Wie sich Machine Learning auf Advanced Engineering auswirken wird

Die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts hat in den letzten Jahrzehnten exponentiell zugenommen. Sie treten häufiger auf und haben mehr Auswirkungen auf die Industrie als je zuvor. Einige haben behauptet, dass die vierte industrielle Revolution (Industrie 4.0) kurz bevorsteht; ein Trend zur Automatisierung und zum Datenaustausch in Fertigungstechnologien und -prozessen, der cyber-physische Systeme (CPS), IoT, industrielles Internet der Dinge, Cloud Computing, kognitives Computing und künstliche Intelligenz umfasst. 

Der Maschinenbausektor gehört zu den Bereichen, die am stärksten von diesen Entwicklungen betroffen sein werden. Als Unternehmen ist es wichtig, sich über die neuen Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten und neue Chancen zu erkennen. Eine der wichtigsten Technologien, die in der Industrie 4.0 eine große Rolle spielen wird, ist das Machine Learning - also maschinelles Lernen (ML). Diese fortschrittliche Technologie schafft Möglichkeiten in den Bereichen Automatisierung, Daten und mehr. Aber wie funktioniert maschinelles Lernen und wie kann es Ihrem Unternehmen nützen? In diesem Artikel beantworte ich diese Fragen und zeige, wie Amoria Bond Ihnen helfen kann, die Herausforderungen von heute zu meistern. Vor allem im Bereich der fortgeschrittenen Technik hat die zunehmende Nutzung des maschinellen Lernens zu einer Nachfrage nach Experten für maschinelles Lernen geführt, Experten, die sehr gefragt und knapp sind.

Was ist Machine Learning? 

Machine Learning ist die Bezeichnung für die Technologie, mit der Maschinen "trainiert" werden, genauer gesagt für die Entwicklung anpassungsfähiger Software, die unter Verwendung großer Datenmengen erstellt wird. Es wird oft als Teil der künstlichen Intelligenz (KI) gesehen, und ML-Systeme werden manchmal als KI bezeichnet, aber es ist genauer, es als eine Teilmenge der KI zu beschreiben. 

Das Besondere am Machine Learning ist, dass es mit einer großen Menge an Informationen und Daten arbeitet und aus diesen Daten lernt, ohne explizit programmiert zu werden. Indem man einen Algorithmus mit bestimmten Daten füttert, "lernt" der Algorithmus aus diesen Daten. Kurz gesagt, maschinelles Lernen ist die Verwendung von Algorithmen und statistischen Modellen, um eine bestimmte Aufgabe ohne explizite Anweisungen effektiv auszuführen. 

Das Endergebnis ist ein System, das einen großen Teil der menschlichen Tätigkeit aus dem Entscheidungsprozess herausnimmt. Das System lernt, passt sich an und verbessert sich. Dies schafft einzigartige Möglichkeiten für die Automatisierung und Digitalisierung von Prozessen, die schneller und effizienter werden, überwältigend große Aufgaben autonom bewältigen und lästige, monotone Arbeiten abnehmen. Aber das ist eine Herausforderung. Die Systeme bestehen aus Tausenden von Algorithmen, für deren Erstellung unterschiedliche Fähigkeiten erforderlich sind. 

Wir können nicht über Machine Learning sprechen, ohne über Big Data zu sprechen, einen der wichtigsten Aspekte von Machine Learning-Algorithmen. Jedes maschinelle Lernsystem benötigt eine große Menge an Daten. Einige Systeme benötigen gelabelte Daten, d. h. Daten, die von menschlichen Mitarbeitern mit Anmerkungen versehen wurden. Eine Möglichkeit, an beschriftete Daten zu gelangen, ist die Nutzung von Plattformen wie Amazons Mechanical Turk, wo Datenbeschriftungsaufgaben eingestellt werden können und ein Mitarbeiter diese Daten gegen eine geringe Gebühr von zu Hause aus beschriftet. Andere Unternehmen verwenden andere Methoden. Andere ML-Systeme werden mit unetikettierten Daten erstellt, aber diese Systeme sind komplex und müssen einwandfrei aufgebaut sein, um zu vermeiden, dass das System die falschen Punkte verbindet. 

Fortschritte beim Machine Learning in der Ingenieurbranche

Machine Learning hat begonnen, eine wichtige Rolle im Ingenieurwesen zu spielen. Es ermöglicht Ingenieuren, einfachere und schnellere Arbeitsabläufe zu erstellen, und reicht tief in das Datenmanagement hinein, um die Herausforderungen von Big Data zu entschärfen und die Verwaltung und Überwachung von Big Data zu vereinfachen. 

Automobilhersteller setzen schon seit vielen Jahren Roboter in der Produktion ein. Anfangs erledigten sie einfache technische Aufgaben, heute können sie Präzisionsbewegungen für die kompliziertesten Teile des Prozesses ausführen. ML-Systeme machen diese intelligenten Produktionslinien und komplexen Fertigungsaufgaben effizienter und erfordern weniger menschliche Eingriffe.

Auch viele Konstruktions- und Simulationsaufgaben lassen sich mit ML vereinfachen, da sie es ermöglichen, Konstruktions- und Gewichtseinsparungsoptionen zu erkunden, die vorher nicht möglich waren. Mit Hilfe innovativer Designs können Ingenieure Optionen wie nie zuvor untersuchen. 

Schließlich können ML-Systeme eingesetzt werden, um Barrieren zwischen Abteilungen zu überwinden und dabei zu helfen, Daten effektiv zu verwalten und Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen. Sie können Aufgaben mit geringem Wert automatisieren und Muster in den Daten erkennen, so dass die Ingenieure mehr Zeit für höherwertige Aufgaben haben. 

Machine Learning und Supply Chains

Ein Bereich, der enorm von Machine Learning profitiert, ist der Lieferkettensektor. In Andrew Barrows Artikel über Supply Chains, den Sie hier lesen können, erwähnt er die Möglichkeiten, die neue Technologien für den Versorgungskettensektor bieten. Maschinelles Lernen ist eine davon und wird als Schlüsseltechnologie für Lieferketten identifiziert. Die größte Chance im Bereich der Versorgungsketten ist die verbesserte Planung durch den Einsatz digitaler Technologien mit einem geschätzten Gewinn von 685 Milliarden US-Dollar. 

Mithilfe des Machine Learning kann eine digitale Lieferkette geschaffen werden, die ihren zentralen Zweck erfüllt und gleichzeitig anpassungsfähiger an sich ändernde Marktbedingungen wird. 

Die Nutzung der Möglichkeiten hängt vom Aufbau zuverlässiger Informationsbestände und der Ermöglichung von Innovationen und Verbesserungen auf der Grundlage kontinuierlichen Lernens ab. Sie erhöht die Sichtbarkeit und Anpassungsfähigkeit von Lieferketten. 

Neben einer besseren Planung und einer größeren Transparenz der Lieferketten kann das maschinelle Lernen auch für die intelligente Fertigung genutzt werden. Die größten Chancen ergeben sich in drei Kategorien. Erstens kann maschinelles Lernen bei der Anlagennutzung eingesetzt werden, um die Verfügbarkeit der Anlagen und damit die Nutzungsrate zu verbessern. Dies führt zu niedrigeren Wartungskosten, höheren Erträgen und geringeren Neuinvestitionen. Zweitens werden durch einen besseren Durchsatz/Effizienz neue Maschinen-, Energie-, Arbeits- und Materialeinsparungen erzielt. Und schließlich wird sich das maschinelle Lernen auf die Qualitätssicherung auswirken, da digitale Technologien eingesetzt werden können, um Fehler früher zu erkennen und Prozesse auf Fehler zu prüfen, um nachhaltige Verbesserungen zu erzielen.  

Verschiedene Segmente können eines der Elemente gegenüber anderen hervorheben. In anlagenintensiven Fertigungssegmenten wie der Chemieindustrie beispielsweise werden die Erträge hauptsächlich aus der Anlagennutzung stammen, während in technikorientierten Wertschöpfungsketten wie der Automobil- oder Luftfahrtindustrie die Qualität und bei schnelldrehenden Konsumgütern wahrscheinlich der Durchsatz im Vordergrund stehen wird.

Unternehmen, die bestehende Systeme modernisieren, digitale Plattformen und Industrie-Clouds einsetzen, haben die Nase vorn, vor allem wegen der zugänglichen Cloud-Plattformen und der exponentiellen Fortschritte in diesem Bereich. Die Unternehmen müssen dazu übergehen, die digitalen Initiativen in die laufenden Aktivitäten einzubetten.

Die Übernahme dieser neuen Technologien erfordert Fachleute mit fortgeschrittenen Kenntnissen und Fähigkeiten, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und KI-Entwickler. Die Nachfrage nach diesen Experten ist groß, das Angebot jedoch gering. Hier kann Amoria Bond Ihnen helfen. 

Gewinnung von Fachleuten für Machine Learning

Der Markt ist schnelllebig, und Unternehmen müssen sich an die Geschwindigkeit des Marktes anpassen. Wir stellen fest, dass Unternehmen dazu neigen, ihre Geschäfte wie gewohnt fortzuführen und dabei wichtige Gelegenheiten verpassen, sich an neue Technologien anzupassen und mit dem Markt Schritt zu halten. Um voranzukommen, müssen Unternehmen Fachleute wie Ingenieure für maschinelles Lernen anziehen, die in der Lage sind, neue Technologien zu implementieren. Unternehmen, denen es gelingt, neue Talente anzuziehen, handeln schnell. Sie schließen Lücken und verkürzen Prozesse.

Amoria Bond hilft dabei, indem es neue Verfahren anwendet, um den Einstellungsprozess von hochqualifizierten Fachkräften zu beschleunigen. Unsere Teams verfügen über hervorragende Branchenkenntnisse und werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um die beste Person für Ihre nächste Stelle in der Lieferkette und Logistik zu finden. Unsere Aufgabe besteht jedoch nicht nur darin, talentierte Fachleute aus dem Bereich der Hochtechnologie zu finden und zu vermitteln. Wir bieten spezialisierte Rekrutierungsdienstleistungen, die viel mehr umfassen: Von der Markt- und Wettbewerbsanalyse bis zur Optimierung des gesamten Rekrutierungsprozesses decken wir den gesamten Zyklus ab, den eine Neueinstellung erfordert. Letztlich tragen all diese Aspekte dazu bei, Ihre Einstellungszeit zu verkürzen, Ihre Einstellungskosten zu senken und die Gesamtqualität des Prozesses zu verbessern.

Wir sind stolz auf unseren guten Ruf und unsere Erfolgsbilanz bei der Vermittlung von qualitativ hochwertigem, qualifiziertem Personal. Erfahren Sie mehr über unsere Rekrutierungs- und Personaldienstleistungen und wie wir Ihnen helfen können. 

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