Jak technologia uczenia się maszyn zrewolucjonizuje sposób produkcji

Jednak ludzie nie mają możliwości analizowania w czasie rzeczywistym ogromnej ilości danych, aby móc je w pełni wykorzystać. Dlatego konieczne jest włączenie do naszych organizacji innowacyjnego narzędzia, które pozwoli pokonać te bariery. Mowa o technologii uczenia się maszyn, Machine Learning, czy też samoczynnego uczenia się, uznaną przez firmę konsultingową Gartner za jedną z 10 strategicznych technologii, która zrewolucjonizuje firmy i stanowić będzie zmianę paradygmatu w metodach produkcji fabryk. Jak szacuje General Electric, ten czynnik czwartej rewolucji zwiększy możliwości produkcyjne o nawet 20%, przełoży się na znaczną oszczędność zużycia materiału i energii oraz zmniejszy, również o 20%, ilość poprawek.

Samoczynne uczenie się związane jest z wyposażeniem maszyn w inteligencję poznawczą. W tym celu maszyny są nauczane poprzez wprowadzanie danych historycznych, aby mogły przewidywać przyszłe zachowania, reagować na różne ewentualności itp. Równolegle opracowywane są algorytmy, które same uczą się na podstawie danych i na ich podstawie są w stanie znaleźć sposoby na optymalizację produkcji. Na przykład, jeśli wprowadziliśmy do systemu informatycznego profil naszych klientów (wielkość, zamówienia, częstotliwość, materiały, ceny itd.), system jest w stanie przewidywać popyt, ostrzegać o możliwych stratach, ustalać ceny, wykrywać oszustwa, zapobiegać przestępczości lub identyfikować nowe wzorce konsumpcji. W tym sensie, w świecie, w którym zdolność firm do personalizacji produkcji jest pożądaną wartością, uczenie się maszyn staje się idealnym narzędziem dla segmentacji profili i zapewnienia elastyczności, której wymagają zamówienia pod klucz.

Nawet w odniesieniu do analizy klientów, ta technologia otwiera drzwi do nowych modeli biznesowych, które są wprowadzane przez serwicyzację przemysłu. To ostatnie pojęcia oznacza możliwość oferowania usług powiązanych z wyrobami, które produkujemy dzięki tym nowym narzędziom Przemysłu 4.0. Na przykład wspomniana zdolność do personalizacji produktów w oparciu o standardowy wyrób to usługa, która jest oferowana klientom. Podobnie gdy tworzymy aplikacje powiązane z danym produktem, możemy stworzyć nowe modele biznesowe.

W ten sposób, znając dobrze naszych klientów i stosując tę technologię, uda nam się znacząco zwiększyć naszą sprzedaż.

Korzystając z niej w obrębie łańcucha produkcyjnego, można zredukować przestoje maszyn, obliczyć prędkości produkcji, dostosować obciążenie pracą do zapotrzebowania, a także wykryć potencjalne awarie przed ich wystąpieniem. Oznacza to, że ta technologia zapewnia odpowiedzi wobec różnych incydentów w czasie rzeczywistym, pomagające osobom w podejmowaniu lepszych decyzji, a nawet umożliwia zautomatyzowanie tych odpowiedzi. Co bez wątpliwości dodaje zakładowi elastyczności i prędkości. A wszystko to po mniejszych kosztach. Co więcej, uczenie się maszyn pozwala na uzyskanie większej skalowalności produkcji poprzez analizę predykcyjną i odpowiedni dobór maszyn i dostawców.

Ta innowacja nie tylko ma ogromny wpływ na poziomie produkcji, ale również dla planowania konserwacji maszyn w wydajny sposób, w zależności od zapotrzebowania w danej chwili, a także dla zarządzania inwentaryzacją. Uczenie się maszyn jest kluczową kwestią dla optymalizacji magazynowania i braku niepotrzebnych zapasów lub braku towaru. W tym celu jest bardzo istotne posiadanie zautomatyzowanego systemu monitorowania, który w czasie rzeczywistym może przewidzieć brak jakiejś części lub komponentu lub konieczność zastąpienia wadliwej partii, aby w ten sposób rozwiązać szybko problem i zachować terminy dostawy zamówienia.

Ale nie należy sądzić, że dla stosowania samoczynnego uczenia się jest koniecznym warunkiem posiadanie wysokiej ilości danych. Ma większe znaczenie jakość, nie ilość. I dlatego zasadniczą wagę przedstawia filtrowanie surowca, który rzeczywiście stanowi wartość dla dokonywania prognoz. Krótko mówiąc, należy wybierać strategiczne informacje, które, wraz z systemem analitycznym zdolnym do całościowego dostrzegania i przewidywania produkcji, zwiększą naszą produktywność przy niższych kosztach. A tym sami sprawi, że będziemy bardziej konkurencyjni.