7 ứng dụng nổi bật của AI tạo nên cuộc cách mạng hóa trong sản xuất

Kể từ khi ra đời năm 1956 và trải qua giai đoạn phát triển vượt bậc từ đầu thế kỷ 21, 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?

Trước đây, AI chỉ thuộc về lĩnh vực khoa học viễn tưởng, nhưng gần đây, trí tuệ nhân tạo đã tiến nhập sâu vào nhiều nhà máy sản xuất. Khả năng thu thập, phân tích, và học hỏi từ dữ liệu sản xuất giúp AI đưa ra dự đoán, hỗ trợ quyết định, và xác định xu hướng. Đối với ngành sản xuất, công nghệ này trở nên vô cùng quan trọng do sản xuất tạo ra lượng dữ liệu lớn, nhưng cũng là một lĩnh vực lãng phí dữ liệu nhất.

AI không chỉ giúp nhà sản xuất tận dụng giá trị to lớn của dữ liệu mà còn là nền tảng cho cuộc chuyển đổi số. Nó đóng góp vào việc tự động hóa và xây dựng các nhà máy tương lai. Những nhà máy này 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 lỗi, triển khai bảo trì dự đoán để giảm thời gian chết, và đáp ứng thời gian thực các thay đổi về nhu cầu trong chuỗi cung ứng. Đồng thời, chúng giúp giảm chi phí sản xuất hàng loạt nhỏ hoặc riêng lẻ, mở cửa cho khả năng tùy chỉnh cao hơn.

Ứng dụng chính của AI trong sản xuất

Bảo trì dự đoán & Bảo trì dự phòng

Thời gian chết trong quá trình sản xuất, xuất phát từ những sự cố cơ bản của máy móc, thường là hậu quả của các lỗi cơ hoặc điện. Mặc dù tổ chức có thể ngăn chặn hỏng hóc một cách dễ dàng thông qua việc tuân theo lịch trình bảo trì dự phòng của từng thiết bị, nhưng thường xuyên các chiến lược bảo trì đề phòng (PM) không được tối ưu hóa hoặc thậm chí bị bỏ qua do lo ngại về tốn thêm thời gian và công sức.

Tuy nhiên, với sức mạnh của các công nghệ như IoT, dữ liệu, và thuật toán máy học từ trí tuệ nhân tạo, các nhà sản xuất có thể tận dụng nhiều điểm dữ liệu máy để dự đoán sự cố. Lịch trình bảo trì đề phòng có thể được tối ưu hóa dựa trên dự đoán sự cố, giúp duy trì máy móc ở trạng thái tốt nhất và giữ cho toàn bộ khu vực sản xuất hoạt động mượt mà.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng hiện nay trải qua sự phức tạp với hàng trăm bên liên quan và hàng nghìn địa điểm, đối mặt với những thách thức không nhỏ đối với quản lý của những nhà sản xuất. Để đối mặt với tình hình này, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một công cụ không thể thiếu để đảm bảo việc chuyển giao sản phẩm từ nơi sản xuất đến tay khách hàng một cách hiệu quả và đúng thời điểm.

Các thuật toán học máy cho phép các nhà sản xuất xác định các giải pháp tối ưu cho chuỗi cung ứng 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 giải quyết bằng AI mà không phải dựa vào các ước tính gần đúng. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình quản lý chuỗi cung ứng và tăng cường khả năng đáp ứng nhanh chóng và linh hoạt cho những thách thức khác nhau trong môi trường cung ứng đa dạng ngày nay.

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.

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 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.

Phát hiện khiếm khuyết

Hiện nay, rất nhiều dây chuyền lắp ráp đang hoạt động mà không có hệ thống hoặc công nghệ đặc biệt để phát hiện các lỗi trên dây chuyền sản xuất. Ngay cả những giải pháp quản lý chất lượng (QMS) cũng thường rất cơ bản, đòi hỏi sự can thiệp của các kỹ sư có kỹ năng cao để xây dựng các thuật toán mã cứng nhằm phân biệt giữa các thành phần chức năng và lỗi. Đa phần các hệ thống này không thể học hỏi hoặc tích hợp thông tin mới, dẫn đến việc phát hiện và xác định lỗi không chính xác, buộc nhân viên phải thực hiện kiểm tra thủ công một lần nữa.

Bằng cách tích hợp trí thông minh nhân tạo và khả năng tự học (Machine Learning/Deep Learning) vào các hệ thống này, các nhà sản xuất có thể tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xác định các khiếm khuyết sản xuất. Điều này giúp nâng cao khả năng đáp ứng chất lượng theo tiêu chuẩn, giảm thiểu sự phụ thuộc vào kiểm tra thủ công, và tăng cường hiệu suất toàn diện của quy trình sản xuất.

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 . 

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.