O technologii uczenia maszynowego mówi się głównie w kontekście samochodów autonomicznych. Technologia ta znajduje jednak również coraz szersze zastosowanie w produkcji automotive, wpływając nie tylko na poprawę jakości produktu, lecz nawet pomagając w optymalizacji całych linii produkcyjnych.
Uczenie maszynowe – czym jest?
Uczenie maszynowe (Machine Learning, w skrócie ML) to gałąź sztucznej inteligencji opierająca się na założeniu, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i na tej podstawie samodzielnie podejmować decyzje. Algorytmy uczenia maszynowego budują model matematyczny, bazując na przykładowych danych (tzw. zbiór uczący) w celu prognozowania lub klasyfikacji. W praktyce oznacza to, że maszyny „uczą się” i mogą samodzielnie podejmować decyzje bez interwencji człowieka. Mechanizm ten dzieli się na trzy główne etapy, którymi są: proces decyzyjny, funkcja błędu oraz optymalizacja modelu. W pierwszej fazie algorytmy ML klasyfikują dane lub przewidują efekty działania na podstawie danych wejściowych. Wynikiem jest estymacja wzorca zawartego w danych. Na etapie funkcji błędu oceniana jest jakość modelu. Jeśli dostępne są odczyty z czujników lub kamer, wyniki modelu są porównywane z rzeczywistymi danymi, w celu oceny jego dokładności. Ostatnim etapem jest optymalizacja modelu. Jeśli model może lepiej dopasować się do danych rzeczywistych, następuje dostosowanie w celu minimalizacji różnic między estymacją modelu a rzeczywistymi danymi. Algorytm powtarza ten iteracyjny proces „oceny i optymalizacji”, aż zostanie osiągnięty wymagany poziom dokładności.
Machine learning w kontroli jakości w branży automotive
Optymalizacja procesów produkcyjnych jest kluczowa dla zapewnienia wysokiej jakości produktu i wydajności wytwarzania zwłaszcza w mikrofabrykach w przemyśle motoryzacyjnym. Uczenie maszynowe odgrywa kluczową rolę w obszarze kontroli jakości w procesach analizy obrazów, prognozowania awarii, a nawet kompleksowej optymalizacji linii produkcyjnych. Systemy wizyjne analizują obrazy komponentów wykrywając wady, takie jak pęknięcia, odpryski czy nierówności. Dzięki temu można automatycznie odrzucić wadliwe produkty. W tym celu używane są specjalistyczne kamery i oprogramowanie, które pozwalają na ocenę jakości elementów z dużą dokładnością. Wizja maszynowa analizuje takie parametry części samochodowych, jak wymiary, kształt czy wykończenie. Systemy wizyjne potrafią również odczytywać kody kreskowe lub QR, weryfikując ich poprawność. Pozwala to identyfikować produkty i śledzić ich historię. Odczytywanie kodów jest kluczowym elementem w obszarze sterowania robotami w smart factories, które dzięki temu mogą przeprowadzać np. montaż komponentów czy transport materiałów z magazynu na linię produkcyjną. Mogą tym samym efektywnie współpracować z człowiekiem w zgodzie z koncepcją Przemysłu 5.0. Algorytmy uczenia maszynowego analizują ponadto dane z czujników, przewidując potencjalne awarie maszyn. Umożliwia to planowanie konserwacji i minimalizowanie nieplanowanych przestojów oraz zachowanie ciągłości produkcji. Co więcej, uczenie maszynowe analizuje dane z przeszłych awarii, identyfikując wzorce i czynniki ryzyka na przyszłość. ML pozwala jednak nie tylko unikać problemów, lecz także optymalizować procesy projektowania i produkcji samochodów, np. poprzez reorganizację linii produkcyjnych, wdrażanie nowoczesnych technologii czy analizę wydajności. W rezultacie uczenie maszynowe przyczynia się kompleksowo do podniesienia jakości, efektywności oraz bezpieczeństwa w obszarze produkcji części samochodowych.
Zastosowanie uczenia maszynowego w produkcji części samochodowych
Algorytmy ML nie tylko analizują dane z maszyn i procesów produkcyjnych, minimalizując przestoje i obniżając koszty napraw. Pozwalają na analizę większej ilości danych i rozpoznawanie wzorców, co prowadzi do optymalizacji kosztów i wydajności na różnych etapach produkcji samochodów, od planowania aż po procesy logistyczne. Sztuczna inteligencja może pomóc np. w lepszym dostosowaniu produkcji do popytu, eliminacji marnotrawstwa oraz zwiększeniu elastyczności wytwarzania w zgodzie z koncepcją lean manufacturing. Może np. dostosować wyposażenie, kolor czy układ wnętrza do preferencji klientów. ML jest nieodłącznym narzędziem doskonalenia, co przekłada się na większą konkurencyjność i efektywność przedsiębiorstw w branży automotive. Dzięki automatyzacji procesów produkcyjnych maszyny CNC (sterowane numerycznie) umożliwiają wytwarzanie nawet najbardziej skomplikowanych elementów samochodowych, takich jak komponenty foteli, obudowy baterii czy deski rozdzielczej. Dzięki specjalnemu oprogramowaniu zapewniają precyzję, dokładność i powtarzalność jakości podczas produkcji seryjnej, a przede wszystkim zgodność ze specyfikacją techniczną. Podsumowując, uczenie maszynowe przyczynia się do optymalizacji produkcji samochodów zgodnie z najwyższymi standardami.
Korzyści z uczenia maszynowego w branży automotive
Zastosowanie technologii uczenia maszynowego w branży automotive przynosi wiele korzyści. Technologia uczenia maszynowego umożliwia wydajne przetwarzanie dużych ilości danych, co prowadzi do szybszego i lepszego podejmowania decyzji. Co więcej, algorytmy ML identyfikują wzorce i tworzą prognozy na podstawie danych historycznych, podejmując samodzielnie trafne decyzje, co zmniejsza potrzebę nadzoru ze strony człowieka. Potrafią analizować ogromne ilości informacji, których człowiek nie mógłby ogarnąć swoim umysłem. To przydatne szczególnie w organizacjach przetwarzających duże zbiory danych. Przede wszystkim jednak ML niesie za sobą potencjał oszczędności kosztów. Automatyzacja procesów prowadzi do obniżenia kosztów, odciążenia pracowników i zwiększenia ich bezpieczeństwa. W ten sposób technologia uczenia maszynowego przyczynia się do zwiększenia konkurencyjności, efektywności i innowacyjności w branży automotive. Nie można też zapominać o zastosowaniu machine learning w bardzo rozwojowym obszarze, jakim są autonomiczne pojazdy (tzw. AutoAI lub AutoML). Algorytmy AutoML uczą się reagować na zmienne warunki drogowe, poprawiając bezpieczeństwo uczestników ruchu. W przyszłości mogą nawet doprowadzić do zmiany sposobu, w jaki podróżujemy.