Ứng dụng Artificial Intelligence (AI) trong sản xuất

Nhà máy FANUC, Nhật bản là một trong những điển hình của việc ứng dụng AI vào trong sản xuất và sử dụng robot để sản xuất robot sản xuất ra 5000 robot mỗi tháng, sở hữu một trong những dây chuyền sản xuất vô cùng hiện đại của thế giới, dây chuyền tạo ra những thiết bị giúp chế tạo nhiều nhiều sản phẩm, từ ô tô cho đến điện thoại iPhone. Ở FANUC các robot tự xây dựng, giám sát và kiểm tra lẫn nhau.

Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta vào một chiều hướng mới vượt ra ngoài các bức tường của nhà máy FANUC. Trong khi robot đã chiếm lĩnh nhà máy một thời gian, robot ngày nay không còn thực hiện các nhiệm vụ cơ học, đơn điệu. Họ là những người tham gia thông minh trong Công nghiệp 4.0: cốt lõi là sự liên kết của nhà máy thực tế với thực tế ảo.

AI sẽ cách mạng hóa ngành công nghiệp của bạn như thế nào ?

Trong một cuộc khảo sát gần đây của Forbes Insights về trí tuệ nhân tạo, “44% số người được hỏi từ các ngành sản xuất ô tô và sản xuất khác đã xếp loại AI là rất quan trọng đối với chức năng sản xuất trong 5 năm tới, trong khi gần một nửa 49% đã trả lời rằng sử dụng AI để tạo ra thành công”.

Ngày nay, con người và robot hợp tác để tạo ra những bước đột phá, nhờ vào “sự kết hợp” của các kỹ thuật sản xuất tiên tiến, công nghệ thông tin, dữ liệu và phân tích. Ở đây chúng tôi xem xét các cuộc cách mạng quan trọng mà AI mang lại cho ngành sản xuất.
                                                                                

AI-in-Manufacturing12-1024x682.jpeg

10 ứng dụng của AI trong nhà máy

1. Kiểm tra chất lượng tự động

Ngay cả những người giám sát tinh mắt cũng sẽ thất bại trong việc kiểm định chất lượng sản phẩm, chẳng hạn trong việc tìm ra lỗ hổng bằng một nửa chiều rộng của sợi tóc. Các nhà máy chế tạo các sản phẩm về vi mạch và bảng mạch, sử dụng camera AI có độ phân giải cực cao, được gọi là "Thị giác máy". Công nghệ có thể chọn ra các chi tiết nhỏ và khuyết điểm đáng tin cậy hơn nhiều so với mắt người và đảm bảo không bị lỡ nhịp với cường độ sản xuất cao. Bằng cách chụp lại những bước logic tiếp theo trong dây truyền sản xuất, gửi những hình ảnh về trung tâm xử lý để đưa ra phán đoán, phân tích và phản hồi về thiết bị sản xuất.
Khi được tích hợp với khung xử lý dữ liệu dựa trên đám mây, các lỗi sẽ được gắn cờ ngay lập tức và  phối hợp phản hồi tự động.

S111208726_g.jpg

2. Bảo trì tiên đoán - Predictive Mantain

Các nhà máy thông minh – smart factory như những nhà máy do LG vận hành đang sử dụng Azure Machine Learning để phát hiện và dự đoán các lỗi trong máy móc của họ trước khi phát sinh vấn đề. Điều này cho phép bảo trì dự đoán có thể cắt giảm sự chậm trễ bất ngờ, có thể tốn hàng chục ngàn bảng. 

Một ví dụ về việc sử dụng IoT và Machine Learning trong bảo trì dự đoán có thể được tìm thấy trong các máy được sử dụng để sản xuất cấy ghép titan. Một báo cáo củaDeloitte lưu ý rằng độ cứng của titan đòi hỏi các công cụ có đầu kim cương để cắt nó. Do đó cần tối ưu thời gian để mài giũa và rất khó để tìm ra vì có nhiều sự ảnh hưởng khác nhau của các biến số.
Bảo trì tiên đoán cũng tiết kiệm cho doanh nghiệp thời gian và nguồn lực quý giá, bao gồm cả chi phí lao động, trong khi vẫn đảm bảo hiệu suất sản xuất tối ưu. 

3. Nhanh hơn, thiết kế đáng sáng tạo và tin cậy hơn 

Đối với các nhà sản xuất, trí tuệ nhân tạo cũng phát huy tác dụng thông qua một quy trình mới gọi là thiết kế thế hệ. Nó hoạt động theo cách này: Các nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các mục tiêu thiết kế cùng với các tham số cho vật liệu, phương pháp sản xuất và các ràng buộc về chi phí trong phần mềm thiết kế chung. Phần mềm sau đó khám phá tất cả các hoán vị có thể có của một giải pháp và nhanh chóng tạo ra các lựa chọn thay thế thiết kế, công nghệ này được biết tới là "sinh đôi kỹ thuật số - Digital Twin". Cuối cùng, nó thúc đẩy Machine Learning để kiểm tra và học hỏi từ mỗi lần lặp lại những gì hoạt động và những gì không.
AI đang được các công ty như Airbus sử dụng để tạo ra hàng ngàn thiết kế thành phần trong thời gian cần thiết để nhập một vài số vào máy tính.

4. Giảm tác động môi trường

Siemens trang bị cho các tuabin khí của mình hàng trăm cảm biến được đưa vào hệ thống xử lý dữ liệu do AI vận hành, điều chỉnh các van nhiên liệu để giữ mức phát thải thấp nhất có thể. 

5. Khai thác dữ liệu hữu ích
 
Hitachi đã rất chú ý đến năng suất và sản lượng của các nhà máy sử dụng AI. Dữ liệu chưa sử dụng trước đây liên tục được thu thập và xử lý bởi AI của họ, mở khóa những hiểu biết quá tốn thời gian để phân tích trong quá khứ.

6. Truyền thông chuỗi cung ứng

Dữ liệu nói trên cũng có thể được sử dụng để liên lạc với các liên kết trong chuỗi cung ứng, giữ độ trễ ở mức tối thiểu vì các cập nhật và yêu cầu trong thời gian thực có sẵn ngay lập tức. Fero Labs là công ty tiên phong trong giao tiếp dự đoán sử dụng Machine Learning. 

7. Giảm sản phẩm thừa thải
Ngành thép sử dụng công nghệ của Fero Labs để cắt giảm ‘quy mô nhà máy', dẫn đến 3% thép bị mất. AI đã có thể giảm 15% , tiết kiệm hàng triệu đô la trong quá trình này. 

8. Tích hợp

Machine Learning dựa trên đám mây – như Dịch vụ của Azure – đang cho phép các nhà sản xuất hợp lý hóa việc liên lạc giữa nhiều chi nhánh của họ. Dữ liệu được thu thập trên một dây chuyền sản xuất có thể được diễn giải và chia sẻ với các chi nhánh khác để tự động hóa việc cung cấp nguyên liệu, bảo trì và các cam kết thủ công trước đây.

9. Cải thiện dịch vụ khách hàng

Nokia đang dẫn đầu trong việc triển khai AI trong dịch vụ khách hàng -chatbot, tạo ra cái mà họ gọi là "cái nhìn toàn diện, thời gian thực về trải nghiệm của khách hàng". Điều này cho phép họ ưu tiên các vấn đề và xác định các khách hàng chính và các điểm đau. 

10. Hỗ trợ back-end 

Nhà sản xuất thang máy và thang cuốn Phần Lan KONE đang sử dụng "Dịch vụ được kết nối 24/7" để theo dõi cách sử dụng sản phẩm của mình và để cung cấp thông tin này cho khách hàng. Điều này cho phép họ không chỉ dự đoán lỗi, mà còn cho khách hàng thấy sản phẩm của họ đang được sử dụng như thế nào trong thực tế. 
AI trong sản xuất đang đạt đến một mức độ áp dụng rộng hơn và rộng hơn, và vì lý do tốt. McKinsey dự đoán rằng ‘các nhà máy thông minh – smart factory' sẽ mang lại 37 nghìn tỷ đô la giá trị mới vào năm 2025, tạo ra các dự án nghiên cứu như Reboot Finland IoT Factory, liên quan đến các tổ chức đa dạng như Nokia và GE Health. Công nghệ đã có ở đây và nghiên cứu đã sẵn sàng – AI sẽ cách mạng hóa ngành công nghiệp của bạn như thế nào?