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机器学习给制造业带来巨大变革

供稿:中国工控网 2018/4/10 17:41:05
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科技进步不断推动人类生产力的提升,从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。今天新一代信息技术带来了许多变化,人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去,并驱动了巨大的经济价值。

传统制造业依赖于廉价的劳动力,通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而,今天的市场变得越来越多样化,消费者的需求在不断变化,要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。

自动化和机器换人解决了劳动力不足的问题,但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网大数据分析和人工智能等多项技术整合。

设备维护不再是个猜谜游戏

在过去的生产系统中,设备维护人员通常等机器出现故障后才知道维修,而无法提前预知设备的停机时间。对于机器的日常维护,大多数工厂采用定期保养的方式来来降低设备的故障率,但这种做法准确性较低,即使是有着丰富经验的工程师,也是通过猜测的方式来判断设备可能存在的问题。

随着工业物联网的推广应用,对机器的维护也有了新的定义,预测性维护给现代工厂带来极大的便利。给设备装上许多的传感器,通过实时监控机器的运行状态,提前预判机器可能出现的故障问题。而机器学习算法在这里起着重要的作用,它可以帮助管理者及早发现机器的问题。

企业可以从过去的经历中吸取教训,或者从同类事件中总结出经验来,这正是机器学习所表现出来的巨大能力,机器学习可以通过对历史大数据的认识学习,识别出数据中重复出现的模式并应用于生产判断,这样可以更准确地预测趋势和实时检测生产问题。采用机器学习改进生产系统,有利于企业提升业绩效率。

智能监控可以有效防止宕机

传感器技术经过多年的发展,其体积变得越来越小而且更便宜,这对于许多公司来说,意味着可以更低的成本去实时监控整个工厂的机器设备。但是,如果想要从数据获得正确的有价值的见解,还需要对数据进一步筛选和分析。

用人力为去分析这些庞大的数据,将是一件费力的工作。机器学习在这里显得十分重要,智能程序可以24小时不停监控机器的内部动作,对设备的每一个部件,甚至可以小到一个按钮,建立一个长期的病情历史报表,并对现在的数据进行分析结合历史案情进行对比。

当设备的数据值偏离正常状态,系统会提前警告可能的故障或失效。这样企业可以在设备故障发生之前进行及时修复,防止停机而造成巨大的生产损失。此外,设备数据的分析可以让管理者更了解生产系统的现状,知道如何更合理的利用设备资源,从而减少工人成本和提升产品质量。

审核编辑(袁键灏)
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