IA Prática na Manufatura
O papel da IA e do Aprendizado de Máquina em sua Fábrica do Futuro.
A Inteligência Artificial (IA) é uma peça fundamental da fábrica do futuro. Conectar o processo de manufatura por meio de uma fábrica conectada de ponta a ponta fornece dados de produção ilimitados que os humanos simplesmente não conseguem processar completamente.
O maior equívoco sobre a IA é que ela é um conceito abstrato e futurista. Na realidade, aplicações práticas e valiosas de Aprendizado de Máquina e IA estão prontas para serem colocadas em uso hoje. Aplicações de alto valor e baixo risco podem ser aplicadas para impulsionar o OEE, maximizar a qualidade da produção e capacitar os trabalhadores.
Benefícios de Aplicar IA e ML na Manufatura de Hoje
Usando IA, quantidades massivas de dados podem ser analisadas de forma inteligente, para encontrar novos caminhos sem precedentes para maximizar a produção, impulsionar a qualidade, e trabalhar ao lado de operadores e técnicos humanos, para elevar suas funções.
O Aprendizado de Máquina, como um elemento da IA, fornece insights automatizados que levam muito tempo para os humanos fazerem - ou que os humanos simplesmente não conseguem detectar. Desde diagnósticos do piso de fábrica até capacidades de produção preditivas extremamente precisas, a automação que aproveita o poder do Aprendizado de Máquina impulsionará sua Fábrica rumo ao Futuro.
Integrar a automação inteligente e o Aprendizado de Máquina em cada etapa do processo de produção fornece insights mais cedo, o que levará a tomar ações imediatas para prevenir o tempo de parada e as perdas.
Os insights derivados da IA por meio do Aprendizado de Máquina podem ser aplicados em cada etapa do processo, impulsionando a interação humano-máquina. Esses insights resolvem tanto problemas crônicos, que são contínuos e têm um impacto de nível mais baixo no desempenho, quanto problemas esporádicos, aquelas mudanças ou falhas momentâneas que causam problemas de desempenho.
À medida que os fabricantes em todo o mundo continuam sua mudança rumo à fábrica do futuro, as tecnologias de IA e Aprendizado de Máquina estão se tornando mais fortes, mais inteligentes e mais práticas.
Aprendizado de Máquina vs. Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina estão relacionados, mas os termos não devem ser usados de forma intercambiável. Na verdade, o Aprendizado de Máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial. É a evolução natural do uso da IA para gerar uma produção mais inteligente e mais conectada, por meio do uso de tecnologia de autoaprendizagem.
O Aprendizado de Máquina é tremendamente prático na manufatura, para gerar novos caminhos para a otimização de processos.
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APRENDIZADO DE MÁQUINATermo abrangente que engloba o uso de computadores para obter insights sobre sistemas complexos, usando dados gerados pelo processo.Subconjunto da inteligência artificial aplicada: a vanguarda da IA.Sistemas especialistas onde os computadores são instruídos sobre como analisar os dados, quais dados usar e quais resultados gerar.Os computadores usam os dados para compor as regras e usam a automação de forma inteligente para desenvolver seus próprios algoritmos específicos para o processo ou a saída computacional.A máquina, ou processador central, aprende com os dados de forma semelhante a como o cérebro humano aprende novas habilidades, hábitos e conhecimentos: aprendendo pela experiência e melhorando por meio da iteração.
Usando o Aprendizado de Máquina para a Manufatura
Hoje, um dos casos de uso do Aprendizado de Máquina é identificar problemas de produção mais rapidamente. Inicialmente, podemos precisar que os humanos ajam com base nesses dados para trazer o desempenho de volta ao normal, mas, com o tempo, queremos aproveitar o aprendizado de máquina para implantar um processo automatizado (ou seja, robôs ou drones) para fazer a adaptação ou correção necessária.
Ao fazer isso ao longo do tempo, iteramos o suficiente para melhorar o desempenho e a confiabilidade com menos mão de obra, reduzindo, em última análise, o custo da transformação.
Detecção de Defeitos
Minimizar defeitos é um dos pilares para impulsionar o OEE. As equipes de qualidade e os líderes de produção podem usar o Aprendizado de Máquina para avaliar a produção usando dados históricos de produção, bem como a produção em tempo real.
O Aprendizado de Máquina pode reconhecer defeitos de produção, como arranhões, amassados, níveis de enchimento baixos e vazamentos.
O Aprendizado de Máquina também pode ajudar na redução de falsos positivos, já que a máquina pode aprender a detectar pequenas variações dentro da tolerância, com um grau excepcionalmente alto de certeza.
Mais sobre ir Além do OEE →Manutenção Preventiva
Técnicos e engenheiros sem dúvida dependem de dados operacionais, bem como de sua experiência e conhecimento tácito, para projetar cronogramas de manutenção.
O Aprendizado de Máquina usa dados históricos e em tempo real para estabelecer procedimentos ideais de TPM e rotinas de manutenção preventiva. Em vez de depender da intuição humana, use a inteligência artificial para garantir que as atividades de manutenção preventiva sejam otimizadas. As máquinas recebem manutenção exatamente quando precisam, eliminando falhas ao mesmo tempo em que minimiza o excesso de mão de obra para os técnicos.Gêmeos Digitais
Use dados reais para realizar simulações extremamente precisas, para modelar mudanças de processo, atualizações ou novos equipamentos.O Aprendizado de Máquina facilita a computação de dados em todos os processos de uma fábrica, para simular toda a linha de produção ou seções ao longo do processo.
Em vez de realizar experimentos reais, os dados derivados do aprendizado de máquina produzem simulações quase perfeitas, que podem ser otimizadas e ajustadas antes de iniciar os testes no mundo real.Garantia de Qualidade
O Aprendizado de Máquina, ao longo de horas de produção, pode captar e autoaprender tendências ao longo do processo de manufatura. Antes que um produto se desvie demais dos padrões aceitos, a automação pode intervir e se autocorrigir.
Alcançar a Qualidade 4.0 em sua Fábrica do Futuro depende da integração de IA e Aprendizado de Máquina.
Mais sobre Qualidade 4.0 e Inteligência de Qualidade →
Soluções Práticas de IA para Aplicações de Manufatura em Sua Fábrica
O principal objetivo do Aprendizado de Máquina é continuar a reduzir o custo de manufatura, melhorando a eficiência de máquinas e linhas, otimizando a mão de obra, e prevendo resultados com mais precisão.
A Lineview está atualmente trabalhando em provas de conceito de Inteligência Artificial, como estas, para sugerir ações potenciais, intervenções guiadas e previsões para melhores resultados.
1. Revisão de Tarefas/SIC e Alocação de Recursos
Ao fazer uma revisão tática, o aprendizado de máquina ajuda a encontrar a área mais benéfica para focar. Saber onde concentrar recursos, tempo e energia em uma instalação de manufatura complexa exige uma análise complicada.O aprendizado de máquina pode ser sua bola de cristal.
O conhecimento e a experiência são incorporados ao algoritmo de aprendizado de máquina usando anos de dados que preveem o futuro provável, dando-lhe a confiança para investir exatamente onde vai gerar o maior benefício.
2. Planejamento de Produção Preciso
Dada uma sequência de requisitos de produção, como pedido de produção e volume, o Aprendizado de Máquina lhe dirá o que provavelmente será alcançado e até quando.
Usando informações como equipes de turno, hora do dia, SKUs de produtos diários, e históricos de desempenho, os algoritmos de aprendizado de máquina gerarão um planejamento de produção mais realista e preciso, baseado em dados comprovados.
3. Enfrentando o Comportamento Anormal de Máquinas
O Aprendizado de Máquina pode alertar técnicos e operadores sobre comportamentos anormais, e guiá-los exatamente sobre onde focar naquela máquina. O algoritmo gera um nível de confiança de que esse processo ou saída é anormal, e registrará o que aconteceu naquele período e todas as variáveis de produção.
O Aprendizado de Máquina pode dar ao indivíduo o conhecimento de que a máquina está se comportando de forma diferente do normal, bem como fornecer o contexto do porquê. Insights mais rápidos e mais informados reduzem o impacto provável no desempenho da linha a longo prazo, cortando os problemas pela raiz antes que se agravem.
