A klímaváltozás következményeként számos olyan kockázati tényező jelenik meg vagy súlyosbodik, amelyek eddig nem voltak ennyire élesek a munkahelyeken. A legnagyobb veszélyt a hőstressz jelenti, amely a környezeti hőmérséklet emelkedésével vált egyre fenyegetőbbé, és már körülbelül 2,41 milliárd munkavállalót érint világszerte. Bár Európa, és így Németország sem tartozik azok közé a régiók közé, ahol a munkahelyi hőstressz már a dolgozók többségére hatással van, a világ többi részén a hőhullámok egyre nagyobb mértékben érintik a munkavállalókat, és a legtöbb új kockázat ezen a téren jelentkezik. Németországban a Munkaügyi és Szociális Minisztérium (BMAS) 2023 tavaszán elindította a "Munka: Biztonságos és Egészséges - Klímaváltozás" című politikai műhelyt, amelynek célja, hogy áttekintse a munkahelyi egészség- és biztonságvédelmet a klímaváltozás okozta új kockázatok szempontjából. Ehhez szakértők együttműködésére van szükség, hogy a jövőbeli munkavállalói védelmet megfelelő irányelvek mentén alakíthassák.

A klímaváltozás hatásait nemcsak az újabb veszélyek megjelenése, hanem azok erősödése is jellemzi. A hőstressz és az UV sugárzás különösen nagy veszélyt jelent, és ezek nemcsak a már érintett dolgozókat fenyegetik, hanem olyan munkavállalókat is, akik eddig nem találkoztak ilyen típusú kockázatokkal. Mivel a klímaváltozás következtében nemcsak az egyéni munkakörülmények változnak, hanem a munkahelyi egészség- és biztonságvédelmi szabályozások is folyamatosan frissítésre szorulnak, a BMAS és az egyes szakszervezetek a társadalmi párbeszédet előtérbe helyezve dolgoznak ki új szabályozásokat és intézkedéseket.

A műhelymunkák célja a munkahelyi biztonságot érintő új kihívások felismerése, valamint a különböző munkavállalói csoportok védelme az egyes országokban alkalmazott nemzetközi gyakorlatok alapján. Az előkészítő kutatások és a szakirodalom elemzései alapján egyértelműen kiderült, hogy Németországban már számos nemzetközi példát figyelembe vesznek, de a védelmi intézkedések terén még mindig van hová fejlődni. Ilyenek a munkavállalók akklimatizációja, a segítő rendszerek bevezetése, illetve a saját tempóban történő munkavégzés.

A klímaváltozás hatásai nemcsak új egészségügyi kockázatokat generálnak, hanem a már meglévő intézkedések egyes esetekben elégtelenné válhatnak. A különböző munkavállalói csoportok érzékenyítése és meggyőzése a szükséges védelmi intézkedések fontosságáról kiemelten fontos. Az ilyen típusú munkavállalói oktatás és tájékoztatás sok esetben elmarad, miközben a munkahelyi biztonság és egészségvédelem terén új megközelítésekre van szükség. Az új kockázatok nemcsak a munkavállalók, hanem a munkáltatók számára is kihívást jelentenek. A megfelelő információk hiánya, illetve a különböző munkavédelmi szervezetek közötti koordináció hiányosságai miatt a munkahelyeken dolgozókat még nem minden esetben készítik fel megfelelően a klímaváltozáshoz kapcsolódó veszélyekre.

Ezen problémák orvoslására indították el a BMAS által koordinált politikai műhelyt, amelynek célja, hogy összehangolja a különböző munkavédelmi szervezetek és szakemberek erőfeszítéseit, és közösen dolgozzanak ki gyakorlati megoldásokat a munkavállalók védelme érdekében. A klímaváltozás hatásai, mint a hőstressz vagy az extrém időjárás, nemcsak a munkavállalók közvetlen biztonságát fenyegetik, hanem hosszú távon az egész munkahelyi kultúrára, a dolgozók produktivitására és mentális egészségére is hatással lesznek.

A kutatások és a szakértők bevonása ebben a politikai műhelyben rendkívül fontos, mivel az egyre komplexebbé váló problémákhoz megfelelő tudományos alapú válaszokat kell adni. Az akadémiai kutatásokat és a nemzetközi tapasztalatokat alapul véve dolgozzák ki azokat a gyakorlati irányelveket és szabályozásokat, amelyek hatékony védelmet biztosíthatnak a munkavállalók számára. Ezen kívül a legújabb tudományos eredmények és kutatások folyamatos integrálása alapvető ahhoz, hogy a változó környezethez alkalmazkodva mindig naprakész és hatékony megoldások születhessenek.

A klímaváltozás hatásai miatt a munkavédelemben fontos szerepet kap a tudományos és gyakorlati tapasztalatok kombinációja. Mivel a kutatások újabb és újabb kockázati tényezőket és védelmi mechanizmusokat tárnak fel, elengedhetetlen, hogy a munkahelyek folyamatosan alkalmazkodjanak a legfrissebb tudományos ismeretekhez. Az ilyen típusú politikai és társadalmi párbeszédek segíthetnek abban, hogy a munkavédelmi előírások folyamatosan fejlődjenek, és hogy minden munkavállaló, függetlenül attól, hogy milyen munkakörben dolgozik, megkapja a megfelelő védelmet a klímaváltozás által okozott veszélyekkel szemben.

Hogyan érhetjük el a megbízható fapálcikák gyártásának minőségellenőrzését mesterséges intelligenciával?

A fa pálcikák gyártásának megbízható minőségellenőrzéséhez elengedhetetlen a megfelelő hibák detektálása és osztályozása. Az ehhez használt megközelítés a mesterséges intelligencia (MI) segítségével lehetővé teszi a gyártás során fellépő hibák szintetikus spektrumának modellezését, amely tükrözi a gyártás közbeni természetes hibák előfordulását. A cél az, hogy a végső termék minden fogyasztó számára biztonságos és hibamentes legyen.

Az eddigi kutatások során a képes adatbázis növelése kulcsfontosságú volt a mély tanulás alapú konvolúciós neurális hálózatok (CNN) sikeres alkalmazásában. Az adatok bővítésére különböző augmentációs technikákat alkalmaztak, így az eredeti 673 képből 5.939 képet sikerült előállítani, biztosítva a megfelelő mintaméretet a CNN modellek tréningjéhez. Ennek eredményeként az elért végső pontosság 81,16%-os lett, lehetővé téve a pálcikák körülbelül 4,3 millisekundum alatti ellenőrzését. Ez a feldolgozási sebesség megfelel az ipari alkalmazások valós idejű követelményeinek, de az elért pontosság még javításra szorul.

A modell alapvető gyengeségei közé tartozik, hogy a természetes hibák, mint a csomók, gyakran tévesen nem hibaként kerülnek osztályozásra, ami annak a következménye, hogy a csomók széleskörű természetes változékonysága miatt nehéz őket laboratóriumi körülmények között pontosan szimulálni. Ezen kívül az „elhasználódott élek” is olykor tévesen más típusú hibákként jelennek meg, míg a gyártás során előforduló „megégett felületek” továbbra is nagy kihívást jelentenek a felismerésükben. Ennek következményeként szükség van a modell finomhangolására, hogy a minőségellenőrzés teljesítménye elérje az emberi inspektorok szintjét.

A modell fejlesztésének egyik legegyszerűbb módja az adathalmaz bővítése, különösen a ritkább hibák típusai felé, hogy kiegyensúlyozottabb osztályozási mintákat biztosítsunk a hibák között. A túlreprezentált hibák, például a „törött fogak és nyél” típusok, torzítják az aktiválási küszöböt a Softmax függvényben, ami miatt a ritkább hibák nem aktiválódnak megfelelően, és ezeket esetleg nem detektálja a rendszer. Az ilyen problémák kiküszöbölésére több különálló modellt is alkalmazhatunk, amelyek egy-egy specifikus hibatípusra specializálódnak, majd ezek az egyes modellek ensemble tanulási módszerrel összekapcsolva javíthatják az általános pontosságot.

A döntési folyamat egyszerűsítése érdekében, amikor a rendszer csupán a „hiba jelen van” vagy „hiba nincs” döntést hoz, csökkenti a komplexitást, ami elősegítheti a modell megbízhatóbb működését. Ezen kívül érdemes figyelembe venni, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása nem csupán a hibák gyors észlelését, hanem azok pontos osztályozását is lehetővé teszi, miközben biztosítja a termelés hatékonyságát.

A mesterséges intelligencia alkalmazásának továbbfejlesztése érdekében elengedhetetlen a gyártási folyamatok szoros integrálása a valós idejű adatkezelésbe, hogy az esetleges hibákat azonnal felismerhessük és a gyártási sorban történő késlekedés minimalizálható legyen. Ezen kívül az MI fejlesztéséhez szükséges adatok rendszeres frissítése, valamint a modellek folyamatos tesztelése és finomhangolása biztosítja, hogy a gyártás során fellépő új, eddig nem ismert hibák is felismerhetők legyenek.

Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia valóban versenyképes alternatívát jelentsen a hagyományos minőségellenőrzési módszerekhez képest, folyamatosan figyelemmel kell kísérni a gyártásban előforduló különböző variációkat, valamint az egyes hibák felismerésének hatékonyságát. Az ipari környezetben történő alkalmazás során a valós idejű adatgyűjtés és -feldolgozás mellett szükséges a rendszeres tesztelés, hogy az elért pontosság ne csökkenjen, és képes legyen alkalmazkodni a gyártás során előforduló új kihívásokhoz.

Hogyan alkalmazzuk a támogató vektor gépeket és az ensemble módszereket a gépi tanulásban?

A támogató vektor gépek (SVM) olyan hatékony algoritmusok, amelyek a különböző osztályok közötti legnagyobb távolságok maximalizálásával dolgoznak, azaz a legszorosabb adatpontok közötti különbségekkel. Az SVM módszer azokra az adatokra koncentrál, amelyek a legnehezebben előrejelezhetők. Ennek köszönhetően az SVM ellenálló a zajos adatokkal, szélsőséges értékekkel és kiugró adatpontokkal szemben, ellentétben a hagyományos statisztikai modellekkel, mint például a lineáris diszkriminancia, a naiv Bayes-osztályozó, vagy a lineáris regresszió. Ahogy a mesterséges neurális hálózatok (ANN) is, az SVM-ek is alkalmazhatók mind osztályozásra, mind regresszióra, bár az algoritmus eredetileg osztályozásra lett kifejlesztve.

A több hiper-sík használata lehetővé teszi különböző kapcsolatok modellezését, legyenek azok nemlineárisak vagy kategorizáltak. Ezen kívül, hasonlóan a nemlineáris regressziós modellekhez, az input tér reszkálható nemlineáris transzformációkkal. Ez lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy a maximális marginú hiper-síkot egy transzformált jellemző térben illesszék, amely nemlineáris az eredeti bemeneti térben, így képesek kezelni a komplex adatstruktúrákat. Egy másik megközelítés az adatok nemlineáris szeparálhatóságának kezelésére a kernel trükk alkalmazása, amely az adatokat egy magasabb dimenziójú térbe vetíti, ahol azok lineárisan szeparálhatóvá válnak. A leggyakrabban alkalmazott kernel típusok közé tartoznak a polinomiális, Gauss-féle és a sugár alapú függvények.

Az SVM-ek különösen hatékonyak nagy dimenziójú terekben és akkor, ha a dimenziók száma meghaladja a minták számát. Ezenkívül memóriatakarékosak is, mivel csak a támogató vektorokat használják. Ugyanakkor az SVM-ek nagy adatállományok esetén kevésbé lehetnek hatékonyak, mivel a tanulási összetettség magas lehet. Továbbá, a megfelelő kernel és hiperparaméterek (például a támogató vektorok száma) kiválasztása nem mindig egyszerű feladat.

Az ensemble (csoportosító) tanulás olyan gépi tanulási technika, amely több algoritmus előrejelzéseit kombinálja, hogy pontosabb és robusztusabb előrejelzést kapjon, mint bármely egyes algoritmus önállóan. Az ensemble módszerek alapvető ötlete az, hogy ha különböző algoritmusokat alkalmazunk, akkor az ensemble képes korrigálni az egyes modellek gyengeségeit és javítani az összteljesítményt. Az egyes modellek különböző mintázatokat vagy adatokat képesek felismerni, és ezek kombinálása csökkenti a hibákat.

A legfontosabb ensemble módszerek közé tartoznak a bagging, a stacking és a boosting. A bagging csökkenti a varianciát azzal, hogy ugyanazon algoritmus több példányát tanítják meg különböző véletlenszerűen választott alhalmazokon, és az előrejelzéseik átlagolásával állítanak elő eredményeket. A random forest egy népszerű bagging algoritmus, amely több döntési fát tanít és azokat átlagolja regresszió esetén, vagy szavaz velük osztályozáskor.

A stacking módszerek több alapalgoritmus tanítását foglalják magukban, majd egy meta-heurisztikai algoritmust alkalmaznak az előrejelzések kombinálására. A meta-heurisztika megtanulja, hogyan kell a legjobban összesíteni az alapmodellek kimeneteleit. A leggyakoribb beállítás az, hogy random forestokat, SVM-eket és neurális hálózatokat alkalmaznak alapmodellekként, majd egy lineáris regressziót vagy más modellt tanítanak, hogy kombinálják azok kimeneteleit.

A boosting módszerek célja a torzítás csökkentése azzal, hogy az algoritmusokat egymás után tanítják meg, és minden új modell az előzőek hibáira összpontosít, fokozatosan javítva az előrejelzéseket. Az AdaBoost (Adaptive Boosting) és a Gradient Boosting a legismertebb boosting algoritmusok. Az AdaBoost esetében a hibásan osztályozott adatpontok minden egyes iterációban nagyobb súlyt kapnak, míg a Gradient Boosting iteratívan optimalizálja a veszteségfüggvényt.

Az ensemble tanulási algoritmusok különösen alkalmasak a komplex, többszörös változós adathalmazok elemzésére. Széles körben használják őket tudományos kutatásban és ipari alkalmazásokban egyaránt. Az ensemble módszerek, például a bagging, segíthetnek csökkenteni a túltanulást azáltal, hogy kiegyenlítik az egyes modellek torzításait, így egy általánosabb és robusztusabb előrejelző algoritmus jön létre. A boosting technikák a hibák javítására összpontosítanak, így csökkenthetik a torzítást. Mindkét stratégia segít a torzítás és a variancia közötti kompromisszum kiegyensúlyozásában a gépi tanulás modellekben. Ugyanakkor, mivel több algoritmus tanítása több számítási erőforrást és időt igényel, mint egyetlen algoritmusé, ezek a módszerek nehezebben interpretálhatók, mivel a sok modell kombinálása megnehezíti az eredmények megértését.

Az ensemble módszerek tehát kiemelten hasznosak a komplex, multivariáns adatállományok elemzésében, ahol a különböző modellek egyesítésével javítható az előrejelzések megbízhatósága és pontossága. Azonban a különböző algoritmusok integrálása erősebb számítási igényeket támaszt, és nem minden esetben ad egyszerűen értelmezhető eredményeket.

Hogyan befolyásolják a megbízhatóság és a kockázatelemzés a rendszerek működését a digitális iker technológia segítségével?

A megbízhatóság és kockázatelemzés területén végzett kutatások számos különböző megközelítést és módszert kínálnak, amelyek alapvetőek az ipari rendszerek biztonságának és hatékonyságának javításában. A digitális iker technológia, amely a fizikai rendszerek digitális másolatait hozza létre, kulcsszerepet játszik az ilyen rendszerek viselkedésének előrejelzésében, lehetővé téve a valós idejű monitorozást és a hibák előrejelzését.

A megbízhatósági elemzések legfontosabb célja a rendszerek és azok komponensei életciklusának vizsgálata. Az olyan rendszerek, amelyek magas fokú megbízhatóságot igényelnek, mint például a nukleáris létesítmények vagy az autóipar, különösen érzékenyek a hibákra és a meghibásodásokra. Az iparágakban elterjedt különböző módszerek, mint a fault tree analízis, a Monte Carlo szimulációk, és a dinamikus megbízhatósági elemzések, segítenek azonosítani a rendszer gyenge pontjait és értékelni a potenciális kockázatokat.

A digitális iker egy virtuális modell, amely képes folyamatosan leképezni a valós rendszer állapotát, így az azt körülvevő környezetben végbemenő változásokat azonnal nyomon követhetjük. Ez különösen hasznos lehet olyan rendszerekben, amelyek folyamatosan fejlődnek vagy változnak, és ahol a karbantartási stratégiák, hibák előrejelzése és a rendszer optimalizálása kulcsfontosságú. A digitális iker lehetőséget ad arra, hogy a karbantartás ne csupán reakciószerűen, hanem előrejelzett hibák alapján történjen, ezzel megelőzve a nagyobb károkat és biztosítva a rendszer folyamatos működését.

Az ipar 4.0 környezetében a rendszermegbízhatóság és a prediktív karbantartés központi szerepet kap. Az olyan technológiák, mint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, lehetővé teszik, hogy a rendszerek időben reagáljanak a felmerülő problémákra. Ezen rendszerek képesek a múltbeli adatokat elemezve előrejelezni a jövőbeli meghibásodásokat. Ez nemcsak a költségek csökkentésére van pozitív hatással, hanem növeli a rendszer hatékonyságát és stabilitását is.

A megbízhatóság analízisét nemcsak a statikus rendszerek esetében alkalmazzák. Az olyan rendszerek, amelyek dinamikus változásokon mennek keresztül, mint például a többállapotú rendszerek, további kihívásokat jelenthetnek. Az ilyen típusú rendszerek vizsgálata különleges modellezési megközelítéseket igényel, amelyek figyelembe veszik az állapotok közötti átmeneteket és a rendszer degradálódását. Az ilyen modellek lehetővé teszik a rendszer teljesítményének pontosabb előrejelzését és a karbantartás optimális időpontjának meghatározását.

A megbízhatósági elemzések során alkalmazott módszerek, mint a statisztikai elemzések, a hibafák (Fault Trees) és a sztochasztikus modellek, lehetővé teszik, hogy a mérnökök és a rendszergazdák a legjobban értékeljék a rendszer viselkedését és hibáinak elkerülését. A kutatók és mérnökök folyamatosan dolgoznak azon, hogy fejlesszék ezeket a modelleket, hogy még pontosabb előrejelzéseket nyújtsanak a jövőbeli meghibásodásokról.

A múltban végzett kutatások és az alkalmazott technológiai megoldások, mint a redundancia-allokáció, megerősítik az elmélet gyakorlati hasznosságát. A rendszerek megbízhatósága szoros kapcsolatban áll a redundanciával: a jól megtervezett redundancia biztosítja a rendszer folyamatos működését, még akkor is, ha egyes komponensek meghibásodnak. A redundancia-allokációk optimális elvégzése azonban nem egyszerű feladat, mivel figyelembe kell venni a komponensek költségét, a megbízhatóságot és a várható élettartamot is.

A megbízhatóság és kockázatelemzés tehát nemcsak elméleti megközelítést igényel, hanem gyakorlati alkalmazásokra is szükség van a különböző iparágakban. A jövőben várhatóan még nagyobb szerepet kapnak az új módszerek és technológiák, amelyek még hatékonyabban segítenek a rendszerek optimalizálásában, a hibák megelőzésében és a kockázatok minimalizálásában.

Hogyan kezeljük a leggyakoribb hibákat és problémákat a Terraform-ban?
Miért a rejtélyek olyan vonzóak? – A rejtett hősök titkai
Hogyan maradjunk hűvösen, anélkül, hogy sok pénzt költenénk?
Hogyan kell elkészíteni egy tudományos kéziratot a doktori disszertációhoz?
Hogyan érdemes átdolgozni és egyszerűsíteni az elvont elméletek bonyolultságát a szövegben?