Trí tuệ nhân tạo và máy học mang đến cho các công ty sản xuất cơ hội chưa từng có để tăng năng lực sản xuất, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và đẩy nhanh nghiên cứu và phát triển. Kể từ khi mạng lưới internet phát triển, các cơ sở sản xuất hàng đầu thế giới đã số hóa đáng kể các hoạt động sản xuất của họ.
“Hàng chục terabyte luồng dữ liệu được tạo ra bởi hầu như tất cả các máy móc trong nhà máy sản xuất miễn là các công ty có nhiều thông tin hơn. Thật không may, nhiều công ty thiếu nguồn lực để chuyển thông tin này thành các quyết định có thể thực hiện nhằm giảm chi phí và tăng hiệu quả sản xuất. Để đạt được điều đó, các công ty buộc phải sử dụng trí tuệ nhân tạo, nhằm tiết kiêmg chi phí, từ đó nâng cao năng suất và lời nhuận.
Mục lục
AI đang chuyển đổi ngành sản xuất
Accenture and Frontier Economics ước tính rằng vào năm 2035, các công nghệ hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và ứng dụng có thể hỗ trợ để tăng năng suất lao động lên tới 40% trên 16 ngành công nghiệp, bao gồm cả sản xuất. Cũng trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu tuyên bố, AI có thể bổ sung thêm 3,8 nghìn tỷ đô giá trị gia tăng vào năm 2035 cho lĩnh vực sản xuất. Tăng gần 45% so với kinh doanh thông thường.
Trên thực tế, AI đã và đang chuyển đổi ngành sản xuất theo nhiều cách. Như Andrew Ng – nhà đồng sáng lập Google Brain và Coursera, nhận định: “AI sẽ thực hiện sản xuất, kiểm soát chất lượng. Rút ngắn thời gian thiết kế và giảm lãng phí nguyên vật liệu. Cải thiện việc tái sử dụng sản xuất, thực hiện bảo trì dự đoán, v.v.”
Điều gì khiến hoạt động sản xuất cần ứng dụng AI?
– Biến động doanh thu cao
– Cần liên tục tìm cách tiết kiệm chi phí
– Thời gian sản xuất ngắn
– Tăng cường các quy định và quy trình kiểm tra
– Học hỏi và thích ứng bên trong các công xưởng
– Năng lực sản xuất và nhu cầu của chuỗi cung ứng
– Tăng nhu cầu đối với hàng hóa nhỏ và / hoặc tùy chỉnh.
Ứng dụng của AI còn có thể hỗ trợ doanh nghiệp
– Phát hiện lỗi trong suốt quá trình sản xuất.
– Triển khai bảo trì dự đoán để giảm thời gian chết.
– Đáp ứng với những thay đổi thời gian thực về nhu cầu trên toàn chuỗi cung ứng.
– Xác nhận các loại sản phẩm phức tạp như vi mạch đã được sản xuất hoàn hảo hay chưa.
– Giảm chi phí của hàng hóa lô nhỏ hoặc đơn hàng một lần, cho phép tùy biến lớn hơn.
– Cải thiện sự hài lòng của nhân viên. Bằng cách chuyển các công việc đơn giản, lặp lại sang cho máy móc.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động sản xuất
Phát hiện lỗi trong hoạt độngsản xuất
Ngày nay, nhiều dây chuyền lắp ráp không có hệ thống hoặc công nghệ để xác định lỗi trên dây chuyền sản xuất. Ngay cả những thứ có sẵn tại chỗ cũng chỉ rất cơ bản. Đòi hỏi các kỹ sư lành nghề phải xây dựng và hard-code các thuật toán. Để phân biệt giữa các phần khiếm khuyết và các phần hoàn thiện.
Phần lớn các hệ thống này vẫn không thể tự tìm hiểu hoặc dung nạp thông tin mới. Dẫn đến vô số các xác nhận sai thực tế (về tình trạng hàng hóa). Sau đó phải được nhân viên tại chỗ kiểm tra thủ công. Bằng cách phát triển hệ thống này với trí thông minh nhân tạo và khả năng tự học, các nhà sản xuất có thể tiết kiệm vô số giờ sản xuất. Bằng cách giảm đáng kể các thông tin sai lệch và số giờ cần thiết để kiểm soát chất lượng.
Đảm bảo chất lượng sản phẩm
Lĩnh vực sản xuất đòi hỏi sự chú ý cao độ đến từng chi tiết. Đặc biệt là đối với các hàng hóa điện tử. Về mặt lịch sử, QA là một công việc thủ công, đòi hỏi một kỹ sư có tay nghề cao. Để đảm bảo rằng các thiết bị điện tử và vi xử lý được sản xuất chính xác. Và tất cả các bảng mạch của nó được cấu hình đúng.
Ngày nay, các thuật toán xử lý hình ảnh có thể tự động xác nhận xem một sản phẩm đã được sản xuất hoàn hảo hay chưa. Bằng cách cài đặt camera tại các điểm quan trọng dọc theo sàn nhà máy. Việc sắp xếp này có thể diễn ra tự động và theo thời gian thực.
Hỗ trợ tổng hợp và phân tích dữ liệu
Ngày nay, phần lớn thiết bị mà các nhà sản xuất sử dụng sẽ gửi một lượng dữ liệu khổng lồ lên đám mây. Thật không may, thông tin này có xu hướng bị bỏ qua và không được kết hợp tốt với nhau. Để có được một bức tranh tổng thể về hoạt động của bạn đòi hỏi một số bảng điều khiển khác nhau. Và một chuyên gia trong lĩnh vực để hiểu tất cả. Bằng cách tạo ra một ứng dụng tích hợp lấy dữ liệu từ hàng loạt thiết bị được kết nối IoT mà bạn đang sử dụng, điều đó có thể giúp đảm bảo rằng bạn đang có được cái nhìn như “mắt thần” về hoạt động của nhà máy.
Tối ưu quy trình hoạt động sản xuất
Bằng cách phân lớp Trí tuệ Nhân tạo vào hệ sinh thái IoT của bạn, khối dữ liệu phong phú này, bạn có thể tạo ra nhiều loại tự động hóa. Ví dụ, khi người vận hành thiết bị có dấu hiệu mệt mỏi, người giám sát sẽ nhận được thông báo. Khi một phần của thiết bị bị hỏng, hệ thống có thể tự động kích hoạt các kế hoạch dự phòng hoặc các hoạt động sắp xếp lại khác.
Đánh giá tác động tới môi trường
Việc sản xuất nhiều loại sản phẩm, đặc biệt là các thiết bị điện tử sẽ đem lại nhiều hệ quả cho môi trường. Ví dụ như khai thác niken, coban và than chì để làm pin lithium-ion. Làm tăng sản xuất nhựa, tiêu thụ năng lượng lớn, chất thải điện tử – chỉ là một vài cái tên. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia đánh giá, AI có thể giúp chuyển đổi ngành sản xuất. Bằng cách giảm hoặc thậm chí đảo ngược tác động môi trường của nó. Bằng cách hỗ trợ phát triển các vật liệu mới thân thiện với môi trường. Và giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng. Trên thực tế, Google đã đặt mục tiêu sử dụng AI để giảm thiểu dấu chân carbon trong toàn bộ hoạt động của mình muộn nhất vào năm 2030.
Thiết kế sản phẩm
Ngoài việc tạo điều kiện cho quá trình sản xuất, AI còn thiết kế ra sản phẩm. Đây là cách nó hoạt động: một nhà thiết kế hoặc một kỹ sư đưa các mục tiêu thiết kế vào các thuật toán thiết kế tổng quát. Các thuật toán này sau đó khám phá tất cả các hoán vị có thể có của một giải pháp và tạo ra các phương án thiết kế. Cuối cùng, nó sử dụng học máy để kiểm tra mỗi lần lặp và cải thiện nó.