Một trong những vấn đề phổ biến nhất đối với các nhà máy là không có đủ năng lực sản xuất để đáp ứng nhu cầu. Các nhà máy thường tin rằng họ có thể tăng đáng kể năng lực sản xuất nếu họ có các cơ sở để làm như vậy.
Nếu không thực hiện thay đổi sản xuất bán buôn, các nhà máy có thể cải thiện hiệu quả quy trình với học máy (ML). ML có thể tăng năng lực sản xuất lên tới 20% trong khi giảm tỷ lệ tiêu thụ nguyên liệu xuống 4%.
Hầu như tất cả các nhà sản xuất cũng có tiềm năng tích hợp ML vào hoạt động của họ để có được những hiểu biết dự đoán. Cho dù đó là đảm bảo rằng chuỗi cung ứng đang hoạt động hiệu quả hoặc tinh chỉnh cài đặt thiết bị để tối ưu hóa tuổi thọ của máy, ML có thể tối ưu hóa các quy trình và do đó xây dựng công suất.
Chúng ta hãy xem xét một số lĩnh vực quan trọng nơi năng lực có thể được xây dựng với sự trợ giúp của học máy.
Tuổi thọ máy
ML cho phép người quản lý theo dõi hiệu suất của máy móc, cho biết họ đã trải qua bao nhiêu chu kỳ và đầu ra của sản phẩm đã thay đổi theo thời gian như thế nào. ML cũng cho phép bạn dự đoán tại thời điểm nào một máy cần phải được thay thế.
Ngoài việc chỉ dự đoán khi nào cần bảo trì, ML có thể được áp dụng để sửa lỗi quy trình và kéo dài tuổi thọ máy. Một nhà máy thép cung cấp một ví dụ tuyệt vời: nếu nhiệt độ trước nhiệt của lò quá nóng trong nhà máy, điều này có thể cho thấy các nhà khai thác đã cố gắng đốt cháy rỉ sét từ thép. Sau khi xem các phân tích từ ML, một người quản lý sau đó sẽ biết họ có thể giải quyết vấn đề này bằng cách tăng nhiệt độ của việc rửa axit ban đầu thay vì lò. Sự điều chỉnh đơn giản này có thể thêm nhiều năm vào tuổi thọ của lò và tiết kiệm cho nhà máy chi phí khổng lồ để thay thế nó sớm.
Kiểm định chất lượng
Mục tiêu của các nhà sản xuất, cùng với việc tăng công suất, là đảm bảo rằng chất lượng tổng thể của sản phẩm của họ duy trì một tiêu chuẩn cao. Thật không may, thường không thể kiểm tra 100% sản phẩm của nhà máy bằng tay, nhưng có những giải pháp tự động làm tăng khả năng kiểm tra chất lượng.
Ví dụ, thị giác máy tính tự động có thể tăng khả năng kiểm tra từ tỷ lệ rất thấp khi tiến hành đánh giá thủ công sản phẩm lên tỷ lệ kiểm tra 100%. Học máy có thể tự phân tích dữ liệu, vì vậy rất dễ xác định chất lượng đầu ra. Về mặt kiểm tra video, các mạng thần kinh phức tạp hoặc các phương pháp ML khác có thể phân tích khung video trên cơ sở từng pixel, để xác định xem có sự đổi màu đột ngột, trường hợp rỉ sét hoặc thay đổi dung sai chiều đẩy sản phẩm ra khỏi thông số kỹ thuật hay không.
Sử dụng thiết bị
Khi sản xuất một sản phẩm, có rất nhiều quy trình đi vào sản xuất chỉ một phần hoàn thành. Mỗi quá trình thường phụ thuộc vào một quy trình khác về cách phần hoàn thành sẽ trông như thế nào – cài đặt cho một giai đoạn trên dây chuyền sản xuất có thể ảnh hưởng trực tiếp đến sự thành công của một bước khác. Nếu dữ liệu từ nhiều quy trình sản xuất có thể được thu thập, học máy có thể đối chiếu dữ liệu này để tiến hành phân tích thành phần chính.
Điều này cung cấp cho các nhà sản xuất một cái nhìn tổng quan về hiệu suất máy và cho họ biết liệu họ có thể thực hiện các điều chỉnh để cải thiện công suất hoạt động trong các giai đoạn sản xuất khác hay không. ML giữ cho các nhà quản lý nhà máy không phụ thuộc quá nhiều vào kiến thức thể chế để đưa ra quyết định về cài đặt của máy móc ở mỗi giai đoạn.
Năng lực lao động
Đó là một vấn đề vĩnh viễn đối với một công ty mà họ không thể thuê đủ công nhân cho các nhiệm vụ họ muốn hoàn thành bởi vì mọi người là nguồn lực đắt nhất. Với ML, năng suất của mỗi công nhân có thể được theo dõi và đào tạo có thể được nhắm mục tiêu cho những người cần nó nhất. Ví dụ, có thể đánh giá có bao nhiêu bộ phận mà một công nhân đã sản xuất mỗi giờ trong dây chuyền lắp ráp bảng mạch in (PCB) và đo lường điều này so với các đồng nghiệp của họ.
Khả năng dự đoán của ML có thể được sử dụng để xác định nhiệm kỳ của công nhân tại nhà máy có thể kéo dài bao lâu và ở những trạm nào họ có thể được sử dụng tốt nhất dựa trên lịch sử và kỹ năng làm việc của họ. Tuy nhiên, đây là một ứng dụng lý thuyết hơn một chút của học máy.
ML là chìa khóa để cho phép bảo trì máy móc dự đoán bằng cách xác định, giám sát và phân tích các biến trong quá trình sản xuất. Điều này cảnh báo các nhà khai thác khi một lỗi hệ thống có thể sắp xảy ra, do đó tránh thời gian chết tốn kém, có thể ngăn nhà máy xây dựng công suất. Các phương pháp như kiểm tra trực quan thường rất thủ công, tốn thời gian và dễ bị lỗi. Thị giác máy tính, với ML kết hợp, cho phép các nhà sản xuất chuyển đổi kiểm soát chất lượng bằng cách tự động phát hiện các lỗi sản phẩm.
Các danh mục được liệt kê ở trên chỉ đại diện cho một vài ví dụ về cách ML có thể tăng cường quy trình sản xuất, nhưng khi công nghệ phát triển, nhiều con đường sẽ mở ra để khám phá.