自動化機器學習在工業自動化領域的重要作用
如今，大多數專業人士都試圖比以往任何時候都更快地完成任務。對效率和主動性的強烈關注是這一變化的驅動力。盡管傳統行業沒有將人為因素排除在外，但許多行業正在尋求戰略性地卸載某些任務。因此，機器學習的采用正在成為公司之間的一個差異化因素。然而，自動化機器學習如何與當今的工業自動化相結合？它在現實世界中有哪些用例？
一、機器學習的工作原理
機器學習是人工智能的一個子集，是一種從經驗中自動化學習的算法框架。這種經驗源于機器學習模型在任何給定時間分析的數據。擁有客戶數據庫或在線系統的公司使用機器學習來理解他們擁有的信息，從而更容易確定模式或做出預測。因此，機器學習可以幫助公司了解他們擁有的海量數據。
由于機器學習旨在與計算機配合使用，因此它可以成為推動制造業數字化的理想搭檔。團隊正在利用該技術來幫助自動化各種流程。總體而言，全球工業參與者的目標是提高其設施的生產力。當工人有空來處理其他項目時，就會發生這種情況。
二、更好的維護計劃
自動化機器學習通常與工業領域的計算機化機器集成。這些系統是算法可以發揮其自動化魔力的重要渠道。傳統上，機械缺乏與復雜電子設備的集成。因此，維護工人必須進行被動維護以保持設備運行。由于無法獲得詳細的運營指標，員工被蒙在鼓里——直到問題變得明顯時才知道問題正在醞釀之中。
現代數字工業設備具有內置的透明度。監控多臺機器并密切關注性能要容易得多。效率、輸出、壓力甚至熱活動的變化都可能預示即將發生的問題。我們可以分配機器學習算法來監控這些系統。模型可以告訴我們機器何時遇到問題或在特定時間間隔內有遇到問題的危險。因此，持續學習有助于機器學習技術確定預測性維護計劃。以前，技術人員承擔了這一負擔。即使是老牌制造商現在也在乘著物聯網浪潮。這些機器學習模型可以應用于整個工廠，以評估定制機械組的健康狀況。
三、增加生產量和合作
該行業依賴于確保原材料、機械化資本和其他生產必不可少的資源。流程中的步驟形成了我們所知的供應鏈。機器學習模型可以幫助公司識別懸而未決的成果——或者最成熟的改進領域。通過消除煩人的延遲或額外成本，支撐供應鏈可確保更高的產量。機器學習可以向我們展示我們的費用來自何處、如何改進調度以及每個供應商在供應鏈中的角色每天如何變化。
產量在很大程度上取決于產量。產量取決于質量控制流程，以及它們檢測缺陷產品的能力。這個質量驅動的數據集對機器學習算法是可見的，它可以提出改進的途徑。我們的問題發生在哪里，某些產品或批次是否特別有問題？我們怎樣才能最大化我們的庫存？機器學習可以幫助回答這些問題。
機器學習過程以結果為導向，因為它提供了易于理解的與團隊無關的見解。否則，團隊很容易被孤立在更大的設施中——物理距離和操作廣度迫使團隊分而治之。這并不總是最佳的，尤其是當問題影響多個團隊時。機器學習使團隊能夠審查集中分析。這種單一的信息來源使利益相關者更容易達成統一的共識。
四、機器學習和工業自動化
工業自動化和機器學習有著相同的目標:通過自動處理繁瑣耗時的任務來優化工作流程并消除生產力障礙。機器學習算法是自適應的，可以與動態的工業模式同步調整。從數據中學習的趨勢意味著這些算法不會失去有效性——它們只會隨著時間的推移變得更好。行業巨頭和初創企業將享受到機器學習所能帶來的成本節約和生產力提升。這個領域的競爭已經很激烈了，公開擁抱數字化的廠商最有可能脫穎而出。
