Álláshirdetések
Events / Courses
Legfrissebb híreink
UWB kommunikációval és gyorskapukkal folytatódott a második nap
2024.05.08 12:18
Akkuipari fejlesztésekről tárgyal a kormány és a Nio
2024.05.08 10:24
Elektromos teherautókkal erősít a Porsche
2024.05.08 09:19
Eldől, ki nyeri a 2024-es Techtogether Automotive Hungary-t
2024.05.08 08:21
Autopro Blog
Autopro a Facebookon
Galériáink
Így növeli a termelőkapacitást a gépi tanulás
Fotó: Seat Media Center
A gyártóvállalatok gyakran szembesülnek azzal a problémával, hogy a keresletet nem tudják időben kielégíteni, mert nem rendelkeznek megfelelő termelőkapacitással. A probléma legkézenfekvőbb megoldásának új üzemek építése, valamint új gépek költséges és időigényes beszerzése tűnik, megfontolandó ugyanakkor a gépi tanulás bevezetése is.
A gépi tanulással javítható a folyamatok hatékonysága, azáltal pedig a kapacitás akár ötödével is nőhet, miközben az anyaghasználat négy százalékkal mérsékelhető. A Manufacturing Tomorrow áttekintette, hogy a technológia milyen területeken és módokon segítheti a kapacitás növelését.
Az elhasználódás felmérése és lassítása
A gépi tanulással figyelemmel kísérhető a gyártásban használt berendezések teljesítménye, hogy az elkészült termékek kibocsátása hogyan változott az idő folyamán, egyúttal lehetővé teszi annak meghatározását, hogy a gépet mikor érdemes lecserélni egy újra a termelékenység szinten tartása érdekében.
A gépi tanulás egyik legismertebb felhasználási módja a prediktív karbantartás, azonkívül azonban a folyamathibák javítására és a berendezések élettartamának kitolására is alkalmas. Az Az acélgyártásban például a gépi tanuláson alapuló elemzésből egy menedzser láthatja, ha a kemencét rendszeresen túlzottan felmelegítik a rozsda eltávolítására, ezért célszerű megemelni a hőkezelés előtti savas fürdő hőmérsékletét, ezáltal akár éveket adva a kemence élettartamához.
Minőségellenőrzés
A gépi tanulást automata, gépi látáson alapuló minőségellenőrzéssel kombinálva csökkenthető a selejtszám, azáltal pedig a rendelkezésre álló termelőkapacitás jobban kihasználható. A rögzített képeket a gépi tanulási algoritmus önállóan képes elemezni, feltárva a hibákat, illetve azok előfordulásának gyakoriságát.
A kihasználtság javítása
A termékek készítése több egymásra épülő lépésből áll, amik elvégzésének minősége közvetlenül befolyásolhatja az utánuk következők sikerességét. Több gyártási művelet adatait együttesen elemezve a vállalatok átfogó képet kaphatnak berendezéseik teljesítményéről, és megtudhatják, hogy hol és milyen beavatkozást végezhetnek annak érdekében, hogy a gyártás egy későbbi szakaszában növeljék a kapacitást.
A dolgozók termelékenységének növelése
A gépi tanulás még az élő munkaerő termelékenységének feljebb tornászásában is jól jöhet. Ez a dolgozók teljesítményének egyenkénti megfigyelésével lehetséges, amivel láthatóvá válik, hogy kiknek van szüksége képzésre. A gépi tanulással például mérhető és összevethető, hogy az egyes munkások egy műszak alatt hány terméket szereltek össze.
Bár ez egy valamelyest elméletibb felhasználási mód, a gépi tanulással az is megállapítható, hogy a gyártósor munkahelyei közül egy munkás hol dolgozhat a legtermelékenyebben a képzettsége és korábbi munkavégzési adatai alapján.
A fentebb leírtak csupán néhány példával szolgálnak arra, hogy a gépi tanulás hogyan javíthatja a gyártási folyamatokat, a technológia fejlődésével pedig a jövőben további alkalmazási lehetőségek fognak megnyílni.
Tetszett ez a hír? Értesüljön elsőként a járműipari történésekről, iratkozzon fel az autopro.hu hírlevelére az alábbi linken!
