Chi phí nguyên vật liệu chiếm tỷ trọng cao trong sản xuất. Chính vì vậy, các nhà máy đã nghiên cứu, tìm hiểu nhiều cách để tối ưu hóa chi phí nguyên vật liệu sử dụng trong sản xuất. Ngày nay, có một số kỹ thuật đã được áp dụng để tìm ra cách tiết kiệm vật liệu tối ưu. Học máy đã được chứng minh là một trong những kỹ thuật mạnh mẽ nhất để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong sản xuất như máy móc, thiết bị, động cơ. Hơn nữa, Học máy cũng được sử dụng để cải thiện chất lượng và hiệu suất sản xuất.
Việc tin học hóa máy móc công nghiệp cũng đang phát triển nhanh chóng. Bài viết này tập trung vào những lợi ích của Machine Learning trong sản xuất như dự đoán bảo trì để giảm thời gian ngừng hoạt động, giảm chi phí bảo trì, tiết kiệm tài nguyên, .. và một số trường hợp thành công cụ thể.
Học máy trong bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán có thể giúp xác định tình trạng của thiết bị / máy móc trong quá trình sản xuất và dự đoán khi nào nên thực hiện bảo trì. Bằng cách biết chính xác khi nào máy cần được bảo trì, nhà máy có thể giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động. Rõ ràng, việc triển khai giải pháp Học máy có thể tiết kiệm đáng kể chi phí và mang lại sự ổn định cho thiết bị / máy móc. Deepsense.ai đã chứng minh rằng họ có thể giảm 15% thời gian chết.
Một nhà máy ô tô đã triển khai giải pháp bảo trì dự đoán cho một máy ép thủy lực được sử dụng trong sản xuất bảng điều khiển xe. Các nghiên cứu chi tiết về quy trình bảo trì cho thấy các kỹ sư đã dành quá nhiều thời gian để sửa chữa máy móc / thiết bị thay vì phân bổ nguồn lực cho việc bảo trì theo kế hoạch. Giải pháp Máy học cho phép kỹ sư dự đoán lỗi thiết bị với độ chính xác cao (lên đến 92%). Để họ có thời gian chuẩn bị cho việc bảo trì một cách hiệu quả. Dẫn đến hiệu suất thiết bị tổng thể tăng từ 65% (mức trung bình của ngành) lên 85%.
Một ứng dụng khác từ deepsense.ai cho thấy rằng một nhà sản xuất thiết bị công nghiệp trong ngành đồ uống đã trang bị hệ thống giám sát và dự đoán cho máy móc của họ để giúp các kỹ sư lập kế hoạch bảo trì phòng ngừa tốt hơn. Các thiết bị thường dựa trên lịch trình khoảng thời gian hơn là nhu cầu thực tế. Đôi khi nó không tối ưu hóa quá nhiều. Vì lý do đó, tốt hơn là nên duy trì nó đúng giờ.
Học máy trong kiểm soát chất lượng
Kiểm soát chất lượng là một phần không thể thiếu đối với các quá trình sản xuất, trong đó các sản phẩm bị lỗi sẽ được loại bỏ khỏi phần còn lại, càng sớm càng tốt trong quá trình sản xuất.
Máy học có thể được áp dụng để kiểm tra và kiểm soát chất lượng sản phẩm. Bằng cách sử dụng các thuật toán Máy học, một hệ thống nhúng có thể học từ một tập hợp dữ liệu đào tạo / mẫu để phát hiện bất thường trong sản xuất. Trước đây, cách truyền thống để phát hiện sự bất thường là sử dụng mắt người. Tuy nhiên, dường như không hiệu quả vì tốn nhiều thời gian và chi phí.
Theo deepsense.ai, Trong sản xuất chất bán dẫn, chi phí thử nghiệm và hỏng hóc chiếm tới 30% tổng chi phí sản xuất. Forbes cho biết, kiểm tra chất lượng tự động được thực hiện bằng máy học có thể tăng tỷ lệ phát hiện lên đến 90%.
Ngoài ra, Một nhà sản xuất thiết bị đóng gói nông sản đã áp dụng Máy học để phân loại các khuyết điểm trên da. Với dữ liệu đáng tin cậy, hệ thống có thể được dạy nền tảng phân loại để phân biệt giữa các loại lỗi khác nhau với độ chính xác cao. Hệ thống kết hợp phần mềm và phần cứng để giảm độ phức tạp của quá trình phân loại.
Tích hợp học máy vào quy trình quản lý chất lượng - thường được gọi là chất lượng dự đoán - giảm thiểu các vấn đề về chất lượng và lãng phí, cắt giảm chi phí sản xuất và giảm thiểu việc thu hồi sản phẩm để bảo vệ danh tiếng thương hiệu.
Nhận xét
Đăng nhận xét