AI in de maakindustrie

De verwerkende industrie is de afgelopen decennia aan het transformeren om te voldoen aan de wereldwijde uitbreiding van de productvraag. Dergelijke transformaties worden steeds relevanter en essentieel om aan de flexibele verwachtingen van de klanten te voldoen. Om een ​​duurzame transformatie mogelijk te maken, moet elk proces in de hele waardeketen worden aangepast op basis van de productbehoeften, wat een positieve impact kan hebben op hun competitieve wereldmarkt. Dankzij het juiste gebruik van natuurlijke hulpbronnen en de enorme beroepsbevolking is een tijdperk van industriële revoluties ingeluid om aan grote productievolumes te voldoen. Gedurende een periode hebben opeenvolgende technologische ontwikkelingen ons echter in staat gesteld om elektriciteit en elektronische componenten te integreren om de productieprocessen te versnellen, samen met veel hoge precisie. Nu is het tijd voor een gigantische sprong in het erkennen van de vierde industriële revolutie die wordt aangeduid als “Industrie 4.0” met veel geavanceerdere technologieën. Industrie 4.0-technologie kan systematisch worden opgenomen in de industriële procesketen om evolutionaire digitale transformatie te oogsten.

Vaak wordt de term “Industrie 4.0” door elkaar gebruikt met “Smart manufacturing” en “Industrial Internet of Things (IIoT)”. In het grotere geheel hebben alle drie de concepten over het algemeen dezelfde hoofdfuncties, waaronder connectiviteit, data-analyse, intelligente besluitvorming, flexibiliteit en aanpasbaarheid. De differentiaties kunnen echter worden afgeleid op basis van hun toepassing en use cases. Desalniettemin richt Industrie 4.0 zich op het tot stand brengen van digitale transformaties die productie-industrieën in staat kunnen stellen een verbonden ecosysteem te realiseren, samen met de slimme besluitvormingsmogelijkheden voor hun procesketen. In wezen biedt Industrie 4.0 een efficiënte benadering voor het koppelen van hardwaresystemen aan digitalisering, waardoor betere connectiviteit en realtime gegevensanalyse mogelijk wordt.

De kracht van AI

Digitalisering kan worden opgenomen in elke fase van de procesketen, waaronder maar niet beperkt tot productontwerp, productieplanning, productie en supply chain management. Door digitalisering te integreren, kunnen industrieën van elke omvang bestaande en toekomstige technologieën inzetten voor flexibelere, geoptimaliseerde, energiezuinigere en geautomatiseerde oplossingen. Hierdoor kunnen industrieën het volledige potentieel van Industrie 4.0 op de juiste manier benutten en zich voorbereiden op de volgende fase van hun reis naar digitale transformatie.

Aangezien de realtime complexe data-analyse een integraal onderdeel wordt van het Internet of Things (IoT), is het onvermijdelijk om de kracht van kunstmatige intelligentie (AI) te gebruiken om de sensorgegevens te begrijpen en om slimme beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst . AI geïntegreerd met IoT kan lokale apparaten de mogelijkheid bieden om tijdgevoelige gegevens efficiënt te verwerken in termen van energie, in plaats van gecentraliseerde cloud computing-technologie te vereisen.

Het is duidelijk dat AI ons overspoelt in dit Industrie 4.0-tijdperk. We zien verschillende artikelen met overweldigende informatie en meningen over AI. Door de constante stroom van informatie over AI wordt het steeds moeilijker om precies te bepalen wat AI precies inhoudt.

AI omvat doorgaans concepten met betrekking tot Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL). Het is erg belangrijk om het verschil te begrijpen tussen deze voorwaarden en de bijbehorende toepassingen. Een goed begrip van deze concepten kan ons helpen bij het kiezen van een efficiënte aanpak die geschikt is voor een specifiek industrieel probleem.

ANI, AGI en ASI

AI kan zo worden genoemd dat elk intelligent systeem efficiënte methoden kan identificeren om een ​​probleem op te lossen. Dit kan door correct gebruik te maken van sensorgegevens, te leren van ervaringen en ook door in te spelen op nieuwe input. AI kan worden gebruikt in applicaties die menselijke intelligentie vereisen om een ​​probleem op te lossen en oplossingen te leveren met minimale menselijke tussenkomst. Gezien het toepassingsdomein, de hardware-infrastructuur en het vermogen om een ​​taak uit te voeren, kan AI grofweg worden geclassificeerd als Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI) en Artificial Super Intelligence (ASI).

ANI is zorgvuldig ontworpen met het vermogen om acties uit te voeren op een enkele specifieke taak. Acties worden uitgevoerd door gebruik te maken van de benodigde informatie uit de vooraf gedefinieerde set kennisrepresentaties. Met de juiste kennisrepresentatie heeft ANI met succes aangetoond dat het beter presteert dan menselijke prestaties voor een bepaalde specifieke taak. Bijvoorbeeld mensen verslaan in het schaakspel, beeldclassificatie en virtuele assistenten zoals Siri, Alexa, enz. ANI heeft ook een groot potentieel om mensen te ontlasten van alledaagse taken in industrieën. Aan de andere kant verwijst AGI naar technologie die menselijke intelligentie kan vertonen en ASI verwijst naar technologie die menselijke intelligentie kan overtreffen. Zowel AGI als ASI worden nog steeds wetenschappelijk onderzocht en hebben verdere verbeteringen nodig om hun aanwezigheid als functionele toepassing te realiseren.

Op basis van de functies van ANI heeft het een groter potentieel om te worden opgenomen als een toepasbare oplossing voor een breed spectrum van industriële problemen. ML is een van de nuttige toepassingen van AI en heeft het vermogen om patronen te identificeren met behulp van statistische methoden, waardoor softwaresystemen automatisch kunnen leren van ervaringen zonder enige voorprogrammering om een ​​specifieke taak uit te voeren. ML vereist echter meestal menselijke tussenkomst om de hiërarchie van functies voor een bepaalde reeks gestructureerde invoer te bepalen om voorspellingen te doen. Op basis van de keuze van het ML-algoritme kunnen ze een kleine tot grote set gegevens nodig hebben om relevante informatie over het proces te extraheren.

In tegenstelling tot ML automatiseert DL een groot deel van het extractieproces van kenmerken, waardoor de meeste menselijke tussenkomsten worden geëlimineerd. Het stelt ons ook in staat om grote data afkomstig van complexe industriële toepassingen te verwerken. Deep learning-concept is een geëvolueerde vorm van kunstmatige neurale netwerken (ANN), die is geïnspireerd op neuronen in het biologische brein voor het verwerken van informatie. De term “Deep” waarnaar in DL-technologie wordt verwezen, is te wijten aan het opstapelen van een meerlagig neuraal netwerk dat uit een groot aantal parameters bestaat. Invoergegevens (getallen) worden verwerkt via verschillende lagen neuronen, neurale netwerken genaamd, om informatie te voorspellen en te classificeren. Op basis van de beschikbaarheid van gelabelde gegevens kunnen ML- en DL-technologieën worden geclassificeerd als begeleid, niet-gesuperviseerd of versterkend leren.

AI-toepassingen in productie

De maakindustrie waarvan de reis momenteel gericht is op digitale transformaties, kan de kracht van AI efficiënt benutten om hun procesketen te transformeren en de productiviteit te verhogen. Een van de belangrijkste vereisten is om geavanceerde data-analyse te bieden, wat mogelijk kan zijn met ML- en DL-technologieën. Een andere toepassing van AI in de maakindustrie is om slim onderhoud mogelijk te maken, waarbij ML-algoritmen voorspellende onderhoudsanalyses kunnen bieden om de status van producten en machines te bepalen. Een dergelijke vroege detectie kan uitvaltijd elimineren en de resterende gebruiksduur (RUL) van apparatuur kan efficiënt worden verlengd.

Naast slim onderhoud kan de kwaliteit van leverbare producten drastisch worden verbeterd door vooraf de mogelijke defecten te identificeren die de business kunnen aantasten als ze onopgemerkt blijven. Voor kwaliteitsinspectieprocessen kan “Machine vision”, soms ook “Computer vision” genoemd, geïntegreerd met deep learning-technologie, de verantwoordelijkheid nemen bij de classificatie en detectie van defecten. Visiegestuurde data-analyse kan worden geïntegreerd in een productieproces waar bijvoorbeeld de oppervlaktekwaliteit van een product van het grootste belang is. Visuele kwaliteitsinspectie is zeer nuttig voor fabrikanten tijdens de verwerking van goederen, wat hen kan verlossen van lange uren van handmatige inspectie en tegelijkertijd om kwaliteitsnormen met hoge precisie te handhaven.

Grootschalige productie-industrieën hebben stappen gezet om AI met succes in hun procesketens te integreren en blijven hun grenzen verleggen bij het verbeteren van de productiviteit, productkwaliteit en supply chain management. Maar als het gaat om kleinschalige industrieën, zijn de beslissingen nog steeds lastig om transformatie in hun productieproces te realiseren, geholpen door intelligente oplossingen. Een moedige stap in de richting van de integratie van AI kan het ware potentieel van digitale transformatie ontketenen in productie-industrieën van elke omvang. Dankzij de kracht van AI, beschikbaarheid van middelen en competitieve vaardigheden om Industrie 4.0 toegankelijk te maken voor elke branche.