Témata
Zdroj: Xyndata

AI není jen chatbot: Příprava dat pro strojové učení

V dnešní době se strojové učení, jež je součástí umělé inteligence, stává klíčovým prvkem modernizace řady průmyslových odvětví, včetně strojírenství. Aby umělá inteligence mohla správně fungovat a přinášet skutečnou hodnotu, potřebuje kvalitní data. Pojďme si vysvětlit, jak taková data připravit, a to i bez hlubokých znalostí IT.

Tento článek je součástí seriálu:
AI není jen chatbot
Díly
Patrik Tesař

Jednatel a ředitel společnosti xyndata, propojující svět průmyslu a IT s vášní pro inovace a trvalý rozvoj.

Reklama

Pro trénování modelů umělé inteligence ve strojírenství potřebujeme různé typy dat odrážejících skutečné situace a procesy.

Provozní data ze strojů

Každý moderní výrobní stroj generuje obrovské množství údajů: hodnoty teploty, tlaku, vibrací, rychlosti, spotřeby energie a další veličiny. Například CNC soustruh může produkovat údaje o otáčkách vřetene, posuvech, teplotách motorů nebo o zatížení jednotlivých os. Dalším příkladem může být i výrobní linka na zpracování plechů. Senzory zde mohou zaznamenávat tloušťku materiálu, tlak lisovacích zařízení, rychlost posunu a teplotu. Tyto údaje jsou cenným materiálem pro model, který se může naučit předvídat opotřebení nástrojů nebo odchylky v kvalitě.

Každý moderní výrobní stroj generuje obrovské množství údajů. (Zdroj: Xyndata)

Údaje o kvalitě

Výsledky kontrol kvality, záznamy o zmetkovitosti, údaje o rozměrových tolerancích nebo drsnosti povrchu – to vše jsou cenná data a AI modely je mohou využít k predikci potenciálních vad.

Plánovací a procesní data

Informace o délce výrobních cyklů, prostojích, seřizovacích časech nebo spotřebě materiálu pomáhají optimalizovat výrobní procesy.

Historická data

Záznamy o údržbě strojů, životnosti nástrojů, poruchách a jejich příčinách umožňují modelům umělé inteligence učit se z minulých zkušeností a lépe předvídat budoucí události.
Příklad z praxe: Výrobce převodovek může historická data o životnosti ozubených kol v různých provozních podmínkách (zatížení, mazání, teplota) využít k vytvoření modelu, který předpovídá optimální interval výměny či údržby.

Reklama
Reklama
Reklama

Výzvy při sběru a přípravě dat ve strojírenství

Příprava kvalitních dat pro strojové učení není jednoduchý úkol. Ve strojírenství se setkáváme s několika specifickými výzvami:

1. Nekonzistentní zdroje dat
Moderní výrobní provozy často zahrnují různorodé stroje od různých výrobců z různých období, a to s odlišnými řídicími systémy. Každý z nich může poskytovat data v jiném formátu nebo s jinými jednotkami.
Příklad: Zatímco nejnovější obráběcí centrum může poskytovat detailní údaje prostřednictvím standardních protokolů, starší stroj může nabízet jen omezená data nebo vyžadovat dodatečné senzory pro jejich sběr.

2. Šum a chybějící hodnoty
Data ze skutečného provozu často obsahují šum (nepřesnosti), odlehlé hodnoty (extrémně vysoké nebo nízké hodnoty způsobené chybami měření) nebo chybějící údaje (vinou výpadku senzorů nebo přerušení sběru dat).

3. Nevyvážená data
V mnoha případech máme dostatek dat o běžném provozu, ale málo příkladů poruchových stavů nebo vzácných událostí – tyto stavy a události jsou však pro prediktivní modely klíčové.
Praktický příklad: Firma vyrábějící ložiska může mít miliony záznamů o výrobě kvalitních kusů, ale jen desítky případů dokumentujících konkrétní typ vady. To ztěžuje trénování modelu, který by tuto vadu spolehlivě rozpoznával.

4. Bezpečnost a ochrana dat
Výrobní data mohou obsahovat citlivé informace o výrobních postupech nebo o know-how. Sdílení těchto informací pro účely vývoje AI modelů proto musí probíhat s ohledem na bezpečnost.

Základem úspěchu každého projektu strojového učení je příprava kvalitních dat. (Zdroj: Xyndata)

Nástroje pro předzpracování a analýzu dat

Příprava dat je často nejnáročnější částí strojového učení. Naštěstí existují nástroje, jež tento proces usnadňují i pro ty, kteří nejsou IT odborníky:

MES systémy jako xynlog

Moderní výrobní informační systémy (Manufacturing Execution Systems, MES), jako je např. produkt xynLog od firmy xyndata, jsou navrženy přímo pro sběr, strukturování a základní analýzu výrobních dat. Systém umožňuje centralizovaný sběr dat z různých výrobních zařízení bez ohledu na jejich výrobce či stáří.
Konkrétní příklad: Pomocí systému xynLog může nástrojárna sledovat v reálném čase využití jednotlivých strojů, jakož i spotřebu nástrojů a materiálu a tyto údaje automaticky ukládat do strukturované podoby vhodné pro další analýzu a pro trénování AI modelů.

Nástroje pro čištění a transformaci dat

Před použitím dat pro strojové učení je často nutné je „vyčistit“ – odstranit chyby, doplnit chybějící hodnoty, normalizovat různé formáty.
Příklad využití: Máme-li data o teplotách z různých částí svařovacího procesu, kde některé senzory provádějí měření ve stupních Celsia a jiné ve stupních Fahrenheita, musíme tyto hodnoty převést na jednotný formát.

Reklama

Vizualizační nástroje

Grafy, dashboardy a další vizuální reprezentace dat pomáhají odhalit vzorce, trendy nebo anomálie, které by v tabulkách zůstaly skryté.
Příklad z praxe: Vizualizace vibrací ložiska v čase může technikům údržby pomoci rychle identifikovat nestandardní chování stroje, které by signalizovalo blížící se poruchu.

Automatizované platformy pro strojové učení

Moderní platformy umožňují i uživatelům bez hlubokých znalostí programování vytvářet a testovat modely strojového učení nad připravenými daty.

Jak začít s přípravou dat pro AI ve výrobě

1. Identifikujte klíčové procesy – zaměřte se nejprve na oblasti, kde by predikce a optimalizace přinesly největší užitek (údržba kritických zařízení, kvalita náročných výrobků).

2. Zmapujte dostupné zdroje dat – zjistěte, jaká data již sbíráte a kde jsou mezery, které by bylo dobré doplnit.

3. Investujte do základní infrastruktury – implementace systému, jako je např. xynLog, zajistí konzistentní sběr dat a jejich ukládání.

4. Začněte s jednoduchými případy – první projekty strojového učení zaměřte na jasně definované problémy s dostupnými daty.

5. Budujte na úspěších – s každým úspěšným projektem oblast využití AI rozšiřujte a sběr dat zkvalitňujte.

Příprava kvalitních dat je základem úspěchu každého projektu strojového učení. Ve strojírenství, tedy v oboru, kde přesnost a spolehlivost hrají klíčovou roli, to platí dvojnásob. Se správným přístupem a s MES systémy může firma pomocí umělé inteligence získat hodnotné poznatky a významně zlepšit své procesy i v případě, že nemá specializované IT oddělení.


AI není jen chatbot: Nástroje pro strojírenskou praxi

Umělá inteligence přináší do strojírenství nové možnosti pro zefektivnění procesů, pro zlepšení kvality a pro snížení nákladů. Tento článek představuje hlavní typy AI nástrojů dostupných pro strojírenské podniky a usnadní vám orientaci v této rychle se rozvíjející oblasti.

Související články
AI není jen chatbot: Zlepšení kvality CNC obrábění

Kvalita v CNC obrábění určuje konkurenceschopnost každé strojírenské firmy. Umělá inteligence přináší revoluci v detekci defektů, optimalizaci procesů a prediktivní údržbě.

AI není jen chatbot: Integrace AI do stávajících systémů

Implementace umělé inteligence ve výrobních podnicích vyžaduje bezproblémovou integraci do existujících systémů. Podívejme se, jak propojit AI technologie s vaší současnou infrastrukturou.

AI není jen chatbot: Nástroje pro strojírenskou praxi

Umělá inteligence přináší do strojírenství nové možnosti pro zefektivnění procesů, pro zlepšení kvality a pro snížení nákladů. Tento článek představuje hlavní typy AI nástrojů dostupných pro strojírenské podniky a usnadní vám orientaci v této rychle se rozvíjející oblasti.

Související články
AI není jen chatbot: Kde ve strojírenství se AI vyplatí?

V dnešním strojírenství představuje umělá inteligence (AI) zásadní nástroj pro modernizaci a pro posílení konkurenceschopnosti. Přestože může být nasazení AI značně přínosné, je důležité vybrat vhodné procesy a zajistit maximální efekt s ohledem na kapacity firmy. Dobře zvolená strategie automatizace totiž dokáže zredukovat náklady, zvýšit efektivitu a odstranit rizika, která se dosud zdála neřešitelná.

Reklama
Reklama
Reklama
Reklama
Související články
AI není všelék, je to nástroj

V posledních letech se umělá inteligence stala klíčovým tématem v mnoha odvětvích a strojírenství není výjimkou. Abychom lépe porozuměli jejímu potenciálu a výzvám, které přináší, požádali jsme o rozhovor odborníka na AI v průmyslu pana Patrika Tesaře ze společnosti xyndata. Mezinárodní tým této společnosti s pobočkami v Německu a USA se zabývá správou velkých serverů a vývojem softwaru pro velké obchodní společnosti a nabízí také MES systém xynLog, určený pro výrobní firmy.

AI není jen chatbot: Vývoj a trénování AI modelů ve strojírenství

S využitím umělé inteligence se stále častěji setkáváme i v moderním průmyslu – pomáhá zde např. optimalizovat výrobní procesy a předpovídat poruchy strojů. V tomto článku se podíváme na to, jaké jsou základní principy strojového učení a neuronových sítí, jak AI modely vznikají a jak je lze trénovat.

AI není jen chatbot: Průvodce integrací AI ve strojírenství

Umělá inteligence (AI) zásadně mění způsob, jakým vnímáme a využíváme výrobu v dnešním strojírenství. Máte-li na starost řízení výroby, jistě vás zajímá, jak AI dokáže zefektivnit procesy, zlepšit kvalitu nebo snížit náklady. Tento průvodce vám pomůže pochopit, proč je AI zásadní pro budoucnost strojírenství, i to, jak ji úspěšně začít implementovat do výroby.

Bezpečnost vašich dat stokrát jinak

Pravděpodobně nikdo z nás nesouhlasí s prostoduchým vyjádřením jednoho z bývalých ministrů vnitra ČR, že jej každý může odposlouchávat, protože on nic špatného nedělá. Naopak. Informace jsou dnes jednou z nejcennějších komodit, a chceme-li přežít ve stále ostřejší konkurenci a současně utajit svá citlivá data (obchodní tajemství, osobní údaje apod.), musíme tak činit soustavně, systematicky a na odpovídající odborné úrovni.

Válka technologií a myšlení v krabici

Strategické myšlení předchází strategickému řízení, které je jen nástrojem. Bez skvělého strategického myšlení (proč a kam jdeme) nemůže být skvělé strategické řízení. Poučíme se z minulosti i ze slabých signálů budoucích trendů?

Od vydavatelství po startupy

Jiří Hlavenka není pro mnoho lidí neznámou osobností. Jde o člověka, který stál u zrodu vydavatelství i nakladatelství Computer Press a později i u prvního interaktivního webu o počítačích a počítačových technologiích, kde se neznalci mnohdy dozvěděli i odpověď na svou otázku. Jiří Hlavenka se ale v současné době věnuje investování do projektů, které mají smysl, a tak jeho jméno figuruje především u webu Kiwi.com, který vám najde - třeba i na poslední chvíli - nejlepší a nejlevnější letecké spojení kamkoli. Někdy může let po více "mezidestinacích" sice trvat déle, ale vždy se můžete spolehnout na to, že doletíte tam, kam jste si vysnili nebo kam potřebujete dolétnout.

Digitalizace stravenkových systémů

Zaměstnanecké stravování v současné době legislativně podporují vlády 40 zemí světa, přičemž tento systém funguje již přes 50 let. S přicházejícím vývojem technologií se velká část poskytovatelů zaměstnaneckých benefitů rozhodla své produkty digitalizovat.

CIMT Peking, Část 1. Obecný pohled

V předvelikonočním týdnu se v Pekingu uskutečnil veletrh obráběcích strojů CIMT 2019. V asijském regionu se jedná o obdobu veletrhu EMO Hannover. A stejně jako EMO je velkou měrou národní výstava německé výrobní techniky, tak CIMT je převážně čínský. V tomto prvním vstupu se podíváme na letošní ročník trochu s odstupem, aniž bychom se zaměřili na konkrétní exponáty.

AI v podnikových procesech

Umělá inteligence nachází uplatnění nejen v komunikaci se zákazníky, ale také při vývoji autonomních aut, řízení elektrických sítí, údržbě strojů a zařízení či medicíně. Je to nástroj, který umí řadu úkonů dělat lépe a efektivněji než člověk. Zvyšuje tak produktivitu práce, ale také umožňuje dělat věci, které by jinak nebyly možné.

Připravme se na budoucnost, Část 3. Disruptivní technologie blízké budoucnosti

Inovační guru, profesor Ján Košturiak připravil pro letošní rok cyklus seminářů s experty, které vytvářejí budoucnost pro ty, kteří chtějí být v budoucnu úspěšní. Tento nový koncept vzdělávací a informační platformy chce lidem ukázat změny, které přijdou v oblasti technologií, společnosti, práce, vzdělávání a podnikání.

Reklama
Předplatné MM

Dostáváte vydání MM Průmyslového spektra občasně zdarma na základě vaší registrace? Nejste ještě členem naší velké strojařské rodiny? Změňte to a staňte se naším stálým čtenářem. 

Proč jsme nejlepší?

  • Autoři článků jsou špičkoví praktici a akademici 
  • Vysoký podíl redakčního obsahu
  • Úzká provázanost printového a on-line obsahu ve špičkové platformě

a mnoho dalších benefitů.

... již 25 let zkušeností s odbornou novinařinou

      Předplatit