Khai thác sức mạnh của máy học trong quá trình tạo hình kim loại

Release Date :16/Th5/20221 Views : 81

Cách các nhà sản xuất có thể sử dụng dữ liệu để cải thiện hoạt động và tại sao AI khác với học máy

Một trong những thành phần thú vị hơn, bị hiểu nhầm và xuyên tạc của Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) là trí tuệ nhân tạo (AI), một thuật ngữ được sử dụng vào giữa những năm 1950. AI ban đầu được sử dụng cho các phương pháp biểu tượng và giải quyết vấn đề tiên tiến. AI ngày nay tận dụng khả năng xử lý mạnh mẽ, cùng với khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu trên các thiết bị giá cả phải chăng.

Càng ngày, thuật ngữ AI càng được các nhà tiếp thị lạm dụng đến mức trở nên vô nghĩa. Trong bối cảnh sản xuất, hầu hết các ứng dụng IIoT thực sự sử dụng học máy. Học máy xác định khả năng thay đổi hành vi của phần mềm dựa trên các quan sát được lấy từ dữ liệu.

Với lượng lớn dữ liệu , phần mềm học máy có thể phân tích và khám phá bối cảnh và các mẫu trong hoạt động sản xuất của bạn. Một tập hợp con của học máy, học sâu, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để khám phá các mẫu trong các sự kiện và hành vi. Khi một mẫu được phát hiện, nó được gán một xác suất. Nếu xác suất được chấp nhận, thiết bị sẽ điều chỉnh hành vi của nó với đầu vào mới.

Trái ngược với các báo cáo của các phương tiện truyền thông phổ biến (và phim “Kẻ hủy diệt”), khả năng học máy không thể so sánh từ xa với khả năng quan sát và học hỏi của con người. Bộ não con người có hàng tỷ nút. Các mạng nơ-ron nhân tạo không đi đến đâu cả về số lượng nút và khả năng quan sát của chúng.

Máy học cung cấp cho các nhà sản xuất cơ hội sử dụng dữ liệu để cải thiện hoạt động, hỗ trợ bảo trì dựa trên điều kiện và dự đoán cũng như quản lý hậu cần:

 

  • Máy học cho phép nhà máy của bạn giám sát và cải thiện việc sử dụng năng lượng thiết bị và hiệu quả phát thải trong các hệ thống như máy tạo hình, lò nướng và sản xuất điện. Học tập sâu và liên tục có thể cho phép nhà máy của bạn giảm chi phí năng lượng và giảm tác động đến môi trường của bạn.
  • Bảo trì dự đoán đòi hỏi nhiều quan sát và toán học để phát triển đường cong vòng đời của máy, dự đoán các hỏng hóc và lập lịch trình cho các nhiệm vụ bảo trì. Học máy cho phép bạn xác định đường cong vòng đời thiết bị chính xác dựa trên nhiều quan sát của kinh nghiệm thực tế. Máy học và giám sát điều kiện có thể cảnh báo bạn về các điều kiện sẽ dẫn đến thất bại. Khi bạn học, bạn có thể dự đoán khoảng thời gian giữa điều kiện không thuận lợi và các vấn đề về chất lượng, sản xuất hoặc an toàn và lập lịch trình các nhiệm vụ bảo trì một cách thích hợp.
  • Ngành công nghiệp bán dẫn đã sử dụng máy học một cách hiệu quả để xác định nguyên nhân gốc rễ của các lỗi chất lượng và tăng năng suất sản xuất. Kết quả là ít phế liệu hơn, ít thử nghiệm hơn và năng suất cao hơn.

Thách thức được đưa ra bởi công nghệ học hỏi và thích ứng, nhưng chỉ có tầm nhìn hạn chế, đặt ra năm yêu cầu chính đối với các nhà quản lý triển khai:

  1. Phát triển và duy trì sự thành thạo trong các hoạt động sản xuất của bạn – Để kết hợp công nghệ linh hoạt trên sàn nhà máy của bạn, bạn cần hiểu các đặc tính cơ bản của vật liệu bạn sử dụng, các hành vi và rủi ro của công nghệ tạo hình cũng như các khả năng và hạn chế trong quy trình sản xuất của bạn. Chỉ với sự hiểu biết đầy đủ về môi trường hình thành, bạn mới có thể xác định một cách đáng tin cậy các khả năng và giới hạn của các công nghệ mới của mình.
  2. Xác định các quy tắc sử dụng và sự tham gia của AI trong quá trình làm việc của con người – Những nhân viên được đào tạo tốt với kỹ năng vượt trội có khả năng đoán tốt hơn với phần mềm. Khi tồn tại xung đột giữa các phần mềm của bạn và các nhà khai thác, bạn phải xác định ai sẽ được ưu tiên trong từng tình huống và cách thức các xung đột cần được xem xét và giải quyết.
  3. Ưu tiên toàn bộ người dùng – Không có hệ thống nào được phép gây nguy hiểm cho người dùng mạng. Một hệ thống được trao quyền tự chủ. Faker ro ro cho con người hỏi phải có những người thực hiện như đào tạo nhân viên vận hành và bảo trì an toàn xung quanh thiết bị tự động một phần, ngăn AI vận hành thiết bị nén hoặc quay trong khi thiết lập một toàn bộ và ngăn chặn việc giải phóng VOC và chất độc hại.
  4. Sự ổn định của dữ liệu và phân tích tính toán – Trong số các quy tắc quyết định bạn sẽ phải đưa ra là những sự kiện cần lưu trữ từ mỗi màn hình. Bạn sẽ ghi lại các sự kiện và thay đổi trạng thái trong quá trình hoạt động. Bạn cũng có thể muốn ghi lại các hoạt động sự kiện và ảnh hưởng đến thiết bị và linh kiện mà bạn đang theo dõi.
  5. Bảo mật toàn bộ dữ liệu của bạn trong suốt thời gian tồn tại của nó – Máy học phải chính xác để cung cấp giá trị và ngăn các vấn đề về an toàn và hiệu suất. Giao tiếp không dây là một công cụ có giá trị và giá cả phải có trong hệ thống sản xuất tiên tiến. Tuy nhiên, mạng khai thác không dây trong môi trường sản xuất có thể là một công thức. Trước khi cài đặt mạng không dây, bạn phải đo lường nghiên cứu định lượng của mình, bạn vô tuyến môi trường đo lường và xác định các lựa chọn thay thế để bảo đảm toàn bộ dữ liệu.

Máy học là một công nghệ đầy hứa hẹn mang lại cơ hội to lớn cho các nhà sản xuất và nó vẫn đang phát triển từ phòng thí nghiệm. Khả năng được mở rộng nhanh chóng, nhưng những thách thức vẫn còn tồn tại. Mặc dù học máy có thể giúp bạn cải thiện hoạt động của mình, nhưng bạn phải tiếp cận nó một cách thận trọng. Rủi ro đối với sản xuất và an toàn có thể được quản lý, nhưng chỉ khi bạn tiếp cận công nghệ với đôi mắt của bạn và nhận thức được các rủi ro.

Liên hệ Han’s Việt Nam
☎️0247.303.8678
????https://demowebvn.com/hanslaser/ https://automech.vn/
????https://www.youtube.com/watch?v=31G4sAr8Ljk
Hotline Zalo Messenger Up