Bagaimana AI-as-a-Service secara sempurna siap untuk memenuhi tantangan peningkatan & kapasitas produksi era berikutnya

Manufaktur dan ilmu material berkembang dengan cepat, sehingga laju produk baru dan variasi produk yang dimasukkan industri ke dunia meningkat. Evolusi ini juga berarti parameter proses, yang membatasi pembuatan sesuatu, berkembang biak. Sementara itu, metrik kualitas produk dan komponen menjadi lebih halus dari sebelumnya.

Sebagai produk sampingan, sensor peralatan industri menghasilkan kelimpahan dan kompleksitas data yang jauh di luar jangkauan kendali proses statistik — apalagi kapasitas manusia. Insinyur semikonduktor, misalnya, harus bersaing dengan petabyte data setiap hari. Dan mereka melakukannya dari wafer dengan arsitektur chip yang dibuat untuk mengakomodasi ratusan juta transistor per milimeter persegi.

Contoh yang melambangkan tantangan produksi saat ini adalah transisi global seismik ke e-mobilitas. Badan Energi Internasional memperkirakan bahwa mungkin ada 145 juta kendaraan listrik yang mengejutkan di jalan pada tahun 2030. Revolusi dari mesin pembakaran internal ke kereta penggerak listrik ini membawa banyak sekali kapasitas dan implikasi proses. Tantangan ini mencakup beberapa vertikal industri: dari baterai dan mineral hingga otomotif dan sirkuit terpadu. Singkatnya, pabrik greenfield harus meningkatkan produksi secepat mungkin untuk memenuhi lonjakan permintaan dan memenuhi kebutuhan pelanggan yang berkembang pesat.

Solusi turnkey untuk bertahan dan berkembang di lanskap protean dari produksi era berikutnya, dengan kata lain, memanfaatkan data untuk nilai. Setiap pabrik di dunia berjalan sesuai dengan rencana pengendalian. Ketika kehilangan hasil yang tidak terduga terjadi, rencana pengendalian disesuaikan dengan menggunakan analisis data ahli dan intensif waktu. Proses ini tidak hanya dibatasi oleh pengalaman manusia dan memakan waktu – biasanya dilakukan setelah anomali produksi telah menimbulkan biaya pada pabrik. Ini tidak cocok untuk keunggulan kompetitif dalam produksi era baru sebagai pendekatan.

Teknologi berbasis data seperti Deep Learning tanpa pengawasan, di sisi lain, terbukti memfasilitasi pengoptimalan otomatis yang proaktif. Lebih baik lagi, algoritme dapat diterapkan pada manufaktur apa pun — terlepas dari seberapa baru atau rumit prosesnya. Yang diperlukan hanyalah beberapa bulan data produksi untuk menghasilkan efisiensi yang signifikan, berkelanjutan, dan holistik.

Bagaimana cara kerja Deep Learning tanpa pengawasan? Algoritme canggihnya tidak hanya mengidentifikasi atau memprediksi anomali produksi. Aplikasi AI ini secara sistematis menyerap semua variabel yang saling bergantung di hulu dan hilir dalam proses produksi dari berbagai sumber data. Dengan cara ini, ia dapat menyesuaikan efek momentum: baik di antara maupun di dalam langkah.

Ilmuwan data bekerja dengan tim proses dan kualitas untuk mengekstrak data industri yang memadai dan menggunakan jaringan saraf untuk membangun berbagai proses lini produksi yang dipelajari. Selanjutnya, mereka memodelkan algoritme Pembelajaran Mendalam tanpa pengawasan, yang mengurai banyak data historis dan langsung untuk menemukan kumpulan “Terbaik dari Terbaik” (BoB). Teknik yang digerakkan oleh AI ini mengelompokkan kondisi manufaktur yang akan menghasilkan hasil yang lebih buruk atau berkualitas lebih tinggi. Menggunakan hubungan yang dipelajari mengenai wilayah BoB historis, model Deep Learning memberikan resep yang diprioritaskan kepada operator.

Bergantung pada KPI yang dianggap paling kritis oleh industri, resep AI mencegah pengoperasian yang tidak optimal dan memungkinkan pabrik menetapkan tolok ukur baru secara konsisten. Hasil bersihnya di sini adalah pengoptimalan kumulatif—karena pengetahuan AI tentang cara kerja bagian dalam proses semakin dalam dengan setiap iterasinya.

Pembelajaran Mendalam Tanpa Pengawasan paling baik digunakan dengan pakar manusia dalam lingkaran. AI-as-a-Service terbukti menghilangkan risiko adopsi AI. Ini secara signifikan mengurangi biaya transformasi digital: menjamin pengiriman data pakar industri, visualisasi, pemodelan AI, penerapan, dan pemeliharaan untuk ROI. Produsen yang tidak membebani kebutuhan untuk mencari dan mempekerjakan ilmuwan data kelas dunia juga membebaskan waktu dan pendapatan untuk inovasi dan perencanaan strategis, yang semakin diperlukan untuk produksi era berikutnya.

Dan bukan hanya pabrik masa depan di mana AI-as-Service dapat memberikan nilai. Pabrik Brownfield sangat perlu mendigitalkan operasi mereka untuk memaksimalkan output dan mencapai tolok ukur baru, terutama KPI terkait keberlanjutan seperti efektivitas peralatan keseluruhan (OEE).

Dunia kita adalah dunia di mana keadaan darurat iklim, percepatan teknologi, dan gangguan rantai pasokan global telah membuat inovasi di seluruh perusahaan menjadi penting. Orkestrasi data dengan keahlian pembelajaran mesin adalah satu-satunya alat yang cukup ampuh untuk mengatasi tantangan efisiensi momen industri ini. Ketika dunia menjadi semakin terhubung dan eko-efisien, merek fleksibilitas AI-as-a-Service ini berarti ia juga dapat meningkatkan dan membentuk dirinya sendiri di sekitar persyaratan pabrik masa depan.

Kredit Foto: Foto foto/Shutterstock

Michael Grant adalah penemu DataProphet PRESCRIBE dan saat ini mendorong penyampaian nilai kepada pelanggan melalui konsultasi dan penerapan produk. Dia memimpin tim inovasi, R&D, dan teknis DataProphet. Tim ini menyelidiki teknik pembelajaran mesin yang baru dan sedang berkembang. Sebelum DataProphet, Michael adalah Insinyur Utama di Transnet yang memimpin Tim Inovasi dan bertanggung jawab atas banyak proyek bisnis yang berdampak. Dia juga telah bekerja di berbagai peran di CBI-listrik: tegangan rendah, termasuk menjalankan dua unit bisnis mereka.

Nicol Ritchie mengepalai pembuatan konten tertulis untuk DataProphet. Dia memiliki pengalaman perusahaan yang luas dalam penulisan teknis jangka panjang di berbagai industri — termasuk layanan keuangan, penasihat digital, dan tanggung jawab sosial perusahaan. Nicol memegang gelar master dalam Linguistik Terapan dan Penulisan Kreatif.

Author: Martha Meyer