Memanfaatkan Machine Learning untuk Inovasi Industri

‘machine learning’ adalah bagian dari kecerdasan buatan dan terdiri dari bahwa mesin belajar dari data nyata tanpa diprogram secara langsung untuk itu. Dalam posting ini kita akan melihat cara menggunakan keuntungan yang dapat dibawa oleh algoritma ini ke industri.

Machine learning

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan mesin untuk belajar melalui algoritma. Algoritma ini belajar dari data nyata dengan yang model dihasilkan. Model ini memungkinkan untuk memprediksi kelas atau tipe dari data baru.

Dalam machine learning kita menemukan dua jenis: pembelajaran terpandu dan pembelajaran tidak terpandu.

Dalam pembelajaran terpandu data harus di-label dengan benar dengan kelas tempat ia tergabung, perlu memiliki dataset dengan label.

Dalam kasus pembelajaran tidak terpandu, data dimasukkan ke dalam model tanpa referensi apa pun tentang kelas tempat mereka tergabung, dan algoritma itu sendiri yang mengklasifikasikan data ini berdasarkan karakteristiknya.

Jenis algoritma machine learning ini memungkinkan untuk mendeteksi pola dan mengklasifikasikan data baru dari model yang telah dilatih. Misalnya, dapat digunakan untuk mendeteksi kesalahan atau membuat keputusan tanpa perlu intervensi manusia, yang membuka banyak kemungkinan untuk mengotomatisasi proses yang sebelumnya tidak mungkin sebelum munculnya jenis algoritma ini.

Ini adalah beberapa dari tahap yang diperlukan untuk mengidentifikasi dan melakukan proyek yang didasarkan pada machine learning:

• Pengumpulan data: citra, data numerik, database yang ada, dll. Diperlukan jumlah besar data.
• Pembuatan dataset dari data yang diperoleh. Untuk pembuatan dataset perlu melakukan pelabelan semua data (pembelajaran terpandu). Biasanya tugas ini dilakukan secara manual dan cukup membosankan.
• Pelatihan model. Model dilatih dengan sebagian data dari dataset.
• Evaluasi model. Untuk mendapatkan perilaku model, dievaluasi dengan data baru yang belum digunakan selama pelatihan.

 

Machine Learning vs Deep Learning

Beberapa tahun yang lalu sebuah cabang machine learning muncul yang dikenal sebagai deep learning atau Deep learning. Algoritma machine learning didasarkan pada persamaan regresi dan pohon keputusan, di antara lainnya. Namun, algoritma Deep learning menggunakan yang dikenal sebagai jaringan saraf yang dengan cara tertentu mencoba meniru fungsi neuron pada organisme hidup. Mereka adalah sekelompok neuron yang terhubung satu sama lain dan melakukan operasi matematis untuk mengekstrak parameter dan karakteristik, untuk akhirnya mendapatkan hasil klasifikasi.

Deep learning dalam komputer visi

Computervision digabungkan dengan Deep learning memungkinkan untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks daripada visi tradisional, menggunakan algoritma yang lebih kuat berdasarkan metode pembelajaran yang disediakan oleh Deep learning. Dengan kemajuan teknologi ini, masalah dapat diatasi dan solusi dirancang yang sebelumnya tidak dapat dilakukan.

Jenis aplikasi ini dirancang untuk lingkungan yang kompleks dan berubah di mana karakteristik tidak dapat diekstrak dengan algoritma tradisional. Digunakan dalam aplikasi pengenalan karakter, inspeksi cacat permukaan, aplikasi keamanan di antara lainnya.

Utama, deep learning memungkinkan Anda untuk memperluas solusi yang terbatas pada aplikasi visi tradisional.

Aplikasi yang mungkin dari Machine learning di industri

Aplikasi yang didasarkan pada algoritma machine learning dapat digunakan di berbagai sektor dan untuk menyelesaikan masalah yang sangat berbeda.

• Sistem kualitas: algoritma machine learning membuat model yang memungkinkan, misalnya, untuk mendeteksi cacat pada bagian. Cacat jenis permukaan dalam manufaktur, cat, dll. Mereka juga memungkinkan pemeriksaan kualitas dalam proses rangkaian, kehadiran atau ketiadaan bagian, memeriksa las, dll.

• Produksi: dalam produksi, sistem visi dan robotika digabungkan dengan algoritma machine learning untuk meningkatkan proses dan meningkatkan produktivitas. Memungkinkan untuk mengotomatisasi tugas dengan variabilitas yang tidak dapat dilakukan oleh robot tradisional sendirian: mengenali dan menemukan jenis bagian, proses dan jalur yang variabel, dll. Ini memungkinkan dalam banyak kasus untuk mengurangi biaya dan meningkatkan daya saing perusahaan.

• Pemeliharaan mesin dan pemeliharaan prediktif: dengan menganalisis data (dari jenis apa pun) yang diperoleh dari mesin yang berbeda, model dapat dihasilkan yang mampu memprediksi kapan kegagalan akan terjadi. Ini berguna untuk meningkatkan proses dan mencegah kegagalan sebelum mesin rusak. Hindari downtime dalam produksi dan kurangi waktu pemeliharaan mencegah.

Kemampuan algoritma machine learning ini untuk memproses sejumlah besar data memungkinkan proses untuk dipantau dan semua parameter dikontrol, yang menghindari kesalahan dan kegagalan dan oleh karena itu meningkatkan kualitas akhir produk.

Manfaat Machine learning di industri

Seperti yang Anda lihat, penggunaan algoritma machine learning memiliki banyak manfaat. Sistem yang didasarkan pada jenis algoritma ini lebih serbaguna dan mampu bekerja di lingkungan yang berubah dan menyesuaikan diri dengan itu. Anda dapat melakukan tugas dan menyelesaikan masalah terkait komputer visi, robotika dan analisis data, di antara banyak lainnya, yang, sebelum munculnya algoritma ini, tidak terpikirkan. Semua ini membuat aplikasi machine learning menjadi sekutu besar dari Industri 4.0 ketika mengotomatisasi proses.

Beberapa manfaat jelas yang dapat diperoleh dari penggunaan sistem ini adalah:

• Tingkat kegagalan yang diturunkan. Mereka memungkinkan deteksi kegagalan dan pengurangannya, yang memiliki dampak langsung pada kualitas proses dan perbaikannya. Kesalahan yang dilakukan membantu meningkatkan proses.
• Prediksi stok. Sistem ini juga memungkinkan untuk mencegah kesalahan dan kegagalan. Model yang dibuat dari data mampu memprediksi kapan kesalahan akan terjadi, yang memungkinkan tindakan pencegahan dilakukan sehingga tidak terjadi.
• Otomatisasi proses. Dengan algoritma ini, proses dapat diotomatisasi yang tidak akan mungkin tanpa sistem berbasis pembelajaran: inspeksi variabel, lingkungan yang berubah, dll.

Apakah Anda ingin menggunakan aplikasi yang didasarkan pada machine learning dalam salah satu Proyek Anda? Hubungi kami!

Proyek terkait:

• Deteksi cacat pada bagian ditekan

• Sistem pembersih cuvette otomatis

• Sistem komputer visi untuk membaca kode variabel dalam ukuran, warna dan font

• SIARA