Bagaimana Pembelajaran Mesin Mengubah Produksi Industri
Menurut Wikipedia, pembelajaran mesin “adalah studi ilmiah tentang algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu secara efektif tanpa menggunakan instruksi eksplisit, mengandalkan pola dan inferensi sebagai gantinya. Ini dilihat sebagai bagian dari kecerdasan buatan.”
Pembelajaran mesin bukanlah perangkat yang dapat Anda colokkan ke jalur produksi dan membuat jalur beroperasi lebih baik dari sebelumnya. Ini adalah proses yang membutuhkan input dari banyak perangkat untuk memasukkan data ke dalamnya sehingga data dapat dikumpulkan, dievaluasi, dan digunakan untuk mengembangkan pengetahuan tentang cara kerja lini produksi.
Pengetahuan ini kemudian dapat digunakan untuk menentukan bagaimana lini produksi dapat memiliki throughput yang lebih tinggi, beroperasi dengan biaya yang lebih rendah, dan berjalan dengan lebih andal. Dengan cara ini, pembelajaran mesin mengubah operasi industri menjadi sistem sistem yang dapat membawa produk ke pasar lebih cepat dengan biaya lebih rendah sehingga perusahaan dapat tetap kompetitif dan membuat pelanggannya senang.
Pembelajaran Mesin Berbasis Proses
Mari tambahkan pengubah ke gagasan pembelajaran mesin dan menyebutnya "berbasis proses." Hal ini memungkinkan kita untuk sampai ke inti masalah dalam mengidentifikasi teknologi industri yang harus dibuat atau dimodifikasi karena keinginan untuk menggunakan algoritma komputer untuk memungkinkan era manufaktur cerdas.
Machine learning menggunakan data pelatihan untuk mengajarkan algoritme komputernya tentang apa yang diharapkan dari mesin produksi yang dipantaunya untuk mendapatkan data tersebut.
Itu harus bergantung pada pengenalan pola dan inferensi untuk mengembangkan kemampuan algoritma untuk membuat keputusan dan prediksi tanpa harus menulis kode untuk diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas itu. Data pelatihan dikumpulkan, diproses, dan dievaluasi dalam urutan langkah terstruktur untuk menyiapkan data untuk digunakan dalam algoritme pembelajaran mesin.
Urutan langkah-langkah terstruktur ini adalah sebuah proses, dan penciptaan proses itu memperkenalkan teknologi baru dalam bentuk perangkat untuk membuat data, jaringan untuk menyimpan dan memproses data, dan komputer untuk memproses dan membersihkan data untuk akurasi dan relevansi.
Itu adalah sistem yang diwakili oleh gambar di atas. Lebih penting lagi, diagram itu adalah sistem sistem (SoSe) karena meningkatnya kompleksitas operasinya. Kita akan segera melihat apa arti teknologi itu bagi pembelajaran mesin.
Aplikasi dan Transformasi Industri yang Dikaitkan dengan Pembelajaran Mesin
Daftar teknologi baru yang dapat dikaitkan dengan pembelajaran mesin sangat lengkap dan tidak dapat dibahas secara keseluruhan dalam artikel ini. Oleh karena itu, saya akan membahas masalah tingkat yang lebih tinggi yang lebih mudah diidentifikasi.
Pemeliharaan Prediktif
Kemungkinan memprediksi gangguan pada jalur produksi di muka dapat sangat berharga bagi produsen. Hal ini memungkinkan manajer untuk menjadwalkan waktu henti pada waktu yang paling menguntungkan dan menghilangkan waktu henti yang tidak terjadwal. Waktu henti yang tidak terjadwal memukul margin keuntungan dengan keras dan dapat mengakibatkan hilangnya basis pelanggan Anda. Ini juga mengganggu rantai pasokan, menyebabkan kelebihan stok.
Kebutuhan untuk mendatangkan tenaga kerja tambahan dapat menghabiskan banyak uang juga. Sebuah studi baru-baru ini memperkirakan bahwa penerapan pembelajaran mesin untuk mengaktifkan pemeliharaan prediktif diperkirakan akan meningkat di antara produsen sebesar 38 persen karena kemampuannya untuk meningkatkan margin keuntungan dengan menghilangkan penghentian pekerjaan yang tidak terjadwal.
Konvergensi TI/OT dan Keamanan Jaringan
Pengembangan pembelajaran mesin juga akan mendorong banyak modifikasi model bisnis dalam prosedur operasi standar pabrikan. Hal ini terutama berlaku dalam susunan organisasi perusahaan. Jaringan komputer, yang merupakan tempat suci departemen teknologi informasi (TI), harus ditempatkan bersama dengan sensor operasional pada mesin produksi sehingga data dapat dikumpulkan dan dikirim ke gudang data sebagai data pelatihan untuk tujuan pembelajaran mesin.
Kemungkinan akan ada kebutuhan untuk meruntuhkan tembok keheningan yang memisahkan kedua kelompok secara internal untuk memungkinkan kolaborasi dan kerja sama. Lagi pula, operator lantai dan teknisi akan terkena dampak signifikan jika jaringan tidak dapat diandalkan atau diretas, yang dapat menghentikan produksi. Sensor dan perangkat teknologi operasional (OT) akan terpengaruh seperti halnya jaringan TI dan komputer.
Pengembangan Kembar Digital
Tujuan akhir dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah untuk memungkinkan pengembangan kembar digital dari lantai produksi. Pembuatan kembaran digital harus dilakukan di bawah proses rekayasa sistem berbasis model menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan pengetahuan yang diperoleh sebagai landasan.
Kembar digital dapat berfungsi sebagai platform untuk menjalankan skenario bagaimana-jika untuk mempelajari apa yang tidak kita ketahui hari ini. Ini juga dapat digunakan sebagai model untuk merancang suku cadang dengan keandalan yang lebih tinggi dan menyesuaikan interaksi antara mesin lini produksi untuk meningkatkan kinerja. Kemungkinannya tidak terbatas.
Tentang Penulis
Joseph Zulick adalah seorang penulis dan manajer di MRO Electric and Supply .
