機械学習が産業生産をどのように変革しているか

Wikipediaによると、機械学習は「コンピューターシステムが実行するために使用するアルゴリズムと統計モデルの科学的研究です。明示的な指示を使用せずに、代わりにパターンと推論に依存して、特定のタスクを効果的に実行します。人工知能のサブセットと見なされています。」

機械学習は、生産ラインに接続してラインを以前よりも良好に動作させることができるデバイスではありません。これは、データを収集、評価、使用して生産ラインの仕組みに関する知識を深めるために、多くのデバイスからの入力を必要とするプロセスです。

次に、この知識を使用して、生産ラインのスループットを向上させ、低コストで運用し、より確実に稼働させる方法を決定できます。このように、機械学習は産業運営をシステムのシステムに変換し、製品をより早く、より低コストで市場に投入できるため、企業は競争力を維持し、顧客を満足させることができます。

プロセスベースの機械学習

機械学習のアイデアに修飾子を追加して、「プロセスベース」と呼びましょう。これにより、スマート製造の時代を可能にするためにコンピューターアルゴリズムを使用したいという願望のために、作成または変更する必要があった産業技術を特定する際に、問題の核心をつかむことができます。

機械学習では、トレーニングデータを使用して、データを取得するために監視している本番マシンに何を期待するかについて、コンピューターアルゴリズムを教えます。

そのタスクを実行するように明示的にプログラムされるコードを記述する必要なしに、アルゴリズムが決定と予測を行う機能を開発するには、パターン認識と推論に依存する必要があります。トレーニングデータは、機械学習アルゴリズムで使用するデータを準備するために、構造化された一連の手順で収集、処理、評価されます。

この構造化された一連のステップはプロセスであり、そのプロセスを作成すると、データを作成するデバイス、データを保存および処理するネットワーク、データを処理およびクリーンアップして正確性と関連性を確保するコンピューターの形で新しいテクノロジーが導入されます。

それは上の画像で表されているシステムです。さらに重要なことに、その図は、操作がますます複雑になるため、システムのシステム（SoSe）です。そのテクノロジーが機械学習にとって何を意味するのかはすぐにわかります。

機械学習に起因する産業用アプリケーションと変換

機械学習に起因する可能性のある新しいテクノロジーのリストは網羅的であり、この記事では完全に網羅することはできません。したがって、より簡単に識別できる、より高いレベルの問題について説明します。

予知保全

生産ラインの中断を事前に予測できる可能性は、製造業者にとって非常に貴重です。これにより、マネージャーは最も有利な時間にダウンタイムをスケジュールし、予定外のダウンタイムを排除できます。予定外のダウンタイムは利益率に大きな打撃を与え、顧客基盤を失う可能性があります。また、サプライチェーンを混乱させ、過剰な在庫を運ぶ原因にもなります。

追加の人員を投入する必要がある場合も、多額の費用がかかる可能性があります。最近の調査によると、予知保全を可能にする機械学習の採用は、予定外の作業停止をなくすことで利益率を向上させることができるため、メーカー間で38％増加すると予測されています。

IT / OTコンバージェンスとネットワークセキュリティ

機械学習の開発は、メーカーの標準的な操作手順における多くのビジネスモデルの変更も推進します。これは、企業の組織構成に特に当てはまります。情報技術（IT）部門の聖地であるコンピューターネットワークは、機械学習の目的でデータを収集してデータウェアハウスに送信できるように、生産機械の運用センサーと同じ場所に配置する必要があります。

コラボレーションと協力を可能にするために、2つのグループを内部で分離している沈黙の壁を壊す必要があるでしょう。結局のところ、ネットワークの信頼性が低いか、ハッキングされた場合、フロアオペレーターと技術者は大きな影響を受け、生産が停止する可能性があります。オペレーショナルテクノロジー（OT）のセンサーとデバイスは、ITネットワークとコンピューターと同じくらい影響を受けます。

デジタルツイン開発

人工知能と機械学習の究極の目的は、生産現場のデジタルツインの開発を可能にすることです。デジタルツインの作成は、機械学習アルゴリズムと基礎として得られた知識を使用して、モデルベースのシステムエンジニアリングプロセスの下で行う必要があります。

デジタルツインは、what-ifシナリオを実行して、今日私たちが知らないことを学ぶためのプラットフォームとして機能します。また、信頼性の高い部品を設計し、生産ラインの機械間の相互作用を調整してパフォーマンスを向上させるためのモデルとしても使用できます。可能性は無限大です。

作者について

Joseph Zulickは、MRO Electric andSupplyのライター兼マネージャーです 。