Tiềm năng vô biên của các trường hợp sử dụng AI trong sản xuất

Tiềm năng vô biên của các trường hợp sử dụng AI trong sản xuất

Bây giờ là thời điểm lý tưởng để các nhà sản xuất áp dụng AI, những người áp dụng sớm đã trải nghiệm được những lợi ích kinh doanh đáng kể. Công nghệ AI đang được sử dụng để tăng cường an toàn tại nơi làm việc, chuyển đổi chuỗi cung ứng, sử dụng tầm nhìn của camera để tối ưu hóa quy trình dây chuyền sản xuất, v.v. Đây là một số trường hợp sử dụng AI hàng đầu trong sản xuất:

Bảo trì dự đoán

Tính năng dự đoán lỗi và bảo trì sử dụng các thuật toán để dự đoán lỗi máy hoặc hệ thống tiếp theo, sau đó cảnh báo cho nhân viên để họ có thể ngăn chặn lỗi đó xảy ra. Nó có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến của thiết bị, dự báo các lỗi có thể xảy ra và lên lịch bảo trì để ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động, từ đó tiết kiệm hàng triệu đô la doanh thu có thể bị mất. Được một tổ chức nghiên cứu định nghĩa là “trái cây treo thấp”, việc bảo trì máy móc và thiết bị thông minh là cách sử dụng AI phổ biến nhất trong sản xuất. ¹

Thị giác máy và kiểm soát chất lượng

Các camera chuyên dụng có thể tương tác với phần mềm dựa trên AI để cải thiện hoạt động, kiểm tra chất lượng và đưa ra hành động tùy theo kết quả. Thông qua các thuật toán nhận dạng hình ảnh và học máy tiên tiến, hệ thống AI có thể kiểm tra các sản phẩm với mức độ chính xác và tốc độ mà con người không thể đạt được. Việc phân tích hình ảnh theo thời gian thực để hoàn tất quá trình kiểm tra chất lượng sản phẩm là rất quan trọng nhằm tăng cường lực lượng lao động và tuân thủ các yêu cầu quy định.

Chuyển đổi chuỗi cung ứng bằng AI

Các thuật toán AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau—bao gồm xu hướng thị trường, dự báo thời tiết và các sự kiện địa chính trị—để đưa ra những dự đoán sáng suốt về sự gián đoạn của chuỗi cung ứng. Khả năng này cho phép các nhà sản xuất chủ động thay vì phản ứng, đảm bảo chuỗi cung ứng vận hành trơn tru ngay cả khi đối mặt với những thách thức không lường trước được. Khả năng này cũng cho phép nhà sản xuất dự đoán hành vi mua hàng, cho phép nhà sản xuất tối ưu hóa việc kiểm soát hàng tồn kho, nhân sự, mức tiêu thụ năng lượng, nguyên liệu thô, v.v.

Cặp song sinh kỹ thuật số

Bản sao kỹ thuật số là mô hình ảo của một quy trình sản xuất thực tế, được tạo bằng cách sử dụng dữ liệu từ cả quy trình đó và các sản phẩm đi qua nó. Công nghệ này có thể đồng bộ hóa liền mạch hoạt động bán hàng và hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, có tính đến các biến động theo mùa, khu vực và theo sự kiện. Các mô hình AI có thể tận dụng phân tích này để thông báo kế hoạch sản xuất trên nhiều cơ sở khác nhau, đảm bảo tính sẵn có của sản phẩm phù hợp hiệu quả với nhu cầu thị trường.

Tùy chỉnh và cá nhân hóa

AI đang cách mạng hóa cách các công ty đáp ứng sở thích của từng khách hàng mà không ảnh hưởng đến hiệu quả. Bằng cách phân tích dữ liệu, AI cho phép các nhà sản xuất dự đoán xu hướng và đổi mới sản phẩm trước nhu cầu của người tiêu dùng. Thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) cho phép khách hàng tùy chỉnh sản phẩm ảo, đảm bảo sự hài lòng trước khi mua hàng.

Trong sản xuất, AI tăng cường tính linh hoạt bằng cách điều chỉnh các quy trình cho các đơn đặt hàng tùy chỉnh, với robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chính xác và in 3D cho phép sản xuất tùy chỉnh theo yêu cầu. Tự động hóa này duy trì tốc độ trong sản xuất. Hơn nữa, AI cá nhân hóa quy trình giao hàng bằng cách dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa các tuyến giao hàng, đảm bảo dịch vụ nhanh hơn và cá nhân hóa hơn.

An toàn nơi làm việc

AI đã mở ra tiềm năng cho một loạt công nghệ nhằm nâng cao sự an toàn tại nơi làm việc. Điều này bao gồm việc triển khai các hệ thống phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE), đảm bảo rằng người lao động luôn được bảo vệ đầy đủ. Phân vùng an toàn là một lĩnh vực khác mà AI đóng góp đáng kể bằng cách giám sát và quản lý quyền truy cập vào các khu vực nguy hiểm, từ đó ngăn chặn các mục nhập trái phép hoặc không an toàn.

Bảo trì dự đoán dựa trên AI cho thiết bị có thể thấy trước những hư hỏng tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, giảm nguy cơ tai nạn và đảm bảo máy móc hoạt động an toàn và hiệu quả. AI cũng có thể phân tích dữ liệu tại nơi làm việc theo thời gian thực để xác định các mẫu có thể chỉ ra rủi ro về an toàn, cho phép thực hiện các biện pháp chủ động nhằm giảm thiểu các mối nguy tiềm ẩn.

Dữ liệu tổng hợp và đổi mới hợp tác

Đối với những khu vực khan hiếm hoặc nhạy cảm, dữ liệu tổng hợp có thể giúp nhà sản xuất mô phỏng các kịch bản và huấn luyện mô hình AI mà không ảnh hưởng đến dữ liệu thực. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đòi hỏi phải thiết kế cẩn thận để đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp phản ánh chính xác các điều kiện trong thế giới thực mà không gây ra sai lệch.

Vượt qua các rào cản để áp dụng AI trong sản xuất

Lợi ích tiềm năng của việc kết hợp các giải pháp AI vào không gian sản xuất là rất đáng kể; tuy nhiên, các nhà sản xuất cũng phải vượt qua hàng loạt trở ngại để triển khai AI thành công. Những trở ngại này bao gồm:

Những thách thức về dữ liệu và tích hợp

Rào cản chính là việc tích hợp AI vào các hệ thống sản xuất hiện có, nhiều trong số đó là các nền tảng cũ không được thiết kế ban đầu để tương thích với các công nghệ AI. Sự đa dạng và khối lượng dữ liệu được tạo ra trong môi trường sản xuất càng làm phức tạp thêm vấn đề này. Các nhà sản xuất phải hành động để chuẩn hóa và hài hòa dữ liệu trên các hệ thống khác nhau nhằm tạo ra cơ sở hạ tầng gắn kết, sẵn sàng cho AI.

Mối quan tâm về lực lượng lao động và dịch chuyển việc làm

Việc đưa AI vào sản xuất làm tăng mối lo ngại về sự dịch chuyển công việc và nhu cầu nâng cao tay nghề của lực lượng lao động. Khi AI tự động hóa các công việc thường ngày, bản chất của công việc sẽ phát triển, đòi hỏi sự thay đổi về kỹ năng mà người lao động cần để phát triển. Các nhà sản xuất phải ưu tiên các sáng kiến ​​đào tạo lại và giáo dục để chuẩn bị lực lượng lao động của họ cho bối cảnh mới này.

Cân nhắc về đạo đức

Những cân nhắc về mặt đạo đức, đặc biệt là về sự thiên vị trong thuật toán AI, đặt ra một thách thức khác. Các hệ thống AI chỉ khách quan khi có dữ liệu mà chúng được đào tạo. Đảm bảo tính đa dạng của dữ liệu và triển khai các giao thức thử nghiệm mạnh mẽ là những bước quan trọng nhằm giảm thiểu nguy cơ sai lệch ngoài ý muốn, có thể dẫn đến kết quả sai lệch và việc ra quyết định.

Các vấn đề về chuỗi cung ứng

Sự gián đoạn của chuỗi cung ứng tạo ra dữ liệu không đầy đủ và phân mảnh, cản trở việc đào tạo và hiệu quả của AI. Ngoài ra, tình trạng thiếu linh kiện và chi phí tăng cao cũng làm trì hoãn và tăng cao tốc độ triển khai các dự án.