Ứng dụng ai trong nhà máy
Ngày đăng: 6/17/2024 1:40:52 PM - Vật tư, thiết bị công nghiệp - Toàn Quốc - 10Chi tiết [Mã tin: 5373345] - Cập nhật: 44 phút trước
Ứng dụng AI trong nhà máy
1. Khái quát chung
- Chi phí sản xuất sản phẩm có thể rất tốn kém khi sản xuất gặp sự cố hay dừng máy, sản xuất là một quá trình phức tạp cho những doanh nghiệp không có công cụ và nguồn lực phù hợp để phát triển sản phẩm chất lượng.
- Trong thời đại thịnh hành trí tuệ nhân tạo và máy học đã trở nên phổ biến hơn trong việc sản xuất và lắp ráp các mặt hàng, giúp giảm chi phí và thời gian sản xuất. Trên thực tế, 40% của tất cả các giá trị tiềm năng có thể được tạo ra bởi các phân tích ngày nay đều đến từ các kỹ thuật AI và Machine Learning. Trong đó Machine Learning có thể chiếm từ 3,5 nghìn tỷ đến 5,8 nghìn tỷ đồng giá trị hàng năm - theo dự báo của Mckinsey. Mấu chốt là các chiến lược tăng trưởng hàng đầu liên quan đến việc tích hợp các nền tảng machine leaning tạo ra những hiểu biết để cải thiện chất lượng sản phẩm và năng suất sản xuất. Machine Leaming giúp tạo ra sản xuất thông minh hơn, nơi robot có thể đặt các vật phẩm của chúng cùng với độ chính xác chi tiết, các phân tích có thể xác định các tình huống sắp tới và các quy trình tự động có thể phát triển các đầu ra không có lỗi.
- Lượng dữ liệu đang tăng lên từng ngày, do đó, các doanh nghiệp sản xuất cần tận dụng các giải pháp thông minh hơn để làm cho toàn bộ quy trình của họ hiệu quả và có thể mở rộng. Dữ liệu giúp rất nhiều về mặt tự động hóa quá trình và thậm chí dự đoán và giám sát hiệu năng của máy móc. Thuật toán cốt lõi được phát triển thông qua máy học và các sản phẩm hỗ trợ Ai sẽ là một giai đoạn chuyển đổi kỹ thuật số lớn cho các nhà sản xuất. Nhìn chung, ngành sản xuất công nghiệp sẽ sẵn sàng phát triển các quy trinh thiết kế phức tạp với các nguyên mẫu phức tạp hơn.
- Dữ liệu được thu thập từ các sản phẩm và quy trình sẽ được đưa vào mô hình ML để cải thiện hơn nữa quy trình sản xuất thông qua một vòng phản hổi liên tục Digital Twin. Tương lai sẽ có một loạt robot và máy sẽ biến đổi các hoạt động công nghiệp, lực lượng sản xuất sẽ cần được bổ sung để làm việc cùng với các thiết bị mới được phát triển, trong khi các máy móc truyền thống sẽ yêu cầu trang điểm để phù hợp với ngành. Để có được những hiểu biết có thể hành động chính xác đòi hỏi một lượng dữ liệu đáng kế trong thời gian thực để hiểu được sự bất thường trước khi hệ thống bị lỗi. Machine Learning là một yếu tố chính của Bảo trì Dự đoán tiên tiền bằng cách xác định, theo dõi và phân tích các biến hệ thống quan trọng trong quá trình sản xuất. Thông qua Machine Learning, các nhà khai thác có thể được cảnh báo trước khi hệ thống bị lỗi và trong một số trường hợp không có sự tương tác của nhà quản lý và tránh thời gian ngững hoạt động không có kế hoạch tốn kém.
2. Cải tiến quy trình sản xuất
- Một trong những điều đầu tiên xuất hiện khi nghĩ về các giải pháp dựa trên AI&ML là cách chúng có thể phục vụ các quy trình hàng ngày trong toàn bộ chu trình sản xuất. Bằng cách sử dụng công nghệ này, các nhà sản xuất có thể phát hiện tất cả các loại vấn đề trên các phương pháp sản xuất thông thường của họ.Bằng cách kết hợp các công cụ machine learning với Internet vạn vật, các công ty đang xem xét sâu hơn về hậu cần, hàng tồn kho, tài sản và quản lý chuỗi cũng ứng của họ. Điều này mang lại những hiểu biết có giá trị cao, phát hiện ra những cơ hội tiềm năng không chỉ trong quá trình sản xuất mà cả trong việc đóng gói và phân phối.
- Tại tập đoàn Siemens của Đức, nơi đã sử dựng mạng lưới thần kinh để giám sát các nhà máy thép của mình nhằm tìm kiếm các vấn đề tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của nó. Thông qua sự kết hợp các cảm biến được cài đặt trong thiết bị của mình và với sự trợ giúp của đám mây thông minh của riêng mình (được gọi là Mindsphere ), Siemens có khả năng giám sát, ghi lại và phân tích từng bước liên quan đến quy trình sản xuất. Động lực này là cái mà một số người gọi là Công nghiệp 4.0, một thương hiệu của thời đại sản xuất thông minh hơn.
3. Phát triển sản phẩm mới
- Một trong những ứng dụng được áp dụng rộng rãi nhất của machine learning liên quan đến giai đoạn phát triển sản phẩm. Đó là bởi vì giai đoạn thiết kế và lập kế hoạch cho các sản phẩm mới, và cải tiến những sản phẩm hiện có, gắn liền với vô số thông tin phải được xem xét để mang lại kết quả tốt nhất.
- Do đó, các giải pháp Machine learning có thể giúp thu thập dữ liệu của người tiêu dùng và phân tích nó để hiểu nhu cầu, khám phá các nhu cầu tiềm ẩn và phát hiện các cơ hội kinh doanh mới. Tất cả điều này kết thúc trong các sản phẩm tốt hơn từ danh mục hiện có cũng như những sản phẩm mới có thể mở ra nguồn doanh thu mới cho công ty. Machine learning đặc biệt tốt trong việc giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc phát triển các sản phẩm mới, vì những hiểu biết mà nó cung cấp cho giai đoạn lập kế hoạch cho các quyết định sáng suốt hơn Coca Cola, một trong những thương hiệu lớn nhất thế giới, đang sử dụng Machine Learning để phát triển sản phẩm. Trên thực tế, sự ra mắt của Cherry Sprite là kết quả của việc sử dụng ML của công ty. Công ty đã sử dụng các quầy pha chế soda tương tác nơi khách hàng có thể thêm các hương vị khác nhau vào đồ uống cơ bản của danh mục. Coca Cola đã thu thập dữ liệu kết quả và sử dụng Machine Learning để xác định các kết hợp thường xuyên nhất. Kết quả là việc phát hiện ra một thị trường đủ lớn để giới thiệu một loại đồ uống mới trên toàn quốc.
4. Kiểm soát chất lượng sản xuất
- Khi được sử dụng tốt, Machine Learning có thể cải thiện chất lượng sản phẩm cuối cùng lên tới 35%, đặc biệt là trong các ngành sản xuất riêng biệt. Có hai cách để ML có thể làm điều này. Đầu tiên và quan trọng nhất, tìm thấy sự bất thường trong các sản phẩm và bao bì của chúng. Thông qua kiểm tra sâu sắc các sản phẩm được sản xuất, các công ty có thể ngăn chặn các sản phẩm bị lỗi tiếp cận thị trường. Trên thực tế, có những nghiên cứu nói về sự cải thiện tới 90% trong việc phát hiện khuyết tật khi so sánh với kiểm tra của con người. Và sau đó là sự nâng cao có thể về chất lượng của quá trình sản xuất. Thông qua các thiết bị loT và ứng dụng ML, doanh nghiệp có thể phân tích tính khả dụng và hiệu suất của tất cả các thiết bị được sử dụng trong quy trình sản xuất.
- Điều này cho phép bảo trì dự đoán, ước tính thời gian tốt nhất để tham gia vào các thiết bị cụ thể để kéo dài tuổi thọ của nó và tránh thời gian ngừng hoạt động tốn kém. General Electric là một trong những nhà đầu tư lớn nhất trong bộ phận kiểm soát chất lượng, đặc biệt là mọi thứ liên quan đến bảo trì dự đoán. Nó đã tạo ra và triển khai các công cụ dựa trên ML của mình trong hơn 100,000 tài sản trên khắp các đơn vị kinh doanh và khách hàng của mình, bao gồm cả ngành hàng không vũ trụ, sản xuất điện và vận tải. Các hệ thống của nó hoạt động để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm về sự bất thường trong dây chuyên sản xuất của nó và cung cấp tiên lượng cho các ước tính dài hạn về hành vi cuộc sống.
5. Giảm thiểu lỗi thiết bị
- Xác định thời điểm tiến hành bảo trì thiết bị là một nhiệm vụ đặc biệt khó khăn với số tiền đặt cược rất lớn. Mỗi lần máy được đưa ra đề bảo trì, nó không hoạt động và thậm chí có thể yêu cầu thời gian ngừng hoạt động của nhà máy cho đến khi được sửa chữa. Sửa chữa thường xuyên có nghĩa là tổn thất, và bảo trì không thường xuyên có thể dẫn đến sự có thậm chí tốn kém hơn. Chi phí toàn cầu cho thời gian ngừng hoạt động của thiết bị tăng thêm tới 647 tỷ đô la hàng năm.
- Với những chi phí đó, không có gì ngạc nhiên khi ngăn chặn ngay cả một lần mất điện ngoài dự kiến có thể trả cho chi phí thực hiện machine learning. Làm thế nào để machine learning giảm thiểu những vẫn đề này, chính xác? Các thuật toán machine learning rất tuyệt vời trong việc cân bằng nhiều nguồn dữ liệu đễ dự đoán và xác định thời gian sửa chữa tối ưu. Điều này có thể được thực hiện đơn giản bằng cách xác định lỗi và lỗi khi chúng xảy ra để chúng được xử lý ngay lập tức - không chỉ một lần con người phát hiện ra chúng sau đó.
- Ngoài ra, các thuật toán machine leaming sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định các kiểu hỏng hóc thiết bị, giúp chúng xác định khi nào nên bảo trì thường xuyên. Dữ liệu cũng có thể được lấy tự động từ bên trong thiết bị, loại bỏ sự cần thiết phải kiểm tra thủ công.
6. Bảo trì dự đoán với Machine Leaming
- Bảo trì chiếm một phần đáng kể trong mọi chị phi của hoạt động sản xuất. Vì lý do này, bảo trì dự đoán đã trở thành mục tiêu chung của các nhà sản xuất, được rút ra bởi nhiều lợi ích của nó bao gồm giảm đáng kể tác động của sáu tốn thất lớn. Mặc dù các nhà sản xuất nhất định thực hiện bảo trì dự đoán, nhưng điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các hệ thống SCADA được thiết lập với ngưỡng, quy tắc cảnh báo và cấu hình được mã hóa của con người. Cách tiếp cận bán thủ công này không tính đến các kiểu hành vi động phức tạp hơn của máy móc, hoặc dữ liệu theo ngữ cảnh liên quan đến quy trình sản xuất nói chung.
- Ví dụ, một cảm biến trên máy sản xuất có thể tăng nhiệt độ đột ngột. Ngược lại, thuật toán Machine Learning được cung cấp dữ liệu OT (từ tầng sản xuất: cảm biến, PLC, SCADA), dữ liệu CNTT (dữ liệu theo ngữ cảnh: ERP, chất lượng, MES, v.v.) và thông tin quy trình sản xuất mô tả tính đồng bộ giữa máy móc và tốc độ dòng sản xuất. Trong AI công nghiệp, quy trình được gọi là đào tạo trực tuyến, cho phép các thuật toán ML phát hiện sự bất thường và kiểm tra mối tương quan trong khi tìm kiếm các mẫu trên các nguồn cấp dữ liệu khác nhau. Sức mạnh của Machine Leaming nằm ở khả năng phân tích lượng dữ liệu rất lớn trong thời gian thực và đề xuất các phản hồi có thể hành động đối với các vấn để có thể phát sinh. Sức khỏe và hành vi của mọi tài sản và hệ thống được đánh giá liên tục, sự suy giảm thành phần được xác định trước khi gặp trục trặc và những hiểu biết được hình dung trên một cặp song sinh kỹ thuật số.
- Một số cộng tác viên nổi tiếng nhất cho các nhà sản xuất ngày càng thông minh hơn với machine learning. Việc sử dụng trí thông minh nhân tạo trong robot cho phép chúng đảm nhận các công việc thường ngày phức tạp hoặc nguy hiểm cho con người. Những robot mới này vượt qua các dây chuyên lắp ráp mà trước đây chúng đã bị xuống hạng, vì khả năng ML của chúng cho phép chúng giải quyết các quy trình phức tạp hơn trước.
- Đó chính xác là những gì KUKA muốn, một công ty sản xuất của Đức, Trung Quốc, đang nhắm đến với các robot công nghiệp của mình. Mục tiêu của nó là tạo ra những robot có thể hoạt động cùng với con người và đóng vai trò là công tác viên (cobot) của họ. Và theo nghĩa đó, công ty đang đưa robot của mình - LBR liwa - vào cuộc. Robot thông minh này được trang bị các cảm biến hiệu suất cao cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong khi làm việc bên cạnh con người và học cách cải thiện năng suất của chúng. BMW, thương hiệu ô tô nổi tiếng, là một trong những khách hàng lớn nhất của nó và là một trong những doanh nghiệp đã phát hiện ra rằng robot có thể giảm các lỗi liên quan đến con người, tầng năng suất và tăng giá trị trong toàn bộ chuỗi sản xuất
7. Liên hệ
Nếu bạn đang có nhu cầu cần mua hay báo giá thiết bị tự động hóa hoặc cần tư vấn thêm thì hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ một cách tận tâm, nhanh chóng và hiệu quả nhé!
- CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP TỰ ĐỘNG HÓA TRÍ VIỆT
- Địa Chỉ Hồ Chí Minh: 36/6 đường số 4, khu phố 5, phường An Lạc A, quận Bình Tân, thành phố Hồ Chí Minh.
- Địa Chỉ Hà Nội: 41/M2, KĐT mới Yên Hòa, phường Yên Hòa, quận Cầu Giấy, thành phố Hà Nội
- DĐ: 0984868617
- Email:http://mailto: trivietautomation.info@gmail.com%20
- MST: 0316876097
- Website: www.triviettech.com.vn – www.sineedrive.vn
- Giờ làm việc: T2 – CN / 7:30 AM – 5:00 PM
>>>>>>Xem thêm: https://triviettech.com.vn/ung-dung-ai-trong-nha-may/
Tin liên quan cùng chuyên mục Vật tư, thiết bị công nghiệp
- 2
Toà nhà betrimex building 512 lý thường kiệt, phường 7, quận tân bình
Cập nhật: vài giây trước - 2
Hiếm 4 lầu. dân chủ. bình thọ. 279m. xe hơi né. đại hạ giá
Cập nhật: vài giây trước - 0
Dịch vụ thay lõi lọc nước định kỳ tại hà nội uy tín
Cập nhật: vài giây trước - 2
2 tỷ 8 có căn nhà 5 tầng mới xây tại yên vĩnh, kim chung thiết kế 4 ngủ đường thông toáng oto đỗ cửa
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán nhà đương dương đình hội,tăng nhơn phú b ,thủ đức 125m2 [ 5 x 25 ] c4 ,3pn 3wc ,sổ hồng riêng
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán nhà hẻm ô tô - đường xô viết nghệ tĩnh - quận bình thạnh - 80m2 - -chỉ nhỉnh 8tỷ .
Cập nhật: vài giây trước - 2
Mới trung tâm anh ngữ 6 tầng (6x40m) mặt tiền nguyễn thị đặng, p. tân thới hiệp, q12 - chỉ 20.5 tỷ
Cập nhật: vài giây trước - 2
Cho thuê nhà mặt tiền số 164a bùi thị xuân, p3, quận tân bình
Cập nhật: vài giây trước - 2
Cần bán nhà- linh đông - thủ đức 70m2 ( 5 x 14.5 ) 3 tầng btct ✅ nhà đẹp mới keng - xe hơi đỗ cửa
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán nhà hxh 8m - đường lê văn sỹ - quận phú nhuận - 40m2 - 3tầng - chỉ 6tỷ hơn tl .
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán nhà đương 494 ,tăng nhơn phú a ,thủ đức 130m2 ,2 tầng ,3 phòng ngủ ,3 vệ sinh , nhà hoàn công
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán biệt thự hapulico- vũ trọng phụng, thanh xuân. dt 141 m x 4 tầng. hoàn thiện. giá 35,5 tỷ.
Cập nhật: vài giây trước - 1
Nhà xây chung cư mini diện tích 74m2 x 7 tầng 12 phòng, hệ thống phòng cháy đầy đủ, đang cho thuê
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán nhà đẹp tại lai xá, kim chung, hoài đức 4 tầng xây chắc chắn, để lại full nội thất
Cập nhật: vài giây trước - 3
Cần tiền bán gấp nhà 4 tầng vị trí lai xá, kim chung, mặt
Cập nhật: vài giây trước - 1
Nhỉnh 55tr/m2 - mua được đất rộng hiếm có lê văn hiến
Cập nhật: vài giây trước - 3
Lô mt rẻ hiếm có khương hữu dụng - 3.45 tỷ.
Cập nhật: vài giây trước - 1
Cửa thép vân gỗ tại tân phú
Cập nhật: vài giây trước - 1
Bán nhà mặt tiền ngang 16m dài 40m, phường thạnh xuân, q12 giáp gò vấp giá chỉ giảm sâu
Cập nhật: vài giây trước - 3
Cần tiền bán gấp đất mặt tiền lê đình dương - nhỉnh
Cập nhật: vài giây trước - 1
888bliving
Cập nhật: vài giây trước - 0
Bán nhà trước mặt 290m2, ngay nguyễn ảnh thủ. dương thị mười. quận 12 gía giỏi
Cập nhật: vài giây trước - 2
Tòa nhà central plaza, phạm văn hai, phường 3, quận tân bình
Cập nhật: vài giây trước - 1
Bán nhà mặt tiền hà huy gần kề gò vấp. q12, nhà 5 tầng dòng tiền 60tr/tháng
Cập nhật: vài giây trước - 5
Bán khách sạn 3 sao 0 đồng võ nguyên giáp - nh hỗ trợ vay
Cập nhật: vài giây trước - 1
Cần bán mảnh đất ở yên vĩnh, vị trí gần ngay khu đô thị kim
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán toà nhà mặt tiền đường số, khu lê văn khương và lê thị riêng, p thới an
Cập nhật: vài giây trước - 2
- nhà 2 tầng mới xây tuyệt đẹp, dt 63m2, kiệt ô tô nguyễn nhàn, giá chỉ còn 2.75 tỷ.
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bán nhà siêu đẹp trường thọ thủ đức 51m2 4 tầng 4pn - sổ hồng riêng ,hoàn công đủ ;xe hơi đỗ cửa [
Cập nhật: vài giây trước - 2
Đầu phun khí nén schlick – hiệu quả và chính xác
Cập nhật: vài giây trước - 2
Súng phun keo nóng cầm tay robatech hotmelt
Cập nhật: vài giây trước - 2
Súng phun keo cầm tay robatech – hiệu quả và chính xác
Cập nhật: vài giây trước - 2
Công tắc áp suất dungs: giá tốt cạnh tranh thị trường
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bộ điều khiển hsinglu ltb 2200 giá cạnh tranh
Cập nhật: vài giây trước - 4
Đầu phun steinen giá nhập trực tiếp
Cập nhật: vài giây trước - 3
Bơm bánh răng taiko kikai
Cập nhật: vài giây trước - 2
Bộ điều khiển nhiệt độ yudian: sản phẩm đáng tin cậy
Cập nhật: vài giây trước - 2
Máy bơm keo valco melton trong sản xuất bao bì
Cập nhật: vài giây trước - 2
Van điện từ dungs: tối ưu cho hệ thống khí đốt công nghiệp
Cập nhật: vài giây trước - 2
Van điều khiển janatics: đáp ứng mọi nhu cầu khắt khe của doanh nghiệp
Cập nhật: vài giây trước - 2
Quạt hướng trục ebm papst – với nhiều tính năng nổi bật
Cập nhật: vài giây trước - 2
Đầu nối điện dạng xoay mercotac model: m110v
Cập nhật: vài giây trước - 2
Súng phun keo nordson model: 1052925 phục vụ mọi nhu cầu sản xuất
Cập nhật: vài giây trước - 3
Bộ mã hóa quay heidenhain
Cập nhật: vài giây trước - 2
Hướng dẫn sử dụng và bảo trì đầu phun keo nordson model 233014
Cập nhật: vài giây trước - 2
Hướng dẫn sử dụng công tắc áp suất dungs gw500 a6
Cập nhật: vài giây trước - 2
Đầu phun siêu âm schlick - phun hạt sương siêu mịn
Cập nhật: vài giây trước - 2
Top 5 dòng đầu phun keo buhnen được ưa chuộng nhất
Cập nhật: vài giây trước - 2
Súng bắn keo bühnen sự lựa chọn tốt nhất
Cập nhật: vài giây trước - 2
Đầu phun keo buhnen: giải pháp hàng đầu cho công nghiệp đóng gói
Cập nhật: vài giây trước