Công nghiệp 4.0 đã tạo ra một lĩnh vực mới nổi trong sản xuất – Sản xuất thông minh, được đồng hóa và chuyển đổi bởi các kỹ thuật Machine learning.

Theo MarketsandMarkets, thị trường Sản xuất thông minh toàn cầu vào năm 2022 được định giá 97,6 tỷ USD và dự kiến ​​sẽ đạt 228,3 tỷ USD vào năm 2027. Ước tính thị trường này sẽ tăng trưởng với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép là 18,5% từ năm 2022 đến năm 2027.

Từ việc loại bỏ các nguyên nhân chính gây tổn thất trong sản xuất và các chi phí liên quan khác đến tăng năng suất của lực lượng lao động và tốc độ sản xuất tổng thể, Machine learning trong sản xuất đang nhanh chóng thay đổi cục diện của thế giới sản xuất.

Machine learning là gì?

Machine learning (ML) – Công nghệ học máy là tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy móc hoặc chương trình máy tính học hỏi từ kinh nghiệm (những gì đã được học) của chính chúng hoặc dữ liệu có sẵn mà không cần lập trình cụ thể.

Nói cách khác, Machine learning là quá trình đào tạo máy tính bắt chước hành vi của con người. Trong khi con người học hỏi từ kinh nghiệm và thông qua các giác quan thì máy móc hoặc máy tính học hỏi từ dữ liệu.

Càng cung cấp nhiều dữ liệu cho giải pháp Machine Learning thì kết quả nhận về càng tốt và chính xác hơn. Machine Learning phát triển một quy trình suy nghĩ tự chủ theo thời gian, cho phép nó hoàn thành các nhiệm vụ và quy trình kinh doanh khác nhau mà không cần giám sát (nhưng một số mô hình yêu cầu giám sát). 

Các phương pháp Machine learning

Supervised Learning 

Supervised Learning là một kỹ thuật học máy được sử dụng trong sản xuất để đào tạo các mô hình sử dụng dữ liệu được dán nhãn. Trong sản xuất, Supervised Learning có thể được sử dụng để phân loại lỗi, xác định các thông số sản xuất và dự đoán thời gian sử dụng hữu ích còn lại của thiết bị.

Unsupervised Learning 

Unsupervised Learning là một kỹ thuật học máy được sử dụng trong sản xuất để đào tạo các mô hình sử dụng dữ liệu chưa được gắn nhãn. Phương pháp này dựa vào dữ liệu được dán nhãn và các kỹ thuật phân cụm để xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu. Trong sản xuất, Unsupervised Learning có thể được sử dụng để xác định các nhóm sản phẩm tương tự hoặc xác định các khiếm khuyết khó phát hiện. 

Deep learning

Deep Learning là một tập hợp con của học máy sử dụng mạng lưới thần kinh để mô hình hóa các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Trong sản xuất, Deep Learning có thể được sử dụng để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các thông số sản xuất và chất lượng sản phẩm. Nó cũng có thể được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu từ cảm biến và các nguồn khác nhằm dự đoán lỗi thiết bị.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning là một kỹ thuật học máy được sử dụng trong sản xuất để dạy các mô hình đưa ra quyết định dựa trên phản hồi từ môi trường. Trong sản xuất, Reinforcement Learning có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất và cải thiện việc bảo trì thiết bị. 

Ứng dụng của Machine Learning trong sản xuất

Bảo trì dự đoán

Machine Learning cho phép bảo trì dự đoán bằng cách dự đoán lỗi thiết bị có thể xảy ra, lên lịch bảo trì kịp thời và giảm downtime không cần thiết. Thực trạng các nhà sản xuất dành quá nhiều thời gian để khắc phục sự cố máy móc thay vì phân bổ nguồn lực để bảo trì bảo dưỡng theo kế hoạch. Machine learning có thể dự đoán lỗi thiết bị, cho phép doanh nghiệp lên kế hoạch bảo trì hiệu quả hơn, cải thiện độ tin cậy và chất lượng sản phẩm. 

Kiểm soát chất lượng

Các mô hình Machine learning cũng được sử dụng để theo dõi và kiểm soát chất lượng sản phẩm.

Các thuật toán Computer vision dựa trên Machine learning có thể lọc từ dữ liệu lịch sử để phân biệt sản phẩm tốt với sản phẩm bị lỗi, tự động hóa quá trình kiểm tra và giám sát. Điều này giúp nhà sản xuất có thể phát hiện các khiếm khuyết và điểm bất thường trong thời gian thực và thực hiện các hành động khắc phục trước khi chúng gây ra tổn thất đáng kể. Bằng cách phân tích dữ liệu sản xuất, thuật toán học máy có thể xác định các mô hình và xu hướng có thể giúp nhà sản xuất tối ưu hóa quy trình và cải thiện chất lượng thành phẩm.

Tăng năng suất và hiệu quả

Việc thiết kế sản phẩm mới hay cải tiến sản phẩm hiện có đều yêu cầu phân tích dữ liệu để mang lại kết quả tốt nhất. Các giải pháp Machine learning có thể giúp thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu sản phẩm để hiểu nhu cầu của người tiêu dùng, phát hiện ra những sai sót tiềm ẩn và xác định các cơ hội kinh doanh mới. Điều này có thể giúp cải thiện sản phẩm hiện có cũng như phát triển, nâng cấp sản phẩm có sẵn để tạo ra nguồn doanh thu mới cho doanh nghiệp.

Machine learning cũng có thể giúp các nhà sản xuất tăng năng suất và hiệu quả bằng cách phân tích dữ liệu sản xuất, từ đó xác định các khía cạnh kém hiệu quả và đề xuất cải tiến. Ngoài ra, Machine learning có thể giúp các nhà sản xuất xác định các điểm nghẽn và đề xuất cách hợp lý hóa hoạt động của họ, giúp rút ngắn thời gian sản xuất, giảm lãng phí và tăng năng suất.

Quản lý chuỗi cung ứng

Các giải pháp dựa trên Machine learning có thể tự động hóa một số nhiệm vụ liên quan đến quản lý nguyên vật liệu, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Với việc triển khai Machine learning hợp lý, các nhà sản xuất sẽ đảm bảo được nhà máy luôn có đủ nguyên liệu. Điều này nhằm đảm bảo quy trình sản xuất liên tục, cải thiện sự hài lòng của khách hàng với đơn hàng được hoàn thành và giao phát kịp thời. Quản lý chuỗi cung ứng cũng sẽ cải thiện các lĩnh vực sau:

• Kiểm soát kho hàng – kiểm soát hàng tồn kho được hỗ trợ bởi hệ thống thị giác máy tính dựa trên deep learning, cho phép bổ sung nguồn cung cấp nhanh chóng.
• Dự báo nhu cầu – phân tích hành vi và sở thích của khách hàng bằng cách sử dụng phân tích chuỗi thời gian, kỹ thuật tính năng và kỹ thuật NLP.
• Tối ưu hóa tuyến đường hậu cần – nhà sản xuất có thể xem xét và phân bổ các tuyến đường tối ưu nhất để vận chuyển hàng hóa bằng thuật toán học máy.
• Tối ưu hóa vận tải – đánh giá tác động đến các lô hàng và sản phẩm giao hàng bằng cách sử dụng thuật toán Machine learning và deep learning để tối ưu hóa các giải pháp vận chuyển.

Thiết kế sản phẩm mới

Machine Learning có khả năng tạo ra vô số giải pháp thiết kế để phù hợp với bất kỳ vấn đề/sản phẩm nào dựa trên các yếu tố định sẵn như kích thước, vật liệu, trọng lượng… Điều này cho phép các kỹ sư tìm ra giải pháp thiết kế tốt nhất cho sản phẩm trước khi đưa vào sản xuất. Học máy sử dụng các mô hình tạo và phân biệt đối xử để:

• Tạo ra các thiết kế mới cho các sản phẩm được chỉ định
• Phân biệt sản phẩm tạo ra và sản phẩm thật 
• Đào tạo các thuật toán học sâu để nhận biết và xác định mọi giải pháp thiết kế có thể, từ đó tối ưu hóa thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể

Tăng cường bảo mật

Các giải pháp học máy dựa vào mạng, dữ liệu và nền tảng công nghệ – cả On–Premise và Cloud để hoạt động hiệu quả. Tính bảo mật của các hệ thống và dữ liệu này là rất quan trọng và Machine learning có thể điều chỉnh quyền truy cập vào các nền tảng và thông tin kỹ thuật số có giá trị. Nó có thể hợp lý hóa cách người dùng cá nhân truy cập dữ liệu nhạy cảm, ứng dụng đang sử dụng và cách kết nối với dữ liệu đó.

Điều này có thể giúp các công ty bảo vệ dữ liệu mật bằng cách phát hiện các điểm bất thường một cách nhanh chóng và khắc phục ngay lập tức.

VTI Solutions