Koneoppiminen tehostaa älykkään tehtaan tuotantoa
”Good that we didn’t tell you that this is impossible. Great results!”
Philip O’Leary, Data Integration Manager, Murata Electronics
Tarve
Puolijohdekomponenttien valmistaminen raaka-aineesta valmiiksi tuotteeksi on pitkä, äärimmäistä automaation tarkkuutta, huipputekniikkaa ja työtilojen lähes täydellistä puhtautta vaativa prosessi.
Tuotantolinjojen kymmenet eri vaiheet ja valmistuslaitteet tallentavat valtavat määrät mittadataa, joka kertoo valmistusvaiheiden kulusta ja laitteiden toiminnasta. Murata hyödyntää dataa valmistusprosessin tuoton parantamiseen, virhetilanteiden tunnistamiseen ja mahdollisten ongelmien juurisyiden tunnistamiseen.
Yritys
Murata on maailman johtava elektroniikkakomponenttien ja -ratkaisujen valmistaja. Yritys suunnittelee, kehittää ja valmistaa Suomessa patentoituun 3D MEMS -teknologiaan perustuvia antureita, joilla mitataan esimerkiksi kiihtyvyyttä, kallistusta, tärinää ja painetta.
Muratan tuotteita käytetään äärimmäistä luotettavuutta ja tarkkuutta vaativissa sovelluksissa. Ratkaisujen ansiosta mm. autot pysyvät kaistoillaan, sillat eivät sorru ja sydämet sykkivät ihmisten rinnassa.
Ratkaisu
ATR Soft on Muratan pitkäaikainen kumppani IT-järjestelmien kehittämisessä ja ylläpitämisessä. Yrityksen integraatioalustan ja BI-ratkaisujen lisäksi olemme viime vuosina syventänyt yhteistyötä koskemaan myös yrityksen datan käsittelyn tarpeita. Kehitämme valmistusprosesseissa kerätyn datan analysointia tekoälyn, käytännössä koneoppimisen keinoilla tavoitteena entistäkin älykkäämpi tehdas.
Olemme kehittäneet nykyaikaisten koneoppimismenetelmien ja kehittyneiden ohjelmakirjastojen avulla tuotannosta kerätystä raakadatasta malleja, jotka esim. tunnistavat laitteen ongelmatilanteen ennalta ja suorittavat laadunvalvontaa ihmistä paremmalla tarkkuudella. Monissa sovelluskohteissa koneoppimisen avulla tulkittava ja luokiteltava datan määrä on niin suuri, että ihmiselle se olisi ylitsepääsemätön urakka.
Teknologiat
Käyttämämme Python-ympäristö on datan käsittelyyn ja koneoppimiseen luonnollinen valinta. Monet ratkaisut perustuvat PyTorch-sovelluskehykseen.
Fast.ai-ohjelmakirjasto helpottaa kehittäjän työtä ja tarjoaa hyviä työkaluja mallin opettamiseen sekä tulosten tulkintaan ja selittämiseen.
Aikasarja-datan kanssa tsai-kirjasto mahdollistaa uusimpien malliarkkitehtuurien käytön Fast.ai:sta tutun ohjelmointirajapinnan kautta.