Có rất nhiều sự cường điệu xung quanh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực sản xuất, cụ thể là tự động hóa trong công nghiệp, nhưng đây chỉ là một khía cạnh của cuộc cách mạng nhà máy thông minh – được coi như một xu hướng tất yếu trong quá trình nâng cao hiệu quả của các doanh nghiệp. Trí tuệ nhân tạo cũng mang lại khả năng tiết lộ ra những con đường kinh doanh mới cho các nhà sản xuất.
Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng tìm hiểu về một số khả năng của trí tuệ nhân tạo trong việc thúc đẩy tự động hóa công nghiệp và mở ra các cơ hội kinh doanh mới như một phần của mô hình Công nghiệp 4.0. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách thức mà công nghệ mạnh mẽ này đã được các nhà sản xuất sử dụng để nâng cao hiệu quả, cải thiện chất lượng và quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn.
Các trường hợp sử dụng của AI trong sản xuất
#1: Dự đoán chất lượng & năng suất
Giảm lãng phí trong sản xuất và ngăn chặn sự thiếu hiệu quả của quy trình sản xuất luôn là một thách thức đối với các nhà sản xuất trong tất cả các ngành. Ngày nay, điều này vẫn đúng hơn bao giờ hết, khi nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng sẽ song hành cùng với sự cạnh tranh ngày càng tăng giữa cách doanh nghiệp.
Một mặt, kỳ vọng của người tiêu dùng rất cao; thói quen của người tiêu dùng toàn cầu đang dần “tây hóa”, ngay cả khi sự bùng nổ dân số vẫn tiếp diễn. Theo nhiều cuộc khảo sát trong những năm gần đây, dân số toàn cầu sẽ tăng 25% vào năm 2050, tương đương với 200.000 ca sinh mỗi ngày.
Mặt khác, người tiêu dùng chưa bao giờ có nhiều lựa chọn thay thế sản phẩm như vậy. Các cuộc khảo sát gần đây chỉ ra rằng sự phong phú của các lựa chọn này có nghĩa là người tiêu dùng ngày càng có khả năng từ bỏ vĩnh viễn ngay cả những thương hiệu yêu thích của họ nếu, chẳng hạn như một sản phẩm không có sẵn trên kệ.
Với những xu hướng này, các nhà sản xuất không còn đủ khả năng chấp nhận sự kém hiệu quả của quy trình và những tổn thất liên quan. Mọi tổn thất về lãng phí, năng suất, chất lượng hoặc số lượng đều ảnh hưởng đến lợi nhuận của họ và mang tới thêm cơ hội cho các đối thủ cạnh tranh – giả sử quy trình sản xuất của họ hiệu quả hơn.
Thách thức đối với nhiều nhà sản xuất, đặc biệt là những nhà sản xuất có quy trình phức tạp là cuối cùng họ đã đạt đến giới hạn tối ưu hóa quy trình. Một số sự kém hiệu quả không có nguyên nhân gốc rễ rõ ràng, điều này khiến các chuyên gia về quy trình không thể giải thích chúng.
Chất lượng và năng suất dự đoán sử dụng các quy trình do AI điều khiển và các giải pháp về tình trạng máy móc để tiết lộ nguyên nhân tiềm ẩn của nhiều lãng phí trong sản xuất đã tồn tại mà các nhà sản xuất phải đối mặt. Điều này được thực hiện thông qua khả năng phân tích liên tục, đa biến, sử dụng các thuật toán máy học được đào tạo riêng để hiểu rõ các quy trình sản xuất riêng lẻ.
Kỹ thuật AI/ máy học cụ thể được sử dụng ở đây được gọi là học có giám sát, nghĩa là thuật toán được đào tạo để xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu. Sau đó, các đề xuất và cảnh báo tự động có thể được tạo để thông báo cho các nhóm sản xuất và kỹ sư xử lý về sự cố có thể sắp xảy ra, đồng thời chia sẻ một cách liền mạch về các thông tin quan trọng về cách ngăn ngừa tổn thất trước khi chúng xảy ra.
#2: Bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán là một trong những ứng dụng nổi tiếng nhất của AI trong công nghiệp. Thay vì thực hiện bảo trì theo một lịch trình định trước, bảo trì dự đoán sử dụng các thuật toán để dự đoán lỗi tiếp theo của một bộ phận, máy hoặc hệ thống và sau đó cảnh báo nhân viên thực hiện các quy trình bảo trì tập trung để ngăn chặn lỗi đó. Những cảnh báo này xảy ra vào đúng thời điểm để không lãng phí thời gian chết không cần thiết.
Các hệ thống bảo trì này dựa trên các kỹ thuật học máy không giám sát để hình thành các dự đoán. Các giải pháp bảo trì dự đoán có thể giúp giảm chi phí đồng thời loại bỏ nhu cầu về thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch trong nhiều trường hợp, giúp củng cố lợi nhuận và cải thiện trải nghiệm của nhân viên.
Bằng cách chặn trước lỗi bằng máy học, các hệ thống có thể tiếp tục hoạt động mà không bị gián đoạn hoặc chậm trễ không cần thiết. Việc bảo trì cần thiết rất được chú trọng – kỹ thuật viên được thông báo về các bộ phận cần kiểm tra, sửa chữa và thay thế; công cụ nào sẽ sử dụng và phương pháp nào nên tuân theo.
Bảo trì dự đoán cũng dẫn đến Tuổi thọ hữu ích còn lại (RUL) của máy móc và thiết bị lâu hơn do hư hỏng thứ cấp được ngăn chặn trong khi cần ít lực lượng lao động hơn để thực hiện các quy trình bảo trì. Cải thiện RUL có thể tăng nỗ lực phát triển bền vững và giảm lãng phí.
#3: Hợp tác giữa người và robot
Theo Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), tính đến năm 2020, có khoảng 1,64 triệu robot công nghiệp đang hoạt động trên toàn thế giới. Có lo ngại về việc robot sẽ cướp đi việc làm, nhưng ngành này đang chứng kiến người lao động tham gia đào tạo cho các vị trí cấp cao hơn về lập trình, thiết kế, và bảo trì.
Con người cũng đang làm việc cùng với robot để nâng cao hiệu quả và năng suất trong nhà máy và hơn thế nữa. Trí tuệ nhân tạo sẽ đóng một vai trò quan trọng khi rô-bốt ăn sâu hơn vào sản xuất. Nó sẽ đảm bảo an toàn cho người lao động cũng như trao cho robot nhiều quyền tự chủ hơn để đưa ra quyết định có thể tối ưu hóa hơn nữa các quy trình dựa trên dữ liệu thời gian thực được thu thập từ sàn sản xuất.
#4: Thiết kế sáng tạo
Các nhà sản xuất cũng có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giai đoạn thiết kế. Với một bản tóm tắt thiết kế được xác định rõ ràng làm đầu vào, các nhà thiết kế và kỹ sư có thể sử dụng thuật toán AI, thường được gọi là phần mềm thiết kế chung, để khám phá tất cả các cấu hình có thể có của một giải pháp.
Bản tóm tắt có thể bao gồm các hạn chế và định nghĩa cho các loại vật liệu, phương pháp sản xuất, hạn chế về thời gian và hạn chế về ngân sách. Sau đó, tập hợp các giải pháp do thuật toán tạo ra có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng máy học. Giai đoạn thử nghiệm cung cấp thông tin bổ sung về ý tưởng hoặc quyết định thiết kế nào hiệu quả và ý tưởng nào không. Từ đó, có thể thực hiện các cải tiến bổ sung cho đến khi đạt được giải pháp tối ưu.
#5: Thích ứng với thị trường & chuỗi cung ứng
Trí tuệ nhân tạo thâm nhập vào toàn bộ hệ sinh thái Công nghiệp 4.0 và nó không giới hạn ở sàn sản xuất. Các thuật toán AI có thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng của hoạt động sản xuất và giúp các nhà sản xuất phản ứng tốt hơn cũng như dự đoán trước sự thay đổi của thị trường.
Một thuật toán có thể xây dựng các ước tính về nhu cầu thị trường bằng cách tính đến các mẫu nhu cầu được phân loại theo vô số yếu tố như ngày tháng, địa điểm, thuộc tính kinh tế xã hội, hành vi kinh tế vĩ mô, tình trạng chính trị, kiểu thời tiết, v.v. Các nhà sản xuất có thể sử dụng thông tin này để lập kế hoạch cho con đường phía trước. Một số quy trình có thể được tối ưu hóa với những thông tin chi tiết này bao gồm kiểm soát hàng tồn kho, nhân sự, tiêu thụ năng lượng, nguyên liệu thô và các quyết định về tài chính.
Công nghiệp 4.0 & Sự hợp tác
AI đang là xu hướng nhưng nó đòi hỏi sự hợp tác để tận dụng và phát triển một cách đúng đắn. Để bắt đầu, các nhà sản xuất nên cân nhắc những ưu và nhược điểm của việc mua so với tự xây dựng công nghệ và chuyên môn cần thiết. Hệ thống Công nghiệp 4.0 bao gồm một số yếu tố và giai đoạn dành riêng cho nhà sản xuất:
• Thu thập dữ liệu lịch sử.
• Thu thập dữ liệu trực tiếp qua cảm biến.
• Tổng hợp dữ liệu.
• Khả năng kết nối thông qua các giao thức truyền thông, định tuyến và thiết bị gateway.
• Tích hợp với PLC.
• Bảng điều khiển để theo dõi và phân tích.
• Ứng dụng AI: học máy và các kỹ thuật khác.
Áp dụng trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp không còn là khát vọng xa vời. Ngày nay, các nhà sản xuất có thể sử dụng những công nghệ này để đáp ứng những thách thức và nhu cầu kinh doanh cụ thể của họ. Khi Công nghiệp 4.0 phát triển phức tạp hơn, các nhà sản xuất sẽ yêu cầu sự nhanh nhẹn và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ hơn với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo.
Quý khách vui lòng liên hệ với ADTECH để chúng tôi được phục vụ:
ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp
VP HN: Số 358 Giải Phóng, Phương Liệt, Thanh Xuân, Hà Nội
CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM
Hotline: 0969133273
Website: aiotvn.com
