Het benutten van deep learning voor Industrie 4.0:een sleutel tot operationele uitmuntendheid

De industriële sector wordt elke dag geconfronteerd met nieuwe uitdagingen en veranderingen in het milieu, allemaal met beperkte middelen, die maximaal moeten worden benut om meer te bereiken met minder.

De opkomst van nieuwe technologieën op basis van digitalisering opent een venster van mogelijkheden en kansen voor optimalisatie die nog nooit eerder in de sector zijn ervaren, onder de naam Industrie 4.0. Daartoe is het essentieel om de grote hoeveelheid gegevens die in de industriële zakelijke omgeving worden gegenereerd, te verzamelen, te begrijpen en op intelligente wijze te gebruiken:facturering, productie, inkoop, menselijke factoren, energievoorziening en nog veel meer.

Bij deze digitalisering van fabrieken gebruikt Industrie 4.0 het Industrial Internet of Things (IIoT) als voertuig voor de verbinding en stroom van gegevens, en is het mogelijk om beheer- en controleplatforms te gebruiken die Machine Learning integreren voor de optimalisatie van processen op basis van het leren van kunstmatige intelligentie. Maar op dit pad naar de toekomst is er een nieuwe aanpak ontstaan die nog een stap verder gaat:Deep Learning.

7 Industriële IoT-toepassingen

Maar wat is Deep Learning en wat zijn de toepassingen ervan in Industrie 4.0? In dit artikel leggen we alles uit wat je moet weten over dit revolutionaire systeem, dat enorme voordelen biedt bij de automatisering van industriële processen en besluitvorming.

Wat is diep leren?

Deep Learning maakt deel uit van Machine Learning en gaat nog een stap verder door het vakgebied machine learning verder te ontwikkelen. Deze discipline van kunstmatige intelligentie is in staat algoritmen te genereren die automatisch leren zonder dat ze onder toezicht van een operator hoeven te staan, wat een enorme stap voorwaarts is in de analyse van miljoenen gegevens die in elke industriële omgeving worden gegenereerd.

Machine Learning, alles wat u moet weten over

Voorbij machinaal leren

Deep Learning maakt gebruik van structuren die lijken op de organisatie van het zenuwstelsel via lagen van verwerkingseenheden die fungeren als kunstmatige neuronen. Met andere woorden:in plaats van gegevens te organiseren via vergelijkingen die vooraf door een mens zijn gedefinieerd, traint Deep Learning het systeem om de bestaande kenmerken van de waargenomen elementen zelf te leren detecteren.

De onderscheidende factor van dit ‘unsupervised machine learning’ is dat, terwijl machine learning afhankelijk is van de kwantiteit en kwaliteit van de gegevens die door een mens worden aangeleverd om actiepatronen te verifiëren, deep learning in staat is om de kwaliteit van de gegevens op zichzelf te detecteren zonder enige voorafgaande configuratie . Simpelweg met de invoergegevens en de nodige training kan dit systeem de netwerken die de waargenomen informatie verwerken, aanpassen door op een correcte manier zijn eigen conclusies te trekken.

Dit verschil maakt het een sneller en efficiënter systeem dat helpt betere beslissingen te nemen in alle industriële processen.

Door te werken met neurale netwerken die vergelijkbaar zijn met de organisatie van het zenuwstelsel, kan Deep Learning ongestructureerde gegevens snel en betrouwbaar analyseren, wat enorme toepassingen heeft in Industrie 4.0.

Toepassingen van deep learning in Industrie 4.0

Deep Learning heeft veel toepassingen in Industrie 4.0. Deze automatisering van industriële processen heeft enorme mogelijkheden in een groot aantal sectoren zoals de financiële sector of de gezondheidszorg, maar ook voor onder meer de chemische, agrifood-, keramische, olie- en gasindustrie.

Dit systeem wordt momenteel beschouwd als de beste dataclassificator, waardoor het een zeer interessante technologie is om te implementeren in fabrieken die zich willen onderscheiden van hun concurrenten.

Enkele toepassingen van Deep Learning in Industrie 4.0 zijn:

• Het herkennen van nieuwe onderdelen binnen het productiesysteem . Deep Learning kan delen detecteren die nog niet eerder zijn waargenomen. Dankzij kunstmatige neuronennetwerken leert het systeem van de beelden die het al kent, waardoor het kan detecteren dat het een nieuw onderdeel is zonder dit aan te hoeven geven.
• Intelligente foutdetectie . Zodra dit systeem leert, kan het defecten in grootte of vorm herkennen zonder alle mogelijke variabelen te hoeven categoriseren. Door Deep Learning wordt de detectie van fabricagefouten volledig geautomatiseerd.
• Beveiligde authenticatie van toegang tot faciliteiten . Automatische biometrische herkenning om de veiligheid te garanderen in gebouwen, kamers met gevoelige gegevens, toegang tot installaties en andere delen van de faciliteiten.
• Controle over de hoeveelheid input in de toeleveringsketen voor de vervaardiging van onderdelen, dankzij het geavanceerde herkenningssysteem en de interconnectie met het productienetwerk.

Wilt u het maximale uit uw industriële bedrijf halen?

Deep Learning-toepassingen voor Industrie 4.0 evolueren voortdurend en zijn de sleutel tot concurrentievoordeel en differentiatie in de sector.

Nexus Integra is het geïntegreerde operationele platform met Machine Learning-technologie waarmee u uw bedrijf digitaal kunt transformeren, taken kunt automatiseren en productieprocessen kunt optimaliseren, waardoor u meer efficiëntie en prestaties kunt verkrijgen.

Het verbindt al uw bedrijfsmiddelen en informatiesystemen, zodat u ze allemaal kunt beheren door bestellingen naar de fabriek te sturen of zelfs door factuurgegevens te vergelijken met de productie. Met Nexus Integra krijgt u een 360 graden beeld van uw bedrijf, zodat u zelfverzekerde beslissingen kunt nemen op basis van gegevens.

Als u deel wilt uitmaken van het nieuwe industriële paradigma, neem dan contact op met ons gespecialiseerde team.