工业机器学习

“机器学习”是人工智能的一部分，包括机器从真实数据中学习，而无需直接对其进行编程。在这篇文章中，我们将看到如何利用这些算法可以为行业带来的优势。

机器学习

机器学习是人工智能的一个分支（AI）允许机器通过算法学习。这些算法从生成模型的真实数据中学习。该模型允许预测什么类或什么类型是新数据。

在机器学习中，我们发现了两种类型：监督学习和无监督学习。

在监督学习中数据必须正确标注其所属的类，必须有带标签的数据集。

在无监督学习的情况下，数据被输入到模型中，没有任何关于它们所属的类的类型的引用，并且根据它们的特征对这些数据进行分类的算法是相同的。

这种类型的机器学习算法允许检测模式并对训练模型中的新数据进行分类 .例如，它们可用于检测故障或做出决策，而无需人工干预，这为实现流程自动化开辟了许多可能性，而在此类算法出现之前，这些流程是不可能实现的。

这些是一些必要的 阶段识别和执行基于机器学习的项目：

数据采集 ：图像、数值数据、现有数据库等。需要大量数据。
数据集的创建 从得到的数据。为了创建数据集，有必要对所有数据进行标记（监督学习）。通常这项任务是手动完成的，非常繁琐。
模型训练 .该模型使用数据集中的部分数据进行训练。
模型评估 .为了获得模型的行为，它使用训练期间未使用的新数据进行评估。

机器学习与深度学习

几年前出现了机器学习的一个分支，称为深度学习或深度学习 .机器学习算法基于回归方程和决策树等。然而，深度学习算法使用所谓的神经网络 在某种程度上试图模仿生物体内神经元的功能。它们是一组相互连接的神经元，通过数学运算提取参数和特征，最终得到分类结果。

计算机视觉中的深度学习

计算机视觉与深度学习相结合，可以使用基于深度学习提供的学习方法的更强大的算法来解决比传统视觉更复杂的问题。随着这项技术的进步，可以解决问题并设计出迄今为止不可行的解决方案。

这些类型的应用程序专为复杂且不断变化的环境而设计，在这些环境中，传统算法无法提取特征。它们用于字符识别 应用、表面缺陷检测、安全应用等。

主要是，深度学习允许您扩展仅限于传统视觉应用的解决方案。

机器学习在行业中的可能应用

基于机器学习算法的应用可以用于不同的领域，解决非常不同的问题。

质量体系 ：机器学习算法创建的模型允许，例如，检测零件中的缺陷。 制造、涂装等方面的表面类型缺陷。它们还允许在装配过程中进行质量检查、零件是否存在、检查焊缝等。

生产：在生产中，视觉系统和机器人技术与机器学习算法相结合，以改进流程 并提高生产力。可以将传统机器人无法自行执行的具有可变性的任务自动化：识别和定位零件类型、流程和可变路径等。这在许多情况下可以降低成本并提高公司的竞争力。

机器维护和预测性维护 ：通过分析从不同机器获得的（任何类型的）数据，可以生成能够预测何时会发生故障的模型。这有助于在机器发生故障之前改进流程并防止故障。避免生产停机并减少预防性维护时间。

这些机器学习算法处理大量数据的能力允许监控过程并控制其所有参数，从而避免错误和故障，从而提高产品的最终质量。

机器学习在行业中的优势

如您所见，使用机器学习算法有很多好处。基于这种算法的系统更加通用 并且能够在不断变化的环境中工作并适应它们 .您可以执行与计算机视觉、机器人相关的任务并解决问题和数据分析等等，在这些算法出现之前，这些都是不可想象的。所有这一切都使机器学习应用程序成为工业 4.0 在自动化流程方面的重要盟友。

使用这些系统可以获得的一些明显好处是：

降低故障率 .它们允许检测故障并减少故障，这对过程质量及其改进有直接影响。所犯的错误有助于改进流程。
库存预测 .这些系统还可以防止错误和故障。根据数据创建的模型能够预测何时会发生错误，从而可以采取预防措施避免错误发生。
流程自动化 .通过这些算法，流程可以自动化 如果没有基于学习的系统，这是不可能的：变量检查 ，不断变化的环境等。

您想在您的任何项目中使用基于机器学习的应用程序吗？ 联系我们！