Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong ngành công nghiệp 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.”

Dưới đây sẽ là 10 ứng dụng phổ biến nhất của AI trong doanh nghiệp sản xuất:

• Ứng dụng dữ liệu lớn

Tình trạng phổ biến hiện nay là các nhà sản xuất thu thập lượng lớn dữ liệu liên quan đến hoạt động, quy trình và các vấn đề vận hành khác trong nhà máy mà không có cách giải quyết triệt để để ra được những thông tin có giá trị trong việc ra quyết định. Với sự hỗ trợ đắc lực của AI, dữ liệu lớn 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,…

• Kiểm tra chất lượng sản phẩm

Việc kiểm soát chất lượng thủ công bằng mắt thường theo cách truyền thống rất dễ để sót những lỗi nhỏ của sản phẩm. Với sự phát triển của công nghệ, máy móc hiện đại ngày nay đã được trang bị camera với độ phân giải cao 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 soi chiếu mọi sản phẩm trên dây chuyền sản xuất và phát hiện ra bất kỳ khuyết điểm nào. Không dừng lại ở việc phát hiện khuyết điểm, hệ thống còn tổng hợp lại các trường hợp sai lỗi, kết hợp với công nghệ Machine Learning và AI để phát hiện ra các nguyên nhân phổ biến và đề xuất cách khắc phục.

• Dự đoán nguyên nhân lỗi hỏng

Sản phẩm có thể bị hỏng theo nhiều cách khác nhau, không phụ thuộc vào việc kiểm tra bằng mắt thường. Một sản phẩm trông hoàn hảo vẫn có thể bị hỏng ngay sau lần sử dụng đầu tiên. Tương tự như vậy, một sản phẩm trông có vẻ thiếu sót vẫn có thể làm tốt nhiệm vụ của nó. Cách chúng ta nhận định về sản phẩm nhiều khi thiên lệch và không chính xác. Trong tương lai, với lượng lớn dữ liệu về cách thử nghiệm sản phẩm và cách hoạt động của chúng, trí tuệ nhân tạo và ứng dụng có thể xác định các lĩnh vực cần được chú ý nhiều hơn trong các thử nghiệm.

• Bảo trì dự đoán

Một nghiên cứu được thực hiện bởi Oneserve ở Anh cho thấy 3% tổng số ngày làm việc bị mất hàng năm do lỗi dừng máy móc bị và tác động của thời gian ngừng hoạt động của máy móc tới các nhà sản xuất ở Anh ước tính gây nên thiệt hại tới hơn 180 tỷ bảng Anh mỗi năm. Bảo trì dự đoán đang được đánh giá là giải pháp tối ưu để thay đổi cách thức bảo trì truyền thống, từ bị động sang chủ động. 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 đã được một số nhà sản xuất, bao gồm LG và Siemens sử dụng. Roland Busch, CTO của Siemens AG, cho biết: “Bằng cách phân tích dữ liệu, hệ thống trí tuệ nhân tạo của chúng tôi có thể đưa ra kết luận về tình trạng của máy móc và phát hiện các bất thường để có thể bảo trì dự đoán.”

Đọc thêm: Nâng cao hiệu quả bảo trì bảo dưỡng thiết bị sản xuất trong nhà máy

• Generative Design

Generative Design là quá trình sử dụng các thuật toán để giúp khám phá các biến thể của một thiết kế. Với mỗi phép lặp trong quy trình Generative Design là nó đang kiểm tra cấu trúc và học hỏi từ từng bước, áp dụng thay đổi ở từng giai đoạn để giúp tạo ra một giải pháp tối ưu hóa, đáp ứng các mục tiêu thiết kế theo các tham số đầu vào. Dưới đây là một ví dụ: Bài toán được đặt ra là phải xây dựng phương án thiết kế tối ưu cho một vật dung đơn giản: Cái ghế. Nhà thiết kế chỉ việc nhập các thông số như: bốn chân, ghế nâng, yêu cầu trọng lượng, vật liệu tối thiểu, v.v. Sau đó, thuật toán Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra hàng trăm tùy chọn khác nhau trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, dù có tiên tiến đến đâu phần mềm vẫn không thể hoàn toàn thay thế con người, ở điểm cuối, các chuyên gia sẽ bằng kinh nghiệm thực tế để chọn phương án thiết kế sản phẩm tối ưu nhất.

• 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, 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.

• Dự báo giá

Để sản xuất sản phẩm, thành phần tối quan trọng là nguyên vật liệu. Và trong nhiều trường hợp, bộ phận mua hàng không dự báo được chính xác giá cả nguyên vật liệu, vì nó bị ảnh hưởng bới rất nhiều yếu tố. Với sự thay đổi nhanh chóng của giá cả, đôi khi có thể khó đánh giá được đâu là thời điểm tốt nhất để mua nguyên vật liệu. Việc biết giá của các nguồn lực cũng cần thiết cho các công ty để ước tính giá sản phẩm của họ khi sản phẩm sẵn sàng xuất xưởng. Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó có thể cung cấp các đề xuất giá chính xác giống với cơ chế đặt giá động được sử dụng bởi các doanh nghiệp thương mại điện tử như Amazon, nơi các thuật toán máy học phân tích dữ liệu lịch sử và thị trường để luôn đưa ra mức giá cạnh tranh và tạo ra lợi nhuận tối ưu.

• Bản sao số

Bản sao kỹ thuật số là phiên bản trùng khớp chính xác với các thuộc tính của một nhà máy, sản phẩm hoặc dịch vụ được xây dựng trên nền tảng kỹ thuật số. Để tạo nên một bản sao số có khả năng hoạt động và cung cấp các thông tin hữu ích, Doanh nghiệp cần tích hợp các thành phần thông minh để thu thập dữ liệu về điều kiện, trạng thái và cách thức bố trí layout theo cả không gian và thời gian thực. Các thành phần sẽ được kết nối với một thuật toán trên nền tảng đám mây để ghi nhận tất cả dữ liệu và xử lý nó. Việc triển khai một bản sao số được Bernard Marr, trong một bài báo cho Forbes, đánh giá là “sẽ cho phép phân tích dữ liệu và giám sát hệ thống để xử lý các vấn đề trước khi chúng xảy ra, ngăn chặn thời gian chết, phát triển các cơ hội mới và thậm chí lập kế hoạch cho tương lai.”

• Robot

Trong tương lai, nhân loại sẽ chứng kiến viễn cảnh phần lớn các công việc sản xuất được thực hiện bởi robot. Các robot thông thường hiện nay cần được cung cấp quy trình lắp ráp các bộ phận cố định nhưng các robot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó có thể diễn giải các mô hình CAD, giúp robot tự tác vụ được các quy trình mà không cần trải qua quá trình lập trình chuyển động của chuyên viên kỹ thuật. Bước tiến đầu tiên của công nghệ này có thể kể tới thế hệ robot hai tay đầu tiên được Siemens phát triển năm 2017 có thể tự vận hành sản xuất sản phẩm mà không cần lập trình.

• Dịch vụ khách hàng

Trong sản xuất, tầm quan trọng của dịch vụ khách hàng thường bị bỏ qua và đó là một sai lầm vì mất khách hàng có thể đồng nghĩa với việc mất trăm tỷ đồng. Các giải pháp AI có thể phân tích hành vi của khách hàng từ đó cho phép các công ty đáp ứng nhu cầu của họ tốt hơn. Có nhiều cách trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện dịch vụ khách hàng ví dụ như, năm 2018, Nokia đã công bố phiên bản mới nhất của phần mềm Phân tích nhận thức cho Khách hàng, cung cấp các tính năng mới mạnh mẽ giúp các nhà cung cấp dịch vụ mang đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và theo thời gian thực vượt trội. Cụ thể, phần mềm cho phép các nhà cung cấp dịch vụ nhanh chóng xác định các vấn đề và ưu tiên các cải tiến.

———————

AI có phải là tương lai của ngành sản xuất?

Cuộc cách mạng công nghiệp đem đến nhiều công nghệ mà trước đây chỉ tồn tại trong trí tưởng tượng, như IIoT, Machine Learning, AI,… Mỗi công nghệ đều có cách của mình để cải thiện hoạt động của con người, nhưng có một sự thật không thể phủ định, Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của nó khi được ứng dụng đúng cách có thể thay đổi cuộc chơi cho bất kỳ ngành nào. 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. Giờ đây, với việc áp dụng AI, nhà sản xuất có thể đưa ra quyết định nhanh chóng, dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu chi phí hoạt động và cải thiện cách thức phục vụ khách hàng.