Employing zero defects in industrial manufacturing by applying artificial intelligence methods
Authors: Αγγελόπουλος Άγγελος 
Published: July 2024

Η νέα εποχή του Βιομηχανίας 4.0 (I4) υπογραμμίζει τη σημασία της ευέλικτης, προσαρμοσμένης παραγωγής με μικρότερους χρόνους παράδοσης και λιγότερη σπατάλη πόρων. Στο σύνθετο περιβάλλον της βιομηχανικής παραγωγής, η εφαρμογή μιας στρατηγικής μηδενικών απωλειών μπορεί να επιτευχθεί μέσω της χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). Το κύριο αντικείμενο αυτής της διατριβής είναι η ενσωμάτωση της στρατηγικής μηδενικών απωλειών στη βιομηχανία (ZDM), με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης και πιο συγκεκριμένα, με τεχνικές μηχανικής μάθησης (ML). Αυτή η διδακτορική διατριβή έχει συνταχθεί με βάση μια σειρά τεχνικών και πειραματικών ενοτήτων που στοχεύουν κυρίως στην ενίσχυση της παραγωγικής διαδικασίας με την μείωση των απωλειών, τη μείωση του κόστους και των απορριμμάτων μέσω της παρουσίασης και εφαρμογής προηγμένων τεχνικών που βασίζονται στην ML. Οι μέθοδοι και τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται σε αυτή τη διατριβή είναι γενικού σκοπού και μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανικών λειτουργιών, ανεξάρτητα από τον κλάδο παραγωγής. Επιπλέον, αυτή η εργασία παρέχει μια εκτενή εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση (ML) και τη Βαθιά Μάθηση (DL). Αναλύονται τεχνικές ταξινόμησης και παλινδρόμησης, και παρουσιάζονται μέθοδοι συνολικής μάθησης και ομοσπονδιακής μάθησης (FL). Επίσης, παρουσιάζονται, μια μέθοδος για την εκπαίδευση μοντέλων, τεχνικές αξιολόγησης, μετρήσεις απόδοσης και σχετικές βιβλιοθήκες κώδικα μηχανικής μάθησης για τη βελτίωση της απόδοσης των ML/DL αλγορίθμων. Επίσης, συζητείται η σχετική εργασία στον τομέα του I4 και του ZDM. Περιλαμβάνεται επίσης μια βιβλιογραφική ανασκόπηση για την έννοια της μετατόπισης δεδομένων και την πρόβλεψη-ανίχνευση ελαττωμάτων. Επιπλέον, παρέχεται μια βιβλιογραφική ανασκόπηση για τη προβλεπτική συντήρηση βασισμένη σε ML και την FL, με μια μοναδική ενότητα για την Προγνωστικής Συντήρηση (PdM) στην ναυτική βιομηχανία 4.0.Αυτή η εργασία περιλαμβάνει επίσης την υλοποίηση και σύγκριση αλγορίθμων εποπτευόμενης μάθησης σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων από τον κλάδο της offset εκτύπωσης για να απεικονίσει την απόδοση των προσεγγίσεων με τη βοήθεια ML με στόχο την ZDM. Αυτή η προσέγγιση κατέληξε σε μια ευεργετική πολιτική επιλογής μηχανών που θα συμβάλει στη βελτίωση της αποδοτικότητας της παραγωγής, στη μείωση των ελαττωματικών προϊόντων και στη μείωση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων της εταιρείας. Επιπλέον, η παρούσα διατριβή παρουσιάζει και αναλύει την μετατόπιση δεδομένων. Σύμφωνα με τη βιβλιογραφία, η μετατόπιση δεδομένων είναι ένα εμπόδιο για την ZDM. Έτσι, διεξάγεται μια μικρής κλίμακας σύγκριση της επιρροής διαφορετικών ταξινομητών στον αλγόριθμο DDM, συγκεκριμένα Naïve Bayes (NB), Hoeffding Tree classifier (HT), k-Nearest Neighbors (KNN), Passive Aggressive Classifier (PAC) and Stochastic Gradient Descent (SGD). Τέλος, αυτή η διατριβή προτείνει ένα από άκρο σε άκρο και γενικής χρήσης σχήμα FL για την υποστήριξη της Προγνωστικής Συντήρησης (PdM) σε πολλούς ναυτιλιακούς κόμβους καθώς και τρεις πρακτικές περιπτώσεις χρήσης. Δοκιμάζονται διάφορα προβλήματα PdM, συμπεριλαμβανομένης της παλινδρόμησης, της ταξινόμησης και της πρόβλεψης χρονοσειρών με τη χρήση τεσσάρων διακριτών αλγορίθμων ομοσπονδιακής μάθησης, συγκεκριμένα Federated Averaging (FedAvg), Federated Averaging with Momentum (FedAvgM), Federated Averaging Stochastic Gradient Descent (FedSGD) and Federated Averaging with Proximal term (FedProx).