Tekoälyn sovellukset valmistavassa teollisuudessa

Tekoälyn merkitys on korostunut nykyaikaisessa valmistavassa teollisuudessa. Syynä tähän ovat kerättävän datan määrän nousu ja tekoälyteknologian nopea kehittyminen. Erityisesti tietoon pohjautuvat tekoälytekniikat ovat kehittyneet viime vuosina. Niiden toiminta perustuu usein koneoppimiseen, jossa kerättyä dataa tulkitsemalla pyritään parantamaan laitteen toimintaa ilman eksplisiittistä ohjelmointia. Valmistavassa teollisuudessa etenkin syväoppimistekniikat ovat yleistyneet, koska niiden avulla valmistusjärjestelmästä kerättyä dataa kyetään hyödyntämään ilman sen esikäsittelyä. Tekoäly on esittänyt suurta potentiaalia muuttaa valmistavan teollisuuden tuotantoa ja hyödyntää tuotannosta kerättyä dataa. Näin ollen on ajankohtaista tutkia mahdollisia tekoälyn sovelluskohteita valmistavassa teollisuudessa. Tämän työn tavoitteena on selvittää, missä valmistavan teollisuuden kohteissa tekoälyä käytetään. Lisäksi työssä pyritään selvittämään, mitä hyötyjä ja haasteita tekoälyn soveltamiseen liittyy valmistavassa teollisuudessa. Tutkimus on toteutettu kirjallisuuskatsauksena. Lähteinä työssä on käytetty tekoälyyn ja valmistavaan teollisuuteen liittyvää kirjallisuutta, raportteja, konferenssijulkaisuja ja vertaisarvioituja artikkeleita. Tekoälyn määritelmän laajuuden takia työssä käsiteltävä tekoäly on rajattu joukoksi tekniikoita, joiden avulla laite saadaan oppimaan datan pohjalta, mukautumaan erilaisiin tilanteisiin ja toimimaan tilanteessa järkevällä tavalla. Myös valmistava teollisuus on rajattu tarkoittamaan tehtaissa tapahtuvaa raaka-aineiden jalostamista lopputuotteiksi. Työssä käsitellään tarkemmin neljää valmistavan teollisuuden osa-aluetta: valmistuskustannusten laskenta, tuotannonsuunnittelu, valmistusprosessin hallinta ja laitteiden kunnossapito. Tutkimustuloksista voidaan päätellä, että tekoäly on sovellettavissa erittäin laajasti valmistavassa teollisuudessa. Dataan pohjautuvia tekoälytekniikoita kyetään hyödyntämään lähes jokaisella valmistavan teollisuuden osa-alueella, josta on kerättävissä lopputuloksen kannalta hyödyllistä tietoa. Työssä esiteltyjen tekoälytekniikoiden avulla kyettiin ennustamaan tarkasti valmistuskustannuksia, aikatauluttamaan tuotantoa, optimoimaan tuotannon työjärjestys, määrittämään koneiden puskuripaikkoja, jakamaan valmistusjärjestelmän resurssit tehokkaasti, optimoimaan laitteiden parametrit, ennustamaan valmistettavan tuotteen laatukriteerien täyttymistä ja tarkastelemaan sekä ennustamaan laitteiden kuntoa niistä kerättävän datan perusteella. Tekoälyn avulla voidaan siis auttaa päätöksenteossa, helpottaa valmistusjärjestelmän suunnittelua, parantaa lopputuotteen laatua, havaita virheelliset lopputuotteet aikaisessa vaiheessa, vähentää seisokkiaikaa ja pidentää laitteiden elinikää. Voidaan todeta, että tekoälyn avulla jokaisessa sovelluskohteessa saavutettiin tulosten paranemista sekä parempaa mukautumiskykyä vaihteleviin tilanteisiin. Tekoälyä soveltamalla yritys voi parantaa tuottavuutta sekä saavuttaa merkittävän kilpailuedun verrattuna yrityksiin, jotka eivät sitä hyödynnä

Supporting the design of automated guided vehicle systems in internal logistics

Applications of automated guided vehicle (AGV) systems are becoming increasingly widespread in internal logistics for performing transports automatically. Recent technological advancements in navigation and intelligence have improved the functionality of vehicles and together with attention to Industry 4.0 have created further interest in AGV systems in industry and academia. Research on AGV systems has mainly focused on technical aspects, but to support AGV system design and, thereby, be able to achieve the full potential from use of AGV systems in internal logistics, more knowledge is needed that takes further into consideration aspects related to humans and the organisation, alongside the technical aspects. The purpose of this thesis is to develop knowledge to support the design of AGV systems and three research questions are formulated. The thesis is based on three papers, two of which are based on multiple case studies and one study based on simulation modelling. The thesis results provide input to the design process for AGV systems in three main ways. First, in developing an understanding for which requirements influence an AGV systems and how the requirements can be met in the AGV system configuration. Second, regarding how the load capacity of AGVs impact the performance of the AGV system, and third by identifying challenges with respect to the work organisation and related to human factors when AGV systems are introduced in internal logistics settings

Adaptive Order Dispatching based on Reinforcement Learning: Application in a Complex Job Shop in the Semiconductor Industry

Heutige Produktionssysteme tendieren durch die Marktanforderungen getrieben zu immer kleineren Losgrößen, höherer Produktvielfalt und größerer Komplexität der Materialflusssysteme. Diese Entwicklungen stellen bestehende Produktionssteuerungsmethoden in Frage. Im Zuge der Digitalisierung bieten datenbasierte Algorithmen des maschinellen Lernens einen alternativen Ansatz zur Optimierung von Produktionsabläufen. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit von Verfahren des Reinforcement Learning (RL) in einem breiten Anwendungsspektrum. Im Bereich der Produktionssteuerung haben sich jedoch bisher nur wenige Autoren damit befasst. Eine umfassende Untersuchung verschiedener RL-Ansätze sowie eine Anwendung in der Praxis wurden noch nicht durchgeführt. Unter den Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung gewährleistet die Auftragssteuerung (order dispatching) eine hohe Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Produktionsabläufe, um eine hohe Kapazitätsauslastung und kurze Durchlaufzeiten zu erreichen. Motiviert durch komplexe Werkstattfertigungssysteme, wie sie in der Halbleiterindustrie zu finden sind, schließt diese Arbeit die Forschungslücke und befasst sich mit der Anwendung von RL für eine adaptive Auftragssteuerung. Die Einbeziehung realer Systemdaten ermöglicht eine genauere Erfassung des Systemverhaltens als statische Heuristiken oder mathematische Optimierungsverfahren. Zusätzlich wird der manuelle Aufwand reduziert, indem auf die Inferenzfähigkeiten des RL zurückgegriffen wird. Die vorgestellte Methodik fokussiert die Modellierung und Implementierung von RL-Agenten als Dispatching-Entscheidungseinheit. Bekannte Herausforderungen der RL-Modellierung in Bezug auf Zustand, Aktion und Belohnungsfunktion werden untersucht. Die Modellierungsalternativen werden auf der Grundlage von zwei realen Produktionsszenarien eines Halbleiterherstellers analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass RL-Agenten adaptive Steuerungsstrategien erlernen können und bestehende regelbasierte Benchmarkheuristiken übertreffen. Die Erweiterung der Zustandsrepräsentation verbessert die Leistung deutlich, wenn ein Zusammenhang mit den Belohnungszielen besteht. Die Belohnung kann so gestaltet werden, dass sie die Optimierung mehrerer Zielgrößen ermöglicht. Schließlich erreichen spezifische RL-Agenten-Konfigurationen nicht nur eine hohe Leistung in einem Szenario, sondern weisen eine Robustheit bei sich ändernden Systemeigenschaften auf. Damit stellt die Forschungsarbeit einen wesentlichen Beitrag in Richtung selbstoptimierender und autonomer Produktionssysteme dar. Produktionsingenieure müssen das Potenzial datenbasierter, lernender Verfahren bewerten, um in Bezug auf Flexibilität wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig den Aufwand für den Entwurf, den Betrieb und die Überwachung von Produktionssteuerungssystemen in einem vernünftigen Gleichgewicht zu halten