اصل اساسی انقلاب صنعتی چهارم ارتباط تجهیزات و دستگاهها به یکدیگر است و در این میان اینترنت به عنوان بزرگترین شبکه ارتباطی میتواند با اتصال و ایجاد ارتباط بین دستگاه ها و تجهیزات یک موجودیت متصل و هوشمند ایجاد نماید. بازار صنایع تولید هوشمند در سال 2019 به 2/9 میلیارد افزایش یافته است و %30 درصد از شرکت ها و صنایع تولیدی در حال برنامه ریزی برای پیاده سازی سیستم های هوشمند در سال 2022 هستند. نفوذ هوش مصنوعی در صنایع تا به حدی است که تا سال 2030، تمام صنایع بزرگ به نوعی از هوش مصنوعی در حداقل بخشی از فرایندها و عملیات خود استفاده خواهند کرد. کاربردهای یادگیری عمیق و بینایی ماشین در این بین، شامل کنترل فرآیند، کنترل کیفیت، بهینه سازی نگهداری و تولید و …. است.
هوش مصنوعی در بهینه سازی نگهداری تجهیزات
هدف استفاده از هوش مصنوعی، انجام تصمیم گیری هوشمندانه با استفاده از داده های موجود است، که در زمینه نگهداری، این داده ها، اطلاعات خرابی های قبلی تجهیزات مورد استفاده در واحد تولیدی است. سنسورهای نصب شده یا موجود در تجهیزات به طور مداوم داده های عملیاتی مختلفی را که بر عملکرد هر دستگاه تاثیر گذار است، جمع آوری کرده و برای ذخیره سازی در یک فضای اشتراکی (مانند فضاهای ذخیره سازی ابری) ارسال میکنند. در نهایت، سیستم آموزش‌دیده مبتنی بر هوش مصنوعی داده‌های تجمیع شده در این فضای ذخیره سازی را تجزیه و تحلیل کرده و توصیه‌هایی برای نگهداری بهینه از تجهیزات ارائه میکند و همچنین به طور همزمان صحت پیش‌بینی‌های خود را بهبود می‌بخشد. این امر هزینه های نگهداری تجهیزات را کاهش داده و بهره وری کلی تجهیزات را افزایش می دهد.
هوش مصنوعی در بازرسی کیفیت محصول
خط مونتاژ یا تولید شامل زنجیره ای از قطعات است که به یکدیگر متصل شده یا فرایندهایی بر روی آنها انجام میگرید. یک سیستم بینایی ماشین در بخشهای مختلف این زنجیره، از قطعات تصویر برداری کرده و به یک سیستم هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده ارسال میکند. این سیستم بر اساس تصاویر تهیه شده از قطعات سالم و معیوب آموزش دیده و قادر است وجود هر گونه عیب را در قطعات شناسایی کند. با شناسایی قطعه معیوب توسط این سیستم سیگنالی برای حذف این قطعه از روند تولید یا مونتاژ صادر میشود. استفاده از یادگیری عمیق و بینایی ماشین در روند بازرسی، کیفیت محصول نهایی را افزایش داده، هزینه تضمین کیفیت را کاهش می دهد و دقت بازرسی را افزایش می دهد. و در نهایت به دلیل تولید محصول با کیفیت و بدون ایراد، قدرت رقابت پذیری محصول در بازار هدف افزایش خواهد یافت.
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
منشا هوش مصنوعی به تست تورینگ برمی گردد. هوش مصنوعی اساساً ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا بدون دخالت انسان فکر کنند، که حوزه بسیار گسترده در علوم کامپیوتر است که به 3 زیربخش اصلی تقسیم می شود: هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی عمومی و ابر هوش مصنوعی.
یادگیری ماشین، زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم های یادگیری آماری برای طراحی سیستم های هوشمند استفاده می کند. سیستم های یادگیری ماشین می توانند بدون اینکه به طور صریح برای کاری برنامه ریزی شده باشند، یاد بگیرند که چکونه آن کار را انجام دهند و حتی پیشرفت کنند. یادگیری ماشین نیز به طور عمومی به 3 زیربخش، یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری شبه نظارت شده طبقه بندی می شود. البته دسته های جدید از الگوریتمها یادگیری ماشین از قبیل یادگیری تقویتی یا یادگیری فعال نیز معرفی شده است که در زیر مجموعه همین 3 دسته کلی قابل طبقه بندی هستند.
یادگیری عمیق شکل پیشرفته ای از یادگیری ماشین است. این سیستم از نحوه عملکرد مغز انسان و نحوه فیلتر کردن اطلاعات در مغز الهام گرفته شده است. یادگیری عمیق، یادگیری از طریق مثال است. که با معرفی نمونه های صحیح و غلط در حجم بالا، میتوانند تفاوتهای موجود در آنها را کشف و بیاموزند و پس از آموزش می توانند داده های ورودی را برای پیش بینی و طبقه بندی اطلاعات فیلتر کنند. در زمینه داده های تصویری، یادگیری عمیق به صورت کلی به شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های عصبی بازجریانی و شبکه های عصبی بازگشتی طبقه بندی می شود.
چرا یادگیری عمیق؟
در رویکردهای قدیمی اتوماسیون و هوشمندسازی، میزان داده های داده شده به مدل، کارایی مدل را بیش از حد مشخصی افزایش نمی داد. فن‌آوری‌های بینایی ماشین سنتی پس از چند نمونه به حد خود رسیده و بهبود نمی یافتند. و از طرف دیگر در مواجهه با داده های پیچیده عملکرد مناسبی از خود نشان نمیداند. اما در مورد یادگیری عمیق، هر چه داده های بیشتری به الگوریتم داده شود، مدل کارآمدتر می شود. و این امکان وجود دارد که به سادگی با عمیقتر کردن مدل و با در دست بودن داده کافی، وظایف پیچیده نیز توسط مدل یادگرفته شود. با این حال باید به این نکته نیز توجه شود که هزینه و زمان مورد نیاز برای آموزش مدلهای عمیق از روشهای سنتی بیشتر است.
یادگیری ماشین سنتی در مقابل یادگیری عمیق
در مدلهای یادگیری ماشین سنتی، هدف، آموزش مدل بدون برنامه‌نویسی صریح بود. اما در این میان مرحله خاصی به نام استخراج ویژگی وجود داشت که انجام صحیح و مناسب آن برای آن وظیفه کار دشواری محسوب می شد. به عنوان مثال، چنانچه باید که یک خودرو را از سایر وسیله نقلیه متمایز کنیم، استخراج ویژگی مستلزم شناسایی ویژگی هایی است که بتوان با آن، شی را از پس زمینه آن جدا کرد. که در این مثال باید سراغ استخراج ویژگی هایی رفت که کمک می کند بین یک ماشین و یک شی که ماشین نیست تفاوت قائل شد. در یادگیری عمیق مرحله استخراج ویژگی حذف می شود. این سیستم است باید مشخص کند که چه ویژگی هایی میتوانند شی مورد نظر را از بقیه اشیا متمایز کنند.
جمع بندی
استفاده از یادگیری عمیق و بینایی ماشین در صنایع رو به رشد است. با آنکه این تکنولوژی توانایی بالایی در انجام وظایف مختلف و هوشمندسازی فرایندها دارد، برخی گلوگاه هایی وجود دارد که در استفاده از آنها باید مورد توجه قرار گیرد، که یکی از بارزترین آنها فراهم سازی داده‌های مناسب برای تعلیم مدل یادگیری عمیق است. یادگیری عمیق در حال تکامل است و بسیاری از فعالیت های تحقیق و توسعه برای غلبه بر محدودیت های آن و قابل استفاده تر کردن آن در مقیاس وسیع تر انجام می شود. آینده یادگیری عمیق روشن است و هر سازمانی که از یادگیری عمیق برای عملیات خود استفاده کند در برابر رقبای خود برتری خواهد داشت. بیناصنعت ویرا به عنوان یکی از پیشگامان هوشمند سازی صنایع در ایران، آماده است با به اشتراک گذاری تجربیات خود، شما را در مسیر هوشمند سازی صنایع خود، یاری نماید.
منبع: Qualitas
