Nieuw onderzoek: AI-systeem transformeert productie voor optimale efficiëntie en duurzaamheid in de industrie
AmsterdamOnderzoekers van de Universiteit van Virginia hebben een nieuw AI-systeem ontwikkeld met behulp van Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) om de productie te verbeteren. Deze technologie is ontworpen om de productie sneller, efficiënter en met minder verspilling te maken. Het systeem maakt gebruik van AI-agenten die in real-time taken beheren, waardoor het zich automatisch kan aanpassen en continu kan bijleren.
Hier zijn de mogelijkheden van de technologie:
- Verhoogde productiesnelheid en efficiëntie
- Aanzienlijke vermindering van verspilling
- Verbeterde productkwaliteit en consistentie
- Flexibele aanpassing aan onverwachte veranderingen
- Mogelijkheden voor brede industriële toepassingen
Het nieuwe systeem maakt gebruik van geavanceerde algoritmen, bekend als C-MAAC en P-MAAC, die rekening houden met de grenzen van machines en onvoorziene problemen tijdens de productie. In tegenstelling tot oudere methoden die zich richten op het verbeteren van afzonderlijke stappen, richt het UVA-systeem zich op het optimaliseren van het gehele productieproces om efficiënter en flexibeler te worden.
Dit nieuwe systeem biedt kansen voor verbeterde industriële operaties. Sectoren zoals de auto-industrie en de elektronica kunnen profiteren van deze vooruitgangen. Bedrijven zullen niet alleen efficiënter kunnen werken, maar ook hun ecologische voetafdruk verkleinen door het terugdringen van CO2-uitstoot. Het systeem kan automatisch problemen als machine-uitval of wijzigingen in productieschema's afhandelen, wat bijdraagt aan minder stilstand en energiebesparing.
De samenwerking met General Motors speelde een cruciale rol bij het garanderen dat het systeem effectief functioneert in praktijksituaties. Door gebruik te maken van de expertise van deze grote fabrikant, zorgden de onderzoekers ervoor dat hun technologie echte industriële problemen aanpakt. Hierdoor is het systeem robuust genoeg om de efficiëntie in complexe productieomgevingen te verbeteren.
Dit AI-systeem streeft naar een verbeterde productie door industriële efficiëntie te combineren met milieuzorg. In de hedendaagse markt is het cruciaal om zowel economisch efficiënt als milieubewust te zijn. Deze nieuwe ontwikkeling biedt een oplossing die duurzame productie voor de toekomst ondersteunt.
De studie is hier gepubliceerd:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.08.021en de officiële citatie - inclusief auteurs en tijdschrift - is
Chen Li, Qing Chang, Hua-Tzu Fan. Multi-agent reinforcement learning for integrated manufacturing system-process control. Journal of Manufacturing Systems, 2024; 76: 585 DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.08.02120 november 2024 · 01:02
AI onderweg: compacte taalmodellen voor betere prestaties op mobiele apparaten
18 november 2024 · 14:36
Precieze gedragsstudies bij muizen dankzij AI: minder dieren en snellere resultaten
Deel dit artikel