thigiacmay.comNhững ứng dụng tuyệt vời của Deep Learning trong thực tiễn sản xuất
Deep Learning – học sâu là một thuật ngữ trở nên rất quen thuộc với người đam mê Machine Learning trong hai thập kỷ qua. Nhiều công ty đã ứng dụng thành công Deep Learning. Vậy Deep Learning được ứng dụng như thế nào trong sản xuất, cùng chúng tôi khám phá ngay trong bài viết này nhé!
Deep Learning là gì?
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI, chúng ta bắt gặp rất nhiều thuật ngữ mới lạ như Computer Vision (Thị giác máy tính), Machine Learning (học máy), Deep Learning (học sâu),…Deep Learning (học sâu) là nhánh của Machine Learning dùng mạng nơ-ron nhiều lớp, tự học đặc trưng từ dữ liệu như ảnh, âm thanh, văn bản.
Ứng dụng của Deep Learning vào sản xuất
Trong lĩnh vực sản xuất, kỹ thuật số và ứng dụng các kỹ thuật chuyển đổi mô hình hóa đã được ứng dụng từ rất lâu. Dần dần khi việc đo lường và lưu trữ thông tin trở nên số hóa, máy tính đã tham gia vào mô hình này. Cho đến khi mô hình thống kê truyền thống không đủ để đáp ứng sự bùng nổ của dữ liệu thì đây là thời điểm Deep Learning được ứng dụng vì nó có khả năng xử lí các mẫu dữ liệu phi tuyến tính cao và cho phép khám phá cực khó phát hiện ra bởi các phương pháp thủ công.
Kiểm soát chất lượng
Deep Learning – học sâu có thể tham gia vào các nhiệm vụ kiểm soát chất lượng trong một dây chuyền lắp ráp lớn.
Máy móc hoạt động theo phương thức truyền thống 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, hệ thống thị giác máy phát hiện được các dấu hiệu trực quan của lỗi chất lượng để loại bỏ hoặc cảnh báo kịp thời.
Sự ra đời của Deep Learning với kiến trúc học tập sâu như lưới thần kinh sẵn sàng tiếp quản từ các nhà khai thác của con người để phát hiện ra những manh mối trực quan để nắm bắt được vấn đề chất lượng trong hàng hóa và các công đoạn trong một quy trình sản xuất lớn. Deep Learning cho phép mở rộng hơn nhiều 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 để đào tạo hệ thống với dữ liệu hình ảnh liên quan.
Giám sát quy trình và phát hiện bất thường
Để cải tiến chất lượng sản phẩm và năng suất sản xuất thì doanh nghiệp bắt buộc phải giám sát quy trình gắt gao và phát hiện ra những bất thường trong quy trình đó. Phương pháp truyền thống như Kiểm soát quy trình thống kê được ứng dụng để làm nhiệm vụ này. Tuy nhiên, các phương pháp cũ như thế lại không thể đảm bảo được độ chính xác cao khi mà số lượng các biến tương tác lẫn nhau tăng lên và thay đổi theo thời gian.
Deep Learning phát hiện được những bất thường phức tạp mà các kỹ thuật thống kê truyền thống như PCA (phân tích thành phần chính) khó nhận ra. Có thể dùng Autoencoder hoặc Variational Autoencoder (VAE) để phát hiện bất thường, hỗ trợ giám sát quy trình.
Tối ưu đầu vào cho nhà máy
Việc tối ưu hóa các nguồn lực đầu vào trong quy trình sản xuất được xem là yếu tố quan trọng giúp tăng lợi nhuận của tổ chức đó. Năng lượng điện và cấp nước là hai yếu tố đầu vào mà doanh nghiệp cần quan tâm để tối ưu hóa được chúng. Đối với một nhà máy có quy mô lớn thì các thuật toán đơn giản khó có thể quản lí dòng chảy của các tài nguyên. Khi đó, các mô hình mạng nơ-ron học sâu phát huy hiệu quả.
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. Ứng dụng học sâu giúp nâng cao chất lượng và giảm chi phí sản xuất.
