Báo cáo sản xuất hàng năm của Các nhà sản xuất năm 2018 cho thấy 92% giám đốc điều hành sản xuất cấp cao tin rằng công nghệ kỹ thuật số “Smart Factory”, bao gồm cả AI trí tuệ nhân tạo, sẽ cho phép họ tăng năng suất và trao quyền cho nhân viên làm việc thông minh hơn.

Tuy nhiên, có một khoảng cách đáng kể giữa tham vọng và khả năng thực thi: Forrester nói rằng 58% các chuyên gia kinh doanh và công nghệ đang nghiên cứu các giải pháp AI nhưng chỉ 12% đang tích cực sử dụng chúng.

Các lợi ích của trí tuệ nhân tạo AI trong sản xuất

Accenture và Frontier Economics ước tính rằng vào năm 2035, các công nghệ hỗ trợ bởi AI có thể tăng năng suất lao động lên tới 40% trên 16 ngành, bao gồm cả sản xuất. Trong cùng một bài báo, các tác giả tuyên bố rằng AI có thể bổ sung thêm 3,8 nghìn tỷ đô la GVA vào năm 2035 cho lĩnh vực sản xuất, tăng gần 45% so với kinh doanh thông thường.

Andrew Ng, người đồng sáng lập Google Brain và Coursera, cho biết:

“AI sẽ thực hiện sản xuất, kiểm soát chất lượng, rút ​​ngắn thời gian thiết kế và giảm lãng phí vật liệu, cải thiện việc tái sử dụng sản xuất, thực hiện bảo trì dự đoán, v.v.”

Và anh ấy đúng. AI đã và đang chuyển đổi ngành sản xuất theo nhiều cách. Hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng trí thông minh nhân tạo cho các nhà sản xuất.

AI giúp Kiểm tra chất lượng

Một số sai sót trong sản phẩm quá nhỏ để có thể nhận thấy bằng mắt thường, ngay cả khi người kiểm tra rất có kinh nghiệm.

Tuy nhiên, máy móc có thể được trang bị camera nhạy hơn mắt chúng ta gấp nhiều lần - và nhờ đó, phát hiện được những khiếm khuyết dù là nhỏ nhất.

Thị giác máy cho phép máy móc “nhìn thấy” các sản phẩm trên dây chuyền sản xuất và phát hiện ra bất kỳ khuyết điểm nào.

Công nghệ AI Dự đoán các lỗi có khả năng sắp xảy ra

Bạn có biết câu chuyện về Abraham Wald và những lỗ đạn mất tích không? Và đó là một câu chuyện có thật, tôi có thể nhắc lại. Abraham Wald là một nhà thống kê lỗi lạc.

Trong Thế chiến thứ hai, Không quân Hoàng gia Anh yêu cầu ông giúp họ quyết định nơi lắp thêm áo giáp cho máy bay ném bom của họ.

Bạn không muốn máy bay của mình bị bắn hạ, và việc thêm quá ít áo giáp cũng như không thêm quá nhiều đều có tác dụng.

Người Anh đã phân tích các máy bay ném bom đã quay trở lại Anh và thấy rằng hầu hết các thiệt hại đều được thực hiện xung quanh khu vực thân máy bay ném bom. Sử dụng suy luận đơn giản, họ nên củng cố phần này của máy bay, phải không?

Tuy nhiên không phải vậy. Mẫu không bao gồm các máy bay ném bom chưa bao giờ về đến nhà. Và Wald chỉ tìm kiếm những "lỗ hổng" - những lỗ xung quanh động cơ. Nếu một chiếc máy bay bị bắn ở đó, nó sẽ không bao giờ quay trở lại. Và những hư hại xung quanh thân máy bay vẫn không ngăn được các máy bay quay trở lại Anh.

Đó là xu hướng tồn tại xảy ra – Bạn chọn một số dữ liệu để xem xét và bỏ qua những dữ liệu khác, thường do thiếu khả năng hiển thị của dữ liệu đó. Điều này có thể dẫn đến kết luận sai lầm.

Trí tuệ nhân tạo giúp Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán cho phép các công ty dự đoán khi nào máy móc cần bảo trì với độ chính xác cao, thay vì phỏng đoán hoặc thực hiện bảo trì phòng ngừa.

Bảo trì dự đoán ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch bằng cách sử dụng máy học. Các công nghệ như cảm biến và phân tích tiên tiến được nhúng trong thiết bị sản xuất cho phép bảo trì dự đoán bằng cách phản hồi các cảnh báo và giải quyết các sự cố máy móc.

Một đoạn trích từ báo cáo Khoa học đời sống thế mạnh của Deloitte giải thích cách IoT đóng góp vào bảo trì dự đoán:

Vì nghiên cứu được thực hiện bởi Oneserve ở Anh cho thấy 3% tổng số ngày làm việc bị mất hàng năm do máy móc bị lỗi. Và tác động của thời gian ngừng hoạt động của máy móc ước tính khiến các nhà sản xuất ở Anh tiêu tốn hơn 180 tỷ bảng Anh mỗi năm, nên bảo trì dự đoán ngày càng phổ biến hơn. để giúp ngăn ngừa tổn thất.

Ai giúp thiết kế sáng tạo

Thiết kế là một quá trình bao gồm một chương trình tạo ra một số sản phẩm đầu ra để đáp ứng các tiêu chí cụ thể.

Các nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các mục tiêu và thông số thiết kế như vật liệu, phương pháp sản xuất và các ràng buộc về chi phí vào phần mềm thiết kế chung để khám phá các lựa chọn thay thế thiết kế.

Giải pháp sử dụng các kỹ thuật máy học để học từ mỗi lần lặp lại điều gì hiệu quả và điều gì không. Hãy xem ví dụ này từ Autodesk:

Hình ảnh trên minh họa thiết kế chung của một chiếc ghế tham số. Thuật toán tìm ra vô số cách để thiết kế một thứ đơn giản - ví dụ: cái ghế. Bạn phải nhập các thông số: bốn chân, ghế nâng, yêu cầu trọng lượng, vật liệu tối thiểu, v.v.

Sau đó, thuật toán tạo ra nhiều tùy chọn khác nhau. Tuy nhiên, phần mềm không ở đó để thay thế con người, chương trình chỉ hỗ trợ và đẩy nhanh quá trình, mở rộng giới hạn của thiết kế và trí tưởng tượng.

Đó là một ví dụ khác về việc AI được nâng cấp cho công việc của con người.

Tác động của Ai tới môi trường

Việc sản xuất nhiều loại sản phẩm, bao gồm cả thiết bị điện tử, tiếp tục gây hại cho môi trường.

Khai thác niken, coban và than chì để làm pin lithium-ion, tăng cường sản xuất nhựa, tiêu thụ năng lượng lớn, chất thải điện tử - chỉ là một vài trong số đó.

Tuy nhiên, Jahda Swanborough, một nhà lãnh đạo môi trường toàn cầu và dẫn đầu tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới tuyên bố rằng: AI có thể giúp chuyển đổi ngành sản xuất bằng cách giảm hoặc thậm chí đảo ngược tác động môi trường của nó.

AI có thể hỗ trợ phát triển các vật liệu thân thiện với môi trường mới và giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng - Google đã sử dụng AI để làm điều đó trong các trung tâm dữ liệu của mình.

Tận dụng dữ liệu cùng trí tuệ nhân tạo

Điều này nghe có vẻ rất chung chung nhưng trên thực tế, có rất nhiều cách để sử dụng dữ liệu lớn trong sản xuất.

Các nhà sản xuất thu thập một lượng lớn dữ liệu liên quan đến hoạt động, quy trình và các vấn đề khác.Và dữ liệu này kết hợp với phân tích nâng cao có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để cải thiện hoạt động kinh doanh.

Quản lý chuỗi cung ứng, quản lý rủi ro, dự đoán về khối lượng bán hàng, duy trì chất lượng sản phẩm, dự đoán các vấn đề thu hồi. Đây chỉ là một số ví dụ về cách dữ liệu lớn có thể được sử dụng vì lợi ích của các nhà sản xuất.

Loại ứng dụng AI này có thể mở khóa những thông tin chi tiết mà trước đây không thể truy cập được.

AI giúp Dự báo giá cả

Để sản xuất sản phẩm, trước tiên bạn cần phải mua các tài nguyên cần thiết và đôi khi giá có thể hơi cao.

Ví dụ: nếu bạn mua thép không gỉ, giá của nó bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau. Bao gồm niêm yết của Metal Exchange hoặc giá của các nguyên tố khác. Một số trong số chúng không được niêm yết trên sàn giao dịch kim loại. V

ới sự thay đổi nhanh chóng của giá cả, đôi khi khó có thể đánh giá được đâu là thời điểm tốt nhất để mua tài nguyên.

Việc biết giá của các nguồn lực cũng cần thiết để các công ty ước tính giá sản phẩm của họ khi sản phẩm sẵn sàng xuất xưởng.

Vậy AI có phải là tương lai của ngành sản xuất?

Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ thay đổi cuộc chơi cho bất kỳ ngành công nghiệp nào.

Khi công nghệ trưởng thành và chi phí giảm xuống, AI ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các công ty.

Trong sản xuất, nó có thể mang lại hiệu quả trong việc chế tạo mọi thứ, cũng như làm cho chúng tốt hơn và rẻ hơn.

Ngành công nghiệp sản xuất luôn mong muốn đón nhận các công nghệ mới - và làm như vậy rất thành công.

Giờ đây, với việc áp dụng AI, họ có thể đưa ra các quyết định nhanh chóng, dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa quy trình sản xuất. Giảm thiểu chi phí vận hành và cải thiện cách họ phục vụ khách hàng. 

Vậy bạn sẽ chọn đối tác nào để triển khai các dự án AI của nhà máy mình? Đối tác của bạn liệu có đưa ra được lời giải phù hợp và chính xác nhất với nhu cầu của nhà máy bạn hay không?

Hãy liên hệ Q Systems/ Đại diện hãng phần mềm Wonderware/AVEVA- Đối tác chuyển đổi số của bạn và hơn thế nữa với hơn 50 năm kinh nghiệm trong việc cung cấp các giải pháp công nghiệp chắc chắn sẽ đưa ra lộ trình và Phương pháp triển khai các dự án ứng dụng AI một cách hiệu quả nhất.