Het tempo van de technologische vooruitgang is de laatste decennia exponentieel gestegen. Ze komen vaker voor en hebben een grotere impact op elke industrie dan ooit tevoren. Sommigen beweren dat de vierde industriële revolutie (Industrie 4.0) nabij is; een trend naar automatisering en gegevensuitwisseling in productietechnologieën en -processen die cyber-fysieke systemen (CPS), IoT, industrial internet of things, cloud computing, cognitieve gegevensverwerking en kunstmatige intelligentie omvatten.
De engineering sector behoort tot de sectoren die het meest door deze ontwikkelingen zullen worden beïnvloed. Als bedrijf is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwe ontwikkelingen en nieuwe kansen te herkennen. Een van de meest prominente technologieën in ontwikkeling die naar verwachting een grote rol zal spelen in Industrie 4.0 is Machine Learning (ML). Deze geavanceerde technologie creëert kansen op het gebied van automatisering, data, en meer. Maar hoe werkt machine learning en hoe kan het uw bedrijf ten goede komen? In dit artikel beantwoord ik deze vragen en laat ik zien hoe Amoria Bond u kan helpen de uitdagingen van vandaag het hoofd te bieden. Vooral op het gebied van geavanceerde engineering heeft het toegenomen gebruik van machine learning geleid tot een vraag naar machine learning experts, experts waar veel vraag naar is en waar een tekort aan is.
Wat is machine learning?
Machine learning is de naam voor de technologie die wordt gebruikt om machines te "trainen", of meer specifiek, om aanpasbare software te bouwen die tot stand komt door gebruik te maken van grote hoeveelheden data. Het wordt vaak gezien als een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI), en ML-systemen worden soms benoemd als AI, maar het is nauwkeuriger om het te beschrijven als een subset van AI.
Wat machine learning uniek maakt, is dat het werkt met een grote hoeveelheid informatie en gegevens, en dat het van die gegevens leert zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Door bepaalde gegevens aan een algoritme te geven, "leert" het algoritme van die gegevens. Kort gezegd is machine learning het gebruik van algoritmen en statistische modellen om een specifieke taak doeltreffend uit te voeren zonder gebruik te maken van expliciete instructies.
Het eindresultaat is een systeem dat een groot deel van het menselijk handelen uit het besluitvormingsproces haalt. Het systeem leert, past zich aan en verbetert. Dit schept unieke mogelijkheden voor automatisering en digitalisering van processen die sneller en efficiënter worden, waarbij overweldigend grote taken autonoom worden aangepakt en monotoon werk wordt weggenomen. Maar, het is een uitdaging. De systemen bestaan uit duizenden algoritmen die uiteenlopende vaardigheden vereisen om tot stand te brengen.
We kunnen het niet over machine learning hebben zonder te spreken over big data, een van de belangrijkste aspecten van machine learning-algoritmen. Elk systeem voor machine learning vereist een enorme hoeveelheid data. Sommige systemen hebben gelabelde data nodig, data wat door mensen is geannoteerd. Een manier om aan gelabelde data te komen is door gebruik te maken van platforms zoals Amazon's Mechanical Turk, waarop taken voor het labelen van data geplaatst kunnen worden en "workers" die data thuis labelen in ruil voor een kleine vergoeding. Andere bedrijven gebruiken andere methoden. Andere ML-systemen worden gemaakt met ongelabelde data, maar deze systemen zijn complex en moeten onberispelijk worden gebouwd om te voorkomen dat het systeem de verkeerde punten verbindt.
Vooruitgang op het gebied van machine learning in de engineering sector.
Machine learning begint een belangrijke rol te spelen in engineering. Het stelt ingenieurs in staat eenvoudigere en snellere workflows te creëren en het strekt zich uit tot diep in het gegevensbeheer, waarbij de uitdagingen van big data worden verzacht en het beheer en de monitoring van big data wordt vereenvoudigd.
Autofabrikanten gebruiken al vele jaren robots aan de productielijn. In het begin voerden de robots eenvoudige technische taken uit, maar nu kunnen ze precisiebewegingen uitvoeren voor de meest ingewikkelde onderdelen van het proces. ML-systemen maken deze slimme productielijnen en complexe fabricagetaken efficiënter, terwijl minder menselijke bemiddeling nodig is.
Veel ontwerp- en simulatietaken kunnen ook gemakkelijker worden gemaakt met ML, omdat zij het mogelijk maken ontwerp- en gewichtbesparende opties te onderzoeken die voorheen niet mogelijk waren. Met behulp van innovatieve ontwerpen kunnen ingenieurs opties onderzoeken als nooit tevoren.
Tot slot kunnen ML-systemen worden gebruikt om barrières tussen afdelingen te slechten en helpen om gegevens effectief te beheren en er inzichten uit te halen. Ze kunnen automatisering bieden voor taken met een lage waarde en patronen in gegevens ontdekken, waardoor ingenieurs meer tijd overhouden voor taken met een hogere waarde.
Machine learning en supply chains
Een gebied dat enorm profiteert van machine learning is de supply chain sector. In het artikel van Andrew Barrow over supply chains dat u hier kunt lezen, noemt hij de kansen die nieuwe technologieën bieden voor de supply chain-sector. Machine learning is er daar één van en wordt aangemerkt als een sleuteltechnologie voor supply chains. De grootste kans in supply chains is verbeterde planning door het gebruik van digitale technologieën, met een geschatte winst mogelijkheid van 685 miljard dollar.
Machine learning kan worden gebruikt om de digitale supply chains te creëren; een keten die veerkracht introduceert als centraal onderdeel en tegelijkertijd beter kan inspelen op veranderende marktomstandigheden.
Het benutten van de mogelijkheden zal verder afhangen van het opbouwen van betrouwbare informatieopslagplaatsen en het mogelijk maken van innovatie en verbetering op basis van continu leren. Het vergroot de zichtbaarheid en het aanpassingsvermogen van supply chains.
Naast betere planning en grotere zichtbaarheid van supply chains kan machine learning ook worden gebruikt voor smart manufacturing. De grootste kansen zijn te vinden in drie categorieën. Ten eerste kan machine learning worden gebruikt bij het gebruik van bedrijfsmiddelen om de beschikbaarheid van bedrijfsmiddelen en daarmee de bezettingsgraad te verbeteren. Dit zal leiden tot lagere onderhoudskosten, hogere inkomstenniveaus en minder nieuwe kapitaaluitgaven. Ten tweede zullen door een betere doorvoer/efficiëntie nieuwe machines, energie, arbeid en materialen efficiënter worden. Ten slotte zal machine learning van invloed zijn op de kwaliteitsborging, aangezien digitale technologieën kunnen worden gebruikt om defecten sneller op te sporen en processen foutbestendig te maken om verbeteringen te ondersteunen.
Verschillende segmenten kunnen de nadruk leggen op een van de elementen boven een ander. In productiesegmenten met veel activa, zoals de chemische industrie, zal het rendement bijvoorbeeld grotendeels voortvloeien uit het gebruik van activa, terwijl op techniek gerichte waardeketens, zoals de auto-industrie of de lucht- en ruimtevaart met kwaliteit, en fast moving consumer goods waarschijnlijk beginnen met doorvoer.
Bedrijven die bestaande systemen moderniseren, digitale platforms inzetten en clouds voor de industrie gebruiken, lopen voorop, vooral dankzij de toegankelijke cloudplatforms en de exponentiële vooruitgang op dit gebied. Bedrijven moeten overstappen op een systeem waarin de digitale initiatieven zijn ingebed in de lopende activiteiten.
De adoptie van deze nieuwe technologieën vereist professionals met geavanceerde kennis en vaardigheden, waaronder data scientists, machine learning engineers, en AI-ontwikkelaars. Er is veel vraag naar deze experts, maar er is weinig aanbod. Hier is waar Amoria Bond u kan helpen.
Het aantrekken van machine learning professionals.
De markt beweegt snel, en bedrijven moeten zich aanpassen aan de snelheid van de markt. We zien een tendens bij bedrijven om op de oude voet door te gaan, waardoor ze belangrijke kansen laten liggen om zich aan te passen aan nieuwe technologieën en mee te bewegen met de markt. Om vooruit te komen, moeten organisaties professionals aantrekken, zoals machine learning engineers, die in staat zijn nieuwe technologieën te implementeren. Bedrijven die erin slagen nieuw talent aan te trekken, gaan snel vooruit. Zij dichten kloven en snijden in processen.
Wat Amoria Bond doet om te helpen is nieuwe praktijken invoeren om het aanwervingsproces van hoogopgeleide professionals in de sector te versnellen. Onze teams beschikken over uitstekende kennis van de sector en zullen met u samenwerken om de beste persoon te vinden voor uw volgende supply chain en logistieke functie. Onze taak bestaat echter niet alleen uit het vinden en plaatsen van getalenteerde, advanced engineering professionals. Wij bieden gespecialiseerde wervingsdiensten die veel meer omvatten: Van markt- en concurrentieanalyse tot het optimaliseren van het hele wervingsproces: wij bestrijken de hele cyclus die een nieuwe aanwerving vereist. Uiteindelijk dragen al deze aspecten bij aan het verkorten van uw wervingstijd, het verlagen van uw wervingskosten en het verbeteren van de algehele kwaliteit van het proces.
Wij zijn trots op onze reputatie en track record voor het leveren van kwalitatieve, relevante professionals. Lees meer over onze recruitment- en staffingdiensten en hoe wij u kunnen helpen.
Aarzel dus niet, neem vandaag nog contact op met mijn team en mij voor meer informatie over onze gespecialiseerde wervingsdiensten.
