自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的重要作用
如今，大多數(shù)專業(yè)人士都試圖比以往任何時(shí)候都更快地完成任務(wù)。對(duì)效率和主動(dòng)性的強(qiáng)烈關(guān)注是這一變化的驅(qū)動(dòng)力。盡管傳統(tǒng)行業(yè)沒(méi)有將人為因素排除在外，但許多行業(yè)正在尋求戰(zhàn)略性地卸載某些任務(wù)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的采用正在成為公司之間的一個(gè)差異化因素。然而，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)如何與當(dāng)今的工業(yè)自動(dòng)化相結(jié)合？它在現(xiàn)實(shí)世界中有哪些用例？
一、機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，是一種從經(jīng)驗(yàn)中自動(dòng)化學(xué)習(xí)的算法框架。這種經(jīng)驗(yàn)源于機(jī)器學(xué)習(xí)模型在任何給定時(shí)間分析的數(shù)據(jù)。擁有客戶數(shù)據(jù)庫(kù)或在線系統(tǒng)的公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)理解他們擁有的信息，從而更容易確定模式或做出預(yù)測(cè)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助公司了解他們擁有的海量數(shù)據(jù)。
由于機(jī)器學(xué)習(xí)旨在與計(jì)算機(jī)配合使用，因此它可以成為推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化的理想搭檔。團(tuán)隊(duì)正在利用該技術(shù)來(lái)幫助自動(dòng)化各種流程。總體而言，全球工業(yè)參與者的目標(biāo)是提高其設(shè)施的生產(chǎn)力。當(dāng)工人有空來(lái)處理其他項(xiàng)目時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。
二、更好的維護(hù)計(jì)劃
自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)通常與工業(yè)領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)化機(jī)器集成。這些系統(tǒng)是算法可以發(fā)揮其自動(dòng)化魔力的重要渠道。傳統(tǒng)上，機(jī)械缺乏與復(fù)雜電子設(shè)備的集成。因此，維護(hù)工人必須進(jìn)行被動(dòng)維護(hù)以保持設(shè)備運(yùn)行。由于無(wú)法獲得詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，員工被蒙在鼓里——直到問(wèn)題變得明顯時(shí)才知道問(wèn)題正在醞釀之中。
現(xiàn)代數(shù)字工業(yè)設(shè)備具有內(nèi)置的透明度。監(jiān)控多臺(tái)機(jī)器并密切關(guān)注性能要容易得多。效率、輸出、壓力甚至熱活動(dòng)的變化都可能預(yù)示即將發(fā)生的問(wèn)題。我們可以分配機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)監(jiān)控這些系統(tǒng)。模型可以告訴我們機(jī)器何時(shí)遇到問(wèn)題或在特定時(shí)間間隔內(nèi)有遇到問(wèn)題的危險(xiǎn)。因此，持續(xù)學(xué)習(xí)有助于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)確定預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃。以前，技術(shù)人員承擔(dān)了這一負(fù)擔(dān)。即使是老牌制造商現(xiàn)在也在乘著物聯(lián)網(wǎng)浪潮。這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以應(yīng)用于整個(gè)工廠，以評(píng)估定制機(jī)械組的健康狀況。
三、增加生產(chǎn)量和合作
該行業(yè)依賴于確保原材料、機(jī)械化資本和其他生產(chǎn)必不可少的資源。流程中的步驟形成了我們所知的供應(yīng)鏈。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以幫助公司識(shí)別懸而未決的成果——或者最成熟的改進(jìn)領(lǐng)域。通過(guò)消除煩人的延遲或額外成本，支撐供應(yīng)鏈可確保更高的產(chǎn)量。機(jī)器學(xué)習(xí)可以向我們展示我們的費(fèi)用來(lái)自何處、如何改進(jìn)調(diào)度以及每個(gè)供應(yīng)商在供應(yīng)鏈中的角色每天如何變化。
產(chǎn)量在很大程度上取決于產(chǎn)量。產(chǎn)量取決于質(zhì)量控制流程，以及它們檢測(cè)缺陷產(chǎn)品的能力。這個(gè)質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)集對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法是可見(jiàn)的，它可以提出改進(jìn)的途徑。我們的問(wèn)題發(fā)生在哪里，某些產(chǎn)品或批次是否特別有問(wèn)題？我們?cè)鯓硬拍茏畲蠡覀兊膸?kù)存？機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助回答這些問(wèn)題。
機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程以結(jié)果為導(dǎo)向，因?yàn)樗峁┝艘子诶斫獾呐c團(tuán)隊(duì)無(wú)關(guān)的見(jiàn)解。否則，團(tuán)隊(duì)很容易被孤立在更大的設(shè)施中——物理距離和操作廣度迫使團(tuán)隊(duì)分而治之。這并不總是最佳的，尤其是當(dāng)問(wèn)題影響多個(gè)團(tuán)隊(duì)時(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)使團(tuán)隊(duì)能夠?qū)彶榧蟹治觥＿@種單一的信息來(lái)源使利益相關(guān)者更容易達(dá)成統(tǒng)一的共識(shí)。
四、機(jī)器學(xué)習(xí)和工業(yè)自動(dòng)化
工業(yè)自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)有著相同的目標(biāo):通過(guò)自動(dòng)處理繁瑣耗時(shí)的任務(wù)來(lái)優(yōu)化工作流程并消除生產(chǎn)力障礙。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是自適應(yīng)的，可以與動(dòng)態(tài)的工業(yè)模式同步調(diào)整。從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的趨勢(shì)意味著這些算法不會(huì)失去有效性——它們只會(huì)隨著時(shí)間的推移變得更好。行業(yè)巨頭和初創(chuàng)企業(yè)將享受到機(jī)器學(xué)習(xí)所能帶來(lái)的成本節(jié)約和生產(chǎn)力提升。這個(gè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)很激烈了，公開(kāi)擁抱數(shù)字化的廠商最有可能脫穎而出。
