Πέντε πιθανές εφαρμογές της μηχανικής μάθησης, που οδηγούν τις βιομηχανίες στην έξυπνη παραγωγή.
H τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) αποτελούσε για χρόνια προϊόν των ταινιών επιστημονικής φαντασίας. Ωστόσο, τα τελευταία χρόνια κι έπειτα από τη διευρυμένη χρήση της, μία συγκεκριμένη περιοχή της TN, η Μηχανική Μάθηση (Machine Learning – ML), έχει γίνει βασικός πόλος έλξης για τις βιομηχανίες, οι οποίες θέλουν να αναδείξουν την ανεκμετάλλευτη αξία στα δεδομένα που συλλέγουν καθημερινά. Μεγάλες εταιρείες παγκοσμίως επενδύουν σε ML λύσεις και βλέπουν θετικά αποτελέσματα σε όλες τις διαδικασίες παραγωγής τους. Αξίζει να σημειωθεί ότι η αξία αυτής της αγοράς ήταν 8,43 δισ. δολάρια το 2019 και αναμένεται να φθάσει τα 117,19 δισ. δολάρια έως το τέλος του 2027. Οι leaders της βιομηχανίας ισχυρίζονται ότι η Μηχανική Μάθηση εισάγει μια άλλη φάση της βιομηχανικής επανάστασης. Σε αντίθεση με την προηγούμενη που αξιοποίησε τη μηχανική και φυσική δύναμη, η επανάσταση της μηχανικής μάθησης που οδηγείται από την Tεχνητή Nοημοσύνη αξιοποιεί τη γνωστική και διανοητική ικανότητα.
Ως κλάδος λοιπόν της ΤΝ, η Μηχανική Μάθηση ασχολείται με τη μελέτη αλγορίθμων που βελτιώνουν τη συμπεριφορά τους σε κάποια εργασία που τους έχει ανατεθεί, χρησιμοποιώντας την εμπειρία τους. Αυτή η γνώση μπορεί στη συνέχεια να αξιοποιηθεί, για να προσδιορίσει πώς η γραμμή παραγωγής μπορεί να έχει υψηλότερη απόδοση, να λειτουργεί πιο αξιόπιστα και με χαμηλότερο κόστος. Η Μηχανική Μάθηση λειτουργεί, χρησιμοποιώντας μεγάλους όγκους δεδομένων για την εκπαίδευση εξελιγμένων αλγορίθμων. Αυτά μπορούν στη συνέχεια να εφαρμοστούν σε νέα δεδομένα για τον εντοπισμό κρυφών λύσεων και την πρόβλεψη μελλοντικών προβλημάτων.
Σε αυτό το πλαίσιο, η Μηχανική Μάθηση μετατρέπει μια βιομηχανική λειτουργία σε ένα σύστημα, το οποίο θα μπορεί να φέρει τα προϊόντα πιο γρήγορα στην αγορά και με χαμηλότερο κόστος, ώστε η εταιρεία που την αξιοποιεί, να μπορεί να παραμένει ανταγωνιστική. Συνοψίζοντας, η Μηχανική Μάθηση, θα λέγαμε ότι ισοδυναμεί με μια καινοτόμα τεχνολογική εφαρμογή, που θα οδηγήσει σε πιο καινοτόμα προϊόντα, τα οποία θα αυξήσουν την ικανοποίηση των πελατών. Πολλές επιχειρήσεις έχουν ήδη βιώσει τα πλεονεκτήματα του ML με διάφορους τρόπους και συνεργάζονται με υπηρεσίες δοκιμών QA για να βελτιώσουν τι αποκομίζουν. Ακολουθούν ορισμένα παραδείγματα τρεχουσών εφαρμογών.
Βελτίωση της λειτουργικής διαδικασίας
Οι τεχνολογικές λύσεις με βάση τη Μηχανική Μάθηση αφορούν εφαρμογές, που εξυπηρετούν καθημερινές διαδικασίες σε ολόκληρο τον κύκλο της βιομηχανικής παραγωγής. Χρησιμοποιώντας αποτελεσματικά αυτήν την τεχνολογία, οι βιομηχανίες είναι σε θέση να εντοπίζουν κάθε είδους ζητήματα στις συνήθεις μεθόδους παραγωγής τους, από σημεία συμφόρησης έως μη επικερδείς γραμμές παραγωγής. Συνδυάζοντας τα εργαλεία Μηχανικής Μάθησης με το Βιομηχανικό Ίντερνετ των πραγμάτων (ΙΙΟΤ), οι εταιρείες έχουν τη δυνατότητα να αναλύσουν εις βάθος την ενεργειακή απόδοση, την απογραφή, τα περιουσιακά τους στοιχεία και τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας. Αυτό προσδίδει γνώσεις υψηλής αξίας, που αποκαλύπτουν πιθανές ευκαιρίες όχι μόνο στη διαδικασία παραγωγής, αλλά και στη συσκευασία και τη διανομή.
Το παράδειγμα της Google είναι αξιοσημείωτο, καθώς μπόρεσε να μειώσει τη χρήση ηλεκτρικής ενέργειας στα κέντρα δεδομένων της κατά 40%, χρησιμοποιώντας ένα προσαρμοσμένο πρόγραμμα ML για τον έλεγχο του κλιματισμού στις εγκαταστάσεις της. Μολονότι η Google είχε ήδη περάσει πολύ χρόνο, βελτιστοποιώντας τις διαδικασίες της χειροκίνητα, εντούτοις η βελτίωση επιτεύχθηκε με τη χρήση της Μηχανικής Μάθησης. Η Google δεν είναι η μόνη: το ένα τέταρτο των πρώτων βιομηχανιών που υιοθέτησαν λύσεις μηχανικής εκμάθησης κατάφεραν να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα των εσωτερικών λειτουργιών και περισσότερο από το 80% δηλώνει ότι τους βοηθά να μειώσουν το λειτουργικό τους κόστος.
Ανάπτυξη νέων προϊόντων
Μία από τις πιο διαδεδομένες χρήσεις της Μηχανικής Μάθησης περιλαμβάνει τη φάση ανάπτυξης νέων προϊόντων. Αυτό συμβαίνει επειδή το στάδιο σχεδιασμού νέων προϊόντων και η βελτίωση των υπαρχόντων συνδέονται με μια πληθώρα πληροφοριών, που πρέπει να ληφθούν υπόψη για να αποδώσουν τα καλύτερα αποτελέσματα. Έτσι, οι λύσεις ML μπορούν να βοηθήσουν στη συλλογή δεδομένων των καταναλωτικών συμπεριφορών και να τα αναλύσουν για να κατανοήσουν τις απαιτήσεις τους, να αποκαλύψουν κρυμμένες ανάγκες και να εντοπίσουν νέες επιχειρηματικές ευκαιρίες. Όλα αυτά βοηθούν στην παραγωγή βελτιωμένων προϊόντων καθώς και σε νέα που μπορούν να ανοίξουν νέες ροές εσόδων για την εταιρεία.
Η Μηχανική Μάθηση είναι ιδιαίτερα σημαντική στη μείωση των κινδύνων που σχετίζονται με την ανάπτυξη νέων προϊόντων, καθώς οι γνώσεις που παρέχει τροφοδοτούν το στάδιο σχεδιασμού για πιο ενημερωμένες αποφάσεις. Η Coca Cola, μία από τις μεγαλύτερες βιομηχανίες στον κόσμο, χρησιμοποιεί Μηχανική Μάθηση για την ανάπτυξη προϊόντων. Στην πραγματικότητα, η έναρξη της Cherry Coca Cola ήταν το αποτέλεσμα της χρήσης ML από την εταιρεία. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποίησε διαδραστικούς πάγκους αναψυκτικών, όπου οι πελάτες μπορούσαν να προσθέσουν διαφορετικές γεύσεις στα βασικά ποτά του καταλόγου της. Η Coca Cola συγκέντρωσε τα δεδομένα που προέκυψαν και χρησιμοποίησε τη Μηχανική Μάθηση για να εντοπίσει τους πιο συχνούς συνδυασμούς. Το αποτέλεσμα ήταν ο εντοπισμός μιας αρκετά μεγάλης αγοράς για την εισαγωγή ενός νέου ελκυστικού αλκοολούχου ποτού.
Έλεγχος ποιότητας
Όταν αξιοποιείται σωστά, η Μηχανική Μάθηση μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα του τελικού προϊόντος έως και 35%, σε διακριτές μεταποιητικές βιομηχανίες. Αρχικά, μέσω μιας διεξοδικής εξέτασης των παραγόμενων προϊόντων, οι εταιρείες μπορούν να σταματήσουν τα ελαττωματικά προϊόντα και να μην φτάσουν ποτέ στην αγορά. Στην πραγματικότητα, υπάρχουν μελέτες που μιλούν για έως και 90% βελτίωση στην ανίχνευση των ελαττωμάτων σε σύγκριση με τις ανθρώπινες επιθεωρήσεις. Επιπρόσθετα, μέσω συσκευών IoT και εφαρμογών ΜL, οι επιχειρήσεις μπορούν να αναλύσουν τη διαθεσιμότητα και την απόδοση όλου του εξοπλισμού, που χρησιμοποιείται στη διαδικασία παραγωγής. Αυτό επιτρέπει την πρόβλεψη συντήρησης, η οποία υπολογίζει τον καλύτερο χρόνο για παρακολούθηση εξοπλισμού για παράταση της διάρκειας ζωής του και αποφυγή δαπανηρών διακοπών λειτουργίας.
Η General Electric είναι ένας από τους μεγαλύτερους επενδυτές στο τμήμα ποιοτικού ελέγχου, ειδικά σε οτιδήποτε σχετίζεται με την προγνωστική συντήρηση. Έχει ήδη δημιουργήσει και αναπτύξει τα εργαλεία που βασίζονται σε ML σε πάνω από εκατό χιλιάδες περιουσιακά στοιχεία σε όλες τις βιομηχανικές μονάδες και τους πελάτες της, συμπεριλαμβανομένης της αεροδιαστημικής, της παραγωγής ηλεκτρικής ενέργειας και των βιομηχανικών μεταφορών. Τα συστήματα λειτουργούν για την ανίχνευση έγκαιρων προειδοποιητικών σημείων και εντοπίζουν τα προβλήματα στις γραμμές παραγωγής, παρέχοντας προγνωστικές μακροπρόθεσμες εκτιμήσεις συμπεριφοράς και ζωής.
Ρομπότ
Ορισμένοι από τους πιο γνωστούς συνεργάτες για τις βιομηχανικές εργασίες γίνονται πιο έξυπνοι με τη Μηχανική Μάθηση: τα ρομπότ. Η χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης στα ρομπότ τους επιτρέπει να αναλαμβάνουν τις εργασίες ρουτίνας που είναι περίπλοκες ή επικίνδυνες για τον άνθρωπο. Αυτά τα νέα ρομπότ ξεπερνούν τις γραμμές συναρμολόγησης που κάποτε υποβιβάστηκαν, καθώς οι δυνατότητες ML τους επιτρέπουν να αντιμετωπίσουν πιο περίπλοκες διαδικασίες από πριν. Αυτό ακριβώς στοχεύει η KUKA, μια από τις μεγαλύτερες εταιρείες για την παραγωγή βιομηχανικών ρομπότ. Στόχος τους είναι να δημιουργήσουν ρομπότ που να μπορούν να συνεργαστούν με τον άνθρωπο και να λειτουργήσουν ως συνεργάτες τους. Και υπό αυτή την έννοια, η εταιρεία φέρνει το ρομπότ της – LBR iiwa – στο πλάι τους.
Αυτό το έξυπνο ρομπότ είναι λοιπόν εξοπλισμένο με αισθητήρες υψηλής απόδοσης που του επιτρέπουν να εκτελεί πολύπλοκες εργασίες, ενώ εργάζεται δίπλα σε ανθρώπους και μαθαίνει πώς να βελτιώνει την παραγωγικότητά του. Η ίδια η KUKA χρησιμοποιεί τα ρομπότ αυτά στα εργοστάσιά της, αλλά υπάρχουν και άλλοι μεγάλες βιομηχανίες που το κάνουν επίσης. Η BMW είναι ένας από τους μεγαλύτερους πελάτες της και μία από τις επιχειρήσεις που ήδη διαπιστώνει ότι τα ρομπότ μπορούν να μειώσουν τα ανθρώπινα λάθη, να αυξήσουν την παραγωγικότητα και να προσθέσουν αξία σε ολόκληρη την κατασκευαστική αλυσίδα.
Έξυπνη καταναλωση ενέργειας
Ο ενεργειακός τομέας μπορεί να αξιοποιήσει την τεχνολογία ΤΝ για πρόβλεψη και βελτιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας.
Με στόχο την ανίχνευση προτύπων και τάσεων, τα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης προβλέπουν τη μελλοντική κατανάλωση ενέργειας με την επεξεργασία και ανάλυση ιστορικών δεδομένων. Σε αυτήν την περίπτωση, τα συγκεκριμένα μοντέλα βασίζονται σε διαδοχικές μετρήσεις δεδομένων, που καθορίζονται με τη βοήθεια νευρωνικών δικτύων. Αυτή η προσέγγιση Μηχανικής Μάθησης δίνει μια καλύτερη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο καταναλώνεται η ενέργεια στις εγκαταστάσεις.
Αντί συμπεράσματος
Η βιομηχανική παραγωγή αποκτά σήμερα τεχνολογίες αιχμής. Για δεκαετίες, οι βιομηχανίες είχαν υιοθετήσει πρώιμα όλων των ειδών τεχνολογίες, από τον αυτοματισμό έως τη ρομποτική και τις εξελιγμένες ψηφιακές λύσεις. Επομένως, δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι βιομηχανίες σε όλο τον κόσμο επενδύουν ήδη σε λύσεις Μηχανικής Μάθησης για να ενισχύσουν τις διαδικασίες τους. Τα αποτελέσματα της εν λόγω υιοθέτησης είναι ήδη ορατά. Η αυξημένη παραγωγικότητα, οι μειωμένες βλάβες του εξοπλισμού, η καλύτερη διανομή και η εισαγωγή βελτιωμένων προϊόντων είναι μόνο μερικά από τα απτά οφέλη από τη χρήση Μηχανικής Μάθησης στη βιομηχανική παραγωγή. Και ενώ απέχουμε πολύ από την ευρεία υιοθέτηση αυτών των λύσεων, ο δρόμος έχει ήδη ανοίξει και πολλές εταιρείες οδηγούν την κούρσα για έναν εξυπνότερο τρόπο παραγωγής των προϊόντων, που χρησιμοποιούμε καθημερινά.