ومع تطور التكنولوجيا، تستخدم تكنولوجيا التعلم الآلي على نطاق واسع في العديد من المجالات. وفي الصناعة التحويلية، توفر تكنولوجيات التنبؤ ومراقبة الجودة القائمة على التعلم الآلي حلولا جديدة لتحسين نوعية المنتجات وخفض تكاليف الإنتاج. سوف بحث هذه المقالة كيفية تطبيق التعلم الآلي على التنبؤ بالنوعية والتحكم في الدفات الدفة للسفن لزيادة موثوقية المنتجات وتقليل مخاطر الإنتاج.
التعلم الآلي هو تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مهمة التنبؤ بالبيانات الجديدة وتصنيفها من خلال أنماط التعلم والاستخراج من كميات كبيرة من البيانات. وفي الصناعة التحويلية، يمكن تطبيق التعلم الآلي في التنبؤ بالنوعية ومراقبتها، والتنبؤ بنوعية المنتجات وتحقيق المستوى الأمثل لبارامترات العملية من خلال تحليل معلومات من قبيل البيانات التاريخية ومعايير العمليات.
توقعات جودة الدفات المقامة على التعلم الآلي
جمع البيانات واستخراج الخصائص: من أجل التنبؤ بالنوعية، يلزم جمع بيانات عن نوعية الدفات الدفة، بما في ذلك خصائص المواد الخام، وبارامترات العملية، والظروف البيئية للإنتاج. ثم تُستخرج من هذه البيانات خصائص تؤثر على النوعية، مثل الحرارة والضغط والوقت وما إلى ذلك.
اختيار النماذج والتدريب: اختيار خوارزميات التعلم الآلي الملائمة، مثل دعم المتجهات، والشبكات العصبية، وشجرة صنع القرار، وما إلى ذلك، باستخدام النماذج التدريبية واستخدامها على النحو الأمثل استنادا إلى الخصائص المستخرجة والبيانات النوعية المناظرة. وتشمل أساليب الاستخدام الأمثل الشائعة التحقق المتبادل، والبحث عن الشبكات وما إلى ذلك.
تقييم النماذج والتنبؤ بها: تقييم النماذج الجيدة التدريب باستخدام بيانات الاختبار وحساب مؤشرات دقة النماذج ودقتها ومعدلات استرجاعها وما إلى ذلك. وتم ضبط النموذج على أساس نتائج التقييم لتحسين دقة التنبؤات. وفي نهاية المطاف، استخدمت نماذج مدربة للتنبؤ بجودة وحدات الدفة الجديدة.
مراقبة جودة الدفات المقامة على التعلم الآلي
الاستخدام الأمثل لبارامترات العملية: تحليل بيانات الإنتاج التاريخية من خلال خوارزميات التعلم الآلي، وتحديد بارامترات العملية، مثل درجة الحرارة، والضغط، والوقت، وما إلى ذلك، التي لها تأثير كبير على نوعية الدفات الدفة. ثم تُعدل بارامترات العملية لتحقيق المستوى الأمثل لجودة المنتج على أساس توقعات الجودة.
المراقبة والإنذار المبكر على شبكة الإنترنت: تُستخدم تقنيات التعلم الآلي لرصد عمليات الإنتاج في الوقت الحقيقي للكشف عن الشذوذ والإنذار المبكر في الوقت المناسب. ومن خلال تحليل البيانات التاريخية، وضع نماذج للكشف عن الشذوذ، وتحديد العتبات والرصد في الوقت الحقيقي. وعندما تُكتشف بيانات غير عادية تتجاوز العتبة، تُطلق إنذارات وتُتَّخذ التدابير اللازمة لتكييفها وتصحيحها.
التحسين المستمر والاستخدام الأمثل للتكرار: مراقبة الجودة القائمة على التعلم الآلي هي عملية مستمرة للتحسين. ومن خلال الجمع المستمر لبيانات الإنتاج الجديدة وتعديل بارامترات العملية، يمكن تحسين نوعية وموثوقية وحدات الدفة. وفي الوقت نفسه، يمكن تحسين استراتيجيات مراقبة الجودة باستمرار وتعديل بارامترات النماذج، بالاقتران مع الطلب الفعلي على الإنتاج والتغذية المرتدة من السوق، من أجل تحقيق مراقبة أكثر كفاءة للجودة والحد من مخاطر الإنتاج.
وتتيح تقنيات التنبؤ بالنوعية والتحكم في الدفات الدفة المستندة إلى التعلم الآلي فرصا وتحديات جديدة للصناعة التحويلية. ويمكن تحسين نوعية المنتجات وخفض تكاليف الإنتاج من خلال تطبيق التعلم الآلي في التنبؤ بالنوعية ومراقبتها. وفي التطبيق العملي، يلزم إيلاء الاهتمام لدقة جمع البيانات واستخراج الخصائص، والاستخدام الأمثل لاختيار النماذج والتدريب، وفعالية نظم الرصد والإنذار المبكر في الوقت الحقيقي. وفي الوقت نفسه، فإن تعزيز التعاون في مجال البحوث الصناعية وتبادل التكنولوجيا وسيلة هامة للنهوض بالتطور التكنولوجي في مجال التنبؤ بالنوعية والتحكم في وحدات الدفة القائمة على التعلم الآلي.
