MLOps Pipeline สำหรับหุ่นยนต์เชื่อมโลหะอัตโนมัติ

ความท้าทาย

เป้าหมายของลูกค้าคือการรักษาประสิทธิภาพสูงสุดของความแม่นยำในการเชื่อมของหุ่นยนต์ การมีข้อมูลคุณภาพสูงและการฝึกโมเดลอย่างทันท่วงทีเป็นสิ่งสำคัญต่อความแม่นยำของงานที่หุ่นยนต์ต้องทำ ลักษณะงานที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาทำให้ต้องปรับตัวให้เข้ากับข้อมูลและสถานการณ์ใหม่ ๆ อยู่เสมอ จึงจำเป็นต้องมี MLOps Pipeline ที่ชาญฉลาดสำหรับการจัดการและฝึกโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ

MLOps Pipeline : การเตรียมข้อมูลและการฝึกโมเดล

แนวคิดของ MLOps Pipeline ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ไม่ใช่ทุกคนที่จะสามารถทำให้ระบบทำงานได้แบบครบวงจร ทีมของเราทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อพัฒนา MLOps Pipeline แบบ end-to-end ที่สามารถรับข้อมูลจากการใช้งานจริง แปลงข้อมูล และเตรียมฟีเจอร์สำหรับการฝึกโมเดลภาพ (Image Model) ได้อย่างต่อเนื่อง

การประเมินและการนำโมเดลขึ้นใช้งาน

โซลูชัน MLOps ของเราช่วยจัดการเวอร์ชันของโมเดล ประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดล ในบางกรณี หากโมเดลเวอร์ชันใหม่มีความแม่นยำผ่านเกณฑ์ที่กำหนด ก็สามารถนำขึ้นใช้งานจริงโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถมีวงจร ML ที่ทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบได้

ผลลัพธ์ : หุ่นยนต์ที่เรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่อง

หุ่นยนต์เชื่อมโลหะอัตโนมัติ (Autonomous Welding Robots) มีประสบการณ์ในการเพิ่ม ความแม่นยำและประสิทธิภาพในการเชื่อมโลหะอย่างมาก เวลาหยุดทำงานเนื่องจากรุ่นที่ล้าสมัยลดลง เหลือน้อยที่สุด นำไปสู่การปรับปรุงผลิตภาพโดยรวม การนำ MLOps มาใช้ไม่เพียงแต่ช่วยแก้ปัญหาเฉพาะหน้าเท่านั้น แต่ยังช่วยเตรียมความพร้อมการดำเนินงานของพวกเขาสำหรับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปในอนาคตด้วย

หลักการของการใช้ประโยชน์จากท่อส่งข้อมูล (data pipelines) และการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในภาคการผลิตเท่านั้น เทคโนโลยีเหล่านี้ยังมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอื่น ๆ เช่น ด้านการศึกษา ด้วยการประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและส่งมอบผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ติดต่อเราเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าเราส่งเสริมนวัตกรรมด้านการศึกษาผ่านกรณีการใช้งานด้านการศึกษาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของเราได้อย่างไร

‍