10 ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực và ngân sách, đồng thời tổ chức hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn. Dưới đây là 10 ứng dụng của AI trong sản xuất mà các công ty nên tìm hiểu và khám phá.

Sự hỗ trợ của Cobots

Cobots (viết tắt của cụm từ Collaborative Robots – Robot cộng tác), là một trong những ứng dụng thường gặp của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất, được sử dụng để hỗ trợ công nhân trong hoạt động công việc.

Cobots hỗ trợ các công việc nặng trong nhà máy

Tại các xưởng sản xuất, Cobots được sử dụng để thay thế con người trong các công việc nặng nhọc và mang tính chất lặp đi lặp lại như nâng vật nặng vào kho bãi hoặc đưa lên dây chuyền lắp ráp của nhà máy. Thiết kế của Cobots khá nhỏ gọn, trọng lượng nhẹ, đảm bảo tính linh hoạt khi lắp đặt, sử dụng. Tính linh hoạt của nó được thế hiện ở khả năng làm việc đa năng. Tùy thuộc vào thiết bị chấp hành (effector) được lắp đặt mà Cobots có thể thực hiện vô số các nhiệm vụ khác nhau từ bốc xếp (palletizing) cho đến kiểm tra chất lượng.

Xem thêm: Cánh tay robot công nghiệp và những ứng dụng trong sản xuất

RPA giải quyết các tác vụ nhàm chán

RPA (Robotic Process Automation) là phần mềm tự động hóa quy trình bằng robot. Đây là một giải pháp tiêu biểu cho việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất, đứng sau việc sử dụng Cobots trong quá trình sản xuất.

RPA là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp

Phần mềm RPA có khả năng xử lý các tác vụ có khối lượng lớn, lặp đi lặp lại bên cạnh việc truyền tải dữ liệu thuộc hệ thống, truy vấn, tính toán và bảo trì hồ sơ.

Ngoài ra, hệ thống RPA còn tự động hóa các chức năng như xử lý đơn đặt hàng, do đó mọi người không cần phải nhập dữ liệu theo cách thủ công, cũng như không cần phải dành thời gian tìm kiếm các lỗi nhập liệu. Bằng cách này, RPA có khả năng tiết kiệm được thời gian và lao động cho doanh nghiệp.

Xem thêm: Quy trình quản lý sản xuất “hiệu quả” dành cho 6 ngành trọng điểm

Digital Twin – Bản sao số cải thiện hiệu suất

Doanh nghiệp có thể sử dụng Digital Twin để hiểu rõ hơn về các hoạt động phức tạp nằm bên trong máy móc.

Digital Twin giúp cải thiện hiệu suất

“Song sinh số” được hiểu là một bản sao kỹ thuật số của một đối tượng vật lý nhận thông tin về đối tác vật lý thông qua các cảm biến thông minh. Sử dụng AI và các công nghệ liên quan, Digital Twin giúp cung cấp và bổ sung những thông tin chi tiết về đối tượng nghiên cứu. Các doanh nghiệp có thể giám sát đối tượng nghiên cứu của mình trong suốt vòng đời, cập nhật các cảnh báo quan trọng, chẳng hạn như nhu cầu kiểm tra và bảo trì.

Lấy ví dụ về các cảm biến được gắn vào động cơ máy bay sẽ truyền dữ liệu đến Bản sao số của động cơ đó mỗi khi máy bay cất cánh hoặc hạ cánh, cung cấp cho hãng hàng không và nhà sản xuất thông tin quan trọng về hiệu suất của động cơ. Một hãng hàng không có thể sử dụng thông tin này để tiến hành mô phỏng và dự đoán các vấn đề có thể xảy ra.

Bảo trì dự đoán giúp cải thiện sự an toàn và tiết kiệm chi phí

Nhờ vào ứng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất, các nhà máy sản xuất công nghiệp nặng đang dần chuyển từ ghi nhớ thủ công sang bảo trì dự đoán (Predictive maintenance – PdM) để chủ động nắm bắt các nhu cầu về bảo dưỡng sản phẩm hoặc dây chuyền.

Bảo trì dự đoán giúp cải thiện sự an toàn và tiết kiệm chi phí

Nếu thiết bị không được bảo trì kịp thời, các công ty có nguy cơ hao tổn thời gian và tiền bạc. Mặt khác, việc bảo trì máy móc quá sớm cũng làm lãng phí tài nguyên của doanh nghiệp, và ngược lại, chờ đợi quá lâu có thể khiến máy móc bị hao mòn nhiều. Bên cạnh đó, chúng cũng có thể khiến người lao động gặp nguy hiểm trong quá trình làm việc với các loại máy móc như vậy.

Các hệ thống PdM cũng có thể giúp các doanh nghiệp dự đoán những bộ phận thay thế và khi nào sẽ cần phải làm công việc này.

Nhà máy lights-out giúp tiết kiệm chi phí

Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất vẫn chưa được phổ biến rộng rãi, nhưng trong đó vẫn có một vài tiềm năng, điển hình là “nhà máy lights-out” (hay còn gọi là nhà máy tắt đèn). Những nhà máy lights-out được mệnh danh là những nhà máy được vận hành trong bóng tối với mức độ tự động hóa siêu cao. Trong đó, các máy móc, robot, và phần mềm quản lý sản xuất (như MES) được ứng dụng để vận hành nhà máy 24/24 ngay cả khi không có đèn sáng. Cùng với việc tích hợp trí tuệ nhân tạo, một nhà máy lights-out được thiết kế để vận hành với sự tương tác tối thiểu của con người.

Thuật toán học máy dự đoán nhu cầu

Các hệ thống AI sử dụng thuật toán học máy có thể nhận biết các kiểu mua hàng của người dùng và cung cấp thông tin chi tiết cho các doanh nghiệp sản xuất.

Ví dụ: Áp dụng thuật toán vào việc nhận biết các hành vi mua hàng khác nhau sẽ giúp doanh nghiệp nắm được tâm lý mua hàng, từ đó triển khai sản xuất các sản phẩm phục vụ theo nhu cầu hiện tại của khách hàng. Khả năng dự đoán hành vi mua hàng này giúp đảm bảo rằng các doanh nghiệp sản xuất nắm được các sản phẩm mà khách hàng có nhu cầu cao, từ đó triển khai sản xuất và phân phối chúng ra các hệ thống bán lẻ trước cả khi họ cần đến.

Quản lý hàng tồn kho tránh các “nút thắt cổ chai”

Một vài doanh nghiệp sản xuất đang dựa vào hệ thống AI để quản lý các nhu cầu hàng tồn kho của mình.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất cho phép đơn vị sản xuất theo dõi nguồn cung cấp và gửi thông báo khi chúng cần được bổ sung. Các doanh nghiệp thậm chí có thể lập trình AI để xác định các “nút thắt cổ chai” trong toàn bộ chuỗi cung ứng.

Ứng dụng của AI trong sản xuất giúp quản lý hàng tồn kho

Ví dụ, một công ty dược phẩm có thể sử dụng một thành phần có thời hạn sử dụng ngắn. Các hệ thống AI có thể dự đoán liệu thành phần đó có đến đúng thời điểm hay không, nếu nó đến muộn thì sự chậm trễ sẽ ảnh hưởng đến sản xuất như thế nào.

Xem thêm: 4 bước quản lý kho chuẩn dành cho doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất  giúp tăng cường quản lý chuỗi cung ứng

Một AI được đánh giá tốt là một AI mạnh trong việc quản lý chuỗi cung ứng. Các doanh nghiệp lớn thường có chuỗi cung ứng với hàng triệu đơn đặt hàng, mua hàng, vật liệu hoặc thành phẩm để xử lý. Thao tác các quy trình này theo cách thủ công sẽ gây hao tốn đáng kể về thời gian và nguồn lực của doanh nghiệp. Do vậy, nhiều bên đã bắt đầu tăng cường quy trình xử lý chuỗi cung ứng bằng AI.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất giúp phát hiện lỗi

Các doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ kiểm tra trực quan tự động để tìm kiếm các lỗi trên dây chuyền sản xuất. Thiết bị kiểm tra trực quan – chẳng hạn hệ thống cảm biến thị giác (máy ảnh) – có thể phát hiện lỗi nhanh hơn và chính xác hơn mắt người.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất giúp phát hiện lỗi

Ví dụ: Camera kiểm tra trực quan có thể dễ dàng tìm thấy lỗ hổng trong một vật phẩm nhỏ, phức tạp – chẳng hạn như điện thoại di động. Hệ thống AI kèm theo có thể cảnh báo cho người lao động về lỗ hổng trước khi mặt hàng đó đến tay người tiêu dùng và làm họ không hài lòng.

Hệ thống AI giúp tăng tốc độ phát triển sản phẩm

Một số doanh nghiệp đang chuyển sang sử dụng hệ thống AI để hỗ trợ phát triển sản phẩm nhanh hơn, như trường hợp của các doanh nghiệp sản xuất thuốc. 

AI có thể phân tích dữ liệu từ quá trình thử nghiệm hoặc sản xuất. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin chi tiết thu được từ phân tích dữ liệu để giảm thời gian tạo dược phẩm, giảm chi phí và hợp lý hóa các phương pháp sao chép.

Với 10 ứng dụng này, các doanh nghiệp sẽ có một góc nhìn mới trong việc áp dụng AI vào dây chuyền sản xuất của mình. Để có thêm những tư vấn chuyên sâu và chi tiết hơn, đừng ngần ngại liên hệ với ITG qua hotline: 092.6886.855 để trao đổi với các chuyên gia về giải pháp hỗ trợ chuyển đổi số cho doanh nghiệp nhé!