La scène manufacturière moderne est très compétitive, ce qui oblige les entreprises à puiser dans diverses ressources pour prendre l'avantage sur la concurrence. Cela a conduit à l'essor de l'industrie 4.0, une ère définie par une interaction constante entre les machines d'usine, les travailleurs et les ordinateurs via Internet.
L'exploitation de la puissance de l'internet des objets (IoT) a permis aux fabricants de mieux gérer la productivité, l'efficacité et la sécurité dans les ateliers. Pour améliorer encore les opérations, les fabricants se sont tournés vers l'intelligence artificielle et Apprentissage machine afin d'appliquer les quantités massives de données créées au cours de la production.
Par conséquent, l'intelligence artificielle offerte par les programmes Apprentissage machine permet de dégager des modèles et de mettre en évidence les domaines d'intérêt, fournissant ainsi des informations essentielles sur le processus de production et les possibilités d'amélioration. Les fabricants peuvent ainsi prendre de meilleures décisions axées sur la production, ce qui fait progresser l'entreprise.
Dans cet article, nous allons examiner comment Apprentissage machine est utilisé dans l'industrie manufacturière et comment il peut améliorer vos processus de production et votre position globale dans l'entreprise.
Qu'est-ce que Apprentissage machine dans l'industrie manufacturière ?
Avant d'explorer les diverses applications de Apprentissage machine dans l'environnement de fabrication, il est important de comprendre la technologie elle-même. Apprentissage machine consiste essentiellement à alimenter les algorithmes avec de nombreuses données, ce qui leur permet d'apprendre progressivement et d'améliorer les processus de leur propre chef, comme le feraient des êtres humains.
Apprentissage machine et l'intelligence artificielle sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais sont différents en ce sens que l'IA se réfère au concept plus large de l'utilisation d'ordinateurs et de machines pour simuler la pensée humaine, tandis que Apprentissage machine est l'application de l'IA qui permet aux ordinateurs et aux machines d'apprendre sans être explicitement programmés par des humains.
Les fabricants utilisent deux modèles principaux Apprentissage machine qui se prêtent bien au processus de production et aux activités qui y sont associées. Il s'agit des modèles supervisé et non supervisé Apprentissage machine.
Dans le premier cas, il s'agit d'exploiter l'IA pour tirer des modèles de grands ensembles de données avec une finalité prédéfinie. Cette méthode est particulièrement utile pour déterminer la durée de vie utile restante d'une machine et les risques de défaillance d'un équipement spécifique.
D'autre part, le site Apprentissage machine non supervisé s'intéresse à l'identification de modèles à partir d'ensembles de données dont le résultat n'est pas encore connu. Par exemple, les ingénieurs et les superviseurs peuvent utiliser Apprentissage machine pour détecter des anomalies inconnues et des composants défectueux dans le processus de production.
Cela nous amène aux applications pratiques de Apprentissage machine à l'intérieur de centre de fabrication.
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Exemples de Apprentissage machine dans l'industrie manufacturière
Les fabricants trouvent sans cesse de nouveaux moyens d'appliquer l'intelligence artificielle à diverses facettes de leurs opérations de production. Voici quelques-uns des cas d'utilisation courants de l'IA dans l'industrie manufacturière aujourd'hui :
Maintenance prédictive : La technologie s'appuie sur les données relatives aux machines et aux équipements pour identifier les schémas indiquant une éventuelle défaillance. Cela permet aux opérateurs et aux équipes de maintenance concernés de réparer les machines avant qu'elles ne tombent en panne, ce qui réduit les temps d'arrêt et permet à la ligne de continuer à fonctionner.
Gestion logique et analytique de la chaîne d'approvisionnement : Les fabricants doivent pouvoir compter sur leurs fournisseurs pour obtenir des matériaux adéquats et de haute qualité pour le processus de production. L'IA et Apprentissage machine peuvent trier les différentes tâches liées à la chaîne d'approvisionnement, comme la gestion des entrepôts et des stocks, les expéditions entrantes et sortantes et la demande des clients pour les produits. Gestion d'inventaireL'IA et peuvent trier les différentes tâches liées à la chaîne d'approvisionnement, comme la gestion des entrepôts et des stocks, les expéditions entrantes et sortantes et la demande des clients pour les produits.
Cela évite aux fabricants de prendre du retard dans l'exécution des commandes et dans la productivité globale.
Utilisation avancée des jumeaux numériques : Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles d'objets physiques. Dans le domaine de la fabrication, il peut s'agir de nouveaux produits, d'équipements et même d'agencements d'ateliers. En outre, les entreprises manufacturières exploitent le site Apprentissage machine pour optimiser la conception des produits et personnaliser la chaîne de production afin d'en améliorer l'efficacité.
Utilisation et prévision de l'énergie : Apprentissage machine analyse les données brutes des machines de l'usine et en tire des modèles de consommation d'énergie. En outre, les fabricants utilisent cette technologie pour prédire la consommation future, ce qui permet une planification adéquate.
Qualité et rendement prédictifs : Les fabricants utilisent le site Apprentissage machine pour détecter les causes possibles des pertes de rendement et des défauts de qualité. La technologie identifie les causes probables de gaspillage, ce qui permet aux fabricants d'ajuster leurs opérations en conséquence.
Avantages de Apprentissage machine dans un environnement de production
Avec les différents cas d'utilisation, les fabricants ont tout à gagner à adopter Apprentissage machine dans leurs opérations de production. Voici quelques-uns des avantages les plus notables de Apprentissage machine :
Une meilleure gestion de la chaîne d'approvisionnement : En déployant correctement le site Apprentissage machine, les fabricants s'assurent que l'usine dispose toujours des matériaux nécessaires. La satisfaction des clients s'en trouve améliorée, car les commandes sont exécutées et livrées en temps voulu.
Amélioration du contrôle de la qualité : Comme indiqué précédemment, les fabricants exploitent Apprentissage machine pour la qualité prédictive et la maintenance. Cela permet à l'équipement de la chaîne de production de rester en parfait état de fonctionnement, réduisant ainsi les risques de voir des produits défectueux sortir de la chaîne.
Réduction des coûts de production : L'utilisation de Apprentissage machine dans les cas d'utilisation précédents permet de réduire les coûts de production. En conséquence, l'entreprise dépense moins pour réparer les machines en panne, les factures d'électricité et l'utilisation de l'espace.
Une meilleure sécurité pour les employés : La maintenance prédictive permet de s'assurer que les employés ne sont pas affectés ou mis en danger par l'utilisation de machines défectueuses. En outre, l'utilisation et l'aménagement idéaux de l'espace garantissent que les travailleurs n'ont jamais besoin d'opérer que dans des zones sûres.
Amélioration de la conception des produits : Apprentissage machine permet aux fabricants de concevoir des produits très demandés en tenant compte des besoins des clients. Les entreprises peuvent proposer des produits prêts à être commercialisés, car elles sont convaincues que leurs produits résolvent un problème particulier sur le marché.
Comment démarrer avec Apprentissage machine
Pour commencer à utiliser le site Apprentissage machine , les fabricants doivent mettre au point des systèmes et des processus qui permettent une collecte de données cohérente et fiable dans toutes les activités de production afin d'alimenter leurs modèles.
En outre, le site Apprentissage machine peut représenter un défi particulier pour les fabricants s'ils ne disposent pas de l'expertise nécessaire pour traduire la puissance de la technologie en utilisations pratiques dans leurs opérations de production.
En utilisant Tulip, les fabricants peuvent tirer parti d'un écosystème interconnecté d'applications qui permettent une collecte précise et cohérente des données pour alimenter leurs modèles avec des volumes importants d'informations de qualité sur lesquelles ces derniers peuvent s'appuyer pour apprendre. Cela permet une infusion globale de la technologie dans les différents processus de production, favorisant ainsi la plupart des avantages décrits ci-dessus.
En fin de compte, les fabricants doivent faire preuve de patience avec Apprentissage machine , car cette technologie ne cesse d'évoluer au fur et à mesure qu'elle acquiert de nouvelles données pour en tirer des enseignements. Les entreprises doivent donc appliquer la technologie en continu tout au long de la durée de vie de leurs opérations pour s'assurer qu'elles peuvent bénéficier des avantages considérables qui découlent de cette technologie de nouvelle génération.
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