ИИ и промышленные производства - Основы

17.05.2022
Roope Eskola

Что нужно знать об ИИ и машинном обучении в сфере промышленности?

Возможно вы слышали об Искусственном Интеллекте, также известном как ИИ, и возможно знаете, что станки и машины им пользуются для выполнения определённых задач. Всё именно так. Но это ещё не всё, на что он способен.  

В этой статье даны базовое определение и способы применения ИИ и как его можно использовать в технологиях Raute, которые мы предлагаем нашим заказчикам.

Что же такое Искусственный Интеллект (ИИ)?  

Согласно определению, ИИ является отраслью информационных технологий, которая занимается моделированием разумного поведения в компьютерах, а также представляет собой способность компьютера или робота, управляемого компьютером, выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми, так как требуют человеческих интеллекта и проницательности. 

Если объяснять ещё проще, то ИИ обучает программу для выполнения специфической задачи, позволяя ей экспериментировать и улучшаться самостоятельно, для достижения целей, поставленных перед машиной или комплектом машин.

Под таким обучением подразумевается создание алгоритмов для классификации, анализа и прогнозирования на базе определённого набора данных. В процессе обучения программа действует в соответствии с данными, учится на новых данных и улучшается с течением времени.   Как малыш, который растёт и превращается в разумного (иногда) человека. (Радж Шрофф, 2019.)  

Мы взаимодействуем с разными типами ИИ в нашей повседневной жизни. Например, в соцсетях мы видим рекламу, генерируемую согласно нашим интересам и действиям в интернете или по результатам общения с ботом клиентской поддержки на вебсайте при поиске ответов на вопросы. Это всё примеры использования ИИ.

Что такое машинное обучение?  

Машинное обучение, также известное под англоязычным сокращением ML, представляет собой концепцию дальнейшего развития ИИ. Концепция основывается на статистике и математических моделях, где ИИ также адаптируется, но адаптируется к новым условиям и изменениям. Поведение ИИ в таком случае запрограммировано лишь частично.

Согласно определению, Машинное Обучение это процесс, в рамках которого компьютер может улучшить свою эффективность через непрерывное изучение новой информации и добавление её в существующую статистическую модель. Машинное обучение это подобласть науки, изучающей ИИ.

Машинное обучение позволяет компьютерным системам учиться и становиться лучше за счёт приобретаемого опыта не будучи строго запрограммированными. Машинное обучение нацелено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для собственного обучения.

Простыми словами: Машинное обучение — это когда программа ищет шаблоны в данных для принятия решений на основе предложенных примеров, чтобы, например, заставить станок или машину выполнить задачу более эффективно. (Expert.ai, 2022.)  

Почему стоит обратить внимание на ИИ?   

Для Raute, Искусственный Интеллект — это неизбежный шаг в будущее.  

Использование ИИ в станках и в технологических линиях это наш ответ на задачи наших заказчиков по улучшению производительности, экологичности и качества конечной продукции. ИИ также предлагает решения для различных задач по сервису и ТОиР в виде тщательно продуманных профилактических мероприятий.

В будущем на технологической линии не потребуется присутствие оператора для отслеживания производства, так как машины будут делать это самостоятельно – с большей точностью и также прогнозируя поломки и сбои задолго до того, как они произойдут.

Такая система позволяет лучше понимать производственные процессы, рисуя подробную картину того, что происходит на самых ранних этапах с максимальной детализацией, что делает наши технологии умнее самих людей. То есть машина знает больше оператора в режиме реального времени, так как оператор не может видеть что происходит внутри машины, например.

Но почему ИИ, а не операторы?   

ИИ и машинное обучение не смогут полностью заменить людей как специалистов. Умные машины могут выполнять множество повторяющихся задач более эффективно и точнее, чем человек. Такие технологии обеспечивают специалистов большим объёмом данных и знаний о том, как функционирует машина, чтобы сделать её ещё более эффективной, а само производство ещё более рентабельным.   

Комбинаты по всему миру сталкиваются с проблемой растущего дефицита рабочей силы для задач, которые сейчас выполняются операторами – более того, руководство комбинатов стремится к сокращению персонала. Текучка кадров, связанная с тем, что люди стали меньше работать на одного работодателя, приводит к дефициту «компетентности» при работе со станком или машиной на производстве, в результате чего такой дефицит нужно закрывать каким-то иным способом. 

Один из таких способов — это ИИ. Raute помогает своим заказчикам в такой сложной ситуации предлагая умные станки, ПО и услуги по ТОиР и улучшению для дальнейшего развития производства. Даже если на нём будет меньше операторов, опытных технических директоров и специалистов-людей, обладающих техническими знаниями.  

В будущем, для решения таких задач по всему миру, мы сможем предложить концепции ещё более умных производств, где станки работают на базе ИИ. Комбинат под управлением ИИ будет более эффективным, будет производить более качественную продукцию и потреблять меньше энергии, с меньшим количеством операторов, чем сейчас. В заключение можно сказать, что интеллектуальная система управления комбинатом будет создаваться из разрозненных интеллектуальных информационных сетей и технологических линий.    

 


Если у вас возникли вопросы и вы хотели бы узнать больше, вы можете обратиться за подробной информацией к Роопэ Эскола, директору отдела НИОКР. 

Roopen kuva tähän

Роопэ Эскола
Руководитель отдела НИОКР
[email protected]

LinkedIn

Share: