Machine learning in de industrie

Het ‘machine learning’ is een onderdeel van kunstmatige intelligentie en houdt in dat machines leren van echte data zonder er direct voor te zijn geprogrammeerd. In dit bericht zullen we zien hoe we het voordeel kunnen gebruiken dat deze algoritmen de industrie kunnen bieden.

Machine learning 

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) waarmee machines kunnen leren via algoritmen. Deze algoritmen leren van echte data waarmee een model wordt gegenereerd. Dit model maakt het mogelijk te voorspellen welke klasse of welk type nieuwe gegevens zijn.

Binnen machine learning vinden we twee soorten:gesuperviseerd leren en niet-gesuperviseerd leren.

In gesuperviseerd leren de gegevens moeten correct gelabeld zijn met de klasse waartoe ze behoren, het is noodzakelijk om een ​​dataset met labels te hebben.

In het geval van zonder toezicht leren , worden de gegevens in het model ingevoerd zonder enige verwijzing naar de klasse waartoe ze behoren, en het is hetzelfde algoritme dat deze gegevens classificeert op basis van hun kenmerken.

Dit type machine learning-algoritmen maakt het mogelijk om patronen te detecteren en nieuwe gegevens van de getrainde modellen te classificeren . Ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om fouten te detecteren of beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst, wat veel mogelijkheden biedt om processen te automatiseren die niet mogelijk waren tot het verschijnen van dit type algoritme.

Dit zijn enkele van de noodzakelijke fasen om een ​​project te identificeren en uit te voeren op basis van machine learning:

• Data-acquisitie :afbeeldingen, numerieke gegevens, bestaande databases, enz. Er zijn grote hoeveelheden gegevens vereist.
• Creëren van de dataset uit de verkregen gegevens. Voor het maken van de dataset is het noodzakelijk om alle data te labelen (supervised learning). Meestal wordt deze taak handmatig gedaan en is het behoorlijk vervelend.
• Modeltraining . Het model wordt getraind met een deel van de data uit de dataset.
• Evaluatie van het model . Om het gedrag van het model te verkrijgen, wordt het geëvalueerd met nieuwe gegevens die niet tijdens de training zijn gebruikt.

Machineleren versus diep leren

Een paar jaar geleden ontstond er een tak van machine learning die bekend staat als deep learning of Deep learning . Algoritmen voor machine learning zijn onder meer gebaseerd op regressievergelijkingen en beslisbomen. Deep learning-algoritmen gebruiken echter zogenaamde neurale netwerken die op een bepaalde manier het functioneren van neuronen in levende organismen proberen na te bootsen. Ze zijn een reeks neuronen die met elkaar zijn verbonden en die wiskundige bewerkingen uitvoeren om parameters en kenmerken te extraheren, om uiteindelijk een classificatieresultaat te verkrijgen.

Deep learning in computervisie

Computervisie in combinatie met Deep Learning maakt het mogelijk om complexere problemen op te lossen dan traditionele visie, met behulp van robuustere algoritmen op basis van de leermethoden van Deep Learning. Met de vooruitgang van deze technologie kunnen problemen worden aangepakt en oplossingen worden ontworpen die tot nu toe niet haalbaar waren.

Dit soort toepassingen zijn ontworpen voor complexe en veranderende omgevingen waarin kenmerken niet kunnen worden geëxtraheerd met traditionele algoritmen. Ze worden gebruikt in tekenherkenning toepassingen, inspectie van oppervlaktedefecten, beveiligingstoepassingen oa.

Met deep learning kunt u voornamelijk oplossingen uitbreiden die beperkt zijn tot traditionele vision-toepassingen.

Mogelijke toepassingen van machine learning in de industrie

Toepassingen op basis van machine learning-algoritmen kunnen in verschillende sectoren worden gebruikt en om zeer verschillende problemen op te lossen.

• Kwaliteitssystemen :machine learning-algoritmen creëren modellen die het bijvoorbeeld mogelijk maken om defecten in onderdelen te detecteren. Oppervlaktedefecten in fabricage, verf, enz. Ze maken ook kwaliteitscontroles in een assemblageproces, de aanwezigheid of afwezigheid van onderdelen, het inspecteren van lassen, enz. mogelijk.

• Productie :in de productie worden vision-systemen en robotica gecombineerd met machine learning-algoritmen omprocessen te verbeteren en productiviteit verhogen. Het is mogelijk om taken te automatiseren met variabiliteit die een traditionele robot niet alleen zou kunnen uitvoeren:het herkennen en lokaliseren van soorten onderdelen, processen en variabele paden, enz. Dit maakt het in veel gevallen mogelijk om de kosten te verlagen en het concurrentievermogen van bedrijven te vergroten.

• Machine-onderhoud en voorspellend onderhoud :door het analyseren van gegevens (van welke aard dan ook) verkregen van de verschillende machines, kunnen modellen worden gegenereerd die kunnen voorspellen wanneer een storing zal optreden. Dit dient om processen te verbeteren en storingen te voorkomen voordat machines kapot gaan. Voorkom uitvaltijd in de productie en verkort de tijd voor preventief onderhoud.

Het vermogen van deze machine learning-algoritmen om een ​​groot aantal gegevens te verwerken, maakt het mogelijk om de processen te bewaken en al hun parameters te controleren, wat fouten en storingen voorkomt en daardoor de uiteindelijke kwaliteit van het product verhoogt.

Voordelen van machine learning in de branche

Zoals je hebt gezien, heeft het gebruik van machine learning-algoritmen veel voordelen. Systemen die op dit type algoritme zijn gebaseerd, zijn veelzijdiger en zijn in staat om in veranderende omgevingen te werken en zich daaraan aan te passen . Je kunt taken uitvoeren en problemen oplossen met betrekking tot computervisie, robotica en data-analyse, naast vele andere, die, tot het verschijnen van deze algoritmen, ondenkbaar was. Dit alles maakt machine learning-applicaties een geweldige bondgenoot van Industrie 4.0 als het gaat om het automatiseren van processen.

Enkele van de duidelijke voordelen die kunnen worden behaald met het gebruik van deze systemen zijn:

• Reductie percentage mislukkingen . Ze maken het mogelijk om fouten op te sporen en te verminderen, wat een directe impact heeft op de kwaliteit van het proces en de verbetering ervan. De gemaakte fouten helpen het proces te verbeteren.
• Voorspelling van de voorraad . Deze systemen maken het ook mogelijk om fouten en storingen te voorkomen. Modellen die zijn gemaakt op basis van gegevens kunnen voorspellen wanneer een fout zal optreden, waardoor preventieve maatregelen kunnen worden genomen zodat deze niet optreden.
• Procesautomatisering . Met deze algoritmen kunnen processen worden geautomatiseerd dat zou niet mogelijk zijn zonder op leren gebaseerde systemen:variabele inspecties , veranderende omgevingen, enz.

Wilt u toepassingen op basis van machine learning gebruiken in een van uw projecten? Neem contact met ons op!

 gerelateerd Projecten:

• Detectie van defecten in geperste onderdelen

• Automatisch kuvettenreinigingssysteem

• Computer vision-systeem voor het lezen van variabele codes in kleurgrootte en lettertype

• SIARA