Nhiều năm trước, Machine learning – một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) – đã bắt đầu khi các nhà nghiên cứu khám phá lý thuyết rằng máy tính có thể học từ dữ liệu mà không cần lập trình để thực hiện các hành động cụ thể.
Ngày nay, Machine learning đã phát triển đáng kể và đang chuyển đổi một loạt các ngành công nghiệp xử lý số lượng lớn dữ liệu. Trước đây, chúng tôi đã thảo luận về cách Machine learning tạo ra sự khác biệt lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe , cách mạng hóa mọi thứ từ hồ sơ sức khỏe điện tử đến theo dõi sức khỏe dân số và quá trình chẩn đoán bệnh nhân.
Một ngành công nghiệp khác mà máy học đang thúc đẩy sự thay đổi đáng kể là sản xuất . Công nghệ mới này đang giúp các nhà sản xuất tối ưu hóa hoạt động, cải thiện chất lượng sản phẩm và hơn thế nữa, theo bài báo của Forbes, 10 cách máy học đang cách mạng hóa sản xuất năm 2018. Đây là một tổng quan nhanh về một số cách đáng chú ý nhất của việc Machine learning đang thay đổi ngành sản xuất công nghiệp.
- Kiểm soát chất lượng tốt hơn và nâng cao Hiệu quả Thiết bị Tổng thể (OEE). OEE là một số liệu đánh giá hiệu suất, tính sẵn có và chất lượng của thiết bị lắp ráp. Mạng lưới thần kinh deep learning có thể xác định hiệu quả các vấn đề và điểm yếu trong máy lắp ráp . Điều này giúp giữ cho thiết bị hoạt động tốt hơn và cho phép năng suất, hiệu quả và chất lượng sản xuất cao hơn.
- Tăng cường năng suất và giảm tỷ lệ phế liệu. Với sức mạnh của AI, các nhà sản xuất có thể giảm cả tỷ lệ phế liệu và chi phí thử nghiệm bằng cách kết nối các biến từ các nhóm máy móc và quy trình khác nhau, theo báo cáo của McKinsey.
- Có được hiểu biết thời gian thực vào hoạt động phân xưởng. Sự kết hợp giữa các thuật toán Machine learning và giám sát thời gian thực có thể mang lại khả năng hiển thị về mức độ tải của mọi máy ảnh hưởng đến hiệu suất lịch trình sản xuất, theo Forbes.
- Cải thiện hoạt động chuỗi cung ứng. AI và Internet of Things (IoT) có thể tăng cường quản lý chuỗi cung ứng và khả năng hiển thị. McKinsey cho biết, Machine learning có thể cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo (với khả năng giảm lỗi dự báo từ 20 đến 50%), tối ưu hóa việc bổ sung tồn kho và cho phép mức độ chi tiết cao hơn.
- Ngăn chặn tổn thất các chi phí dự án nghiên cứu và phát triển (R & D). Machine learning có thể giúp thực hiện các dự án R & D hiệu suất cao hơn, với mức giảm chi phí dự đoán từ 10 đến 15%, theo McKinsey.