Accenture and Frontier Economics ước tính rằng vào năm 2035, các công nghệ hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và ứng dụng có thể hỗ trợ để tăng năng suất lao động lên tới 40% trên 16 ngành công nghiệp, bao gồm cả sản xuất. Cũng trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu tuyên bố, AI có thể bổ sung thêm 3,8 nghìn tỷ đô giá trị gia tăng vào năm 2035 cho lĩnh vực sản xuất, tăng gần 45% so với kinh doanh thông thường.
Trên thực tế, AI đã và đang chuyển đổi ngành sản xuất theo nhiều cách. Như Andrew Ng – nhà đồng sáng lập Google Brain và Coursera, nhận định: “AI sẽ thực hiện sản xuất, kiểm soát chất lượng, rút ngắn thời gian thiết kế và giảm lãng phí nguyên vật liệu, cải thiện việc tái sử dụng sản xuất, thực hiện bảo trì dự đoán, v.v.”
Dưới đây sẽ là 10 ứng dụng phổ cập nhất của AI trong doanh nghiệp sản xuất :
- Ứng dụng dữ liệu lớn
Tình trạng phổ biến hiện nay là các nhà sản xuất thu thập lượng lớn dữ liệu liên quan đến hoạt động, quy trình và các vấn đề vận hành khác trong nhà máy mà không có cách giải quyết triệt để để ra được những thông tin có giá trị trong việc ra quyết định. Với sự hỗ trợ đắc lực của AI, dữ liệu lớn có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để cải thiện hoạt động kinh doanh: quản lý chuỗi cung ứng, quản lý rủi ro, dự đoán về khối lượng bán hàng, duy trì chất lượng sản phẩm, dự đoán các vấn đề thu hồi,…
- Kiểm tra chất lượng sản phẩm
Việc kiểm soát chất lượng thủ công bằng mắt thường theo cách truyền thống rất dễ để sót những lỗi nhỏ của sản phẩm. Với sự phát triển của công nghệ, máy móc hiện đại ngày nay đã được trang bị camera với độ phân giải cao hơn mắt chúng ta gấp nhiều lần – và nhờ đó, phát hiện được những khiếm khuyết dù là nhỏ nhất. Thị giác máy cho phép máy móc soi chiếu mọi sản phẩm trên dây chuyền sản xuất và phát hiện ra bất kỳ khuyết điểm nào. Không dừng lại ở việc phát hiện khuyết điểm, hệ thống còn tổng hợp lại các trường hợp sai lỗi, kết hợp với công nghệ Machine Learning và AI để phát hiện ra các nguyên nhân phổ biến và đề xuất cách khắc phục.
- Dự đoán nguyên nhân lỗi hỏng
Sản phẩm hoàn toàn có thể bị hỏng theo nhiều cách khác nhau, không phụ thuộc vào vào việc kiểm tra bằng mắt thường. Một loại sản phẩm trông tuyệt vời và hoàn hảo nhất vẫn hoàn toàn có thể bị hỏng ngay sau lần sử dụng tiên phong. Tương tự như vậy, một loại sản phẩm trông có vẻ như thiếu sót vẫn hoàn toàn có thể làm tốt trách nhiệm của nó. Cách tất cả chúng ta nhận định và đánh giá về loại sản phẩm nhiều khi thiên lệch và không đúng mực. Trong tương lai, với lượng lớn tài liệu về cách thử nghiệm mẫu sản phẩm và cách hoạt động giải trí của chúng, trí tuệ nhân tạo và ứng dụng hoàn toàn có thể xác lập những nghành cần được chú ý quan tâm nhiều hơn trong những thử nghiệm .
- Bảo trì dự đoán
Một nghiên cứu được thực hiện bởi Oneserve ở Anh cho thấy 3% tổng số ngày làm việc bị mất hàng năm do lỗi dừng máy móc bị và tác động của thời gian ngừng hoạt động của máy móc tới các nhà sản xuất ở Anh ước tính gây nên thiệt hại tới hơn 180 tỷ bảng Anh mỗi năm. Bảo trì dự đoán đang được đánh giá là giải pháp tối ưu để thay đổi cách thức bảo trì truyền thống, từ bị động sang chủ động. Bảo trì dự đoán cho phép các công ty dự đoán khi nào máy móc cần bảo trì với độ chính xác cao, thay vì phỏng đoán hoặc thực hiện bảo trì phòng ngừa. Bảo trì dự đoán đã được một số nhà sản xuất, bao gồm LG và Siemens sử dụng. Roland Busch, CTO của Siemens AG, cho biết: “Bằng cách phân tích dữ liệu, hệ thống trí tuệ nhân tạo của chúng tôi có thể đưa ra kết luận về tình trạng của máy móc và phát hiện các bất thường để có thể bảo trì dự đoán.”
Đọc thêm : Nâng cao hiệu suất cao bảo dưỡng bảo trì thiết bị sản xuất trong nhà máy sản xuất
- Generative Design
Generative Design là quá trình sử dụng các thuật toán để giúp khám phá các biến thể của một thiết kế. Với mỗi phép lặp trong quy trình Generative Design là nó đang kiểm tra cấu trúc và học hỏi từ từng bước, áp dụng thay đổi ở từng giai đoạn để giúp tạo ra một giải pháp tối ưu hóa, đáp ứng các mục tiêu thiết kế theo các tham số đầu vào. Dưới đây là một ví dụ: Bài toán được đặt ra là phải xây dựng phương án thiết kế tối ưu cho một vật dung đơn giản: Cái ghế. Nhà thiết kế chỉ việc nhập các thông số như: bốn chân, ghế nâng, yêu cầu trọng lượng, vật liệu tối thiểu, v.v. Sau đó, thuật toán Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra hàng trăm tùy chọn khác nhau trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, dù có tiên tiến đến đâu phần mềm vẫn không thể hoàn toàn thay thế con người, ở điểm cuối, các chuyên gia sẽ bằng kinh nghiệm thực tế để chọn phương án thiết kế sản phẩm tối ưu nhất.
- Đánh giá tác động tới môi trường
Việc sản xuất nhiều loại mẫu sản phẩm, đặc biệt quan trọng là những thiết bị điện tử sẽ đem lại nhiều hệ quả cho môi trường tự nhiên. Ví dụ như Khai thác niken, coban và than chì để làm pin lithium-ion, tăng sản xuất nhựa, tiêu thụ nguồn năng lượng lớn, chất thải điện tử – chỉ là một vài cái tên. Tuy nhiên, nhiều chuyên viên nhìn nhận, AI hoàn toàn có thể giúp quy đổi ngành sản xuất bằng cách giảm hoặc thậm chí còn đảo ngược tác động ảnh hưởng môi trường tự nhiên của nó bằng cách tương hỗ tăng trưởng những vật tư mới thân thiện với thiên nhiên và môi trường và giúp tối ưu hóa hiệu suất cao sử dụng nguồn năng lượng. Trên thực tiễn, Google đã đặt tiềm năng sử dụng AI để giảm thiểu dấu chân carbon trong hàng loạt hoạt động giải trí của mình muộn nhất vào năm 2030 .
- Dự báo giá
Để sản xuất loại sản phẩm, thành phần tối quan trọng là nguyên vật liệu. Và trong nhiều trường hợp, bộ phận mua hàng không dự báo được đúng chuẩn giá thành nguyên vật liệu, vì nó bị tác động ảnh hưởng bới rất nhiều yếu tố. Với sự biến hóa nhanh gọn của Ngân sách chi tiêu, đôi lúc hoàn toàn có thể khó nhìn nhận được đâu là thời gian tốt nhất để mua nguyên vật liệu. Việc biết giá của những nguồn lực cũng thiết yếu cho những công ty để ước tính giá mẫu sản phẩm của họ khi mẫu sản phẩm chuẩn bị sẵn sàng xuất xưởng. Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó hoàn toàn có thể phân phối những đề xuất giá đúng chuẩn giống với chính sách đặt giá động được sử dụng bởi những doanh nghiệp thương mại điện tử như Amazon, nơi những thuật toán máy học nghiên cứu và phân tích tài liệu lịch sử dân tộc và thị trường để luôn đưa ra mức giá cạnh tranh đối đầu và tạo ra doanh thu tối ưu .
- Bản sao số
Bản sao kỹ thuật số là phiên bản trùng khớp chính xác với các thuộc tính của một nhà máy, sản phẩm hoặc dịch vụ được xây dựng trên nền tảng kỹ thuật số. Để tạo nên một bản sao số có khả năng hoạt động và cung cấp các thông tin hữu ích, Doanh nghiệp cần tích hợp các thành phần thông minh để thu thập dữ liệu về điều kiện, trạng thái và cách thức bố trí layout theo cả không gian và thời gian thực. Các thành phần sẽ được kết nối với một thuật toán trên nền tảng đám mây để ghi nhận tất cả dữ liệu và xử lý nó. Việc triển khai một bản sao số được Bernard Marr, trong một bài báo cho Forbes, đánh giá là “sẽ cho phép phân tích dữ liệu và giám sát hệ thống để xử lý các vấn đề trước khi chúng xảy ra, ngăn chặn thời gian chết, phát triển các cơ hội mới và thậm chí lập kế hoạch cho tương lai.”
- Robot
Trong tương lai, trái đất sẽ tận mắt chứng kiến viễn cảnh phần nhiều những việc làm sản xuất được triển khai bởi robot. Các robot thường thì lúc bấy giờ cần được cung ứng tiến trình lắp ráp những bộ phận cố định và thắt chặt nhưng những robot được tương hỗ bởi trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó hoàn toàn có thể diễn giải những quy mô CAD, giúp robot tự tác vụ được những quá trình mà không cần trải qua quy trình lập trình hoạt động của nhân viên kỹ thuật. Bước tiến tiên phong của công nghệ tiên tiến này hoàn toàn có thể kể tới thế hệ robot hai tay tiên phong được Siemens tăng trưởng năm 2017 hoàn toàn có thể tự quản lý và vận hành sản xuất mẫu sản phẩm mà không cần lập trình .
- Dịch vụ khách hàng
Trong sản xuất, tầm quan trọng của dịch vụ người mua thường bị bỏ lỡ và đó là một sai lầm đáng tiếc vì mất người mua hoàn toàn có thể đồng nghĩa tương quan với việc mất trăm tỷ đồng. Các giải pháp AI hoàn toàn có thể nghiên cứu và phân tích hành vi của người mua từ đó được cho phép những công ty phân phối nhu yếu của họ tốt hơn. Có nhiều cách trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể cải tổ dịch vụ người mua ví dụ như, năm 2018, Nokia đã công bố phiên bản mới nhất của ứng dụng Phân tích nhận thức cho Khách hàng, cung ứng những tính năng mới can đảm và mạnh mẽ giúp những nhà sản xuất dịch vụ mang đến thưởng thức người mua được cá thể hóa và theo thời hạn thực tiêu biểu vượt trội. Cụ thể, ứng dụng được cho phép những nhà sản xuất dịch vụ nhanh gọn xác lập những yếu tố và ưu tiên những nâng cấp cải tiến .
— — — — — — —
AI có phải là tương lai của ngành sản xuất?
Cuộc cách mạng công nghiệp đem đến nhiều công nghệ tiên tiến mà trước đây chỉ sống sót trong trí tưởng tượng, như IIoT, Machine Learning, AI, … Mỗi công nghệ tiên tiến đều có cách của mình để cải tổ hoạt động giải trí của con người, nhưng có một thực sự không hề phủ định, Trí tuệ nhân tạo và những ứng dụng của nó khi được ứng dụng đúng cách hoàn toàn có thể biến hóa game show cho bất kể ngành nào. Trong sản xuất, nó hoàn toàn có thể mang lại hiệu suất cao trong việc sản xuất mọi thứ, cũng như làm cho chúng tốt hơn và rẻ hơn. Giờ đây, với việc vận dụng AI, nhà phân phối hoàn toàn có thể đưa ra quyết định hành động nhanh gọn, dựa trên tài liệu, tối ưu hóa quy trình tiến độ sản xuất, giảm thiểu ngân sách hoạt động giải trí và cải tổ phương pháp ship hàng người mua .
Source: https://mindovermetal.org
Category: Ứng dụng hay
