نوآوری‌های اتوماسیون صنعتی

در این مقاله به بررسی و شناخت کلی الگوریتم های به کار گرفته شده در اتوماسیون صنعتی می پردازیم که عبارتند از:

1. الگوریتم های یادگیری ماشینی: این الگوریتم ها برای نگهداری پیش بین(predictive maintanance) و کنترل کیفیت استفاده می شوند. به عنوان مثال، الگوریتم جنگل های تصادفی (random forest) و ماشین های بردار پشتیبانی SVM.

2. الگوریتم های بهینه سازی : برای بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می شود. برای مثال برنامه ریزی خطی و الگوریتم ژنتیک.

3. سیستم عامل روبات (ROS): برای کنترل ربات ها استفاده می شود.

4. ابزار بینایی کامپیوتری: این ابزارها برای کنترل کیفیت و روباتیک استفاده می شوند. به عنوان مثال، OpenCV و TensorFlow.

دسته بندی الگوریتم ها بر اساس هوش مصنوعی مورد استفاده:

الگوریتم های  مورد استفاده در اتوماسیون صنعتی را می توان بر اساس نوع هوش مصنوعی مورد استفاده طبقه بندی کرد:

آشنایی با رویکردهای مورد استفاده در یادگیری ماشینی

1. ابزارهای یادگیری نظارت شده: این ابزارها شامل الگوریتم های یادگیری ماشینی است که برای نگهداری پیش بین و کنترل کیفیت استفاده می شود. به عنوان مثال می‌توان به الگوریتم جنگل‌های تصادفی(random forest) و SVM اشاره کرد.

محصولاتی مانند IBM's Watson از یادگیری نظارت شده برای نگهداری پیش بینی شده استفاده می کنند.واتسون IBM نمونه بارز محصولی است که از یادگیری نظارت شده برای نگهداری پیش بینی شده استفاده می کند. واتسون می‌تواند داده‌های حسگرهای ماشین را تجزیه و تحلیل کند تا خرابی‌های تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کند و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهد. دستیار تعمیر و نگهداری تجهیزات IBM که قبلاً با نام IBM Equipment Insights شناخته می‌شد، به تکنسین‌های میدانی راهنمایی‌های تجویزی در مورد روش‌های صحیح تعمیر و سرویس ارائه می‌دهد و به کاهش میانگین زمان تعمیر کمک می‌کند.

2. ابزارهای یادگیری بدون نظارت: این ابزارها شامل الگوریتم های بهینه سازی مورد استفاده برای بهینه سازی زنجیره تامین است. به عنوان مثال می توان به برنامه ریزی خطی و الگوریتم ژنتیک اشاره کرد.

محصولاتی مانند Llamasoft's Supply Chain Guru از یادگیری بدون نظارت برای بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می کنند.گورو زنجیره تامین Llamasoft محصولی است که از یادگیری بدون نظارت برای بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می کند. این به شرکت‌ها امکان می‌دهد زنجیره تامین خود را تجسم، بهینه‌سازی، تجزیه و تحلیل و شبیه‌سازی کنند، که منجر به بهبودهای عمده در هزینه، خدمات، پایداری و کاهش ریسک می‌شود.

3. ابزارهای آموزشی تقویتی: این ابزارها شامل ROS مورد استفاده برای کنترل روبات ها می شود.

محصولاتی مانند Boston Dynamics' Spot از یادگیری تقویتی برای کنترل ربات استفاده می کنند.Boston Dynamics' Spot محصولی است که از یادگیری تقویتی برای کنترل ربات استفاده می کند. Spot یک ربات متحرک است که با استفاده از یک پلتفرم مبتنی بر مرورگر وب به نام Scout از راه دور از هر نقطه در جهان قابل کنترل است. این می تواند کارهای پیچیده را با دقت و سرعت بالا انجام دهد که آن را برای اتوماسیون صنعتی ایده آل می کند.

4. ابزارهای یادگیری عمیق: این ابزارها شامل ابزارهای بینایی کامپیوتری است که برای کنترل کیفیت و روباتیک استفاده می شود. به عنوان مثال می توان به OpenCV و TensorFlow اشاره کرد.

محصولاتی مانند Google's AutoML Vision از یادگیری عمیق برای کارهای بینایی رایانه استفاده می کنند.Google's AutoML Vision محصولی است که از یادگیری عمیق برای وظایف بینایی رایانه استفاده می کند. این به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشینی را آموزش دهید تا تصاویر خود را بر اساس برچسب‌های تعریف‌شده خودتان طبقه‌بندی کنید. این می تواند به ویژه در کنترل کیفیت و کاربردهای روباتیک در اتوماسیون صنعتی مفید باشد.

مطالعه بیشتر در راهنمای جامع هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی