Die Aufgabe der Automatisierung und neuronalen Netze besteht nicht darin, den Bediener aus dem Produktionsprozess auszuschließen, sondern ihm bei der Lösung von Routineaufgaben zu helfen und die negativen Auswirkungen des „menschlichen Faktors“ zu neutralisieren.
Der Produktionsprozess auf jeder automatisierten Produktionslinie erfordert die ständige Aufmerksamkeit des Bedieners. Der Bediener kontrolliert die Parameter der Anlage sowie die Parameter des Halbfertigprodukts oder Produkts und korrigiert die Einstellungen der Anlage im Falle einer Abweichung der Parameter. Wie können Sie den Bediener bei dieser Arbeit unterstützen und die negativen Auswirkungen des „menschlichen Faktors“ minimieren?
Die Kontrolle der Aufgabenerledigung wird nun durch Vorschriften und Zeitpläne gelöst;
Die zweite Möglichkeit besteht darin, Kameras aufzuhängen und die Produktion zu überwachen, ohne den Monitor zu verlassen. Oder Sie können historisch gesammelte Daten verwenden, Streaming-Daten von Sensoren übernehmen und neuronale Netzwerke verwenden, um ein Modell ihrer Veränderung zu erstellen. Nicht nur, um die Produktion zu überwachen und im Nachhinein Entscheidungen zu treffen, sondern um Ereignisse vorherzusagen.
Dies ist prädiktive Analytik.
Durch die Beobachtung der Parameter fertiger Produkte kann man nicht nur die Tatsache einer Toleranzüberschreitung erkennen, sondern diese auch durch Beobachtung von Trends vorhersagen. Das Signal eines negativen Trends ermöglicht es dem Bediener, nicht nur die Produktion fehlerhafter Produkte zu stoppen, sondern zunächst eine so starke Abweichung der Parameter zu verhindern, bei der das Produkt fehlerhaft wird.
Es ist ziemlich schwierig, Predictive Analytics von Grund auf in die Produktion zu implementieren. Hier ist der Grund:
Die Umsetzung von F&E ist kostspielig,
Um Statistiken zu sammeln, muss das neuronale Netzwerk mehrere Jahre lang trainiert werden, um ein ausreichend gutes Ergebnis zu erzielen.
Wir bei Quatromatic testen ein ähnliches System zur prädiktiven Analyse auf Basis künstlicher Intelligenz. Anhand monatelanger Produktionsstatistiken haben wir das neuronale Netzwerk darauf trainiert, die Trendkurve der Produktparameter auf der Vibrokompressionslinie zu analysieren. Jede Tatsache einer Überschreitung der Toleranzen des fertigen Produkts ist eine wertvolle Information, die von Statistiken früher aufgetretener Ereignisse begleitet wird. Durch das Lernen aus solchen Beispielen ist es möglich, negative Trends mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen und den Bediener darüber zu informieren.
Wie unterstützt künstliche Intelligenz den Bediener?
Nach Erhalt einer Warnung kann der Bediener seine gesamte Erfahrung bei der Analyse der Situation anwenden. Er kann die Vorhersage des Systems zur Toleranzüberschreitung schnell mit den Parametern der Anlage vergleichen und die erforderlichen Korrekturmaßnahmen ergreifen. All dies ermöglicht es, nicht nur die Produktion fehlerhafter Produkte zu stoppen, sondern als Reaktion auf negative Trends Fehler überhaupt zu verhindern!
Der Produktionsprozess auf jeder automatisierten Produktionslinie erfordert die ständige Aufmerksamkeit des Bedieners. Der Bediener kontrolliert die Parameter der Anlage sowie die Parameter des Halbfertigprodukts oder Produkts und korrigiert die Einstellungen der Anlage im Falle einer Abweichung der Parameter. Wie können Sie den Bediener bei dieser Arbeit unterstützen und die negativen Auswirkungen des „menschlichen Faktors“ minimieren?
Die Kontrolle der Aufgabenerledigung wird nun durch Vorschriften und Zeitpläne gelöst;
Die zweite Möglichkeit besteht darin, Kameras aufzuhängen und die Produktion zu überwachen, ohne den Monitor zu verlassen. Oder Sie können historisch gesammelte Daten verwenden, Streaming-Daten von Sensoren übernehmen und neuronale Netzwerke verwenden, um ein Modell ihrer Veränderung zu erstellen. Nicht nur, um die Produktion zu überwachen und im Nachhinein Entscheidungen zu treffen, sondern um Ereignisse vorherzusagen.
Dies ist prädiktive Analytik.
Durch die Beobachtung der Parameter fertiger Produkte kann man nicht nur die Tatsache einer Toleranzüberschreitung erkennen, sondern diese auch durch Beobachtung von Trends vorhersagen. Das Signal eines negativen Trends ermöglicht es dem Bediener, nicht nur die Produktion fehlerhafter Produkte zu stoppen, sondern zunächst eine so starke Abweichung der Parameter zu verhindern, bei der das Produkt fehlerhaft wird.
Es ist ziemlich schwierig, Predictive Analytics von Grund auf in die Produktion zu implementieren. Hier ist der Grund:
Die Umsetzung von F&E ist kostspielig,
Um Statistiken zu sammeln, muss das neuronale Netzwerk mehrere Jahre lang trainiert werden, um ein ausreichend gutes Ergebnis zu erzielen.
Wir bei Quatromatic testen ein ähnliches System zur prädiktiven Analyse auf Basis künstlicher Intelligenz. Anhand monatelanger Produktionsstatistiken haben wir das neuronale Netzwerk darauf trainiert, die Trendkurve der Produktparameter auf der Vibrokompressionslinie zu analysieren. Jede Tatsache einer Überschreitung der Toleranzen des fertigen Produkts ist eine wertvolle Information, die von Statistiken früher aufgetretener Ereignisse begleitet wird. Durch das Lernen aus solchen Beispielen ist es möglich, negative Trends mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen und den Bediener darüber zu informieren.
Wie unterstützt künstliche Intelligenz den Bediener?
Nach Erhalt einer Warnung kann der Bediener seine gesamte Erfahrung bei der Analyse der Situation anwenden. Er kann die Vorhersage des Systems zur Toleranzüberschreitung schnell mit den Parametern der Anlage vergleichen und die erforderlichen Korrekturmaßnahmen ergreifen. All dies ermöglicht es, nicht nur die Produktion fehlerhafter Produkte zu stoppen, sondern als Reaktion auf negative Trends Fehler überhaupt zu verhindern!
Evgeniy Pashko, Gründer
