¿Cómo se aplica el aprendizaje automático en la fabricación?

Machine Learning se utiliza para

Análisis de garantía: análisis de datos de garantía para optimizar la gestión de la garantía

Mantenimiento preventivo: los datos recopilados de los sensores mientras la maquinaria se puede utilizar para predecir las fallas y, por lo tanto, realizar un mantenimiento preventivo que es mucho más barato que la reparación después de la falla. Se está utilizando mucho aprendizaje profundo para predecir las fallas aquí

Desarrollo de nuevos productos: simulación de las características del producto y predicción de fallas que se pueden utilizar para mejorar los productos en lugar de realizar extensas pruebas posteriores

La comprensión de los clientes, los requisitos de las características del producto de los clientes, el estudio de mercado y el análisis de la competencia, el análisis de sentimientos, el uso de las características y la retroalimentación son otros escenarios en los que se pueden usar los análisis.

El aprendizaje automático en la industria maneja las tareas al hacer que las tecnologías centrales se alineen bien con problemas complejos. Los algoritmos diseñados están específicamente programados para aprender continuamente y buscar resultados optimizados.

El aprendizaje automático puede ser útil de varias maneras en una industria como:

  • Proporcionar información predictiva: mediante el uso de datos y algoritmos, se puede pronosticar el tiempo de avería del equipo y programar un mantenimiento antes de que eso suceda.
  • Detección de anomalías: el aprendizaje automático se puede utilizar para identificar patrones inusuales en el sistema y se puede utilizar para diseñar un plan de acción para hacer frente a los valores atípicos
  • Retención de calidad: se puede adoptar el aprendizaje automático para la inspección de productos y el control de calidad

Las aplicaciones de Machine Learning son indefinidas siempre que se proporcionen suficientes datos a la máquina. Pocos ejemplos de aprendizaje automático que se utilizan en las industrias manufactureras son:

  • Plantas de fabricación de acero : el aprendizaje automático se puede aplicar para predecir el valor correcto de los elementos necesarios para crear una forma específica de acero
  • Industria del automóvil: las herramientas y algoritmos de detección de anomalías se pueden utilizar para detectar el efecto en cualquier parte específica del automóvil, garantizando la calidad y la seguridad

El aprendizaje automático tiene el potencial de brindar una mayor precisión predictiva en todas las fases de la fabricación, desde la cadena de suministro hasta la producción.

De hecho, estoy haciendo un seminario web sobre este tema el 15 de marzo, jueves a las 5:00 PM UTC.

Reserve su lugar aquí – Machine Learning – Mindbowser

Si está leyendo esta respuesta después del 15 de marzo, puede encontrar una grabación aquí – Machine Learning – Mindbowser

Bueno, mi profesor lo aplicó a la fabricación de semiconductores para predecir los resultados de sus pruebas y ahorró millones de dólares gastados en pruebas de RF muy costosas.

No es broma, pero fue muy bueno en eso y sus proyectos están siendo apoyados por NSF, ARO, SRC, DARPA, Boeing, IBM, LSI, Intel y TI.

Antecedentes: había tomado un curso llamado temas especiales en la primavera de 2017 desde que se mencionó el aprendizaje automático y su aplicación en la industria de semiconductores en el plan de estudios. Este tipo de cursos no son como los cursos de libros de texto normales, pero serán El trabajo de investigación del profesor en el área específica y en su proyecto en curso. Tuvimos que revisar 3 trabajos publicados por investigación en una semana y teníamos que estar listos para responder cualquier pregunta sobre el profesor. Tenemos que explicar y justificar en términos simples qué diferente surgieron los autores y cómo se implementó.

El siguiente video tiene su presentación sobre cómo se hace.

Se ha aplicado ampliamente en la inspección de calidad.

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