Hybrid machine learning and deep learning methodologies for resilient, sustainable and interactive cyberphysical manufacturing systems
Authors: Παράσχος Παναγιώτης 
Published: November 2023

Οι πρόσφατες εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν οδηγήσει στη διαμόρφωση νέων τεχνολογικών τάσεων, όπως η Βιομηχανία 4.0 και η έξυπνη παραγωγή, που στοχεύουν στον ψηφιακό μετασχηματισμό παραγωγικών διεργασιών και διαδικασιών σε συστήματα παραγωγής, όπως αυτά εντοπίζονται σε βιομηχανίες και εργοστάσια. Αυτός ο μετασχηματισμός επιτυγχάνεται μέσω της ενσωμάτωσης ευφυών τεχνολογιών. Από τις διαθέσιμες τεχνολογίες, τα κυβερνοφυσικά συστήματα ενσωματώνονται συχνά σε συστήματα παραγωγής για την παρακολούθηση και τον έλεγχο δραστηριοτήτων, όπως παραγωγή και συντήρηση. Σκοπός τους είναι η γεφύρωση του χάσματος μεταξύ υπολογιστικών διεργασιών και δυναμικών συστημάτων παραγωγής με τη βοήθεια των αισθητήρων που διαθέτουν. Συγκεκριμένα, επιδιώκουν να προσαρμόζονται και να λαμβάνουν αποφάσεις σύμφωνα με τα δεδομένα που συλλέγουν από την αλληλοεπίδρασή τους με το περιβάλλον παραγωγής. Η επεξεργασία των δεδομένων γίνεται με τη χρήση μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων αυτών της μηχανικής και βαθιάς μάθησης. Αποτέλεσμα αυτής της επεξεργασίας είναι η δημιουργία γνώσης για στοιχεία των παραγωγικών συστημάτων που επηρεάζουν άμεσα την παραγωγική διαδικασία, όπως η φθορά του εξοπλισμού, η ποιότητα των τελικών προϊόντων, η διαθεσιμότητα του αποθέματος κ.α. Η γνώση αυτή μπορεί να αξιοποιηθεί από τους λήπτες αποφάσεων στα εργοστάσια στην προσπάθειά τους να διαμορφώσουν αποτελεσματικά προγράμματα και στρατηγικές για δραστηριότητες παραγωγής. Η παρούσα διατριβή μελετά το πρόβλημα του συνδυαστικού ελέγχου, σχεδιασμού και προγραμματισμού δραστηριοτήτων παραγωγής, συντήρησης και ελέγχου ποιότητας προϊόντων σε δυναμικά συστήματα παραγωγής, στα οποία ενσωματώνονται κυβερνοφυσικά συστήματα. Σε αυτό το πλαίσιο, προτείνει ένα σύνολο υβριδικών μεθοδολογιών μηχανικής και βαθιάς μάθησης με στόχο την υλοποίηση βιώσιμων, ανθεκτικών και διαδραστικών κυβερνοφυσικών συστημάτων παραγωγής. Η εφαρμογή τους γίνεται σε μηχανισμούς λήψης αποφάσεων, οι οποίοι υιοθετούν τη συμπεριφορά και λειτουργικότητα των κυβερνοφυσικών συστημάτων. Συγκεκριμένα, αυτοί οι μηχανισμοί διερευνούν βέλτιστες ή μη συνδυαστικές πολιτικές ελέγχου για συστήματα παραγωγής με μία ή πολλαπλές μηχανές επεξεργασίας προϊόντων. Τα εν λόγω συστήματα θεωρούνται στοχαστικά και υφίστανται φθορές κατά τη λειτουργία τους. Αυτές οι φθορές επηρεάζουν παράλληλα και την ποιότητα των τελικών προϊόντων. Για τη βελτιστοποίηση των παραπάνω συστημάτων, οι προτεινόμενοι μηχανισμοί συνοψίζονται και εφαρμόζονται ως εξής. Ο πρώτος μηχανισμός ενσωματώνει μια μέθοδο ενισχυτικής μάθησης για τη συνδυαστική βελτιστοποίηση δραστηριοτήτων παραγωγής, συντήρησης και ανακύκλωσης σε ένα σύστημα παραγωγής/αποθέματος, που παράγει και αποθηκεύει ένα είδος προϊόντων. Ύστερα, η συμπεριφορά και λειτουργικότητα του μηχανισμού επεκτείνεται για τον συνδυαστικό έλεγχο εναλλακτικών συστημάτων παραγωγής. Συγκεκριμένα, προτείνονται υβριδικές μεθοδολογίες ενισχυτικής μάθησης για τη βελτιστοποίηση κυκλικών συστημάτων παραγωγής. Σ’ αντίθεση με άλλα συστήματα παραγωγής, τα συγκεκριμένα επιδιώκουν να παράγουν νέα προϊόντα με χρήση υλικού από επιστρεφόμενα ή χαμηλής ποιότητας προϊόντα με στόχο τη σταδιακή μείωση της παραγωγής αποβλήτων. Δεδομένου αυτού, οι προτεινόμενες μεθοδολογίες αξιοποιούν έναν ή δύο πράκτορες ενισχυτικής μάθησης για την ανάπτυξη στρατηγικών που βελτιστοποιούν τα εξεταζόμενα συστήματα. Επιπλέον, για τη λήψη αποφάσεων, ενσωματώνουν και γνωστές παραμετρικές πολιτικές ελέγχου παραγωγής, όπως η Kanban, και συντήρησης. Στόχος αυτής της υλοποίησης είναι η μείωση του περιττού κόστους που σχετίζεται με απούλητα προϊόντα και περιττές εξουσιοδοτήσεις δραστηριοτήτων. Λόγω της αποτελεσματικότητάς της, η προσέγγιση της υβριδικής ενισχυτικής μάθησης με δύο πράκτορες εφαρμόστηκε και για την επίλυση θεμάτων βιώσιμης παραγωγής. Γι’ αυτόν τον σκοπό, εφαρμόστηκαν πράσινες και βιώσιμες πρακτικές για την αναδιαμόρφωση υλικού χαμηλής ποιότητας. Τέλος, η διατριβή προτείνει μια μεθοδολογία βαθιάς μάθησης, η οποία αποτελείται από ένα μοντέλο πρόβλεψης. Το μοντέλο αυτό επιδιώκει την εξουσιοδότηση δραστηριοτήτων μέσω της αναγνώρισης μεταβαλλόμενων πτυχών και στοιχείων των συστημάτων παραγωγής, όπως το διαθέσιμο απόθεμα προϊόντων. Η αξιολόγηση των προτεινόμενων υβριδικών μεθοδολογιών μηχανικής και βαθιάς μάθησης έγινε μέσω πειραμάτων που προσομοίωναν τη συμπεριφορά των εξεταζόμενων συστημάτων παραγωγής. Ευρήματα αυτής της αξιολόγησης επιβεβαιώνουν την απόδοση και αποτελεσματικότητα των προτεινόμενων μεθοδολογιών αναφορικά με τη σχέση κόστους/αποτελεσματικότητας, βιωσιμότητας, διαχείρισης υλικού και ανθεκτικότητας συστημάτων.