기계 학습이 산업 생산을 변화시키는 방법

Wikipedia에 따르면 기계 학습은 "컴퓨터 시스템이 수행하는 데 사용하는 알고리즘 및 통계 모델에 대한 과학적 연구입니다. 대신 패턴과 추론에 의존하여 명시적 지침을 사용하지 않고 특정 작업을 효과적으로 수행합니다. 인공 지능의 하위 집합으로 간주됩니다.”

기계 학습은 생산 라인에 연결하여 이전보다 더 나은 생산 라인을 운영할 수 있는 장치가 아닙니다. 데이터를 수집, 평가 및 생산 라인 작동 방식에 대한 지식을 개발하는 데 사용할 수 있도록 데이터를 공급하기 위해 많은 장치의 입력이 필요한 프로세스입니다.

그런 다음 이 지식을 사용하여 생산 라인이 더 높은 처리량, 더 낮은 비용으로 작동하고 더 안정적으로 운영할 수 있는 방법을 결정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 머신 러닝은 산업 운영을 보다 저렴한 비용으로 제품을 더 빨리 출시할 수 있는 시스템 시스템으로 전환하여 회사가 경쟁력을 유지하고 고객을 만족시킬 수 있도록 합니다.

프로세스 기반 머신 러닝

기계 학습 아이디어에 수정자를 추가하고 "프로세스 기반"이라고 부르겠습니다. 이를 통해 스마트 제조 시대를 가능하게 하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 사용하려는 열망 때문에 생성되거나 수정되어야 했던 산업 기술을 식별하는 문제의 핵심에 도달할 수 있습니다.

머신 러닝은 교육 데이터를 사용하여 해당 데이터를 얻기 위해 모니터링 중인 생산 기계에서 기대할 수 있는 사항에 대해 컴퓨터 알고리즘을 가르칩니다.

해당 작업을 수행하기 위해 명시적으로 프로그래밍할 코드를 작성할 필요 없이 알고리즘이 결정 및 예측을 수행할 수 있는 기능을 개발하려면 패턴 인식 및 추론에 의존해야 합니다. 훈련 데이터는 기계 학습 알고리즘에 사용할 데이터를 준비하기 위해 구조화된 일련의 단계로 수집, 처리 및 평가됩니다.

이 구조화된 일련의 단계는 프로세스이며 해당 프로세스를 생성하면 데이터를 생성하는 장치, 데이터를 저장 및 처리하는 네트워크, 정확성과 관련성을 위해 데이터를 처리하고 정리하는 컴퓨터의 형태로 새로운 기술이 도입됩니다.

위의 이미지가 나타내는 시스템입니다. 더 중요한 것은 이 다이어그램이 작업의 복잡성이 증가하기 때문에 SoSe(시스템 시스템)라는 것입니다. 머지 않아 이 기술이 머신 러닝에 의미하는 바를 알게 될 것입니다.

기계 학습으로 인한 산업 응용 및 변환

기계 학습에 기인할 수 있는 새로운 기술 목록은 완전하며 이 기사에서 전체를 다룰 수는 없습니다. 따라서 보다 쉽게 ​​식별할 수 있는 상위 수준의 문제에 대해 논의하겠습니다.

예방적 유지보수

생산 라인의 중단을 미리 예측할 수 있는 가능성은 제조업체에게 매우 중요합니다. 이를 통해 관리자는 가장 유리한 시간에 가동 중지 시간을 예약하고 예정에 없는 가동 중지 시간을 제거할 수 있습니다. 계획되지 않은 가동 중지 시간은 이익 마진에 큰 타격을 주고 고객 기반을 잃을 수 있습니다. 또한 공급망을 방해하여 초과 재고를 운반합니다.

추가 인력을 투입해야 하는 데에도 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 예정에 없던 작업 중단을 제거하여 이윤을 개선할 수 있는 능력 덕분에 예측 유지 관리를 가능하게 하는 기계 학습의 채택이 제조업체에서 38% 증가할 것으로 예상됩니다.

IT/OT 융합 및 네트워크 보안

기계 학습의 발전은 또한 제조업체의 표준 운영 절차에서 많은 비즈니스 모델 수정을 주도할 것입니다. 이것은 특히 회사의 조직 구성에서 사실입니다. 정보 기술(IT) 부서의 성지인 컴퓨터 네트워크는 생산 기계의 작동 센서와 같은 위치에 있어야 데이터를 수집하고 머신 러닝을 위한 교육 데이터로 데이터 웨어하우스로 보낼 수 있습니다.

협력과 협력을 허용하기 위해 내부적으로 두 그룹을 분리하는 침묵의 벽을 허물어야 할 필요가 있을 것입니다. 결국 네트워크가 안정적이지 않거나 해킹을 당해 생산이 중단될 경우 현장 작업자와 기술자가 큰 영향을 받게 됩니다. IT 네트워크와 컴퓨터만큼 OT(Operation Technology) 센서와 장치가 영향을 받을 것입니다.

디지털 트윈 개발

인공 지능과 머신 러닝의 궁극적인 목표는 생산 현장의 디지털 트윈 개발을 가능하게 하는 것입니다. 디지털 트윈의 생성은 기계 학습 알고리즘과 습득한 지식을 기반으로 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링 프로세스에서 이루어져야 합니다.

디지털 트윈은 오늘날 우리가 알지 못하는 것을 배우기 위해 가정 시나리오를 실행하는 플랫폼 역할을 할 수 있습니다. 또한 더 높은 신뢰성의 부품을 설계하고 생산 라인 기계 간의 상호 작용을 조정하여 성능을 개선하기 위한 모델로 사용할 수도 있습니다. 가능성은 무한합니다.

저자 소개

Joseph Zulick은 MRO Electric and Supply의 작가이자 관리자입니다. .