Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực sản xuất (20/10/2023)
Nhu cầu sản xuất ngày càng lớn, yêu cầu sản xuất ngày càng khắt khe đã thúc đẩy việc các doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Với khả năng xử lý thông tin vượt trội và dự đoán chính xác nhu cầu, Al đã hiện thực hóa nhiều câu chuyện tưởng chừng như không tưởng trong ngành sản xuất, giúp các doanh nghiệp tối đa hóa nguồn tài nguyên và nâng cao lợi thế cạnh tranh.
Tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất
Chi phí chính trong quá trình sản xuất tập trung vào việc duy trì và bảo dưỡng liên tục các thiết bị và máy móc tại nhà máy, ảnh hưởng đáng kể đến mọi hoạt động kinh doanh. Ngoài ra, hàng tỷ đô la bị tiêu tốn mỗi năm do các sự cố ngừng hoạt động không thể dự đoán trước trên dây chuyền sản xuất. Vì vậy, các nhà sản xuất đang tiến tới áp dụng các giải pháp bảo trì dự đoán tiên tiến, với sự hỗ trợ của Trí tuệ Nhân tạo, nhằm giảm thiểu những chi phí không đáng có này.
Các nhà sản xuất đang gặp nhiều khó khăn trong việc duy trì chất lượng cao theo các tiêu chuẩn và quy định đã thỏa thuận, đặc biệt khi thời hạn giao hàng ngắn. Áp lực từ việc đảm bảo chất lượng sản phẩm đang trở thành một gánh nặng lớn đối với họ. Để đạt được mức độ chất lượng cao nhất, các nhà sản xuất đang nhìn đến trí tuệ nhân tạo trong quá trình sản xuất. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và sản xuất sẽ giúp họ cải thiện quy trình, tối ưu hóa hiệu suất và đạt được chất lượng sản phẩm tối đa.
Người lao động đang chuẩn bị cho các công việc có tính chất nâng cao hơn, như lập trình, thiết kế và bảo trì, trong khi hàng triệu công việc được chuyển giao cho robot. Sự tích hợp giữa người và robot phải diễn ra nhanh chóng và đảm bảo an toàn, trong khi con người và trí tuệ nhân tạo cùng đóng vai trò quan trọng để đáp ứng các yêu cầu trong quá trình này.
Phương pháp trí tuệ nhân tạo hiện nay được ứng dụng trong lĩnh vực sản xuất
Mạng thần kinh: Mạng thần kinh là một phương pháp trí tuệ nhân tạo trong đó thông tin được truyền qua các lớp để xử lý và đưa ra quyết định. Đầu vào được gửi đến một lớp ẩn, lớp này sẽ gán một giá trị và gửi nó đến lớp đầu ra. Mạng thần kinh giúp học máy học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán và quyết định dựa trên thông tin đó.
Học máy: Học máy là một quy trình trong trí tuệ nhân tạo trong đó một chương trình máy tính học từ dữ liệu đào tạo và áp dụng việc học này để đưa ra quyết định và phát hiện các dữ liệu trong thế giới thực. Học máy giúp máy tính tự động hóa quy trình phân tích và đưa ra các dự đoán dựa trên dữ liệu được cung cấp.
Học sâu: Học sâu là một kỹ thuật sử dụng máy học bắt chước cách mà bộ não con người hoạt động. Nó sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để truyền thông tin qua các lớp xử lý và học từ dữ liệu. Học sâu cho phép máy tính xử lý thông tin phức tạp và tìm hiểu các mẫu sâu hơn.
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong những hoạt động sản xuất nào?
Phát hiện lỗi trong dây chuyền sản xuất
Ngày nay, nhiều dây chuyền lắp ráp không có quy trình hoặc các giải pháp công nghệ để xác định lỗi. Ngay cả khi những lỗi đó rất cơ bản, chúng vẫn đòi hỏi các kỹ sư lành nghề và các thuật toán để phân tích, tìm kiếm và phát hiện ra các điểm sai sót. Phần lớn các hoạt động trên vẫn không thể thường xuyên cập nhật thông tin mới, dẫn đến việc kiểm tra còn nhiều sai sót. Vì vậy, nhân viên vẫn phải tiến hành bước kiểm tra thủ công sau đó.
Bằng cách ứng dụng khả năng tự học của trí tuệ nhân tạo vào quy trình sản xuất, các nhà sản xuất có thể dần loại bỏ quy trình kiểm tra chất lượng bằng con người, từ đó tiết kiệm vô số thời gian làm việc. Hệ thống còn giúp phát hiện lỗi sớm trong quá trình sản xuất do đó có thể tránh giảm thiểu thiệt hại đáng kể.
Đảm bảo chất lượng
Trong nhiều lĩnh vực sản xuất công nghiệp, hoạt động sản xuất đòi hỏi sự chính xác đến từng chi tiết nhỏ nhất. Vấn đề từng là bài toán khó đối với nhiều doanh nghiệp nay đã có thể giải quyết một cách dễ dàng với các công nghệ thông minh như AI hoặc máy học. Trước đây, đảm bảo chất lượng là một công việc thủ công, tập trung các kỹ sư có tay nghề cao để đảm bảo rằng các thiết bị điện tử và vi xử lý được sản xuất chính xác. 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 quy trình sản xuất, việc kiểm soát chất lượng 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 ứng dụng điện toán đám mây. Thật không may, thông tin này có xu hướng bị bỏ qua và không được phân tích đồng bộ để cho ra được những thông tin thực sự có ý nghĩa đối với hoạt động quản trị.
Để có được một bức tranh tổng thể về toàn bộ hoạt động quản lý và sản xuất, người điều hành doanh nghiệp cần thu thập rất nhiều bảng dữ liệu và cần các chuyên gia xử lý dữ liệu có kinh nghiệm đọc, tổng hợp và phân tích. Việc này sẽ ngốn không ít thời gian và công sức trong khi thị trường sản xuất không có chỗ cho bất kì sự chậm chễ nào.
Bằng cách tạo một ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ tích hợp lấy dữ liệu từ các cảm biến được kết nối IoT, mọi dữ liệu từ dây chuyền sản xuất sẽ được lưu trữ, phân tích toàn bộ, lọc ra các dữ liệu cần thiết và tạo thành một bản báo cáo theo yêu cầu của doanh nghiệp.
Tối ưu hóa quy trình sản xuất
Bằng cách hòa hợp giữa ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào hệ sinh thái IoT trong doanh nghiệp, bạn có thể tạo ra rất nhiều chu trình tự động hóa cho doanh nghiệp. 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.
Ngoài việc tạo điều kiện cho quá trình sản xuất, AI có thể hỗ trợ quy trình nghiên cứu, thiết kế sản phẩm mới. Khi 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 AI có thể đưa ra một giải pháp và tạo ra các phương án thiết kế. Cuối cùng, nó sử dụng học máy để kiểm tra các lỗi có thể có và cải thiện nó.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo Al trong sản xuất
Trong tương lai gần, Al sẽ có ảnh hưởng to lớn đến lĩnh vực công nghiệp theo những cách mà chúng ta chưa thể dự đoán, nhưng chúng ta đã có thể quan sát được. Có hai sự phát triển hấp dẫn trong tương lai bao gồm sử dụng Al với loT để cải thiện sản xuất và Al với thị giác máy tính.
Các nhà sản xuất trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như dược phẩm, ô tô, thực phẩm và đồ uống, năng lượng và điện, đã áp dụng trí tuệ nhân tạo. Al trên toàn thế giới trong thị trường sản xuất được cho là do các khoản đầu tư mạo hiểm ngày càng tăng, nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng và các ngành công nghiệp thay đổi nhanh chóng.
Theo xu hướng mới nhất, nhu cầu ngày càng tăng về nền tảng phần cứng và nhu cầu ngày càng tăng về bộ xử lý tính toán hiệu suất cao để thực thi nhiều loại phần mềm Al đều được kỳ vọng sẽ thúc đẩy trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới trong thị trường sản xuất. Al trong sản xuất cũng có lợi trong việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn .
Do đó, nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng sản xuất như kiểm tra máy móc, an ninh mạng, kiểm soát chất lượng và phân tích dự đoán. Tất cả những yếu tố này được dự đoán sẽ giúp thúc đẩy Al toàn cầu trong lĩnh vực sản xuất về phía trước.
Trí tuệ nhân tạo Al đơn giản là một phiên bản tự động hóa tiên tiến hơn, là hệ quả tất yếu của quá trình chuyển đổi ngành công nghiệp 4.0. Nó có thể hữu ích trong việc tạo ra những thứ mới và giảm chi phí sản xuất bằng cách cải thiện chất lượng. Tuy nhiên, không có cách nào có thể thay thể được con người.
Khả năng thích ứng với các điều kiện thay đổi và tạo ra tỷ suất lợi nhuận cao hơn là một trong những lợi thế quan trọng nhất của Al trong sản xuất. Các công ty sớm chấp nhận AI, chẳng hạn như Google, đã vượt xa các đồng nghiệp của họ và phát triển nhanh chóng, phần lớn là nhờ vào năng lực vượt trội của họ trong việc dự đoán và liên tục sửa đổi để phù hợp với các hoàn cảnh luôn thay đổi.
Mỹ Hoa
Nguồn tổng hợp