效率。
這是一個(gè)處于工業(yè)制造核心的概念. 從第二次工業(yè)革命到精益制造的興起,行業(yè)巨頭紛紛優(yōu)化制造流程。他們意識(shí)到,消除流程中的低效和浪費(fèi)使他們能夠在不改變其他太多的情況下制造更多組件。這種方法是豐田生產(chǎn)系統(tǒng)的前提,該系統(tǒng)致力于提供準(zhǔn)時(shí)制 (JIT) 生產(chǎn),同時(shí)最大限度地減少庫(kù)存和批次。過(guò)程方法基于這樣一種理念,即雖然 100% 效率的理想狀態(tài)在實(shí)踐中無(wú)法實(shí)現(xiàn),但追求和朝著理想狀態(tài)邁進(jìn)是有價(jià)值的。采取措施減少錯(cuò)誤、消除冗余和浪費(fèi)的活動(dòng)并增加產(chǎn)量有助于更好地滿(mǎn)足客戶(hù)的需求,同時(shí)降低生產(chǎn)成本。
機(jī)器人技術(shù)是一種相對(duì)現(xiàn)代的行業(yè)和技術(shù),其根源可以追溯到 20 世紀(jì) 20 年代的工業(yè)時(shí)代,并隨著時(shí)間的推移而得到加強(qiáng)。例如,西屋電氣公司有一個(gè)名為 Televox 的機(jī)器人,它可以響應(yīng)人類(lèi)的聲音并執(zhí)行簡(jiǎn)單的任務(wù)。今天,更加復(fù)雜甚至危險(xiǎn)的任務(wù)都需要機(jī)器人技術(shù)。
如今,制造業(yè)正通過(guò)工業(yè) 4.0 蓬勃發(fā)展,實(shí)施與過(guò)去一樣具有變革性的新技術(shù)和方法。隨著互聯(lián)設(shè)備將物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和 5G 推廣到更廣泛的覆蓋區(qū)域,深度學(xué)習(xí)利用這些技術(shù)與機(jī)器人和人工智能 (AI) 將它們應(yīng)用于制造。
Journal of Manufacturing Systems 上的一篇文章將深度學(xué)習(xí)定義為工程師如何使用綜合分析工具來(lái)處理大數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)。換句話(huà)說(shuō),機(jī)器了解操作員希望它們做什么以及它們應(yīng)該如何改變。這種方法通過(guò)將高級(jí)分析結(jié)合到增強(qiáng)的決策制定和系統(tǒng)性能機(jī)會(huì)中來(lái)產(chǎn)生“智能”制造。這些添加極大地?cái)U(kuò)展了制造過(guò)程,超越了以往的任何東西。它們有助于進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)豐田定義的 JIT 制造的理想狀態(tài)。
深度學(xué)習(xí)適用于特定應(yīng)用程序,例如預(yù)測(cè)性維護(hù)、分析以推動(dòng)過(guò)程改進(jìn)的預(yù)測(cè)步驟、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)(以預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)決策對(duì)制造的影響)、質(zhì)量保證和供應(yīng)鏈/物流。該方法的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其各個(gè)部分的總和;它們創(chuàng)造了新的效率領(lǐng)域,同時(shí)為產(chǎn)品和流程的變化提供了更大的靈活性和適應(yīng)性。該技術(shù)還有助于解決因大流行而發(fā)現(xiàn)和加劇的供應(yīng)鏈中斷:產(chǎn)能利用率和生產(chǎn)赤字。
制造站點(diǎn)如何結(jié)合深度學(xué)習(xí)
定義了深度學(xué)習(xí)的原理后,關(guān)鍵問(wèn)題是如何將這種變革性方法應(yīng)用于工廠(chǎng)以提高制造性能。由于手動(dòng)步驟明顯減少,結(jié)合深度學(xué)習(xí)可能需要通過(guò)多層集成來(lái)改變工廠(chǎng)布局的理念和流程:
通過(guò)操作系統(tǒng)進(jìn)行橫向集成
通過(guò)互聯(lián)制造進(jìn)行垂直整合
通過(guò)端到端價(jià)值鏈進(jìn)行整體整合
許多人將由此產(chǎn)生的工作方式稱(chēng)為“智能工廠(chǎng)”。有了這些集成件,設(shè)備會(huì)自動(dòng)將一個(gè)過(guò)程的輸出作為輸入發(fā)送到下一個(gè)過(guò)程。減少流程變更和過(guò)渡時(shí)間是關(guān)鍵的區(qū)別。
世界領(lǐng)先的公司已經(jīng)在采用這種新的戰(zhàn)略技術(shù),例如 Whirlpool、Siemens、Hirotec 和 Hewlett-Packard。轉(zhuǎn)型并不容易,它需要公司承諾并投資于資本、培訓(xùn)和支持,以實(shí)現(xiàn)翻天覆地的轉(zhuǎn)變。不過(guò),這項(xiàng)投資是一項(xiàng)明智的投資:麥肯錫表示,制造和供應(yīng)鏈中的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用可以增加 1-2 萬(wàn)億美元的年收入。
盡管投資和思維方式很重要,但該技術(shù)使用并改進(jìn)了現(xiàn)有流程,并在部署時(shí)對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化。工程師可以通過(guò)添加傳感器來(lái)收集數(shù)據(jù),以收集當(dāng)前狀態(tài)信息。這些為定義改進(jìn)流程的地方設(shè)定了基線(xiàn)。收集的數(shù)據(jù)網(wǎng)格越精細(xì),預(yù)測(cè)模型就可以更好地回歸性能并提出改進(jìn)建議。
一個(gè)案例研究是西屋公司的 Televox 機(jī)器人。如今,通過(guò)添加預(yù)測(cè)技術(shù),機(jī)器人可以承擔(dān)更復(fù)雜的任務(wù)。隨著深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,這款機(jī)器人還可以自學(xué)識(shí)別和執(zhí)行新任務(wù),將優(yōu)化提升到一個(gè)全新的水平。此外,機(jī)器人工作流程的改進(jìn)可以消除以前的手動(dòng)任務(wù),讓操作員騰出時(shí)間來(lái)執(zhí)行更專(zhuān)業(yè)的工作。這個(gè)例子是深度學(xué)習(xí)可以對(duì)制造過(guò)程產(chǎn)生積極影響的一種方式,可以提高一致性/減少錯(cuò)誤,同時(shí)更好地部署人力資本。
帶走
工業(yè)4.0如火如荼,物聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能正在推動(dòng)制造業(yè)取得長(zhǎng)足進(jìn)步。通過(guò)利用深度學(xué)習(xí),制造創(chuàng)新將滿(mǎn)足技術(shù)創(chuàng)新,以前所未有的方式推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展。
審核編輯黃昊宇
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