Duże firmy takie jak GE, Siemens, Intel, Kuka, Bosch, NVIDIA czy Microsoft aktywnie inwestują w technologie oparte na uczeniu maszynowym. Najnowsze osiągnięcia w zakresie SI poprawiają wydajność procesów – eliminują nieplanowane przestoje, skracają czas przejścia i zwiększają prędkość produkcji. Obniżeniu ulegają także koszty pracy oraz liczba wad produkcyjnych. Szacunki pokazują, że globalny rynek inteligentnej produkcji wyniesie w tym roku znacznie ponad 200 miliardów dolarów i wzrośnie do ponad 320 miliardów dolarów do 2020 roku.
Zastosowanie SI w zakładach produkcyjnych generuje rozwiązania trudne do osiągnięcia nawet dla sztabów uczonych. Obrazuje to osiągniecie firmy Siemens, która stosuje inteligentne sieci neuronowe w zakładach produkcyjnych. Najnowsze turbiny gazowe Siemensa posiadają ponad 500 czujników temperatury, ciśnienia, naprężeń i innych zmiennych. Informacje są przekazywane do sieci neuronowej SI. System uczy się, jak w sposób ciągły regulować zawory paliwowe, aby stworzyć optymalne warunki do spalania w oparciu o specyficzne warunki pogodowe i aktualny stan urządzeń.
Dzięki zaawansowanej technologii SI Siemens ograniczył emisję podtlenku azotu w turbinie, nad czym bezskutecznie pracowali eksperci. To przykład, jak sieci neuronowe SI w zakładach produkcyjnych mogą błyskawicznie przetworzyć ogromne ilości danych i inteligentnie reagować na zmieniające się uwarunkowania, aby wybrać najbardziej optymalne rozwiązanie.
Co więcej – uczenie maszynowe nie tylko skutecznie rozwiązuje problemy produkcyjne, ale także jest w stanie je przewidzieć na podstawie bieżących danych. Pozwala to m.in. uniknąć kosztownych awarii sprzętu, zagwarantować ciągłość produkcji, a także zwiększyć bezpieczeństwo procesu produkcyjnego.
Czy technologię uczenia maszynowego można wykorzystać także w rozwiązaniach energetycznych? Jak najbardziej.
Skontaktuj się z firmą 3-D Energy i dowiedz się, w jaki sposób zastosować najnowsze osiągnięcia technologii cyfrowej, aby zoptymalizować zużycie energii w zakładzie, poprawić wydajność operacyjną i obniżyć koszty!
Aby dowiedzieć się więcej, przeczytaj: https://emerj.com/ai-sector-overviews/machine-learning-in-manufacturing/
