Penggunaan teknologi deep learning menghasilkan target maksimal apa lagi dengan paduan teknologi machine learning. Kapasitas produksi manufaktyr meningkat yang berimbas pada pertumbuhan bisnis.
Penulis/editor: Rayendra L Toruan
TechnoMachinews.id – Fraunhofer IWM (sumber): Bagaimana kinerja mesin yang menggunakan teknologi deep learning yang dioperasikan di industri manufaktur dan bisnis?
Para ahli di Fraunhofer IWM yang bekerja sama dengan ahli Schaeffler Technologies AG & Co. KG, mengembangkan model pembelajaran mendalam atau konsep deep learning untuk menentukan ukuran butiran baja martensit dan bainitik, yaitu baja dengan struktur mikro yang mengeras akibat pendinginan mendadak.
Semakin tinggi jumlah butiran kecil, semakin besar kepadatan batas butiran, yaitu permukaan kontak antara butiran.
Kepadatan batas butiran yang tinggi mencegah deformasi plastik komponen bahkan di bawah beban yang sangat tinggi.
Bahkan jika material mengalami deformasi sedikit tetapi permanen, bantalan tidak akan lagi berfungsi dengan baik dan sifat gesekan akan terganggu, seperti halnya efisiensi energi.
Selain ukuran butiran, model teknologi deep learning atau pembelajaran mendalam juga dapat membedakan antara keadaan martensit dan bainitik serta antara paduan baja yang berbeda (varian dari keluarga 100Cr6 dan C56).
Perangat deep learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan jaringan saraf tiruan atau neural networks untuk memproses data yang kompleks dan tidak terstruktur.
Teknologi ini sangat berguna dalam berbagai industri dan bisnis karena kemampuannya untuk mengenali pola, membuat prediksi, dan mengoptimalkan proses berdasarkan data historis yang dilakukan dengan model.
Model tersebut saat ini sedang diimplementasikan dalam lingkungan industri Schaeffler Technologies.
Hal ini memberi mitra industri sebuah sistem yang dapat digunakan dalam proses industri untuk mengidentifikasi cacat pada bantalan gelinding dengan cara berbasis AI dan otomatis dengan reproduktifitas yang sebelumnya tidak dapat dicapai.
Alur kerja, yang melibatkan adaptasi model AI atau kecerdasan buatan ke material tertentu, menghubungkannya ke pemrosesan gambar, dan menanamkan model dalam antarmuka yang mudah digunakan, dan dengan mudah ditransfer ke area aplikasi lain.
“Model pembelajaran mendalam buatan kami membuka jalan bagi kualifikasi berbasis AI dan otomatis, misalnya, dalam situasi apa pun di mana komponen kritis keselamatan mengalami beban tinggi dan berulang, seperti komponen penggerak listrik atau pilar B pada kendaraan,” ungkap Dr. Ali Riza Durmaz, seorang ilmuwan di Fraunhofer IWM.
Bagaimana penerapan deep learning dalam industri manufaktur dan bisnis? Dengan model AI, deep learning dijadikan oleh para ahli sebagai pola pengenalan analisis gambar, video, dan bahkan wajah seseorang.
Bahkan deep learning membantu dalam penerjemahan otomatis, seperti yang digunakan dalam aplikasi penerjemah daring. Demikian juga kemungkinkan komputer untuk mengenali dan memahami ucapan manusia dalam berbagai bahasa.
Teknologi deep learning mampu membuat prediksi atau pengoptimalan berdasarkan data historis untuk meningkatkan efisiensi operasional demikian rangkuman dari laman astakona.id dan eendigo.co
Bagaimana penerapan deep learning di industri manufaktur yang juga menggunakan machine learning?
Penggunaan deep learning di industri manufaktur bertujuan untuk untuk memprediksi perkiraan waktu mesin mengalami kerusakan berdasarkan data sensor. Dengan analisis ini, maka manajemen atau operator mesin mengetahui dan menyusun jadwal pemeliharaan sebelum mesin mengalami kerusakan—ini akan mengurangi waktu henti produksi dan biaya perbaikan demikian metanesia.id
Dengan sistem deep learning bagian produksu leluasa mendeteksi cacat pada produk dengan menganalisis gambar produk secara real-time. Misalnya, kamera dan sensor canggih yang dilengkapi dengan algoritma deep learning berguna untuk memantau jalannya garis produksi dan mendeteksi cacat pada produk dengan cepat dan akurat seperti disimpulkan laman eendigo.co
Sedangkan robot yang lengkap dengan deep learning maka hal itu memudahkan tugas-tugas kompleks seperti perakitan dan pengemasan dengan lebih efisien. Peralatan dapat belajar dari data historis dan menyesuaikan tindakan mereka untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.
Bagaimana dengan optimasi rantai pasokan? Perangkat deep learning membantu dalam optimasi rantai pasokan dengan memprediksi permintaan produk berdasarkan data historis dan faktor-faktor lain seperti cuaca, liburan, dan tren pasar.
Hal ini memudahkan perusahaan merencanakan persediaan dan distribusi dengan lebih efisien, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok tulis metanesia.id
Apakah teknologi deep learning dan machine learning tidak Saling rebutan peran saat digunakan di industri manufaktur?
Dijelaskan bahwa deep learning merupakan subkategori dari machine learning dan tentu saja keduanya merupakan bagian dari kecerdasan buatan (AI). Pada saat digunakan, keduana memiliki perbedaan utama dalam cara perangkat itu memproses data dan mempelajari data tersebut.
Perbedaan utama berkaitan dengan struktur lgoritma bahwa machine learning menggunakan algoritma yang lebih sederhana seperti decision trees, random forests, dan support vector machines.
Sedangkan deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan atau neural networks yang lebih kompleks dan terdiri dari banyak lapisan atau disebit deep neural networks deikian coursera.org dan datacamp.com menejelaskan.
Perangkat machine learning dapat bekerja dengan dataset yang lebih kecil dan membutuhkan lebih banyak intervensi manusia untuk mengoreksi dan belajar.
Sedangkan deep learning membutuhkan jumlah data yang sangat besar dan dapat belajar secara mandiri dari lingkungan dan kesalahan masa lalu denikian dirangkum dari sumber.
Perangkat machine learning membuat korelasi sederhana dan linear, sedangkan deep learning mampu membuat korelasi yang kompleks dan non-linear.
Dan machine learning dapat dilatih dengan menggunakan CPU, sementara deep learning membutuhkan CPU yang lebih kuat untuk melatih modelnya simpul laman coursera.org dan datacamp.com
Contohnya, deep learning mampu menentukan ukuran butiran baja martensit dan bainitik dengan menggunakan teknik pengolahan citra dan analisisnyam, data. Algoritma deep learning seperti convolutional neural networks (CNN), terlatih untuk mengenali dan mengklasifikasikan struktur mikro baja dari gambar mikroskopis.
Dengan menganalisis pola dan tekstur dalam gambar, model deep learning dapat mengukur ukuran butiran dan mendeteksi perubahan dalam struktur mikro yang terjadi akibat proses pendinginan mendadak demikian researchgate.net
Tak kalah teknologi machine learning yang berperan penting dalam materials engineering. Selain deep learning, teknik machine learning lainnya seperti regresi, clustering, dan decision trees digunakan untuk memprediksi sifat-sifat material berdasarkan data historis dan eksperimen.
Perangkat machine learning membantu dalam mengoptimalkan proses produksi, mengidentifikasi material baru, dan meningkatkan efisiensi penelitian dengan mengurangi kebutuhan eksperimen trial-and-error demikian researchgate.net
Perangkat deep learning dan machine learning bekerja sama dalam satu sistem dengan cara yang saling melengkapi. Misalnya deep learning melakukan tugas-tugas yang memerlukan analisis data yang kompleks dan tidak terstruktur, seperti pengenalan pola dalam gambar mikroskopis.
Sementara itu, machine learning digunakan untuk analisis data yang lebih terstruktur dan untuk membuat prediksi berdasarkan data yang telah diproses oleh model deep learning. Kombinasi ini memungkinkan para insinyur material untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang sifat-sifat material dan proses produksi, serta untuk mengembangkan material baru dengan lebih efisien ungkap bing.com
Penggunaan teknologi deep learning dalam materials engineering
Contoh penelitian lain yang menggunakan deep learning dalam materials engineering seperti prediksi sifat mekanik material. Penelitian menggunakan deep learning untuk memprediksi sifat mekanik seperti kekuatan tarik dan kekerasan berdasarkan gambar mikroskopis dan data komposisi kimia.
Selanjutnya, deep learning dapat mendeteksi cacat seperti retakan atau porositas dalam material komposit dengan menganalisis gambar X-ray atau CT scan.
Algoritma deep learning membantu dalam merancang material baru dengan sifat yang diinginkan dengan memprediksi kombinasi komposisi dan proses produksi yang optimal.
Di atas telah disinggung mengenai convolutional neural networks (CNN) dan recurrent neural networks (RNN) yakni dua jenis arsitektur neural network yang digunakan dalam deep learning, namun keduanya memiliki perbedaan utama dalam cara memproses data.
CNN dirancang untuk bekerja dengan data yang memiliki struktur grid, seperti gambar. Mereka sangat efektif dalam mengenali pola dan fitur dalam data visual. CNN menggunakan lapisan konvolusi untuk mengekstrak fitur dari gambar dengan mengaplikasikan filter pada area tertentu dari gambar. Ini memungkinkan CNN untuk mengenali fitur seperti tepi, tekstur, dan bentuk.
Setelah konvolusi, CNN menggunakan lapisan pooling untuk mengurangi dimensi data dan menghindari overfitting. Pooling membantu dalam mempertahankan fitur penting sambil mengurangi kompleksitas komputasi.
CNN banyak digunakan dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar, deteksi objek, dan segmentasi citra tulis amazon.com
Sementara, recurrent neural networks (RNN) dirancang untuk bekerja dengan data yang memiliki urutan temporal, seperti teks atau sinyal suara. Mereka dapat mengingat informasi dari urutan data sebelumnya dan menggunakan informasi tersebut untuk mempengaruhi output saat ini.
RNN memiliki koneksi berulang yang memungkinkan informasi untuk diteruskan dari satu langkah waktu ke langkah waktu berikutnya. Ini membuat RNN sangat cocok untuk tugas-tugas yang melibatkan urutan data.
RNN dapat mengalami masalah vanishing gradient, di mana gradien menjadi sangat kecil selama pelatihan, sehingga sulit untuk mempelajari dependensi jangka panjang. Untuk mengatasi ini, varian seperti long short-term memory (LSTM) dan gated recurrent unit (GRU) sedang ikembangkan.
RNN banyak digunakan dalam tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan suara, dan analisis deret waktu lapor algorit.ma
Secara ringkas, CNN lebih cocok untuk data yang memiliki struktur spasial seperti gambar, sementara RNN lebih cocok untuk data yang memiliki urutan temporal seperti teks atau sinyal suara.
Keduanya memiliki keunggulan masing-masing dan sering digunakan dalam kombinasi untuk memanfaatkan kekuatan masing-masing dalam berbagai aplikasi teknologi deep learning.
