Nutzung von Deep Learning für Industrie 4.0:Ein Schlüssel zu operativer Exzellenz

Der Industriesektor steht täglich vor neuen Herausforderungen und Veränderungen in der Umwelt, und das alles mit begrenzten Ressourcen, die maximal ausgenutzt werden müssen, um mit weniger mehr zu erreichen.

Das Aufkommen neuer Technologien auf der Grundlage der Digitalisierung eröffnet ein in der Branche noch nie dagewesenes Fenster an Möglichkeiten und Möglichkeiten zur Optimierung und wird als Industrie 4.0 bezeichnet. Zu diesem Zweck ist es wichtig, die großen Datenmengen, die im industriellen Geschäftsumfeld anfallen, zu sammeln, zu verstehen und intelligent zu nutzen:Rechnungsstellung, Produktion, Beschaffung, menschlicher Faktor, Energieversorgung usw.

Bei dieser Digitalisierung von Fabriken nutzt Industrie 4.0 das industrielle Internet der Dinge (IIoT) als Vehikel für die Verbindung und den Datenfluss, und es ist möglich, Verwaltungs- und Steuerungsplattformen zu nutzen, die maschinelles Lernen für die Optimierung von Prozessen auf der Grundlage des Lernens mit künstlicher Intelligenz nutzen. Doch auf diesem Weg in die Zukunft ist ein neuer Ansatz entstanden, der noch einen Schritt weiter geht:Deep Learning.

7 industrielle IoT-Anwendungen

Doch was ist Deep Learning und welche Einsatzmöglichkeiten bietet es in der Industrie 4.0? In diesem Artikel erklären wir Ihnen alles, was Sie über dieses revolutionäre System wissen müssen, das enorme Vorteile bei der Automatisierung industrieller Prozesse und Entscheidungsfindung bietet.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist Teil des maschinellen Lernens und geht noch einen Schritt weiter, indem es den Bereich des maschinellen Lernens weiterentwickelt. Diese Disziplin der künstlichen Intelligenz ist in der Lage, Algorithmen zu generieren, die automatisch lernen, ohne dass das Lernen von einem Bediener überwacht werden muss, was einen großen Fortschritt bei der Analyse von Millionen von Daten darstellt, die in jeder industriellen Umgebung generiert werden.

Maschinelles Lernen, alles, was Sie darüber wissen müssen

Jenseits von maschinellem Lernen

Deep Learning nutzt Strukturen, die der Organisation des Nervensystems ähneln, durch Schichten von Verarbeitungseinheiten, die wie künstliche Neuronen wirken. Mit anderen Worten:Anstatt Daten durch von einem Menschen vordefinierte Gleichungen zu organisieren, trainiert Deep Learning das System so, dass es lernt, die vorhandenen Eigenschaften der wahrgenommenen Elemente selbst zu erkennen.

Das Unterscheidungsmerkmal dieses „unüberwachten maschinellen Lernens“ besteht darin, dass maschinelles Lernen auf der Quantität und Qualität der von einem Menschen bereitgestellten Daten basiert, um Handlungsmuster zu überprüfen. Deep Learning hingegen ist in der Lage, die Qualität der Daten selbstständig und ohne vorherige Konfiguration zu erkennen . Allein mit den Eingabedaten und der notwendigen Schulung kann dieses System die Netzwerke, die die wahrgenommenen Informationen verarbeiten, modifizieren, indem es seine eigenen Schlussfolgerungen auf korrekte Weise zieht.

Dieser Unterschied macht es zu einem schnelleren und effizienteren System, das dabei hilft, in allen industriellen Prozessen bessere Entscheidungen zu treffen.

Durch die Arbeit mit neuronalen Netzen, die der Organisation des Nervensystems ähneln, ist Deep Learning in der Lage, unstrukturierte Daten schnell und zuverlässig zu analysieren, was enorme Anwendungen in der Industrie 4.0 bietet.

Anwendungen von Deep Learning in der Industrie 4.0

Deep Learning hat viele Anwendungen in der Industrie 4.0. Diese Automatisierung industrieller Prozesse bietet enorme Möglichkeiten in einer Vielzahl von Branchen wie dem Finanzwesen oder dem Gesundheitswesen, aber auch für die Chemie-, Agrar- und Lebensmittelindustrie, Keramik-, Öl- und Gasindustrie und andere.

Dieses System gilt derzeit als das beste Datenklassifizierungssystem, was es zu einer sehr interessanten Technologie für die Implementierung in Fabriken macht, die sich von ihren Mitbewerbern abheben möchten.

Einige der Anwendungen von Deep Learning in der Industrie 4.0 sind:

• Erkennung neuer Teile innerhalb des Produktionssystems . Deep Learning kann Teile erkennen, die zuvor nicht wahrgenommen wurden. Dank künstlicher Neuronennetzwerke lernt das System aus den Bildern, die es bereits kennt, und kann so erkennen, dass es sich um ein neues Teil handelt, ohne es angeben zu müssen.
• Intelligente Fehlererkennung . Sobald dieses System lernt, ist es in der Lage, Fehler in Größe oder Form zu erkennen, ohne alle möglichen Variablen kategorisieren zu müssen. Durch Deep Learning erfolgt die Erkennung von Herstellungsfehlern vollständig automatisiert.
• Sichere Authentifizierung des Zugangs zu Einrichtungen . Automatische biometrische Erkennung zur Gewährleistung der Sicherheit in Gebäuden, Räumen mit sensiblen Daten, Anlagenzugängen und anderen Bereichen der Anlage.
• Kontrolle der Menge der Eingaben in der Lieferkette für die Herstellung von Teilen, dank seines fortschrittlichen Erkennungssystems und der Verbindung mit dem Produktionsnetzwerk.

Möchten Sie das Beste aus Ihrem Industrieunternehmen herausholen?

Deep-Learning-Anwendungen für Industrie 4.0 entwickeln sich ständig weiter und sind der Schlüssel zu Wettbewerbsvorteilen und Differenzierung in der Branche.

Nexus Integra ist die integrierte Betriebsplattform mit Machine-Learning-Technologie, die es Ihnen ermöglicht, Ihr Unternehmen digital zu transformieren, Aufgaben zu automatisieren und Produktionsprozesse zu optimieren und so mehr Effizienz und Leistung zu erzielen.

Es verbindet alle Ihre Anlagen und Informationssysteme und ermöglicht Ihnen deren Verwaltung, indem Sie Bestellungen an die Fabrik senden oder sogar Rechnungsdaten mit der Produktion abgleichen. Mit Nexus Integra erhalten Sie eine 360-Grad-Ansicht Ihres Unternehmens und können so fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen.

Wenn Sie Teil des neuen industriellen Paradigmas werden möchten, wenden Sie sich an unser spezialisiertes Team.