El aprendizaje automático en la Industria 4.0 es uno de los motores clave y una enorme oportunidad para el desarrollo económico. Por ello, en este artículo analizamos cinco casos de uso concretos del aprendizaje automático.
Las máquinas aprenden a pensar: el uso de robots, la tecnología de sensores, Grandes datos y la inteligencia artificial están haciendo que las máquinas de la producción industrial sean hoy más inteligentes que nunca en la Industria 4.0. En particular, el método de la ciencia de datos Aprendizaje automático es cada vez más importante debido a los enormes avances en el tratamiento de datos y la velocidad de cálculo de los últimos años.
El aprendizaje automático se está convirtiendo incluso en la norma en determinados ámbitos de la industria. Motor de innovación. En esta ocasión, presentamos cinco ejemplos concretos e ilustrativos. Casos prácticos para el aprendizaje automático en la Industria 4.0.
Consejo de lectura: En estos artículos nos adentramos en los métodos de aprendizaje automático.
Inhaltsverzeichnis
1. fabricación inteligente: comprender y controlar mejor el proceso de producción
Con Ciencia de datos-métodos como el aprendizaje automático, individual Procesos de producción ver y transformar de una manera nueva. Para ello, los datos se recogen y evalúan como parte del proceso de producción. Esto permite comprender mejor los procesos individuales y optimizarlos posteriormente.
Uno de nuestros clientes, por ejemplo, quería mejorar el proceso de pintado de piezas de automóvil. El problema era que el pintado incorrecto obligaba a repasar muchas piezas manualmente. Nuestra solución fue registrar digitalmente el proceso de pintura. A partir de Datos de formación sobre el espesor de la pintura, los valores de PH y los tiempos de secado, el proceso en su conjunto podría evaluarse y optimizarse con respecto a objetivos específicos, como las dimensiones de los huecos. Los algoritmos de aprendizaje automático aportan dos grandes ventajas al proceso de producción:
- Mejorar la calidad de los productos
- Flexibilización del proceso de producción
Evaluaciones de datos permite adaptar continuamente los procesos a las condiciones de producción del momento. Fabricación inteligente se caracteriza, en consecuencia, por el hecho de que las optimizaciones se llevan a cabo automáticamente y los ajustes pueden realizarse a nivel de componentes individuales.
2 Mantenimiento Predictivo: El mantenimiento inteligente, predictivo y preventivo.
Componentes como los sensores no sólo son cada vez más pequeños, sino que también pueden utilizarse de forma cada vez más rentable. Esto hace que los Supervisión de las máquinas es cada vez más interesante. Muchos miles de puntos de medición dentro de un vehículo, una máquina o toda una Parques de máquinas puede controlarse de este modo.
Hasta ahora, en muchos casos la precisión de medición de los sensores individuales estaba muy influida por otras influencias ambientales. Cuantos más puntos de una máquina con Sensores equipado, más preciso será el Medidas. Más información Datos se recojan, mejor. En particular, las mediciones incorrectas de sensores individuales pueden identificarse y evaluarse con mayor claridad si dos sensores que miden en puntos similares proporcionan valores diferentes.
Los sensores permiten ver el interior de las máquinas
Los datos de los sensores proporcionan información valiosa sobre el estado de las máquinas. Con el tiempo, se obtiene una imagen precisa del estado "saludable" de las máquinas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse con los conjuntos de datos de este estado saludable. En los muchos petabytes de datos de los sensores, los algoritmos de aprendizaje automático buscan patrones que indiquen fallos de funcionamiento o el posible fallo de piezas. De este modo Las máquinas se reparan incluso antes de que estén defectuosas (Mantenimiento predictivo).
Consejo de lectura: En este artículo examinamos la Potencial de la realidad aumentada y la realidad mixta para el mantenimiento preventivo.
3. gestión optimizada de la energía gracias a métodos de aprendizaje automático
Cambio climático y Transición energética son dos de los mayores retos actuales, no sólo para la política y la sociedad, sino también para la industria. Incluso hoy, el mercado de la energía es más complicado que hace sólo unos años. La actual combinación de fuentes de energía convencionales y renovables, como la eólica, provoca fluctuaciones en la red eléctrica. Los proveedores de electricidad se enfrentan a penalizaciones tanto por exceso como por defecto de producción, que deben evitarse a toda costa (véase el gráfico).
Los métodos de la ciencia de datos, como el aprendizaje automático, permiten gestionar un mercado energético cada vez más complejo. Para garantizar que la demanda pueda satisfacerse siempre de forma óptima, es necesario vigilar de cerca tanto las condiciones marco de generación de energía como el consumo previsto. Para esta tarea, en la que Saber por experiencia debe derivarse, el aprendizaje automático se ofrece como la solución ideal. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a ajustar la demanda y la oferta, o a Anomalías en el consumo de energía reconocer. Esto aporta tres grandes ventajas:
- A partir de los patrones históricos de consumo de energía, se puede derivar la demanda prevista
- El control inteligente garantiza una estrategia de precios optimizados para los generadores de electricidad
- Control de la producción en tiempo real
Ahorro de costes gracias a la previsión de clientes potenciales
4. La "automatización de pruebas 2.0" invierte las condiciones del control de calidad
En el pasado, la calidad de los productos se juzgaba por Fin del proceso de producción controlada. Mediante el uso de tecnología de sensores y la evaluación continua de los datos a nivel de componente, se puede comprobar y garantizar la calidad de las piezas de trabajo durante el funcionamiento en curso.
La clave de esta nueva forma de Control de calidad es el uso de Aprendizaje automático. Sus grandes bazas se encuentran en este grupo de Algoritmos especialmente en entornos en los que no sólo deben investigarse fuentes de error individuales predefinidas. A través de su Capacidad de aprendizaje Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar fuentes de error desconocidas hasta ahora en los datos. Especialmente en la Ingeniería mecánica Por tanto, el aprendizaje automático es cada vez más relevante en la Industria 4.0.
Los vehículos autónomos de fabricación y logística son inconcebibles sin el aprendizaje automático.
Sin el aprendizaje automático, los avances en el campo de la conducción autónoma difícilmente concebible. Lo que distingue a estos algoritmos es su capacidad para aprender reglas de forma autónoma y evaluar situaciones nuevas e imprevistas a partir de esas reglas.
Consejo sobre enlaces: Obtenga más información en este artículo sobre el coche conectado.
El tráfico rodado es sólo uno de los muchos entornos en los que surgen constantemente nuevas situaciones que deben evaluarse en función de las normas aprendidas. A través de vehículos autónomos muchos sistemas del sector se están reestructurando por completo.
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Los sistemas autónomos transforman la industria
Uno de los ejemplos más destacados de la transformación del Proceso de fabricación por vehículos autónomos es la producción en la fábrica en red. La demanda exacta de material y su colocación pueden coordinarse perfectamente y automatizarse parcialmente. También toda la zona de Logística puede llevarse a un nivel completamente nuevo mediante el aprendizaje automático y controlarse con más eficacia que nunca.
En este artículo aprenderá más sobre las diferencias entre Terrenos baldíos y plantas totalmente nuevas.
Una de las tendencias más importantes dentro del aprendizaje automático que contribuye a la autonomía es Aprendizaje profundo. El nivel de inteligencia que puede alcanzarse con Deep Learning es necesario para que los vehículos de conducción autónoma reconozcan e interpreten correctamente su entorno.
[bctt tweet="La conducción autónoma es uno de los casos de uso clave de #MachineLearning en #Industry4.0″ username=""]
Es la hora del aprendizaje automático en la Industria 4.0
Ya sea una gran corporación o una mediana empresa: El aprendizaje automático en la Industria 4.0 es una de las tendencias más importantes de los próximos años. En los últimos años se han creado los requisitos previos para el éxito de los métodos de ciencia de datos. Tratamiento de datos favorable y grandes volúmenes de datos forman el marco óptimo para la aplicación del aprendizaje automático en la Industria 4.0. De este modo, mucha información que antes no se utilizaba puede pasar a formar parte de la cadena de valor y utilizarse para la transformación digital de empresas.
Por un lado, es importante encontrar posibilidades de aplicación concretas lo antes posible. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático son algoritmos de aprendizaje y no soluciones listas para usar, se necesita tiempo para que las soluciones desarrollen todo su efecto.
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