Смена методов и принципов производства с применением машинного обучения

Машинное обучение революционизирует методы обработки данных в промышленности, в значительной степени благодаря автоматизации, которую оно позволяет реализовать. По мере того, как все больше и больше предприятий обращаются к цифровым платформам и технологиям, хранилища данных продолжают расти. Машинное обучение вводит еще один элемент в список современных информационных технологий.

В прошлом большие хранилища данных собирались, обрабатывались и, возможно, даже организовывались. Однако данные не могли быть обработаны в изначальном их виде, что означало задержку в работе. Эта технология может обрабатывать данные в режиме реального времени, почти мгновенно, практически без участия людей. Её также можно использовать для поиска в существующих хранилищах данных, чтобы найти соответствующую информацию, к примеру сопоставление закономерностей и тенденций.

В производстве это очень поможет. Наиболее существенным изменением является то, что обрабатывающая промышленность теперь имеет доступ к информации в режиме реального времени и может получать её почти мгновенно. Узнайте об изменениях, происходящих в обрабатывающей промышленности в результате машинного обучения.

Усиленный контроль качества и улучшение производства

Технологии машинного обучения предоставляют производителям разнообразные возможности поддержки, которые способствуют усиленному контролю качества и улучшению производства. Нейронные сети могут использоваться для мониторинга сборочных машин - выделение оборудования, которое необходимо отремонтировать или заменить. Чем быстрее становиться этот процесс, тем лучше выполняемые операции.

То, что позволяет машинное обучение, - это возможность установить более упреждающий и превентивный подход к работе, а не реактивный, когда что-то уже пошло не так. Машинное обучение может также включать поступающие данные для внесения постоянных корректировок в течение всего производственного процесса. Например, если клиентура отреагировала отрицательно на конкретную конструкцию или производственную функцию, проблемныйэлемент может быть изменен практически сразу. Это позволяет изменять продукт даже после его выпуска на рынок.

Операции в реальном времени

Представьте себе клиента, который заказывает что-либо напрямую производителя, а тот ему мгновенно отвечает. Это и называется обработкой информации по требованию в реальном времени. Производители получают не только информацию о своей деятельности в режиме реального времени, но и п дополнительные отзывы от клиентов, партнеров и остальной отрасли. Это учитывает невероятные нюансы, которые могут быть применены, чтобы повлиять на развитие любой линии поставок.

В сочетании с технологиями 3D-печати машинное обучение может еще больше повысить эффективность работы производителей. Если кратко, компоненты могут быть сделаны на месте, именно тогда, когда они необходимы. Этот процесс устраняет простои, которые обычно требуются при ожидании отправки деталей.

Устранение недостатков и повышение прибыли

Производственные процессы могут быть сложными для управления. Повышение производительности всей операции никогда не бывает таким простым, как повышение скорости. Иногда ошибки или промедления, также называемые узкими местами, значительно снижают производительность.

Иногда эти узкие места видны, а иногда нет. Машинное обучение может выявлять и устранять узкие места, анализируя только что полученные данные. Инструменты машинного обучения также указывают на проблемы, которые управленческие команды не замечали. Машинное обучение открывает доступ к расширенной аналитике данных, существенно улучшая наше понимание операций.

Уменьшение влияния дефицита рабочей силы

В отрасли наблюдается хроническая нехватка рабочей силы. В США более 500 000 рабочих мест остаются вакантными. Поиск подходящего таланта на пустынном рынке - немалый подвиг, и в результате этого пострадает почти каждая компания в отрасли. Многие обратились к автоматизации, чтобы помочь удовлетворить растущий спрос на ручной труд.

Тем не менее, есть предел того, что автоматизация может обрабатывать, так как некоторые операции требуют человеческого вмешательства. Решения в области машинного обучения могут помочь в решении этой проблемы, предоставляя квалифицированные кадры на рынке талантов, основываясь на их возможностях, опыте и сильных сторонах.

Повышение устойчивости

Экологичные и устойчивые методы становятся все более необходимыми в наших реалиях, поскольку клиенты стремятся искать производителей и бренды, которые соответствуют их ценностям. Фактически, 88% потребителей хотят, чтобы компании, с которыми они ведут бизнес, улучшили свои экологические и социальные факторы. Преимущества от этого простираются за пределы потребительского спроса.

Более устойчивые методы также означают снижение эксплуатационных расходов и увеличение чистой прибыли. Машинное обучение, прогнозирующая аналитика и облачные технологии позволяют повысить устойчивость. Что еще более важно, технология позволяет непрерывно работать наравне с традиционными методами, используя при этом меньше ресурсов.

Машинное обучение на подъеме

Как видите, машинное обучение является основой будущего. От более устойчивых практик до анализа в режиме реального времени и операций по требованию, нет никаких сомнений в том, что технология изменит производство в том виде, в каком мы его знаем, - это уже происходит.