AI và Machine Learning đang mang đến cho các nhà máy sản xuất một khả năng chưa từng có để đẩy mạnh năng lực sản xuất, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tăng tốc độ nghiên cứu và phát triển (R&D).
Kể từ khi internet phát triển, các nhà máy sản xuất hàng đầu trên thế giới đã số hóa đáng kể hoạt động của họ. Hiện nay, hàng terabyte luồng dữ liệu sản sinh từ hầu hết mọi thiết bị máy móc bên trong nhà máy, cung cấp cho các công ty nhiều thông tin hơn họ biết phải làm gì với chúng.
Thật không may, nhiều công ty thiếu các tài nguyên để chuyển đổi các thông tin này thành các quyết định có thể để giảm chi phí và tăng hiệu quả sản xuất. Để đạt đến điều đó, các công ty buộc phải cần đến Trí tuệ Nhân tạo.
Điều gì thúc đẩy sự bức thiết để ứng dụng AI?
Biến động doanh thu cao • Cần liên tục tìm cách tiết kiệm chi phí • Thời gian sản xuất ngắn • Tăng cường các quy định và quy trình kiểm tra • Học hỏi và thích ứng bên trong các công xưởng • Năng lực sản xuất và nhu cầu của chuỗi cung ứng • Tăng nhu cầu đối với hàng hóa nhỏ và / hoặc tùy chỉnh.
Các nhà máy của tương lai có thể…
- Phát hiện lỗi trong suốt quá trình sản xuất.
- Triển khai bảo trì dự đoán để giảm thời gian chết.
- Đáp ứng với những thay đổi thời gian thực về nhu cầu trên toàn chuỗi cung ứng.
- Xác nhận các loại sản phẩm phức tạp như vi mạch đã được sản xuất hoàn hảo hay chưa.
- Giảm chi phí của hàng hóa lô nhỏ hoặc đơn hàng một lần, cho phép tùy biến lớn hơn.
- Cải thiện sự hài lòng của nhân viên bằng cách chuyển các công việc đơn giản, lặp lại sang cho máy móc.
Những ứng dụng chính cho AI trong ngành sản xuất
Phát hiện khiếm khuyết
Ngày nay, nhiều dây chuyền lắp ráp không có hệ thống hoặc công nghệ để xác định lỗi trên dây chuyền sản xuất. Ngay cả những thứ có sẵn tại chỗ cũng chỉ rất cơ bản, đòi hỏi các kỹ sư lành nghề phải xây dựng và hard-code các thuật toán để phân biệt giữa các phần khiếm khuyết và các phần hoàn thiện. Phần lớn các hệ thống này vẫn không thể tự tìm hiểu hoặc dung nạp thông tin mới, dẫn đến vô số các xác nhận sai thực tế (về tình trạng hàng hóa), sau đó phải được nhân viên tại chỗ kiểm tra thủ công.
Bằng cách phát triển hệ thống này với trí thông minh nhân tạo và khả năng tự học, các nhà sản xuất có thể tiết kiệm vô số giờ sản xuất bằng cách giảm đáng kể các thông tin sai lệch và số giờ cần thiết để kiểm soát chất lượng.
Đảm bảo chất lượng (QA)
Lĩnh vực sản xuất đòi hỏi sự chú ý cao độ đến từng chi tiết, đặc biệt là đối với các hàng hóa điện tử. Về mặt lịch sử, QA 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 bảng mạch của nó được cấu hình đúng.
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 sàn nhà máy, việc sắp xếp này có thể diễn ra tự động và theo thời gian thực.
Tích hợp dây chuyền
Ngày nay, phần lớn thiết bị mà các nhà sản xuất sử dụng sẽ gửi một lượng dữ liệu khổng lồ lên đám mây. Thật không may, thông tin này có xu hướng bị bỏ qua và không được kết hợp tốt với nhau.
Để có được một bức tranh tổng thể về hoạt động của bạn đòi hỏi một số bảng điều khiển khác nhau và một chuyên gia trong lĩnh vực để hiểu tất cả.
Bằng cách tạo ra một ứng dụng tích hợp lấy dữ liệu từ hàng loạt thiết bị được kết nối IoT mà bạn đang sử dụng, điều đó có thể giúp đảm bảo rằng bạn đang có được cái nhìn như “mắt thần” về hoạt động của nhà máy.
Tối ưu hóa dây chuyền lắp ráp
Hơn nữa, bằng cách phân lớp Trí tuệ Nhân tạo vào hệ sinh thái IoT của bạn, khối dữ liệu phong phú này, bạn có thể tạo ra nhiều loại tự động hóa. Ví dụ, khi người vận hành thiết bị có dấu hiệu mệt mỏi, người giám sát sẽ nhận được thông báo. 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.
Thiết kế sáng tạo
Ngoài việc tạo điều kiện cho quá trình sản xuất, AI có thể giúp các tổ chức thiết kế ra sản phẩm. Đây là cách nó hoạt động: 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 này sau đó khám phá tất cả các hoán vị có thể có của một giải pháp và tạo ra các phương án thiết kế. Cuối cùng, nó sử dụng học máy để kiểm tra mỗi lần lặp và cải thiện nó.
