これは、HAYAT HOLDING のグローバル インダストリアル IT マネージャーである Neslihan Erdogan によるゲスト投稿です。
製造プロセスの継続的なデジタル化とインダストリー 4.0 により、品質予測に機械学習 (ML) を使用する大きな可能性があります。 プロセス製造とは、処方やレシピを使用して、成分や原材料を組み合わせて商品を生産する生産方法です。
予測品質は、製造プロセス データに基づいて製品関連の品質を推定および分類するために、生産で ML メソッドを使用することで構成され、次の目標を達成します[1]。
- 品質説明 – プロセス変数と製品品質の間の関係の識別。 たとえば、接着剤成分の量は、強度や弾力性などの品質パラメーターにどのように影響しますか。
- 品質予測 – 意思決定支援または自動化のためのプロセス変数に基づく品質変数の推定。 例えば、何kg/m3 粘着成分を摂取することで、一定の強度と弾力性が得られます。
- 品質分類 – 品質予測に加えて、これには特定の製品品質タイプの推定が含まれます。
この投稿では、世界第 41 位のブランドおむつメーカーである HAYAT や世界第 XNUMX 位の木製パネルメーカーである KEAS など、さまざまな業界で事業を展開する XNUMX 社のグローバルプレーヤーである HAYAT HOLDING が AWS とどのように協力したかを紹介します。 Amazon SageMaker Model Training、Amazon SageMaker Automatic Model Tuning、および Amazon SageMaker Model Deployment を使用して、運用パフォーマンスを継続的に改善し、製品品質を向上させ、中密度ファイバーボード (MDF) 木製パネルの製造量を最適化するソリューションを構築します。
製品品質予測と接着剤消費量の推奨結果は、現場の専門家がダッシュボードを介してほぼリアルタイムで観察できるため、フィードバック ループが高速化されます。 研究所の結果は、年間 300,000 ドルの節約に相当する大きな影響を示しており、不要な化学物質の廃棄を防ぐことで、生産における二酸化炭素排出量を削減しています。
HAYAT HOLDING における ML ベースの予測品質
HAYAT は、世界第 XNUMX 位のブランドの赤ちゃん用おむつメーカーであり、EMEA で最大のペーパー ティッシュ メーカーです。 KEAS (Kastamonu Entegre Ağaç Sanayi) は、HAYAT HOLDING の木材パネル産業向けの補助金で、ヨーロッパで XNUMX 番目、世界で XNUMX 番目に位置付けられています。
中密度繊維板(MDF)は、木材の残材を繊維に分解し、接着剤と組み合わせ、高温と圧力を加えてパネルに成形した加工木材製品です。 家具、キャビネット、フローリングなど、多くの用途があります。
MDF 木製パネルの製造には、接着剤を大量に使用する必要があります (HAYAT HOLDING では毎年 XNUMX 桁トンの接着剤が消費されます)。
典型的な生産ラインでは、何百ものセンサーが使用されています。 製品の品質は、数十のパラメーターによって識別されます。 適切な量の接着剤を塗布することは、重要なコスト項目であると同時に、密度、ネジ保持能力、引張強度、モジュラス弾性、および曲げ強度など、生産されるパネルの重要な品質要素でもあります。 接着剤を過剰に使用すると生産コストが重複して増加しますが、接着剤の使用率が低いと品質の問題が発生します。 不適切な使用により、XNUMX 回のシフトで最大数万ドルが発生します。 課題は、品質が生産プロセスに逆行的に依存していることです。
人間のオペレーターは、ドメインの専門知識に基づいて、使用する接着剤の量を決定します。 このノウハウは経験に基づくものであり、能力を構築するには何年にもわたる専門知識が必要です。 人間のオペレーターの意思決定をサポートするために、選択されたサンプルに対して実験室でのテストが実行され、製造中の品質が正確に測定されます。 ラボの結果は、製品の品質レベルを明らかにするフィードバックをオペレーターに提供します。 それにもかかわらず、ラボのテストはリアルタイムではなく、最大数時間の遅延で適用されます。 人間のオペレーターは、ラボの結果を使用して接着剤の消費量を徐々に調整し、必要な品質のしきい値を達成します。
ソリューションの概要
ML を使用した品質予測は強力ですが、設計、製造プロセスとの統合、および維持には労力とスキルが必要です。 AWS プロトタイピングのスペシャリストと AWS パートナーの Deloitte のサポートにより、HAYAT HOLDING は次のようにエンドツーエンドのパイプラインを構築しました。
- 生産工場から AWS にセンサー データを取り込む
- データの準備と ML モデルの生成を実行する
- モデルをエッジにデプロイする
- オペレーター ダッシュボードの作成
- ワークフローを調整する
次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。
データの取り込み
HAYAT HOLDING は、測定データの取得、記録、分析、処理のための最先端のインフラストラクチャを備えています。
このユース ケースには、XNUMX 種類のデータ ソースが存在します。 プロセス パラメータは、特定の製品の製造用に設定され、通常、製造中に変更されることはありません。 センサーデータは製造プロセス中に取得され、機械の実際の状態を表します。
入力データは、プラントから OPC-UA 経由で SiteWise Edge Gateway を介してストリーミングされます。 AWS IoT Greengrass. 合計で 194 個のセンサーがインポートされ、予測の精度を高めるために使用されました。
SageMaker 自動モデル調整によるモデルのトレーニングと最適化
モデルのトレーニングの前に、一連のデータ準備作業が実行されます。 たとえば、MDF パネル工場では、同じ生産ラインで複数の異なる製品 (複数の種類とサイズの木製パネル) を生産しています。 各バッチは、異なる原材料と異なる物理的特性を持つ異なる製品に関連付けられています。 装置とプロセスの時系列は継続的に記録され、時間でインデックス付けされた単一フローの時系列として見ることができますが、関連付けられているバッチによってセグメント化する必要があります。 たとえば、シフトでは、製品パネルがさまざまな期間に生産される場合があります。 製造された MDF のサンプルは、品質テストのためにラボに随時送られます。 その他の機能エンジニアリング タスクには、機能削減、スケーリング、PCA (主成分分析) を使用した教師なし次元削減、機能の重要性、外れ値の検出などがあります。
データ準備フェーズの後、XNUMX 段階のアプローチを使用して ML モデルを構築します。 ラボでのテスト サンプルは、コンベア ベルトからの断続的なランダムな製品サンプリングによって実施されます。 サンプルは、品質テストのために研究所に送られます。 ラボの結果はリアルタイムで提示できないため、フィードバック ループは比較的低速です。 最初のモデルは、密度、弾力性、引っ張り抵抗、膨潤、吸水、表面の耐久性、水分、表面の吸引力、曲げ抵抗などの製品品質パラメータのラボ結果を予測するようにトレーニングされています。 XNUMX 番目のモデルは、予測される出力品質に応じて、生産に使用される接着剤の量を推奨するようにトレーニングされています。
カスタム ML 環境のセットアップと管理は、時間がかかり面倒な場合があります。 アマゾンセージメーカー のスイートを提供します 組み込みアルゴリズム、事前トレーニング済みのモデル、および事前構築済みのソリューション テンプレートを使用して、データ サイエンティストと ML 実践者が ML モデルのトレーニングとデプロイを迅速に開始できるようにします。
SageMaker の組み込みアルゴリズムを使用して、上位 N 個の最も多く生産された製品タイプとさまざまな品質パラメータについて、複数の ML モデルがトレーニングされました。 品質予測モデルは、接着剤の使用量と XNUMX つの品質パラメーターとの関係を特定します。 推奨モデルは、次のアプローチを使用して、品質要件を満たすための最小接着剤使用量を予測します。アルゴリズムは、許容される最大接着剤量から開始し、すべての要件が満たされる場合、最小許容接着剤量になるまで段階的に減らします。 接着剤の最大量がすべての要件を満たさない場合、エラーが発生します。
SageMaker の自動モデル調整 (ハイパーパラメータ調整とも呼ばれます) は、指定したアルゴリズムとハイパーパラメータの範囲を使用して、データセットで多くのトレーニングジョブを実行することにより、モデルの最適なバージョンを見つけます。 次に、選択したメトリクスで測定して、最高のパフォーマンスを発揮するモデルになるハイパーパラメータ値を選択します。
自動モデル チューニングにより、チームは適切な目標を定義し、ハイパーパラメータと検索スペースの範囲を設定することに集中しました。 自動モデル チューニングは、インフラストラクチャ、トレーニング ジョブの実行と調整、ハイパーパラメーターの選択の改善など、残りの処理を行います。 自動モデル チューニングは、幅広いトレーニング インスタンス タイプを提供します。 このモデルは、c5.x2large インスタンス タイプで、ベイジアン探索理論に基づくインテリジェント バージョンのハイパーパラメータ調整方法を使用して微調整され、最短時間で最適なモデルを見つけるように設計されています。
エッジでの推論
ML モデルをデプロイして予測を取得する方法は複数あります。
SageMakerリアルタイム推論 リアルタイム、インタラクティブ、低レイテンシが必要なワークロードに最適です。 プロトタイプ段階で、HAYAT HOLDING はモデルを SageMaker ホスティング サービスにデプロイし、AWS によって完全に管理されるエンドポイントを取得しました。 SageMakerマルチモデルエンドポイント 多数のモデルを展開するためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを提供します。 同じリソース群と共有サービス コンテナーを使用して、すべてのモデルをホストします。 これにより、単一モデルのエンドポイントを使用する場合と比較して、エンドポイントの使用率が向上し、ホスティング コストが削減されます。 また、SageMaker がモデルのメモリへのロードと、エンドポイントへのトラフィック パターンに基づいたスケーリングを管理するため、デプロイのオーバーヘッドも削減されます。
SageMaker リアルタイム推論は、マルチモデル エンドポイントで使用され、コストを最適化し、開発中にすべてのモデルをいつでも利用できるようにします。 製品タイプごとに ML モデルを使用すると、推論精度が向上しますが、その分モデルの開発とテストのコストが増加し、複数のモデルを管理することも困難になります。 SageMaker マルチモデル エンドポイントは、これらの問題点に対処し、複数の ML モデルをデプロイするための迅速で費用対効果の高いソリューションをチームに提供します。
Amazon SageMaker エッジ エッジ デバイスのモデル管理を提供するため、エッジ デバイスのフリートで ML モデルを最適化、保護、監視、および維持できます。 デバイスはクラウド インスタンスとは異なり、コンピューティング、メモリ、および接続が限られているため、エッジ デバイスで ML モデルを操作することは困難です。 モデルのドリフトが時間の経過とともにモデルの品質を低下させる可能性があるため、モデルが展開された後、モデルを継続的に監視する必要があります。 デバイスからデータ サンプルを収集し、予測の偏りを認識するカスタム コードを記述する必要があるため、デバイス フリート全体でモデルを監視することは困難です。
本番環境では、SageMaker Edge Manager エージェントを使用して、AWS IoT Greengrass デバイスにロードされたモデルで予測を行います。
まとめ
HAYAT HOLDING は、デジタル トランスフォーメーション戦略の一環として高度な分析プラットフォームを評価しており、生産における品質予測のために AI を組織に導入したいと考えていました。
HAYAT HOLDING は、AWS プロトタイピングのスペシャリストと AWS パートナーの Deloitte のサポートを受けて、独自のデータ プラットフォーム アーキテクチャと ML パイプラインを構築し、長期的なビジネスと技術のニーズに対応しました。
HAYAT KIMYA は、自社工場の 300,000 つに ML ソリューションを統合しました。 研究所の結果は、年間 XNUMX ドルの節約に相当する大きな影響を示しており、不要な化学物質の廃棄を防ぐことで、生産における二酸化炭素排出量を削減しています。 このソリューションは、製品の品質予測と接着剤消費量の推奨結果をダッシュボードを通じてほぼリアルタイムで提示することにより、オペレーターへのより高速なフィードバック ループを提供します。 このソリューションは、最終的に HAYAT HOLDING の他の木製パネル工場全体に展開される予定です。
ML は非常に反復的なプロセスです。 XNUMX つのプロジェクトの過程で、データ サイエンティストは何百もの異なるモデル、データセット、およびパラメーターをトレーニングして、最大の精度を求めます。 SageMaker は、ML の力を活用するための最も完全なツールセットを提供します。 ML 実験を大規模に整理、追跡、比較、評価できます。 SageMaker 組み込みアルゴリズム、自動モデル調整、リアルタイム推論、マルチモデル エンドポイントを使用して、ML チームの最終的な影響を高め、生産性を大幅に向上させることができます。
を使用してエッジからクラウドまでビジネス アプローチをモダナイズすることで、結果を出すまでの時間を短縮し、運用を最適化します。 AWSでの機械学習. を使用して業界固有のイノベーションとソリューションを活用する 産業用 AWS.
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HAYAT HOLDINGについて
1937 年に設立された HAYAT HOLDING は、今日、さまざまな業界で 41 の企業を擁するグローバル プレーヤーです。 17,000 人を超える従業員を擁する港湾管理セクターの LIMAS。 HAYAT HOLDING は、49 か国の 36 の生産施設で高度な技術を使用して生産された 13 のブランドを、世界中の何百万人もの消費者に提供しています。
急速に変化する消費財部門で事業を展開するハヤットは、1987 年に設立されました。今日、世界 21 か国に 8 の生産施設を持つグローバル化の道を急速に進んでいるハヤットは、世界第 16 位のブランドおむつメーカーであり、最大のティッシュ ペーパーです。中東、東ヨーロッパ、アフリカの生産者であり、動きの速い消費財部門の主要プレーヤーです。 Molfix、Bebem、Molped、Joly、Bingo、Test、Has、Papia、Familia、Teno、Focus、Nelex、Goodcare、Evony を含む 100 の強力なブランドを、衛生、在宅ケア、ティッシュ、および個人の健康のカテゴリで提供している Hayat HAYAT* を XNUMX か国以上の何百万もの家庭に届けています。
Kastamonu Entegre Ağaç Sanayi (KEAS) は、HAYAT HOLDING の工業化への最初の投資であり、1969 年に設立されました。この分野で世界的な大国になるために途切れることなく成長を続けており、ヨーロッパで 7,000 位、世界で 100 位にランクされています。 KEAS は、約 XNUMX 人の従業員を擁し、XNUMX か国以上に輸出する業界第 XNUMX 位の企業です。
※「ハヤト」とはトルコ語で「命」を意味します。
参考文献
- Tercan H、「製造における機械学習とディープ ラーニングに基づく予測品質: 系統的レビュー」、Journal of Intelligent Manufacturing、2022 年。
著者について
ネスリハン・エルドアン、(電気工学の学士号および修士号)は、情報技術のスペシャリスト、アーキテクト、およびマネージャーとしてさまざまな技術およびビジネスの役割を果たしました。 彼女は HAYAT でグローバル インダストリアル IT マネージャーとして働いており、インダストリー 4.0、デジタル トランスフォーメーション、OT セキュリティ、データと AI のプロジェクトを率いてきました。
チャグル・ユルツセブン (ボアジチ大学、電気電子工学の学士号) は、アマゾン ウェブ サービスのエンタープライズ アカウント マネージャーです。 彼はトルコで持続可能性と産業用 IOT のイニシアチブを率いており、AWS で可能な技術を示すことで、顧客が潜在能力を最大限に発揮できるように支援しています。
チェンク・セジン (PhD – 電気電子工学) は、AWS EMEA Prototyping Labs のプリンシパルマネージャーです。 彼は、IoT、分析、AI/ML、サーバーレスなどの新しいテクノロジーを使用した最先端のソリューションの探索、構想、エンジニアリング、および開発で顧客をサポートしています。
ハサン・バスリ・アキルマック (コンピュータ工学の理学士号と修士号を取得し、経営大学院でエグゼクティブ MBA を取得) は、アマゾン ウェブ サービスのプリンシパル ソリューション アーキテクトです。 彼は、エンタープライズ セグメントのクライアントにアドバイスを提供するビジネス テクノロジストです。 彼の専門分野は、大規模なデータ処理システムと機械学習ソリューションに関するアーキテクチャとビジネス ケースの設計です。 ハサンは、ヨーロッパ、中東、アフリカのクライアントにビジネス開発、システム統合、プログラム管理を提供してきました。 2016 年以来、彼はプロボノのスタートアップ インキュベーション プログラムで何百人もの起業家を指導してきました。
ムスタファ・アルデミール (電気電子工学の学士号、メカトロニクスの修士号、コンピューター サイエンスの博士号候補) は、アマゾン ウェブ サービスのロボティクス プロトタイピング リーダーです。 彼は、EMEA の最大規模の顧客向けにモノのインターネットと機械学習ソリューションを設計および開発し、それらの実装において彼らのチームを率いてきました。 その間、彼は Amazon Machine Learning University と Oxford University で AI コースを提供しています。
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- 統合された
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- 〜へ
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- You
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