Kể từ khi ra đời năm 1956 và trải qua giai đoạn phát triển vượt bậc từ đầu thế kỷ 21, trí tuệ nhân tạo AI đã trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống của loài người. Trong sản xuất, AI dần trở thành xu hướng được các tổ chức áp dụng để tối ưu hóa sản xuất và nâng cao năng lực cạnh tranh. Với nguồn dữ liệu khổng lồ và khả năng học hỏi tuyệt vời, AI hứa hẹn sẽ tạo nên một cuộc cách mạng mới trong sản xuất.

Điều gì thúc đẩy sự phát triển của AI trong sản xuất?

Từng là lĩnh vực của khoa học viễn tưởng, trí tuệ nhân tạo AI dần xâm nhập vào nhiều nhà máy sản xuất trong những năm gần đây. Với khả năng thu thập, phân tích và học hỏi (thông qua Machine Learning) từ dữ liệu sản xuất để đưa ra dự đoán, hỗ trợ quyết định và xác định xu hướng nên đối với các nhà sản xuất, công nghệ này đặc biệt quan trọng. Sản xuất thường tạo ra nhiều dữ liệu nhiều hơn bất kỳ lĩnh vực kinh doanh nào khác, nhưng cũng lại là lĩnh vực lãng phí nhiều dữ liệu nhất. AI có thể  giúp các nhà sản xuất tận dụng toàn bộ giá trị của nguồn dữ liệu khổng lồ để nâng cao khả năng đưa ra quyết định.

Bên cạnh đó, trí tuệ AI cũng chính là nền tảng cho công cuộc chuyển đổi số cho nhà sản xuất, góp phần vào việc tự động hóa và xây dựng các nhà máy tương lai như nhà máy thông minh hay nhà máy không giấy tờ. Các nhà máy của tương lai có thể:

• Tự động hóa một phần (hoặc toàn bộ) quá trình sản xuất
• Nâng cao quy trình quản lý chất lượng
• Tự động phát hiện các lỗi, sai sót trong quá trình sản xuất
• Triển khai bảo trì dự đoán để giảm thời gian chết
• Đáp ứng những thay đổi trong thời gian thực về nhu cầu trên toàn bộ chuỗi cung ứng
• Giảm chi phí của sản xuất hàng loạt nhỏ hoặc riêng lẻ, cho phép tùy biến cao hơn.

Ứng dụng chính của AI trong sản xuất

Bảo trì dự đoán & Bảo trì dự phòng

Thời gian chết trong sản xuất (thời gian ngưng hoạt động) thường là kết quả từ một bộ phận cốt lõi của máy móc bị gián đoạn do lỗi cơ hoặc điện. Thông thường, tổ chức có thể dễ dàng ngăn ngừa hỏng hóc bằng cách tuân theo lịch trình bảo trì dự phòng được khuyến nghị của từng thiết bị. Tuy vậy, thường thì các chiến lược bảo trì dự phòng Preventive Maintenance (PM) không được tối ưu hóa (hoặc thậm chí bỏ qua) vì lo ngại tốn thêm thời gian và công sức. 

Với sức mạnh của các công nghệ như IoT, dữ liệu MES và thuật toán máy học từ AI, các nhà sản xuất có thể sử dụng nhiều điểm dữ liệu máy để dự đoán sự cố. Lịch trình PM có thể được tối ưu hóa trước sự cố dự đoán để giữ cho máy móc luôn trong tình trạng tốt nhất và toàn bộ khu vực sản xuất hoạt động trơn tru.

Xem thêm:

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng ngày nay là những mạng lưới phức tạp với hàng trăm các bên liên quan và hàng nghìn địa điểm, đối với nhà sản xuất chính là những thách thức không hề nhỏ cho việc quản lý. 

Chính vì vậy, AI đang trở thành một công cụ cần thiết để đưa sản phẩm từ nơi sản xuất đến tay khách hàng kịp thời. Với các thuật toán học máy, các nhà sản xuất có thể xác định giải pháp chuỗi cung ứng tối ưu hóa cho tất cả các sản phẩm của họ. Những câu hỏi như ‘Nên đặt hàng bao nhiêu nguyên liệu thô cho quý tiếp theo?’ hoặc ‘Tuyến đường vận chuyển tốt nhất cho sản phẩm A là gì’ cuối cùng có thể được trả lời bằng AI mà không cần dựa vào ước tính gần đúng nhất.  

Quản lý hàng tồn kho

Bản thân việc quản lý hàng tồn kho nội bộ có thể là một thách thức lớn đối với doanh nghiệp. Dây chuyền sản xuất chủ yếu dựa vào hàng tồn kho để duy trì dây chuyền cung cấp và sản xuất sản phẩm. Do đó, mỗi bước quy trình yêu cầu một lượng thành phần nhất định để hoạt động; cũng như một khi đã bắt đầu, các quy trình cần được bổ sung kịp thời để tiếp tục sản xuất.

Việc bảo đảm hàng tồn kho luôn được tối ưu tại nhà máy sản xuất là một thách thức mà AI có thể giúp quản lý. AI có thể xem xét số lượng linh kiện, ngày hết hạn và tối ưu hóa việc phân phối trên toàn bộ nhà máy.

Xem thêm: Giải pháp quản lý kho thông minh WMS-X của VTI Solutions

Tối ưu hóa Sản xuất

Tối ưu hóa quy trình sản xuất có thể là một nhiệm vụ nặng về dữ liệu do liên quan đến vô số thông tin và lịch sử hoạt động được lưu trữ. Việc xác định các thông số quy trình nào tạo ra chất lượng sản phẩm cao nhất không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Các kỹ sư Sản xuất và Chất lượng luôn chạy hàng chục thiết kế thử nghiệm để tối ưu hóa các thông số của quy trình, nhưng thường thì chúng có thể tốn kém và mất thời gian. 

Với tốc độ xử lý dữ liệu nhanh chóng của AI, các kỹ sư có thể tìm ra công thức quy trình tối ưu hóa cho các sản phẩm khác nhau. Ví dụ, từ nguồn dữ liệu sản xuất, AI có thể phân tích và đưa ra các thông tin cho nhà quản lý để lựa chọn thành phần, bộ phận nào sẽ thích hợp cho việc tối ưu quy trình sản xuất, hay liệu các quy trình đã hoạt động hiệu quả hay chưa,…

AI sẽ không ngừng học hỏi từ tất cả các điểm dữ liệu sản xuất để liên tục cải thiện các thông số của quy trình, qua đó cải thiện các thông số Hiệu quả thiết bị tổng thể OEE trong nhà máy. 

Đảm bảo chất lượng

Sản xuất đòi hỏi sự quan tâm sâu sắc đến từng chi tiết, đặc biệt là khi doanh nghiệp sản xuất các mặt hàng điện tử, cơ khí,… Từ trước đến nay, đảm bảo chất lượng thường 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 mạch của nó được định cấu hình đúng tiêu chuẩn.

Ngày nay, các thuật toán xử lý hình ảnh từ trí tuệ AI có thể tự động xác nhận xem một mặt hàng đã được sản xuất hoàn hảo hay chưa. Bằng cách lắp đặt camera tại các điểm chính dọc theo sàn nhà máy, việc phân loại này có thể diễn ra tự động và theo thời gian thực.

Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo AI giúp hiệu quả quy trình quản lý chất lượng như thế nào?

Phát hiện khiếm khuyết

Ngày nay, nhiều dây chuyền lắp ráp không có hệ thống hoặc công nghệ để xác định các lỗi trên dây chuyền sản xuất. Ngay cả những giải pháp quản lý chất lượng QMS cũng đều rất cơ bản, đòi hỏi các kỹ sư có tay nghề cao xây dựng các thuật toán mã cứng để phân biệt giữa các thành phần chức năng và lỗi. Phần lớn các hệ thống này vẫn không thể học hoặc tích hợp thông tin mới, dẫn đến vô số kết quả phát hiện và xác định lỗi không chính xác, buộc nhân viên phải kiểm tra thủ công một lần nữa.

Bằng cách tích hợp các hệ thống này với trí thông minh nhân tạo và khả năng tự học (Machine Learning/Deep Learning), các nhà sản xuất có thể tiết kiệm được cả thời gian và công sức xác định các khiếm khuyết sản xuất, qua đó nâng cao khả năng đáp ứng chất lượng theo tiêu chuẩn.

Xem thêm: AQL là gì? Nó đóng vai trò như thế nào trong quản lý chất lượng?

Thiết kế tổng hợp

Ngoài việc tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình sản xuất, AI có thể giúp các tổ chức thiết kế sản phẩm. Ví dụ: một nhà thiết kế hoặc một kỹ sư nhập các mục tiêu thiết kế vào các thuật toán thiết kế chung. Các thuật toán AI này sau đó khám phá tất cả các phương án tiềm năng của một giải pháp và tạo ra các phương án thiết kế tối ưu nhất. Cuối cùng, AI sử dụng học máy Machine Learning để kiểm tra từng lần lặp lại và cải thiện nó trong các lần sử dụng tiếp theo. Trí tuệ AI có thể được tích hợp vào các hệ thống Quản lý vòng đời sản phẩm PLM. 

Lựa chọn các giải pháp AI của VTI Solutions cho cuộc cách mạng hóa sản xuất

Mặc dù hầu hết các quy trình công nghiệp đã được nghiên cứu và phát triển trong nhiều thập kỷ, nhưng tiến bộ gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI, đặc biệt là học máy Machine Learning, đã mở ra những chân trời mới để tối ưu hóa hơn nữa quy trình sản xuất.  Với khả năng tận dụng nguồn dữ liệu sản xuất khổng lồ để hỗ trợ tổ chức trong việc đưa ra các quyết định thích hợp, AI thực sự là một chìa khóa để mở ra cơ hội bức phá cho doanh nghiệp trong thời đại Công nghiệp 4.0.

Với những tiềm năng trên thì việc áp dụng các giải pháp AI cho nhà máy ngay từ lúc này là điều cần thiết. Hiểu được nhu cầu tìm kiếm các giải pháp AI hiệu quả cho hoạt động sản xuất, VTI Solutions tự tin cung cấp hệ thống đa dạng sản phẩm công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo:

• FaceX: Hệ thống quản lý chấm công bằng nhận diện khuôn mặt chính xác tới 99,7% trong chưa đầy 1 giây, gửi và phê duyệt yêu cầu nghỉ làm/đi muộn chỉ trong một cú nhấp chuột, dễ dàng tích hợp với hệ thống bảng lương.
• TeleWork: Hệ thống chấm công và quản lý hiệu quả làm việc từ xa
• ParkingX: Hệ thống nhận dạng biển số xe tự động dưới 1.5 giây, nhận diện biển số chính xác 99%.
• Voice To Text: Hệ thống  nhận dạng và chuyển đổi giọng nói sang văn bản tự động

Liên hệ với chúng tôi, và bạn sẽ nhận được một thay đổi toàn diện ứng dụng tối ưu Trí tuệ nhân tạo AI cho doanh nghiệp của mình.