Maschinelles Lernen in der Fertigung: Sechs leistungsstarke Anwendungsfälle

Sechs Anwendungen des maschinellen Lernens in der Produktion

Maschinelles Lernen zur Steigerung von Effizienz und Produktivität ist in den letzten Jahren in verschiedenen Branchen immer beliebter geworden. Es wird erwartet, dass der weltweite Markt für maschinelles Lernen von 15,44 Mrd. USD im Jahr 2021 auf beeindruckende 209,91 Mrd. USD im Jahr 2029 exponentiell ansteigen wird. Unternehmen und Organisationen aus allen Branchen versuchen, von dieser Technologie zu profitieren. Dabei steckt sie noch in den Kinderschuhen.

Lösungen für maschinelles Lernen wurden für verschiedene Anwendungen in der Fertigungsindustrie entwickelt, darunter Datenanalyse, Qualitätskontrolle und andere. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens in der Fertigung aufgeführt, die dazu beitragen, den Sektor zu revolutionieren.

1. Vorausschauende Wartung

Die vorausschauende Wartung ist einer der wichtigsten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Fertigung, da sie es ermöglicht, mit Hilfe von Algorithmen den Ausfall wichtiger Maschinen oder Komponenten vorherzusagen. Durch die Analyse von Daten aus früheren Wartungszyklen kann maschinelles Lernen Muster erkennen, die zur Vorhersage von Anlagenausfällen und zukünftigem Wartungsbedarf verwendet werden können. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Wartungsarbeiten zu planen, bevor Probleme auftreten. Dies wiederum könnte den Herstellern viel Zeit und Geld sparen, da sie bestimmte Probleme genau dann angehen können, wenn sie auftreten - und zwar sehr gezielt. Hersteller profitieren von:

• die geplanten und ungeplanten Ausfallzeiten und damit die Kosten deutlich reduzieren
• den Technikern gezielte Inspektions-, Reparatur- und Werkzeuganforderungen an die Hand geben.
• Verlängerung der Restnutzungsdauer von Maschinen durch Vermeidung von Folgeschäden während der Reparatur.
• die Größe des für die Reparatur erforderlichen Technikerteams zu reduzieren.

Aber selbst der beste Algorithmus kann nur so gut sein wie die Daten, mit denen er trainiert wird. Um erfolgreich zu sein, müssen Hersteller über eine gut durchdachte Datenerfassungsstrategie verfügen, die alle relevanten Informationen über ihren Prozess erfasst.

2. Vorhersagbare Qualität und Ertrag

Da die Verbrauchernachfrage im Einklang mit dem Bevölkerungswachstum steigt, werden prozessbedingte Verluste für die Hersteller immer schwieriger zu tolerieren. KI und maschinelles Lernen können Unternehmen in die Lage versetzen, die Ursachen von Verlusten bei Qualität, Ausbeute, Energieeffizienz usw. zu ermitteln und so ihre Gewinne zu schützen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies geschieht durch kontinuierliche, multivariate Analysen mit prozessspezifischen ML-Algorithmen und durch maschinelles Lernen unterstützte Ursachenanalysen (Root Cause Analysis, RCA).

Insbesondere die ML- und KI-gestützte RCA ist ein mächtiges Werkzeug zur Bekämpfung von prozessbedingter Verschwendung und aus folgenden Gründen weitaus effektiver als die manuelle RCA:

• Bei der automatisierten RCA nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens historische Datenmodelle, um Muster in neuen Daten zu erkennen und Vorhersagen darüber zu treffen, wo Verluste auftreten könnten - und so Probleme im Voraus zu verhindern.
• Im Gegensatz zur manuellen RCA ist diese Methode vollständig datengesteuert und völlig unvoreingenommen.
• Sie wird auch nicht durch alltägliche administrative und andere manuelle Aufgaben der Prozessexperten getrübt, so dass der Fokus ausschließlich auf der Prozessoptimierung liegt.

3. Digitale Zwillinge

Ein digitaler Zwilling - eine digitale Echtzeit-Darstellung eines physischen Objekts oder Prozesses - kann von Herstellern verwendet werden, um sofortige Diagnosen zu stellen, Produktionsprozesse zu bewerten und Leistungsvorhersagen zu treffen. Darüber hinaus können digitale Zwillinge den Herstellern helfen, ihre Konstruktionsprozesse zu revolutionieren. Sie ermöglichen eine vollständige Anpassung von Konstruktion, Produktion und Betrieb. Mit anderen Worten, Fertigungsunternehmen können ein virtuelles Abbild ihrer Produkte und Prozesse erstellen, um diese zu testen und zu optimieren, bevor sie gebaut werden. Zu den Vorteilen des Einsatzes von ML-gestützten digitalen Zwillingen in der Fertigung zählen unter anderem

• erheblicheKosteneinsparungen
• höhere Zuverlässigkeit der Produktionslinien
• optimierte Leistung und Produktivität
• geringere Risiken bei der Herstellung
• verbesserte Qualität und vollständige Personalisierung
• rationalisierte Wartung

4. Generatative Konstruktion / Intelligente Fertigung

Laut Reportlinker wird der globale Markt für intelligente Fertigung bis 2026 voraussichtlich ein Volumen von 314 Milliarden US-Dollar erreichen. KI und maschinelles Lernen sind in der Lage, für jedes Problem/Produkt auf der Grundlage vorgegebener Faktoren wie Größe, Material, Gewicht usw. eine nahezu unendliche Anzahl von Designlösungen zu generieren. Dadurch können Ingenieure die beste Konstruktionslösung für ein Produkt finden, bevor es in die Produktion geht. Beim maschinellen Lernen werden Generator- und Diskriminatormodelle verwendet, um

• neue Entwürfe für bestimmte Produkte zu erstellen
• Unterscheidung zwischen generierten und realen Produkten
• Deep-Learning-Algorithmen zu trainieren, um jede mögliche Entwurfslösung zu erkennen und zu definieren und so den Entwurf für eine bestimmte Aufgabe zu optimieren
• den Computer zu einem "Designpartner" zu machen.

5. Vorhersage des zu erwartenden Energieverbrauchs

Hersteller können jetzt Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, die Daten über Faktoren wie Temperatur, Beleuchtung, Aktivitätsniveau in einer Einrichtung usw. verarbeiten, um Vorhersagemodelle für den voraussichtlichen Energieverbrauch in der Zukunft zu erstellen. Algorithmen des maschinellen Lernens können große Datensätze analysieren, um Muster und Beziehungen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu finden sind. Sie tun dies mit Hilfe von

• Sequenzielle Datenmessungen
• Autoregressive Datenmodelle zur Erkennung zyklischer/saisonaler Trends - Datenwissenschaftler kombinieren diesen Ansatz häufig mit dem Feature Engineering, bei dem ungeordnete Rohdaten in "Merkmale" umgewandelt werden, auf deren Grundlage Algorithmen prädiktive Analysemodelle definieren und erstellen können./li>
• Tiefe neuronale Netze, die große Datenmengen verarbeiten und Muster schnell erkennen können.

Die Vorhersage des Energieverbrauchs ist für die verarbeitende Industrie aus mehreren Gründen wichtig. Erstens kann sie Fabrikbesitzern und -betreibern bei der Planung des künftigen Energiebedarfs helfen. Diese Planung ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Fabriken über die Ressourcen verfügen, die sie benötigen, um den Anforderungen der Produktion gerecht zu werden. Darüber hinaus kann die Vorhersage des Energieverbrauchs Fabriken dabei helfen, Produktionsunterbrechungen aufgrund unerwarteter Änderungen der Energiekosten oder -verfügbarkeit zu vermeiden.

6. Kognitives Lieferkettenmanagement

Mit der Verbreitung von IIoT-Technologien ist es nur noch eine Frage der Zeit, bis intelligente Lieferketten die Art und Weise, wie Hersteller ihre Geschäfte abwickeln, völlig neu definieren. Automatisierung ist die erste Sprosse auf der Leiter, aber schon bald könnten ganze Lieferketten "kognitiv" werden. Das bedeutet, dass sie mithilfe von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens automatische Analysen von Datensätzen durchführen können, einschließlich ein- und ausgehender Sendungen, Lagerbeständen, Verbraucherpräferenzen, Markttrends und sogar Wettervorhersagen, um optimale Versandbedingungen vorherzusagen. Die wichtigsten Bereiche, die durch kognitives Supply Chain Management verbessert werden, sind

• Bestandskontrolle - Bestandskontrolle durch auf Deep Learning basierende maschinelle Bildverarbeitungssysteme, die eine schnelle Auffüllung der Lagerbestände ermöglichen.
• Nachfrageprognose - Analyse von Kundenverhalten und -präferenzen durch Zeitreihenanalyse, Feature-Engineering und NLP-Techniken.
• Optimierung der Logistikrouten - Hersteller können mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens die optimalen Routen für den Warenversand ermitteln und zuweisen.
• Transportoptimierung - Bewertung der Auswirkungen auf Sendungen und Lieferungen mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens und des Deep Learning zur Optimierung von Transportlösungen.