Přelom v prediktivní údržbě s model AI od společnosti DMG MORI
Výrobní závody a stroje generují velké množství dat, která lze využít k zlepšení operační efektivity. Významný průlom dosáhl DMG MORI Seebach GmbH, který vyvinul AI řízený prediktivní model. Tento model, napájený údaji o konfiguraci stroje, předpovídá jak časování, tak příčinu potenciálních poruch stroje, otevírají cestu k optimalizaci životnosti výrobku.
Strukturovaný Přístup Zvyšuje Přesnost Strojového Učení
Tvorbou modelu byla založena na Wienerově systémové teorii, rozpoznávající důležitost top-down metodologie pro identifikaci zásadních dat. Dodržování rámce modelu CRISP-DM ve šesti fázích se soustředil na maximalizaci hodnoty dat pro řešení konkrétních výzev. Významným krokem bylo stanovení konfiguračních dat jako vstupů a důvodů poruchy stroje jako výstupů.
Převod a Výživa Dat Do Modelu
Nestrukturovaný sběr dat z různých zdrojů byl zjednodušen pomocí skriptu Matlab, navrženého tak, aby byl přizpůsobitelný pro nové procesní údaje nebo chybové vzory. Předzpracovaná data byla poté vektorizována – kategorizace 5 000 vstupních a výstupních proměnných – a podána algoritmu k zpracování.
Neuronové Sítě: Využívání Hyper-Nelineárních Vztahů
Umělé neuronové sítě byly vybraným systémem strojového učení kvůli složitým, vzájemně propojeným konfiguracím a jejich nelinerární povaze. Trénování modelu zahrnovalo rozdělení dat v poměru 70/30 na tréninkové a testovací sady, zdůrazňující potřebu náhodného výběru k odstranění systémových zkreslení. Trénink využil knihovnu neuronových sítí Matlabu, což vedlo k platnému modelu, jak je vidět podle minimální míry chybovosti sítě.
Aplikace Modelu V Reálných Scénářích
Budoucí plány zahrnují integrování modelu do desktopových a mobilních aplikací pro širokou dostupnost uživatelů. Model může provádět zpětné inženýrství, což umožňuje vhledy do kritických konfigurací, které korelují s chybami. To pak může vést k zdokonalení výrobních metod a optimalizaci výrobních procesů. Nový nástroj si klade za cíl výrazně zvýšit produktivitu a minimalizovat výpadky způsobené poruchami tím, že se vyhnou kritickým konfiguracím stroje od samého začátku.
Článek diskutuje, jak DMG MORI Seebach GmbH vyvinul AI-řízený model prediktivní údržby navržený k předvídání poruch strojů analýzou dat o konfiguraci. Tato inovace slibuje revoluci ve strategiích údržby strojů a zlepšení produktivity ve výrobě.
Příslušná Další Fakta:
– Prediktivní údržba je součástí širšího posunu směrem k Průmyslu 4.0, který zahrnuje automatizaci tradičních výrobních a průmyslových postupů pomocí inteligentní technologie.
– AI řízená prediktivní údržba může snížit neplánované výpadky, snížit náklady na údržbu a prodloužit životnost zařízení, což vede k vyšší účinnosti výroby.
– Modely strojového učení pro prediktivní údržbu obvykle využívají historická data a data z čidel v reálném čase k předpovídání poruch zařízení předtím, než k nim dojde.
– Technologie prediktivní údržby často spoléhají na zařízení Internetu věcí (IoT) k sběru potřebných dat z průmyslového vybavení.
Dotazy a Odpovědi:
– Cop je to Wienerova systémová teorie? Wienerova systémová teorie je mezioborové studium organizace složitých systémů, které lze použít k modelování a návrhu takových systémů s lepší výkonností a stabilitou.
– Cop je to rámec modelu CRISP-DM? CRISP-DM znamená Standardní proces pro dolování dat přes odvětví a je procesní model, který vymezuje typické fáze projektu dolování dat, včetně pochopení podnikání, porozumění datům, přípravy dat, modelování, vyhodnocování a nasazení.
Klíčové Výzvy:
– Získání čistých a relevantních dat: Shromažďování dat vysoce kvalitních dat může být výzvou, jelikož často vyžaduje čištění a předzpracování, aby byla vhodná k použití v modelech AI.
– Integrace s existujícími systémy: Začlenění AI systémů prediktivní údržby do stávajících pracovních postupů a infrastruktury může být složité a vyžadovat značné úsilí.
– Nedostatek Odborných Znalostí: Existuje nedostatek kvalifikovaných profesionálů, kteří mohou interpretovat výsledky modelů AI a podávat informovaná rozhodnutí v oblasti údržby.
Kontroverze:
– Ztráta Zaměstnání: Automatizace a AI mohou vést k efektivitám ve výrobě, ale mohou být kontroverzní, pokud vedou ke značné ztrátě pracovních míst v pracovní síle.
– Transparentnost Modelu: Některé modely AI mohou být „černými skříňkami“, které chybí transparentnost a těžko se operatorům pochopí, jak jsou rozhodnutí učiněna.
Výhody:
– Snížení výpadků: Prediktivní údržba pomáhá vyhýbat se poruchám strojů pomocí včasných zásahů, čímž se snižují výrobní prodlevy.
– Úspory nákladů: Zabraňováním neočekávaným poruchám zařízení mohou společnosti ušetřit na nákladech oprav a potenciálních sankcí za zpožděnou výrobu.
– Zlepšení bezpečnosti: Časné odhalení potenciálních poruch skrze AI prediktivní údržbu může také zlepšit podmínky bezpečnosti pro pracovníky tím, že se předchází nehodám.
Nevýhody:
– Počáteční náklady na nastavení: Implementace prediktivní údržby vyžaduje investice do softwaru, hardwaru a školení.
– Závislost na kvalitě dat: Účinnost AI prediktivní údržby je silně závislá na kvalitě a množství dat, které jsou podávány do modelů AI.
– Složitost a údržba: Údržba a aktualizace samotných AI systémů mohou být komplexní a vyžadovat specializovanou odbornost.
Pokud máte zájem o prozkoumání souvisejících míst k prohloubení svého porozumění AI a jeho aplikací v průmyslu, zvažte navštívit renomované technologické a výzkumné webové stránky o AI, jako jsou:
– IBM: Pro náhled na aplikace AI v průmyslu a IoT.
– DeepMind: Pro inovativní výzkumy a články o AI a neuronových sítích.
– NVIDIA: Známá pro svou práci v oblasti AI, zejména v souvislosti s požadavky na hardware AI.
Ujistěte se, že si zachováte integritu jakékoli stránky, kterou se rozhodnete navštívit, a udržujte se informovaní o nejnovějších informacích v oblasti AI a průmyslové údržby.
The source of the article is from the blog macnifico.pt