Reading Time: 9 mins

Hoe machine learning een revolutie teweegbrengt in de maakindustrie?

Hoe machine learning een revolutie teweegbrengt in de maakindustrie?

Er is geen andere industrie waar iedereen zo geobsedeerd is door het verbeteren van de efficiëntie en het verlagen van de kosten als de maakindustrie. Sinds 1 december 1913, toen de bewegende assemblagelijn door Henry Ford in een Ford Motor-fabriek werd geïnstalleerd, is de maakindustrie bezeten van snelheid, efficiëntie, acceleratie en wat al niet meer. Het verminderde de tijd die nodig was om een auto te bouwen van meer dan 12 uur tot ongeveer 90 minuten. Stel je voor!

Als de bewegende assemblagelijn de manier waarop we produceren volledig revolutioneerde, zien we een soortgelijk fenomeen met kunstmatige intelligentie en zijn subset, machine learning. Experts hebben de opkomst van een door algoritmen geleide heropleving van de productiesector aangeduid als Industriële Revolutie 4.0.

Machine Learning biedt machines de mogelijkheid om te leren en te verbeteren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te worden. Het gebruikt de gegevens die het vastlegt om patronen te vinden op basis waarvan zakelijke beslissingen kunnen worden genomen. Kunstmatige intelligentie in de productiemarkt zal naar verwachting in 2026 16,7 miljard USD bereiken met een CAGR van 57,2% tijdens de prognoseperiode (2020-2026).

Interessante toepassingen van machine learning in de maakindustrie:

Algemeen Elektrisch:

GE is een van de grootste productiebedrijven ter wereld en heeft een reeks systemen die alles in hun toeleveringsketen volgen en verwerken. Het gebruikt een industrieel IoT-platform genaamd Predix om zijn ‘Brilliant Manufacturing Suite’ aan te drijven. Het maakt gebruik van sensoren om continu gegevens van een machine vast te leggen en controleert deze op eventuele problemen.

Siemens:

De in Duitsland gevestigde productiegigant Mindsphere is volgens hen een “slimme cloud voor de industrie”. De machine bewaakt machineparken voor servicedoeleinden over de hele wereld. Het bewaakt, registreert en analyseert alles in de productie.

“Zelfs nadat experts hun best hadden gedaan om de stikstofoxide-emissies van de turbine te optimaliseren, kon ons AI-systeem de emissies met nog eens tien tot vijftien procent verminderen”, zegt Norbert Gaus, Head of Research in Digitalization and Automation bij Siemens.

KUKA:

Het is een Duits productiebedrijf in Chinese handen en is een van ’s werelds grootste fabrikanten van industriële robots. KUKA introduceerde LBR iiwa , ’s werelds eerste in serie geproduceerde HRC-conforme en gevoelige robot. Het heeft het vermogen om met mensen te werken zonder per ongeluk schade aan te richten. Omdat de meeste industriële robots sterk zijn, werd het als een risico beschouwd voor mensen om naast hen te werken.

Schneider Electric:

Het gebruikt het Machine Learning-platform van Microsoft Azure om de instellingen van de oliepomp in zijn fabrieken op afstand te bewaken en te configureren. Als er een afwijking is in de temperatuur- en drukvlag, kan dit andere potentiële problemen betekenen, en als het op tijd wordt gedetecteerd, kan dit storingen voorkomen. Het ML-systeem maakt gebruik van regressiemodellen, classificatiemodellen, anomaliemodellen om uitval van apparatuur te voorspellen.

Continentaal:

De in Duitsland gevestigde autofabrikant gebruikt een op AI en ML gebaseerde oplossing om de optimale punten te voorspellen waarop een bandenwissel op zijn commerciële wagenpark moet plaatsvinden. Het verlaagt de onderhoudskosten, optimaliseert de bevoorrading van banden, verhoogt de uptime en elimineert onzekerheid.

Nokia:

Ze hebben een videotoepassing gelanceerd die assemblagelijnen in de gaten houdt en waarschuwt als er inconsistenties in het productieproces worden gevonden. De op machine learning gebaseerde videotoepassing corrigeert problemen in realtime.

Bedrijven vinden manieren om hun productie- of bedrijfsproces te optimaliseren om ervoor te zorgen dat er een maximale doorvoer is. Het is geen wonder dat bedrijven massaal geld uitgeven aan ML vanwege het soort rendement dat het voor hen oplevert. Slimme productie zal sneller de norm zijn dan we ons kunnen voorstellen. Welnu, het is een win-winsituatie voor zowel de fabrikant als de eindgebruiker.

Laten we eens kijken hoe ML een revolutie teweegbrengt in de maakindustrie:

1. Nauwkeurige prognoses:

Een van de grootste ergernissen van de maakindustrie is het voorspellen van het aantal producten dat nodig is voor een bepaalde periode. Te veel kopen kan leiden tot extra kosten als de vraag kleiner is dan de beschikbare voorraad. Als een bedrijf te weinig voorraad koopt, kan de kans dat de bestellingen van klanten niet worden nagekomen, leiden tot omzet- en reputatieverlies. Het is een tweesnijdend zwaard waar productiebedrijven huiverig voor zijn.

Dankzij nauwkeurige prognoses door het ML-systeem kan het bedrijf beginnen met het produceren van de cijfers die ze nodig hebben. Het vermindert verspilling en maakt efficiënt gebruik van de tijd van het bedrijf. Machine Learning-algoritmen analyseren een grote hoeveelheid gegevens om nauwkeurige voorspellingen te doen. Het vermindert de last van de logistieke kant door eventuele vertragingen of problemen op te lossen die zich kunnen voordoen nog voordat ze zich voordoen. Aangezien het volledige beheer van de supply chain machine- en datagestuurd is, is er in elk aspect van het bedrijf weinig ruimte voor fouten.

Met constante veranderingen in het publieke sentiment is het bijna niet mogelijk om de vraag nauwkeurig te voorspellen. Dit is precies de reden waarom bedrijven gewoonlijk te veel uitgeven aan de voorraad, zodat ze niet in de problemen komen doordat ze niet aan de vraag van de klant kunnen voldoen. Met ML kunnen productiebedrijven vertrouwen op nauwkeurige voorspellingen die gebaseerd zijn op eerdere gegevens en feiten, in plaats van op instinct. Ze verhogen hun omzet zonder de last van ongebruikte voorraad in hun magazijnen.

2. Betere consumentenbetrokkenheid:

Industrieën gebruiken machine learning om significante inzichten uit klantgegevens te halen. Op basis van deze gegevens maken productiebedrijven systemen die de klantenservice automatiseren. Dankzij natuurlijke taalverwerkers improviseren de bedrijven oplossingen. Het kan zelfs vragen van klanten beantwoorden en daarop reageren met een nauwkeurige oplossing.

AI en Machine Learning hebben een ecosysteem opgebouwd om een hoog niveau van maatwerk te bieden aan klanten/bedrijven die op zoek zijn naar dergelijke oplossingen. Deze technologieën maken gebruik van slimme productieprocessen die zich aanpassen aan de veranderende behoeften van klanten. Bedrijven kunnen ook gegevens van slimme huizen verzamelen om consumententrends te begrijpen, zodat ze dienovereenkomstig producten kunnen maken.

3. Fysieke inspectie:

ML blinkt uit in visuele patroonherkenning. Daarom heeft het veel use-cases bij de fysieke inspectie van goederen en het onderhoud van fysieke activa in het hele supply chain-netwerk. Het heeft de mogelijkheid om patronen in meerdere datasets te vinden en is een geweldige partner om kwaliteitscontrole te automatiseren. Het systeem controleert zelfs op slijtage, classificeert de schadetijd (IBM’s Watson doet dit) en beveelt zelfs een actieplan aan om het te verbeteren.

4. Voorspelt de levensduur van activa in de toeleveringsketen:

Met behulp van IoT-sensoren, die patronen vinden in het gebruik van machines, motoren, magazijnapparatuur, enz., Voorspelt het nauwkeurig hoe lang ze bruikbaar zullen zijn. Het volgt en vertelt u zelfs wanneer er veel slijtage is. In dat geval kan het bedrijf passende maatregelen nemen. Hierdoor kunnen bedrijven de machines die ze gebruiken optimaal benutten en met goed onderhoud en zorg de levensduur verlengen.

5. Kwaliteitscontrole:

Bedrijven in de maakindustrie zetten veel geld in op op machine learning gebaseerde kwaliteitsborging. Bedrijven vertrouwden vroeger op low-tech sensoren en computers om producten te verwijderen die van minder dan ideale kwaliteit waren. Maar met ML is de efficiëntie bij het verwijderen van producten van slechte kwaliteit nog gestroomlijnder geworden en dit gedurende het hele productieproces.

6. Zintuiglijke waarneming:

Functies zoals Advanced Emergency Braking System die we zien in zelfrijdende voertuigen is een voorbeeld van het vermogen van AI en ML’s Machine Vision. Het is een applicatie die het gevoel van perceptie in robots een realiteit maakt. Het systeem identificeert patronen in de in de camera aanwezige beelden en neemt passende maatregelen. Als hij uit de buurt van een boom moet blijven, verandert hij van richting om het obstakel te ontwijken. Zelfrijdende vorkheftrucks en transportbanden die veel worden gebruikt in fabrieken, gebruiken dezelfde technologie om ongelukken te voorkomen.

Conclusie:

De impact van AI en ML in de maakwereld zal de komende jaren, of beter gezegd weken, alleen maar toenemen. Want zo snel blijft de machine leren. ML luidt een nieuw tijdperk in voor fabrikanten door te voorspellen, kwaliteitscontrole te garanderen, kosten te verlagen, de doorvoer te verhogen, de hele toeleveringsketen te optimaliseren en meer. Productiebedrijven die machine learning-technologie toepassen, zullen de koploper worden en concurrenten achterlaten die de tijd nemen om te pauzeren en erover na te denken.

DP_Lini

Lini Susan John

Chatty & gregarious, you can find her with her baby plants when not with her marketing team.