artificial intelligent in factory ปัญญาประดิษฐ์ ·...
TRANSCRIPT
Chanchai Pornsirirung Thailand Productivity Institute
Artificial Intelligent in Factoryปญญาประดษฐ
ปญญาประดษฐ (Artificial Intelligence : AI)
Artificial Intelligence
Machine Learning
1. Artificial Narrow Intelligence (ANI)2. Artificial General Intelligence (AGI)3. Artificial Super Intelligence (ASI)
• Supervised learning• Unsupervised learning• Reinforcement learning (Artificial Neural Networks)
Artificial Intelligence
Deep Leaning คอ Artificial Neural Networks ท7มระดบhidden layer มากกวาใน ANN
Deep Learning
ปญญาประดษฐ (Artificial Intelligence : AI) ส7งท7มนษยพยายามสรางใหเคร7องจกร(Machine) มความคด มปญญา(Intelligence) สามารถคดแกไขปญหาท7ซบซอนมากๆได ในระดบท7ใกลเคยงมนษย หรอมากกวามนษยในเฉพาะดาน
AI
Data
Hardware Algorithm
องคประกอบท7จาเปนของปญญาประดษฐ (Artificial Intelligence : AI) Artificial Intelligence
ขอมลท7นามาใชใหเกดประโยชน เพ7อ train model หา pattern และ predict เร7องน Vนๆ
กระบวนการคด(algorithm ) เพ7อสราง Modelในการแกปญหา การตดสนใจ การคาดคะเน
CPU : Central Processing UnitGPU : Graphics Process Unit
Opportunities & Challenges Applications
Reduce in human error
Helps in repetitive work
Provides digital assistance
Faster and more accurate decision
High investment
Lack of Skill
Poor Data Collection system
Unclear Strategic
� Predictive Analysis
� Translation
� Text – Speech – Text
� Information Extraction
� Planning , Scheduling
and Optimization
� Image Recognition
� Machine Vision
� Robotics
� Expert System
ปญญาประดษฐ (Artificial Intelligence : AI) Artificial Intelligence
Opportunities Challenges
https://becominghuman.ai/a-simple-way-to-explain-how-to-build-an-ai-system-61f0e7367606
1
24
3 5
Get DataGet DataGet Data
Train Model Improve
Clean , Prepare &
Manipulate DataTest Data
ข Vนตอนปญญาประดษฐ (Artificial Intelligence : AI) Artificial Intelligence
Image Processing (การประมวลภาพ)
Artificial Intelligence
เปนสวนหน7งของเทคโนโลย computer vision (แขนงหน7งของAI) ท7ทาการฝกฝนคอมพวเตอรและระบบใหสามารถเขาใจและตอบสนองตอขอมลภาพไดอยางชาญฉลาด ทาใหอปกรณตางๆ สามารถเรยนรท7จะระบและทราบถงวตถตาง ๆ และสามารถทาการตอบสนองตอส7งท7"มองเหน"
ข Vนตอนการจดทา Image Processing 1. นาเขาภาพผานเคร7องมอเกบขอมลภาพ2. วเคราะหและจดการภาพ 3. ผลลพธท7สามารถแจงเตอนหรอรายงานผล
การวเคราะหภาพน Vนๆ
Image Sensors
Image ProcessingHardware
Hard Copy Device
Computer
Image ProcessingSoftware
Image Display Mass Storage
Network
AI Application in Factory
https://devisionx.com/industrial-applications/pharmaceutical/
AI Application in Factory Artificial Intelligence
หนยนตฉลาดข Vนดวยระบบ AI ทาใหหนยนตสามารถทางานและตดสนใจเองไดอยางอสระ ตางจากเดมท7มนษยจะตองปอนคาส7ง เพ7อใหหนยนตทางานไดตามเปาหมายท7วางไว
Autonomous Robot
ควบคมตวเองได: หนยนตโรงงานอตสาหกรรมจะสามารถตรวจจบการเปล7ยนแปลงของสภาพพ Vนท7ทางานไดดวยตวเองและควบคมการทางานของตวเองไดผานระบบ AI
การมองเห น: สามารถจดจาทศทางของช Vนสวน ทาการตรวจสอบ เลอกงานและวางแบบไดนามก ตลอดจนสามารถอานผลลพธจากอปกรณทดสอบและสามารถตดสนใจ
การปรบตว: สามารถปรบและเคล7อนยายงานไดเหมอนการเคล7อนท7ของเคร7องจกร มการปรบควบคมแรงท7จาเปนในการเลอกช Vนสวนจากช Vนวาง ตรวจจบ หลกเล7ยงการชน และตอบสนองตอขอผดพลาด
มการเรยนร : สามารถคาดคะเคความนาจะเปนท7งานจะลมเหลวได และระบวธการแกไขปญหาและดาเนนงานไดอยางตอเน7อง อกท Vงยงมการใชขอมลเชงลกเพ7อผลกดนตวเองใหสามารถทางานไดอยางประสทธภาพมากข Vน
การปรบใช: สามารถทางานใหสาเรจไดภายในเวลาท7กาหนด และสามารถใชขอมลเพ7อแบงปนส7อสารกบหนยนตตวอ7นๆและควบคมระบบการทางานตางๆ
https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2017/01/manufacturers-that-use-robots/9050/
1) What Is Predictive Maintenance (PdM)?
2) How Does Predictive Maintenance Work?
� Condition-monitoring equipment� The Internet of Things� Predictive formulas
3) Predictive Maintenance and CMMS
4) Establishing a Predictive Maintenance Program
Predictive Maintenance
AI Application in Factory Artificial Intelligence
Data Data Store AI & Predictive
Analytics
Algorithms
Alters
Dashboards
Production Line
Process Flowshttps://limblecmms.com/blog/predictive-maintenance/
AI Application in Factory Artificial Intelligence
การสรางแบบจาลองของวตถจรง หรอเหตการณตามสมมตฐาน ดวยคอมพวเตอร เพ7อใชในการศกษาวาระบบทางานไดอยางไร ในระหวางการจาลองจะมการปรบเปล7ยนตวแปร เปล7ยนคาเฉพาะ เพ7อศกษาพฤตกรรมในรปแบบท7ตางกน
Simulation
การใชงานโปรแกรมจาลองในงานอตสาหกรรม� การออกแบบ � การวางแผนผลต� การผลต� การบรหารจดการคลงสนคา� โลจสตกส� การฝกอบรม
https://www.dtm-thailand.com/content/5302/tecnomatix
AI Application in Factory Artificial Intelligence
การสรางแบบจาลองกระบวนการผลตคขนานไปกบการผลตจรง โดยใช AI วเคราะหและคาดการณปญหาท7อาจเกดข Vนในกระบวนการผลต ผานการทางานควบคไปกบการเกบขอมลแบบ real-time ของระบบ Cloud และ IOT
Digital Twin
ข Vนตอนการสราง Digital Twin1.Integrate เปนการตดต Vงอปกรณเกบขอมล 2.Connect sensor จะทาหนาท7เช7อมตอส7อสารระหวาง
อปกรณจรง และระบบดจทลเขาไวดวยกน 3. Analyze นาขอมลมาวเคราะหดวยเทคนคตางๆ สราง
โมเดลจาลองการทางานของ Digital Twin และใชเทคนคMachine Learning ในการทานายเหตการณผดปกต
4.Leverage นาองคความรท7ไดจากการวเคราะหมาพฒนากระบวนการทางานตาง ๆ
This Continuous Spray Conveyor is suitable to reduce the temperature of hot fill drink bottles to 30-36 C or to increase the temperature of cold filling carbonic drinks to 36-40 C. Its working process is divided into three stages. First stage circulates hot water spray. Second stage does warm water pre-cooling. And in the third stage it does cold water-cooling. The time in each of the three stages can be regulated as per requirement.
Bottle Warming / Cooling Conveyor Machine
Control Point = Product Temperature
Check Point = Water Temperature , Flow Rate , Pressure Conveyor Speed , and etc
Control Charts
AI Application in Factory Artificial Intelligence
Extruder Screw
Hopper
Heater Cooling RollsControl Panel
Die
~ ~
0o
90o
180o
270o
การใชสเกลองศาเพ7อเทยบกบระยะข Vน-ลงของCooling Roll
~~
การใชกลองเพ7อดลกษณะของSheet กอนเขา Cooling Rolls
AI Application in Factory Artificial Intelligence
00
30 120
100
9060 150 180 210 240 270 300
Time (sec.)
50
150
200
250
300
Tem
pera
ture
(C
o )
Zone 1 Zone 2 Zone 3 Zone 4
Heat
er
AI Application in Factory Artificial Intelligence
Raw material
Energy Management
Inputs OutputPROCESS
Sampling Plan
Adjusting
Control Charts
CPk
เคร7องมอควบคมกระบวนการดวยหลกการทางสถต(Statistical Process Control)
DOE
AI Application in Factory Artificial Intelligence
จานวนช Vนงานเสย� ขนาดไมได� ฉดไมเตม� เปนจดดา
� ชนดของพลาสตก� ความช Vนของเมดพลาสตก
� อณหภมของMold� แรงกด (Holding Pressure)� ระยะเวลา (Holding Time)
สถาบนเพ7มผลผลตแหงชาต( THAILAND PRODUCTIVITY INSTITUTE )www.ftpi.or.th Tel. 02-619-5500 Fax. 02 - 619 - 8071ชาญชย พรศรรง เบอรตอ 573 [email protected]