odpowiednią marżę.
   
   
5. Personalizacja. Masowa produkcja wyszła na dalszy plan. Coraz częściej zamówienia są składane pod klucz, a dzięki uczeniu maszynowemu nie jest już konieczne, aby dana osoba zajmowała się ich dostosowaniem. Maszyny będą w stanie się tym zająć z maksymalną precyzją, umożliwiając szybką produkcję. Oznacza to ponadto nowy model biznesowy dla przemysłu, wykraczający poza produkcję i sprzedaż produktu. Mowa o możliwości oferowania usług powiązanych z artykułem, takich jak jego personalizacja.

Postawmy zatem na te rewolucyjne narzędzia, dzięki którym nie tylko nie stracimy konkurencyjności, ale również sprawimy, że Hiszpania będzie jednym z europejskich państw będących odniesieniem w zakresie cyfryzacji.