Maschinelles Lernen in der Industrie

Das „Machine Learning“ ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und besteht darin, dass Maschinen aus realen Daten lernen, ohne direkt darauf programmiert zu sein. In diesem Beitrag werden wir sehen, wie Sie den Vorteil nutzen können, den diese Algorithmen der Branche bringen können.

Maschinelles Lernen 

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), die es Maschinen ermöglicht, durch Algorithmen zu lernen. Diese Algorithmen lernen aus realen Daten, mit denen ein Modell generiert wird. Dieses Modell ermöglicht die Vorhersage, welche Klasse oder welcher Typ neue Daten sind.

Innerhalb des maschinellen Lernens gibt es zwei Arten:überwachtes Lernen und nicht überwachtes Lernen.

Beim überwachten Lernen Die Daten müssen korrekt mit der Klasse gekennzeichnet sein, zu der sie gehören, es ist notwendig, einen Datensatz mit Etiketten zu haben.

Im Fall von unüberwachtem Lernen , werden die Daten ohne jeglichen Bezug auf die Klasse, zu der sie gehören, in das Modell eingegeben, und es ist derselbe Algorithmus, der diese Daten anhand ihrer Merkmale klassifiziert.

Diese Art von maschinellen Lernalgorithmen ermöglichen es, Muster zu erkennen und neue Daten aus den trainierten Modellen zu klassifizieren . Sie können beispielsweise verwendet werden, um Fehler zu erkennen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, was viele Möglichkeiten zur Automatisierung von Prozessen eröffnet, die bis zum Erscheinen dieser Art von Algorithmen nicht möglich waren.

Dies sind einige der notwendigen Phasen um ein auf maschinellem Lernen basierendes Projekt zu identifizieren und durchzuführen:

• Datenerfassung :Bilder, numerische Daten, vorhandene Datenbanken usw. Es werden große Datenmengen benötigt.
• Erstellung des Datensatzes aus den gewonnenen Daten. Für die Erstellung des Datensatzes ist es notwendig, die Kennzeichnung aller Daten vorzunehmen (überwachtes Lernen). Normalerweise wird diese Aufgabe manuell erledigt und ist ziemlich mühsam.
• Modelltraining . Das Modell wird mit einem Teil der Daten aus dem Datensatz trainiert.
• Bewertung des Modells . Um das Verhalten des Modells zu erhalten, wird es mit neuen Daten bewertet, die während des Trainings nicht verwendet wurden.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Vor einigen Jahren entstand ein Zweig des maschinellen Lernens, der als Deep Learning oder Deep Learning bekannt ist . Algorithmen des maschinellen Lernens basieren unter anderem auf Regressionsgleichungen und Entscheidungsbäumen. Deep-Learning-Algorithmen verwenden jedoch sogenannte neuronale Netze die in gewisser Weise versuchen, die Funktionsweise von Neuronen in lebenden Organismen nachzuahmen. Sie sind eine Reihe von Neuronen, die miteinander verbunden sind und mathematische Operationen ausführen, um Parameter und Merkmale zu extrahieren, um schließlich ein Klassifizierungsergebnis zu erhalten.

Deep Learning in Computer Vision

Computervision in Kombination mit Deep Learning ermöglicht die Lösung komplexerer Probleme als herkömmliches Sehen, indem robustere Algorithmen verwendet werden, die auf den Lernmethoden von Deep Learning basieren. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie können Probleme angegangen und Lösungen entwickelt werden, die bisher nicht realisierbar waren.

Diese Arten von Anwendungen sind für komplexe und sich ändernde Umgebungen konzipiert, in denen Merkmale nicht mit herkömmlichen Algorithmen extrahiert werden können. Sie werden bei der Zeichenerkennung verwendet Anwendungen, Inspektion von Oberflächenfehlern, Sicherheitsanwendungen ua.

Deep Learning ermöglicht es Ihnen vor allem, Lösungen zu erweitern, die auf herkömmliche Bildverarbeitungsanwendungen beschränkt sind.

Mögliche Anwendungen des maschinellen Lernens in der Industrie

Anwendungen, die auf maschinellen Lernalgorithmen basieren, können in verschiedenen Branchen und zur Lösung sehr unterschiedlicher Probleme eingesetzt werden.

• Qualitätssysteme :Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen Modelle, die es beispielsweise ermöglichen, Fehler in Teilen zu erkennen Oberflächenfehler bei Herstellung, Lackierung usw. Sie ermöglichen auch Qualitätsprüfungen in einem Montageprozess, Vorhandensein oder Fehlen von Teilen, Inspektion von Schweißnähten usw.

• Produktion :In der Produktion werden Bildverarbeitungssysteme und Robotik mit maschinellen Lernalgorithmen kombiniert, um Prozesse zu verbessern und die Produktivität steigern. Es ist möglich, Aufgaben mit Variabilität zu automatisieren, die ein herkömmlicher Roboter allein nicht ausführen könnte:Erkennen und Lokalisieren von Teiletypen, Prozessen und variablen Pfaden usw. Dadurch können in vielen Fällen Kosten gesenkt und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen gesteigert werden. li>

• Maschinenwartung und vorausschauende Wartung :Durch die Analyse von Daten (jeglicher Art), die von den verschiedenen Maschinen stammen, können Modelle generiert werden, die in der Lage sind, das Auftreten eines Ausfalls vorherzusagen. Dies dient dazu, Prozesse zu verbessern und Ausfällen vorzubeugen, bevor Maschinen ausfallen. Vermeiden Sie Stillstandszeiten in der Produktion und reduzieren Sie vorbeugende Wartungszeiten.

Die Fähigkeit dieser maschinellen Lernalgorithmen, eine große Anzahl von Daten zu verarbeiten, ermöglicht die Überwachung der Prozesse und die Kontrolle aller ihrer Parameter, wodurch Fehler und Ausfälle vermieden und somit die Endqualität des Produkts erhöht werden.

Vorteile des maschinellen Lernens in der Industrie

Wie Sie gesehen haben, hat der Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen viele Vorteile. Systeme, die auf dieser Art von Algorithmus basieren, sind vielseitiger und sind in der Lage, in sich verändernden Umgebungen zu arbeiten und sich an diese anzupassen . Sie können Aufgaben ausführen und Probleme im Zusammenhang mit Computer Vision, Robotik lösen und Datenanalyse, unter vielen anderen, was bis zum Erscheinen dieser Algorithmen undenkbar war. All dies macht maschinelle Lernanwendungen zu einem großartigen Verbündeten von Industrie 4.0, wenn es um die Automatisierung von Prozessen geht.

Einige der klaren Vorteile, die sich aus der Verwendung dieser Systeme ergeben, sind:

• Reduktion der Ausfallrate . Sie ermöglichen die Erkennung von Fehlern und deren Reduzierung, was sich direkt auf die Qualität des Prozesses und dessen Verbesserung auswirkt. Die Fehler, die gemacht werden, helfen, den Prozess zu verbessern.
• Aktienvorhersage . Diese Systeme ermöglichen es auch, Fehlern und Ausfällen vorzubeugen. Aus Daten erstellte Modelle können vorhersagen, wann ein Fehler auftritt, wodurch vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden können, damit er nicht auftritt.
• Prozessautomatisierung . Mit diesen Algorithmen können Prozesse automatisiert werden das wäre ohne lernbasierte Systeme nicht möglich:Variablenprüfungen , wechselnde Umgebungen usw.

Möchten Sie in einem Ihrer Projekte Anwendungen verwenden, die auf maschinellem Lernen basieren? Kontaktieren Sie uns!

 Verwandt Projekte:

• Fehlererkennung in Pressteilen

• Automatisches Küvettenreinigungssystem

• Computer-Vision-System zum Lesen variabler Codes in Farbe, Größe und Schriftart

• SIARA