Assessing the applicability of machine learning in manufacturing and design operations
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the last years, research and applications in artificial intelligence (AI) and its subcategory machine learning (ML) have significantly increased, along with the public interest on this field.This trend has raised the attention of decision makers in manufacturing companies that are seeking for new opportunities to improve processes.However, the absence of instructions on where and how to use learning algorithms impedes applications.A ML project in industry typically consists of two parties: the industrial client, host of the process in question, and the ML expert.Since the ML expert has no or little knowledge about the application domain and the industrial client no expertise in applying ML, it is unclear at the beginning of a project if ML is a suitable solution for the given scenario.In this work, a guide is developed to improve the collaboration between ML experts and their industrial clients on ML projects.The objective of the guide is to assess the applicability of ML on a use case at an early stage by providing action steps, rules, and guidelines.To obtain the desired knowledge, three case studies in manufacturing and design processes are conducted for this research.As a first step, a methodology is developed to systematically perform the same tasks on every case study.It comprises three main steps: the analysis of the current situation and motivation behind applying ML, the definition of the objectives on the project and the learning algorithm, and the analysis of the available data.The methodology is complemented with information from literature such as the categorization of ML tasks and data types, as well as popular techniques to prepare, process, and evaluate data.Then, the methodology is applied to the case studies and the experiences made are noted down in three rules and six guidelines.Finally, the methodology is refined and extended with those findings, turning it into a concise guide to determine the feasibility of ML projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».