Deep Learning: gamechanger för automatisering och produktionseffektivitet inom industrin

Deep Learning kommer att förändra industrin. Maskiner kommer att ta över uppgifter som kräver mänsklig intelligens. I takt med att digitaliseringen av processer och dataregistrering inom företag ökar kommer även användningen av Deep Learning också att öka och därmed möjliggöra ett effektivare samarbete mellan människa och maskin. Detta kommer att revolutionera automatiseringen och produktionen och leder till effektivare och mer precisa beslutsprocesser samt högre produktivitet samtidigt som utvecklingskostnaderna är betydligt lägre.

I vår podcast ”SICKnificant” pratar vi med Christoph Eichhorn, strategisk produktchef för digitala tjänster och lösningar, om på vilka sätt Deep Learning kan göra uttröttande uppgifter istället för människor och samtidigt höja kvaliteten.

Deep Learning som ett område inom artificiell intelligens och maskininlärning har blivit alltmer betydelsefullt de senaste åren på grund av den ökande åtkomsten till data och processorkraft. Tekniken revolutionerar automatiseringen i produktionen och andra områden genom att den gör det möjligt för maskiner att utföra uppgifter som tidigare har krävt mänsklig intelligens. Christoph Eichhorn, ansvarig för AI-lösningar hos SICK, förklarar: ”Deep Learning är ett område inom maskininlärning. Det använder sig av artificiella neuronnät, så kallade ”deep neural networks”, som även klarar komplexa situationer. De kan hantera komplicerade beslutsprocesser, exempelvis kvalitetskontroller, och gör det möjligt för företag att automatisera och digitalisera allt fler processer. Det gör att effektiviteten i produktionen höjs till en ny nivå.”

Digitalisering och artificiell intelligens

Konceptet digitalisering i industrin har vidareutvecklats enormt under de senaste åren. Data från sensorer och andra källor, som hittills använts huvudsakligen för direkt processtyrning, sparas nu i takt med den ökade digitaliseringen och är därmed tillgängliga på en mer abstrakt nivå. Att bara inhämta data räcker inte. Artificiell intelligens spelar en viktig roll när det gäller att få fram essensen som kan leda till fortsatt optimering ur dessa data.

Ett exempel på det är en tillämpning från träindustrin, där ett neuronnät kunde tränas med övningsdata på flera gigabyte, så att det kunde fatta mer korrekta, snabba och hållbara beslut än vad som är möjligt med hjälp av det mänskliga ögat. Detta nät är mindre än en megabyte och har ändå en enorm erfarenhetsbank att gå tillbaka till. Konceptet kan appliceras på valfritt antal tillämpningar.

Mervärde hos AI-baserad automatisering

Det krävs dock inte alltid så stora datamängder för att artificiell intelligens ska vara till nytta. Deep Learning-projekten kan utfalla mycket olika och det beror på hur de olika kundkraven ser ut. Att formulera behoven och förväntningarna är inte alltid lätt, men nödvändigt för att artificiell intelligens ska kunna användas med framgång. ”Enkelt uttryckt kan man bara få det önskade resultatet med AI om man vet vad man vill. När det väl är fastställt innebär AI en enkel och flexibel lösning på kundens problem”, säger Eichhorn.

”Med hjälp av AI kan våra kunder själva automatisera vissa uppgifter som tidigare har varit mycket svåra att automatisera. Bra exempel på det är kvalitets- och monteringskontroller med reflekterande delar, kontroll av lödpunkter eller sortering av naturprodukter. Detta är till största delen arbetssamma uppgifter som tar mycket värdefull tid för fackkunnig personal och dessutom ofta utförs på stickprovsbasis.”

Träning av artificiella neuronnät

I och med införandet av Deep Learning genomgår automatiseringen ett paradigmskifte. Istället för att behöva avgöra vilka data som är relevanta för ett beslut genom att ange en rad konkreta regler används exempel. Algoritmen lär sig att fatta beslut på egen hand. ”Vi tränar fram en lösning istället för att programmera in den, vilket går betydligt snabbare och effektivare. Men det är viktigt att understryka att Deep Learning inte ersätter mänsklig expertis. Den är fortfarande nödvändig för att dra nytta av teknikens fulla potential. Deep Learning är ett stöd för och utökar mänskliga förmågor”, förklarar Eichhorn och fortsätter: ”Tack vare våra lättanvända Deep-Learning-verktyg kan användare som vet vilka uppgifter som behöver lösas, lösa dessa även utan några djupare programmeringskunskaper. För det är bara de som vet vad som krävs för en lösning – och vad som inte krävs – och som kan ta fram lämpliga övningsexempel bättre än några andra. Med våra verktyg kan du starta träningen av den artificiella intelligensen helt intuitivt och därmed lösa en mycket specifik och unik uppgift.”

Mer information

Mer information

Mer information

Mer information