Deep Learning thuật ngữ trở nên rất quen thuộc với những người đam mê Machine Learning. Nhiều công ty đã có tiếng vang lớn trong lĩnh vực khoa học nhờ ứng dụng Deep Learning thành công. Vậy Deep Learning có ứng dụng như thế nào vào trong sản xuất? Hãy cùng New Ocean khám phá nhé!
Chúng ta thường bắt gặp những thuật ngữ mới lạ như là thị giác máy tính (Computer Vision), học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning),..Trong đó Deep Learning là mạng lưới nơron học sâu, là tập con của Machine Learning có các mạng có khả năng học không bị giám sát từ các dữ liệu không có cấu trúc hoặc không bị gián đoạn.
Kỹ thuật số và ứng dụng các kỹ thuật đã được ứng dụng vào trong lĩnh vực sản xuất từ rất lâu. Việc lưu trữ thông tin và đo lường trở nên số hóa, máy tính đã tham gia vào quá trình đó. Sự bùng nổ của dữ liệu làm cho các mô hình truyền thống không đủ để đáp ứng và đây chính là lúc Deep Learning được ứng dụng.
Trong một dây chuyền lắp ráp lớn, Deep Learning có thể tham gia vào các nhiệm vụ kiểm soát chất lượng. Theo Forbes, thực tế đã chứng minh rằng các quy trình làm việc, phân tích dựa trên Deep Learning dự đoán tăng 35% trong tối ưu hóa chất lượng và tự động hóa dự kiến tăng 34%.
Với những máy móc hoạt động theo phương thức truyền thống, chúng chỉ có khả năng phát hiện các vấn đề về chất lượng so với các số liệu về chiều dài hay trọng lượng của sản phẩm. Ngược lại với hệ thống thị giác máy tính, có thể phát hiện ra những vấn đề về chất lượng và từ đó đưa ra giải pháp phù hợp để khắc phục.
Deep Learning cho phép mở rộng nhiều hơn so với những giải pháp cũ và được đào tạo, tái sử dụng lại khi nhà máy sản xuất cần chúng. Để ứng dụng triệt để học sâu thì doanh nghiệp cần đầu tư vào đào tạo hệ thống với hình ảnh dữ liệu liên quan.
Doanh nghiệp cần phải giám sát quy trình gắt gao và phát hiện những bất thường trong quy trình đó để cải tiến chất lượng sản phẩm và năng suất sản xuất.
Phương pháp truyền thống như kiểm soát quy trình thống kê, tuy nhiên với các phương pháp cũ như thế không thể đảm bảo được độ chính xác cao khi mà số lượng các biến tương tác tăng lên và thay đổi theo thời gian thực.
Với nhiệm vụ này, Deep Learning sẽ phát hiện được những bất thường mà các kỹ thuật giảm kích thước như PCA (Phân tích thành phần chính) được sử dụng để xử lí tín hiệu thống kê truyền thông. Bên cạnh đó, để hỗ trợ giám sát quy trình và phát hiện lỗi có thể sử dụng Autoencoder tĩnh hoặc đa dạng. Tóm lại, bộ điều khiển tự động học sâu sẽ giải quyết được vấn đề giám sát quy trình của doanh nghiệp.
Việc tối ưu hóa nguồn lực đầu vào trong quy trình sản xuất được xem là yếu tố quan trọng giúp tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp. Hai yếu tố mà doanh nghiệp cần quan tâm để tối ưu hóa đó là năng lượng điện và nước. Đối với các nhà máy có quy mô lớn thì các thuật toán đơn giản khó có thể quản lý được dòng chảy của các tài nguyên, đây là thời điểm ứng dụng Deep Learning vào quy trình như mạng lưới thần kinh trung ương.
Các hệ thống học tập sâu theo dõi mô hình sử dụng điện như là một chức năng của hàng trăm thông số quy trình của nhà máy tự động đề xuất các thực tiễn, giải pháp tốt nhất để sử dụng tối ưu nguồn nguyên liệu đầu vào này. Nếu nhà máy chuyển hướng sang sử dụng năng lượng tái tạo thì thuật toán học sâu sẽ giúp vạch ra các quỹ đạo chuyển đổi tối ưu chuyển sang nguồn năng lượng bền vững. Deep Learning đảm nhận tốt vai trò chuyển đổi này còn các phân tích dự đoán cổ điển rất khó để thực hiện tốt nó.
Deep Learning được ứng dụng vào sản xuất đã trở thành tiền đề quan trọng cho thành công của nền công nghiệp 4.0. Sản xuất thông minh với triển vọng to lớn sẽ đáp ứng gia tăng năng suất, nâng cao chất lượng sản phẩm và đáp ứng lợi nhuận của công ty. Sự chuyển đổi mô hình sản xuất nhờ ứng dụng thành công học sâu sẽ đảm bảo cung cấp tới người tiêu dùng những sản phẩm giá cả phải chăng với chất lượng tốt nhất.
Bảo trì dự đoán trong Deep Learning
Mô hình Deep Learning đã được chứng minh có hiệu quả cao trong lĩnh vực kinh tế và tài chính. Trong dự đoán bảo trì, dữ liệu được thu thập theo thời gian thực, do đó Deep learning hỗ trợ đáng kể để bảo trì dự đoán máy móc phức tạp và các hệ thống được kết nối.
Một nhiệm vụ đặc biệt khó khăn đối với doanh nghiệp là xác định thời điểm tiến hành bảo trì thiết bị. Mỗi lần máy đưa ra để bảo trì thì sẽ dẫn đến kết quả giảm sản lượng hay thậm chí là ngừng hoạt động của máy. Do đó nếu như sửa chữa thường xuyên sẽ gây tổn thất rõ ràng, nhưng nếu như không bảo trì thường xuyên có thể sẽ gây ra sự cố thậm chí gây tốn kém cho doanh nghiệp.
Do đó kỹ thuật tính năng tự động rất quan trọng đối với doanh nghiệp. Các thuật toán ML truyền thống để bảo trì dự đoán phụ thuộc vào chuyên môn hẹp, đặc thù của miền đối với các tính năng thủ công để phát hiện các vấn đề về sức khỏe của máy. Trong khi đó một mạng lưới thần kinh có thể tự động suy ra các tính năng đó với dữ liệu đào tạo đủ chất lượng cao.
Vậy nên để tận dụng tối đa sự bùng nổ của dữ liệu này, phải tích hợp trong bộ công cụ của các hệ thống sản xuất hiện đại, vì chúng mạnh hơn gấp nhiều lần so với các hệ thống học và dự đoán thống kê truyền thống.
Sự gia tăng về năng suất và chất lượng dự kiến sẽ vươn xa hơn mục tiêu là đáp ứng lợi nhuận của công ty. Trong tương lai sản xuất thông minh sẽ làm phong phú hơn cuộc sống của người tiêu dùng bằng cách cung cấp những hàng hóa, dịch vụ chất lượng cao với chi phí phải chăng.
