{"id":1860,"date":"2021-01-21T14:29:07","date_gmt":"2021-01-21T13:29:07","guid":{"rendered":"http:\/\/syram.eu\/?p=1860"},"modified":"2021-02-02T10:04:45","modified_gmt":"2021-02-02T09:04:45","slug":"optimiser-votre-production","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/syram.eu\/de\/ihre-produktion-optimieren\/","title":{"rendered":"Wie Sie mithilfe von Machine Learning Ihre Produktion optimieren k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"
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Wie kann man Machine Learning f\u00fcr die Optimierung der Produktion nutzen?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Produktion\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Produktionsoptimierung - Wie k\u00f6nnen Sie mithilfe von Machine Learning Ihre Produktion optimieren?<\/p>

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V\u00f6llig autonome Produktionsanlagen werden in nicht allzu ferner Zukunft verf\u00fcgbar sein. Aber auch heute schon kann maschinelles Lernen bei der Optimierung der Produktion einen gro\u00dfen Unterschied machen. Hier werde ich ein konkretes Beispiel f\u00fcr den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und Analysen zur L\u00f6sung eines komplexen Problems, das in einem realen Kontext auftritt, n\u00e4her betrachten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was ist Produktionsoptimierung?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Optimierung von Produkten ist in vielen Branchen ein g\u00e4ngiges Problem. In unserem Kontext ist Optimierung jede Handlung, jeder Prozess oder jede Methode, die etwas - wie einen Entwurf, ein System oder eine Entscheidung - so gut, funktional oder effizient wie m\u00f6glich macht.\u00a0<\/p>

Beispiele f\u00fcr eine solche Optimierung sind Entscheidungsprozesse f\u00fcr minimale Kosten, optimale Qualit\u00e4t, Leistung und Energieverbrauch.<\/p>

Um dies weiter zu konkretisieren, werde ich mich auf einen Fall konzentrieren, an dem wir mit einem globalen \u00d6l- und Gasunternehmen gearbeitet haben. Derzeit konzentriert sich die Branche vor allem auf Digitalisierung und Analyse. Dieses Ziel wird durch die riesigen Datenmengen angetrieben, die jeden Tag von Tausenden von Sensoren gesammelt werden - sogar von einer einzigen Produktionsanlage.\u00a0<\/p>

Bis vor kurzem war die Verwendung dieser Daten aufgrund der:<\/p>

\u00a0-Kompetenzgrenzen .<\/p>

-Mangel an Technologien und Datenpipelines.<\/p>

In der \u00d6l- und Gasindustrie ist die Produktionsoptimierung im Wesentlichen eine \"Produktionskontrolle\": Sie minimieren, maximieren oder zielen auf die Produktion von \u00d6l, Gas und m\u00f6glicherweise Wasser ab. Ihr Ziel k\u00f6nnte es sein, die \u00d6lproduktion zu maximieren und gleichzeitig die Wasserproduktion zu minimieren. Oder es k\u00f6nnte darum gehen, die \u00d6lproduktion und das Gasverh\u00e4ltnis auf bestimmten Sollwerten zu betreiben, um den gew\u00fcnschten Zustand des Tanks aufrechtzuerhalten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie kompliziert ist die Optimierung der Produktion?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die \u00d6l- und Gasproduktion ist ein komplexer Prozess, bei dem viele Entscheidungen getroffen werden m\u00fcssen, um kurz-, mittel- und langfristige Ziele zu erreichen.\u00a0<\/p>

Kurzfristige Entscheidungen m\u00fcssen innerhalb weniger Stunden getroffen werden und werden oft als t\u00e4gliche Optimierung des Produktionsprozesses bezeichnet. Sie versuchen in der Regel, die \u00d6l- und Gasf\u00f6rderung zu maximieren, indem sie die verschiedenen Parameter, die den Produktionsprozess steuern, optimieren.\u00a0<\/p>

In den meisten F\u00e4llen wird heute die t\u00e4gliche Optimierung der Produktion von den Bedienern durchgef\u00fchrt, die die Offshore-Produktionsanlage steuern. Diese Optimierung ist eine sehr komplexe Aufgabe, bei der eine gro\u00dfe Anzahl von steuerbaren Parametern alle die Produktion auf die eine oder andere Weise beeinflussen. Irgendwo in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von 100 verschiedenen Steuerungsparametern m\u00fcssen Anpassungen vorgenommen werden, um die beste Kombination aus allen Variablen zu finden.\u00a0<\/p>

In unserem Beispiel beeinflussen nur zwei kontrollierbare Parameter Ihre Produktionsrate: \"Variable 1;\" und \"Variable 2;\". Das Optimierungsproblem besteht darin, die optimale Kombination dieser Parameter zu finden, um die Produktionsrate zu maximieren. Die L\u00f6sung dieses zweidimensionalen Optimierungsproblems ist nicht so kompliziert, aber stellen Sie sich vor, dass dieses Problem stattdessen auf 100 Dimensionen skaliert wird.\u00a0<\/p>

Jetzt ist es eine andere Geschichte. Im Wesentlichen ist es das, was die Operateure zu tun versuchen, wenn sie die Produktion optimieren. Heutzutage h\u00e4ngt die Qualit\u00e4t dieses Vorgangs in hohem Ma\u00dfe von der fr\u00fcheren Erfahrung der Operateure und ihrem Verst\u00e4ndnis des Prozesses, den sie steuern, ab.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) k\u00f6nnen unbegrenzte Datens\u00e4tze anh\u00e4ufen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Hier wird ein Ansatz, der auf maschinellem Lernen (ML) basiert, wirklich interessant. Die Optimierung durch die Bediener beruht gr\u00f6\u00dftenteils auf ihrer eigenen Erfahrung, die sich im Laufe der Zeit ansammelt, wenn sie mit der Steuerung der Prozessanlage vertraut werden.\u00a0<\/p>

Diese F\u00e4higkeit, aus fr\u00fcheren Erfahrungen zu lernen, ist genau das, was am maschinellen Lernen so faszinierend ist. Durch die Analyse gro\u00dfer Mengen historischer Daten aus den Sensoren der Plattformen k\u00f6nnen Algorithmen lernen, die komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Parametern und deren Auswirkungen auf die Produktion zu verstehen.<\/p>

Die Tatsache, dass Algorithmen aus Erfahrungen lernen, \u00e4hnelt im Prinzip der Art und Weise, wie Operatoren lernen, einen Prozess zu steuern. Im Gegensatz zu einem menschlichen Bediener haben Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) jedoch kein Problem damit, vollst\u00e4ndige historische Datens\u00e4tze f\u00fcr Hunderte von Sensoren \u00fcber einen Zeitraum von mehreren Jahren zu analysieren. Sie k\u00f6nnen im Vergleich zu einem menschlichen Gehirn unbegrenzt Erfahrung sammeln.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie ein Algorithmus zur Produktionsoptimierung funktioniert<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00dcber einen Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen zu verf\u00fcgen, der die Produktionsrate anhand der von Ihnen angepassten Kontrollparameter vorhersagen kann, ist ein \u00e4u\u00dferst wertvolles Werkzeug. Das auf maschinellem Lernen basierende Vorhersagemodell liefert uns eine Kurve der Produktionsrate mit ihren Spitzen und T\u00e4lern, die eine hohe und niedrige Produktion darstellen.\u00a0<\/p>

Der multidimensionale Optimierungsalgorithmus bewegt sich dann durch diese Landschaft und sucht nach dem h\u00f6chsten Peak, der die h\u00f6chstm\u00f6gliche Produktionsrate repr\u00e4sentiert.<\/p>

Indem er sich durch die Kurve der Produktionsraten bewegt, kann der Algorithmus Empfehlungen geben, wie man diesen H\u00f6hepunkt am besten erreicht, d. h. welche Kontrollvariablen angepasst werden m\u00fcssen und wie stark sie angepasst werden m\u00fcssen. Eine solche auf maschinellem Lernen basierende Produktionsoptimierung besteht also aus drei Hauptkomponenten:<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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1. Algorithmus zur Vorhersage:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ihr erster wichtiger Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass Sie \u00fcber einen Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) verf\u00fcgen, der erfolgreich die korrekten Produktionsraten unter Ber\u00fccksichtigung der Parameter aller vom Bediener kontrollierbaren Variablen vorhersagen kann.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2. Mehrdimensionale Optimierung:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Sie k\u00f6nnen den Vorhersagealgorithmus als Grundlage f\u00fcr einen Optimierungsalgorithmus verwenden, der untersucht, welche Kontrollvariablen angepasst werden m\u00fcssen, um die Produktion zu maximieren.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Verwertbare Ausgabe:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Als Ergebnis des Optimierungsalgorithmus erhalten Sie Empfehlungen, welche Kontrollvariablen angepasst werden sollten und welche potenzielle Verbesserung der Produktionsrate sich aus diesen Anpassungen ergibt.<\/p>\n

Ein Optimierungsalgorithmus, der auf maschinellem Lernen basiert, kann auf Echtzeitdaten aus der Produktionsanlage laufen und Empfehlungen an die Bediener geben, wenn er ein Potenzial zur Verbesserung der Produktion erkennt. <\/p>\n

Dieser auf maschinellem Lernen basierende Optimierungsalgorithmus kann den Bedienern, die den Prozess steuern, als Hilfsmittel dienen und ihnen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, um die Produktion zu maximieren.<\/p>\n

Der v\u00f6llig autonome Betrieb von Produktionsanlagen liegt noch in der Zukunft. Bis dahin k\u00f6nnen auf maschinellem Lernen basierende Assistenzwerkzeuge einen wesentlichen Einfluss darauf haben, wie die Optimierung der Produktion durchgef\u00fchrt wird.<\/p>\n

Ich glaube, dass maschinelles Lernen in Zukunft auf viel mehr Arten eingesetzt werden wird, als wir uns heute vorstellen k\u00f6nnen. Wie wird sich das Ihrer Meinung nach auf die verschiedenen Branchen auswirken? <\/p>


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Autorin: NAJI Faouzi<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Brauchen Sie eine Expertenmeinung?\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tMeinen Slot f\u00fcr eine Beratung reservieren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Verfolgen Sie unsere Innovationen in sozialen Netzwerken\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wir ver\u00f6ffentlichen h\u00e4ufig in sozialen Netzwerken (Linkedin<\/a>,\u00a0Twitter<\/a>\u00a0und\u00a0Medium<\/a>) unsere Innovationen und die neuen Funktionen unserer L\u00f6sungen f\u00fcr das Industriemanagement.<\/p>

Au\u00dferdem w\u00fcrden wir uns freuen, wenn wir Ihnen die neuesten Trends im Bereich Industrie 4.0 durch qualitativ hochwertige Inhalte, die Sie weiterverbreiten k\u00f6nnen, n\u00e4her bringen k\u00f6nnten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"syram-linkedin\"\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"syram-twitter\"\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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