Trí tuệ nhân tạo được nhắc tới rất nhiều với các ứng dụng trong các phần mềm, thuật toán cũng như các công nghệ trong y học, công nghệ và hàng không vũ trụ. Trong bài viết này chúng ta chỉ cần hướng tới các mô hình nổi bật của nền Công nghệ 4.0 để xem trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động như thế nào đến tương lai của ngành sản xuất. Nó được đưa vào lộ trình và được cho là một phần quan trọng của trạng thái hoàn thiện nền sản xuất.
Trí tuệ nhân tạo có thể nhập vào tổ hợp dữ liệu từ cảm biến, máy móc và con người, sau đó áp dụng nó vào các thuật toán được thiết kế để tối ưu hóa hoạt động hoặc đạt được hiệu quả sản xuất.
Quay trở lại thực tế, chúng ta có một thời gian trước khi các tổ chức hàng đầu đạt được trạng thái sản xuất đỉnh cao này, chứ chưa nói đến toàn bộ ngành. Tất cả những công nghệ, cải tiến kaizen, tối ưu quy trình sản xuất đều phải trả giá bằng thời gian và tiền bạc. Thông qua những kết quả thực tế, tổng hợp sau nhiều năm, đội ngũ sản xuất trực tiếp và các chuyên gia mới đưa ra được những thay đổi tối ưu nhất.
Trước mắt, trí tuệ nhân tạo đóng vai trò gì trong chuyển đổi quy trình và công nghiệp? Ngày nay có những trường hợp sử dụng kinh doanh nào mang lại giá trị hợp lý không? Có phải tất cả các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo đều yêu cầu chuyên môn sâu rộng không?
Có hai lộ trình mà một tổ chức nên xem xét khi trả lời những câu hỏi này. Đầu tiên là đánh giá mức độ sẵn sàng của khả năng thiết kế và triển khai các giải pháp dựa trên AI nội bộ của một tổ chức sản xuất. Thứ hai là khả năng tận dụng các giải pháp và chuyên môn dựa trên AI như một phần của các dịch vụ thương mại.
Hầu hết các tổ chức thiếu bộ kỹ năng, nhà khoa học, dữ liệu và cơ sở hạ tầng sẵn sàng để theo đuổi các quy trình hoặc giải pháp khác biệt độc đáo. Ở nhiều nhà máy, máy móc, con người và quy trình còn rời rạc, chưa kết nối, nên chưa sẵn sàng cho AI hoặc máy học (Machine Learning).
Nhiều nhà máy vẫn quản lý bằng giấy tờ, chưa có nền tảng dữ liệu để triển khai AI. Về mặt này, thương mại sản xuất còn một chặng đường dài phía trước — nhưng đừng để điều đó cản trở tổ chức của bạn thử nghiệm và đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Giống như các sáng kiến dài hạn khác, cần có thời gian để nâng cao kỹ năng của nhân viên, thay đổi văn hóa và thực hiện một số khoản đầu tư cơ bản cần thiết để giải quyết Trí tuệ nhân tạo.
Mặc dù tổ chức của bạn có thể không được định vị để trở thành Skynet tiếp theo, nhưng hầu hết các nhà sản xuất đều ngạc nhiên khi thấy các giải pháp thương mại đang áp dụng trí tuệ nhân tạo nhanh chóng như thế nào để nâng cao hoặc chuyển đổi các quy trình sản xuất truyền thống
Hãy cùng khám phá một số giải pháp máy học và trí tuệ nhân tạo sẵn có được các nhà sản xuất sử dụng ngày nay:
An toàn nơi làm việc
Các giải pháp tự động có thể nâng cao yếu tố con người trong một số nhiệm vụ nhất định, giảm rủi ro về sức khỏe và an toàn.
Một trong những trường hợp sử dụng được chấp nhận nhiều nhất là tận dụng trí tuệ nhân tạo trong việc sàng lọc và an toàn tại nơi làm việc. Có thể sử dụng AI để xác định nhân viên, tiến hành sàng lọc nhiệt hoặc theo dõi các tương tác của nhân viên để truy tìm tiếp xúc.
Các công nghệ tương tự cũng đã dẫn đến các giải pháp lâu dài liên quan đến các sự kiện an toàn tại nơi làm việc trước khi chúng xảy ra hoặc tăng tốc độ phân tích nguyên nhân gốc rễ sau sự cố (ví dụ: trượt ngã). Những giải pháp này giúp nhân viên khỏe mạnh hơn, nơi làm việc an toàn hơn và hoạt động liên tục.
Bảo trì máy móc
Tất cả các nhà sản xuất đều cố gắng duy trì hoạt động của cơ sở và thiết bị sản xuất quan trọng. AI / ML góp phần đáng kể vào việc hiện đại hóa quản lý bảo trì, chuyển nó từ việc bảo trì đáp ứng hoặc thường xuyên sang dự đoán hoặc chỉ định. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm số lần dừng máy ngoài kế hoạch và chi phí bảo trì.
Bằng cách kết hợp các cảm biến và dữ liệu máy móc với trí thông minh nhân tạo, người quản lý bảo trì có thể nhanh chóng xác định cả những hư hỏng phổ biến và đưa ra dự đoán về thời điểm có thể xảy ra hỏng hóc.
Một số nhà sản xuất đã thực hiện quản lý bảo trì hơn nữa với bảo trì theo quy định. Cách tiếp cận này kết hợp dữ liệu dự đoán lỗi với dữ liệu kinh doanh khác (khối lượng công việc, lịch ca làm việc, chi phí và các yếu tố rủi ro) để tối ưu hóa toàn bộ vòng đời quản lý bảo trì.
Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để xác định thời điểm bảo trì, thiết bị có thể hoạt động trong bao lâu mà không bị hỏng hóc, ưu tiên bảo trì thiết bị và thậm chí đề xuất mức phụ tùng thay thế. Trí tuệ nhân tạo giúp bạn có thể tăng thời gian hoạt động, giảm chi phí nhân công bảo trì và thay đổi chi phí phụ tùng trên bảng cân đối kế toán của bạn.
Quản lý tòa nhà và An ninh vật lý
Nhiều tổ chức sản xuất phải vật lộn để cân bằng chi phí và nhu cầu về đội bảo vệ trực tiếp để bảo vệ tài sản và nhân viên của công ty.
Với những tiến bộ về camera, hệ thống quản lý tòa nhà và trí tuệ nhân tạo, các công ty hiện có thể đủ khả năng triển khai các giải pháp an ninh xác định các tình huống an ninh phổ biến, chẳng hạn như khách hoặc phương tiện giao thông đến, xâm nhập trái phép hoặc trộm cắp.
Thị giác máy
Một lĩnh vực khác cần được chú ý rộng rãi là trí tuệ nhân tạo kết hợp với thị giác máy. Mặc dù một số trường hợp sử dụng không phải là mới, nhưng ngành công nghiệp này đã chứng kiến sự áp dụng nhanh chóng trong hàng trăm trường hợp sử dụng đã được kiểm chứng, từ tối ưu hóa sản xuất, kho hàng và hậu cần, kiểm tra chất lượng và thậm chí cả quản lý đội xe. Ngoài chức năng, các giải pháp này cũng có giá cả phải chăng, dẫn đến sự hấp thụ nhanh chóng của chúng.
Trong lĩnh vực kho hàng thông minh và hậu cần, giờ đây chúng ta thấy các nhà sản xuất sử dụng thị giác máy và AI để giảm giao dịch và tăng công suất. Ví dụ: điều này làm thay đổi cách đóng gói hàng trước của các pallet, đảm bảo đơn đặt hàng của khách hàng được đóng gói chính xác và giảm các giao dịch của nhân viên bằng cách loại bỏ việc quét. Các giải pháp như vậy có thể rút ngắn thời gian quét pallet, đồng thời cải thiện thông lượng hậu cần, tăng độ chính xác của đơn đặt hàng của khách hàng và giảm tỷ lệ trả hàng.
Một lĩnh vực khác là quản lý đội xe, nơi các công ty đã nhanh chóng áp dụng khái niệm camera trong xe giám sát mọi thứ bên ngoài xe, từ biển báo, các phương tiện khác, người đi bộ và kiểu lái xe. Hầu hết các giải pháp này tùy chọn bao gồm giám sát trong cabin và các tính năng an toàn khác mang lại lợi ích cho người lái xe chứ không chỉ người sử dụng lao động. Các giải pháp này có giá cả phải chăng với các lợi ích bao gồm tối ưu hóa lộ trình và nhiên liệu, chiết khấu phí bảo hiểm và giảm các sự cố do lỗi.
Với khả năng thương mại hóa cao và khả năng chi trả, các giải pháp này hiện có thể tiếp cận được với bất kỳ tổ chức sản xuất nào và có thể hoàn vốn nhanh tuỳ quy mô triển khai.
An ninh mạng
Với số lượng thiết bị ngày càng tăng và tài nguyên an ninh mạng hạn chế, các doanh nghiệp đang dùng trí tuệ nhân tạo để giải quyết những thách thức an ninh mạng. Môi trường công nghệ hoạt động tạo ra một lượng lớn dữ liệu và nhật ký bảo mật, cùng với các mạng, thiết bị bảo mật và ứng dụng tương ứng của chúng.
Trí tuệ nhân tạo AI có thể giúp sàng lọc tiếng ồn và hỗ trợ bằng cách tự động phát hiện các hành vi xâm nhập, phần mềm độc hại, gian lận, hành vi của nhân viên bên ngoài các đường cơ sở thông thường và cuối cùng là nâng cao trí thông minh về mối đe dọa.
Như bạn có thể nói, trí tuệ nhân tạo đang được nhanh chóng áp dụng trong các giải pháp thương mại trên toàn bộ chuỗi giá trị của ngành sản xuất. Các giải pháp AI này giúp cải thiện cả doanh thu và lợi nhuận, đồng thời hướng công ty của họ hướng tới các trường hợp sử dụng tiên tiến hơn.
Trên thực tế, nhiều nhà sản xuất dẫn đầu đang đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và máy học để tăng cường lực lượng lao động, giải quyết những thách thức quan trọng và bắt đầu quá trình chuyển đổi lâu dài.
Kết hợp AI / ML với các công nghệ khác như cảm biến, máy tự động và đầu vào của con người sẽ cải thiện đáng kể hoạt động và có khả năng dẫn đến các hình thức đổi mới và năng suất mới trong ngành. Mặc dù tổ chức của bạn có thể không có các bộ kỹ năng cần thiết, nhưng đừng để điều đó ngăn cản bạn đầu tư vào các giải pháp thương mại có thể bắt đầu hành trình AI / ML của bạn.
Sự phát triển của dây chuyền lắp ráp
