Nguồn: Mr.Đoàn Ngọc – Principal Solution Consultant of Oracle NetSuite
AI ĐƯỢC SỬ DỤNG NHƯ THẾ NÀO TRONG SẢN XUẤT?
Trong số nhiều trường hợp sử dụng hiện có (được mô tả sau trong bài viết này), các nhà sản xuất ngày càng chuyển sang AI để thu thập và phân tích dữ liệu thời gian thực nhằm tạo ra góc nhìn kết nối và minh bạch hơn về nhà máy. Họ cũng có được những hiểu biết quan trọng về các chuẩn mực năng suất và hiệu suất chính giúp thông báo các bước tiếp theo, chẳng hạn như khối lượng đầu ra, thời gian chết và hiệu quả của thiết bị.
Tích hợp AI với các công nghệ tiên tiến khác, bao gồm các thiết bị Internet vạn vật (IoT), thực tế tăng cường (AR) và hệ thống lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP), cung cấp các nguồn dữ liệu bổ sung, trao quyền cho các nhà quản lý và những người ra quyết định khác tinh chỉnh từng bước của quy trình sản xuất.
Ngoài ra, các công cụ hỗ trợ AI có thể hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định với độ chính xác cao nhất. Ví dụ, bên cạnh mô hình 3D và các công cụ kỹ thuật số, AI có thể tăng tốc quá trình thiết kế sản phẩm và giảm thiểu lãng phí khi tạo mẫu hoặc thử nghiệm sản phẩm mới. Khi sản xuất thực tế bắt đầu, các nhà sản xuất có thể sử dụng AI để theo dõi hiệu suất thiết bị và dự đoán thời điểm cần bảo trì, giảm nguy cơ hỏng hóc thiết bị bất ngờ và gián đoạn sản xuất tốn kém.
15 TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG AI TRONG SẢN XUẤT
1. Bảo trì dự đoán
Các nhà sản xuất chi từ hàng chục nghìn đến hàng tỷ đô la cho thiết bị, vì vậy việc bảo vệ những khoản đầu tư lớn này thường là ưu tiên hàng đầu. Bằng cách liên tục thu thập và học hỏi từ dữ liệu, AI có thể dự đoán thời điểm thiết bị cần bảo trì, giúp giảm thiểu khả năng ngừng hoạt động bất ngờ và chậm trễ sản xuất, đồng thời cho phép các nhà quản lý lên lịch thời gian tốt nhất để điều chỉnh.
Một cách tiếp cận chủ động như thế này giúp thiết bị hoạt động ở hiệu suất cao nhất, kéo dài tuổi thọ sản phẩm và giúp những người ra quyết định lập kế hoạch chiến lược cho các khoản đầu tư vốn khi đến lúc nghỉ hưu hoặc nâng cấp máy móc.
2. Tự động hóa kiểm soát chất lượng
AI sử dụng thuật toán ML để phân tích hàng hóa so với các chuẩn mực chính xác theo thời gian thực và đảm bảo chất lượng sản phẩm ở nhiều giai đoạn sản xuất. Ví dụ, một nhà sản xuất ô tô có thể khai thác AI để nhanh chóng kiểm tra từng milimét bề mặt của ô tô để tìm ra các khuyết tật mà mắt người không thể nhận thấy.
Các nhà sản xuất có thể sử dụng phương pháp kiểm soát chất lượng theo hướng chi tiết này để duy trì các tiêu chuẩn sản xuất cao, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm thiểu lãng phí, ngay cả khi sản xuất hàng hóa có thể tùy chỉnh.
3. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng hiện đại có thể khó quản lý. AI giúp các nhà sản xuất cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng bằng cách dự báo nhu cầu, phân tích quy trình mua sắm và quản lý hàng tồn kho với độ chính xác cao nhất. Thông qua phân tích dữ liệu tinh vi, các công cụ AI có thể xác định các mô hình và xác định điểm yếu, chẳng hạn như hiệu suất của nhà cung cấp đang giảm. Khi đã xác định được vấn đề, các nhà sản xuất có thể củng cố chuỗi cung ứng của mình thông qua các cải tiến chiến lược, chẳng hạn như tối ưu hóa hàng tồn kho nguyên liệu thô và/hoặc đa dạng hóa nhà cung cấp.
4. Robot và Cobot
Ứng dụng quy trình tự động hoá và Cobot trong sản xuất ngày nay
Robot và cobot nâng cao năng suất và an toàn. Những cỗ máy được hỗ trợ bởi AI này vượt trội trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và chính xác, chẳng hạn như lắp ráp sản phẩm, và được trang bị cảm biến để theo dõi tiến độ và tương tác an toàn với công nhân. Bằng cách xử lý công việc vất vả hoặc nguy hiểm, cobot bảo vệ các thành viên nhân viên, những người sau đó có thể tập trung vào việc giải quyết vấn đề và đổi mới. Ví dụ, trong ngành công nghiệp ô tô, cobot hỗ trợ lắp đặt bảng điều khiển phức tạp để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn và các chuẩn mực chất lượng đã thiết lập.
5. Quản lý năng lượng
Các nhà sản xuất có thể sử dụng AI để chủ động giám sát và tinh chỉnh mức tiêu thụ năng lượng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ lịch trình sản xuất và mức sử dụng máy theo thời gian, AI có thể phát hiện ra các điểm kém hiệu quả và đề xuất lịch trình thời gian chạy giúp giảm thiểu mức sử dụng năng lượng. Ví dụ, dựa trên mức sử dụng máy và mức sử dụng máy theo thời gian thực, AI có thể điều chỉnh hệ thống HVAC để kiểm soát nhiệt độ nhà máy và kiểm soát chi phí năng lượng. Các nhà sản xuất thường tích hợp hệ thống AI của họ với các thiết bị IoT liên tục giám sát mức sử dụng năng lượng và đánh dấu các mức tiêu thụ tăng đột biến bất ngờ
6. Tùy chỉnh và Cá nhân hóa
Khả năng điều chỉnh thiết bị của AI mà không cần can thiệp thủ công cho phép các nhà sản xuất dễ dàng tùy chỉnh đơn hàng mà không phải chịu chi phí hoặc sự chậm trễ đáng kể. Sau khi sản xuất, bộ phận vận chuyển có thể sử dụng AI để chọn bao bì phù hợp, giảm thời gian xử lý và giảm thiểu thiệt hại có thể xảy ra. Một lợi thế khác: Các nhà sản xuất giảm nguy cơ sản xuất quá mức đồng thời cải thiện lòng trung thành của khách hàng
7. Tối ưu hóa quy trình
Các nhà sản xuất đang sử dụng AI để tăng cường khả năng hiển thị hoạt động trên toàn bộ quy trình sản xuất bằng cách xác định các điểm kém hiệu quả và đề xuất cải tiến. Tùy thuộc vào tình huống, các nhà sản xuất có thể hành động theo các đề xuất này hoặc cho phép AI thực hiện cải tiến. Ví dụ, AI có thể tối ưu hóa đường đi của cánh tay rô-bốt để giảm thiểu chuyển động, do đó tăng tốc dây chuyền lắp ráp và tăng sản lượng mà không ảnh hưởng đến sự an toàn hoặc chất lượng. Cách tiếp cận tỉ mỉ này để tối ưu hóa quy trình có thể thúc đẩy năng suất và lợi nhuận.
8. Đào tạo và hỗ trợ lực lượng lao động
AI trong sản xuất mở rộng ra ngoài dây chuyền sản xuất và đóng vai trò trong đào tạo và hỗ trợ lực lượng lao động hiện đại. Được sử dụng hiệu quả, AI có thể đẩy nhanh quá trình học tập cho nhân viên mới cũng như cho những công nhân dày dạn kinh nghiệm cần thích nghi với các quy trình mới.
Bằng cách sử dụng mô phỏng do AI điều khiển và cả thực tế tăng cường và thực tế ảo, các nhà sản xuất có thể tạo ra các chương trình đào tạo hướng dẫn công nhân cách làm chủ máy móc và quy trình phức tạp theo tốc độ của riêng họ và trong một môi trường an toàn. Ngoài ra, các công cụ hỗ trợ AI cung cấp hỗ trợ tại chỗ cho công nhân nhà máy, cung cấp phản hồi ngay lập tức, cập nhật trạng thái hoạt động và hỗ trợ khắc phục sự cố giúp tăng hiệu suất công việc và sự hài lòng của công nhân
9. Giám sát và tuân thủ an toàn
AI cung cấp nhiều ứng dụng an toàn hơn là chỉ cung cấp năng lượng cho robot để thực hiện công việc nguy hiểm. Công nghệ này có thể giảm số lượng tai nạn bằng cách liên tục giám sát môi trường làm việc, phát hiện nhanh chóng các mối nguy tiềm ẩn và đảm bảo tuân thủ các giao thức an toàn.
Ví dụ, AI có thể giám sát việc sử dụng đúng thiết bị bảo vệ, cảnh báo ngay lập tức cho người quản lý về bất kỳ sai lệch nào có thể gây nguy hiểm cho nhân viên. AI cũng có thể tự động kiểm tra các thay đổi về quy định và cập nhật các hướng dẫn và tiêu chuẩn cho phù hợp. Cách tiếp cận chủ động này, kết hợp với chuyên môn của con người, bảo vệ người lao động và giảm thiểu khả năng bị phạt và gián đoạn do không tuân thủ
10. Phát triển và thiết kế sản phẩm
AI cho phép thiết kế và phát triển sản phẩm nhanh chóng mà không làm giảm độ chính xác hoặc tính nhất quán. Bằng cách tận dụng ML và phân tích nâng cao, AI cung cấp cho các nhà thiết kế một loạt các tùy chọn thiết kế để phát triển các sản phẩm sáng tạo phù hợp với nhu cầu cụ thể của thị trường.
Các nhà thiết kế cũng có thể sử dụng AI để mô phỏng các bài kiểm tra ứng suất trên các nguyên mẫu kỹ thuật số trước khi sản xuất các mô hình vật lý. Điều này đặc biệt hữu ích đối với các hàng hóa đắt tiền hoặc phức tạp, không chỉ vì nó tăng tốc chu kỳ thiết kế mà còn vì nó hạn chế chi phí vật liệu và chất thải để đưa sản phẩm mới ra thị trường nhanh chóng trong khi vẫn đáp ứng được sở thích thay đổi của khách hàng
11. Phân tích dữ liệu để ra quyết định
Bằng cách nhanh chóng sàng lọc qua các tập dữ liệu khổng lồ mà các nhà phân tích con người có thể mất nhiều ngày, nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng để phân loại, các công cụ AI có thể khám phá ra các mô hình và thông tin chi tiết theo thời gian thực có thể thúc đẩy các quyết định chiến lược về sản xuất, quản lý hàng tồn kho và cải tiến quy trình.
Ví dụ, AI có thể xác định các vấn đề nhỏ về thiết bị khi chúng xảy ra và đề xuất sửa chữa, thay vì chờ cho đến khi sản lượng bị ảnh hưởng. Sức mạnh phân tích này cũng giúp hợp lý hóa các hoạt động và thúc đẩy môi trường sản xuất nhanh nhẹn.
12. Giảm thiểu chất thải vật liệu
Khi các nhà sản xuất phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc giảm lượng khí thải carbon, những cải tiến do AI thúc đẩy hỗ trợ cả tính bền vững về môi trường và lợi nhuận bằng cách cho phép các nhà sản xuất sản xuất nhiều hơn với ít hơn. Thông qua phân tích dữ liệu sản xuất, các nhà sản xuất sử dụng AI để chủ động xác định các mẫu và tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu mà không phải cắt giảm chất lượng sản phẩm.
Ví dụ, trong ngành dệt may, robot hỗ trợ AI có thể tinh chỉnh các mẫu cắt để tối đa hóa việc sử dụng nguyên liệu thô. Ngay cả việc giảm thiểu nhỏ chất thải cũng có thể dẫn đến tiết kiệm lớn theo thời gian, đặc biệt là đối với hàng hóa sản xuất hàng loạt
13. Giám sát và kiểm soát thời gian thực
Bằng cách triển khai các hệ thống AI trên toàn bộ dây chuyền sản xuất, các nhà sản xuất có thể theo dõi mọi giai đoạn của quy trình, từ khâu lắp ráp ban đầu đến khâu giao hàng cuối cùng. Do đó, họ có thể thực hiện các điều chỉnh ngay lập tức để ứng phó với bất kỳ vấn đề phát sinh nào, trước khi các vấn đề cuối cùng ảnh hưởng đến sản lượng và sự hài lòng của khách hàng.
Ví dụ, AI có thể theo dõi sản lượng của dây chuyền lắp ráp và thông báo ngay cho người quản lý nếu số lượng giảm hoặc sản phẩm bị lỗi. Mức độ giám sát và kiểm soát này giúp các nhà sản xuất duy trì sản lượng chất lượng cao một cách nhất quán
14. Dự báo nhu cầu khách hàng
Các công cụ dự báo hỗ trợ AI giúp căn chỉnh chính xác lịch trình sản xuất với nhu cầu thị trường bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường và hành vi của người tiêu dùng. Điều này giảm thiểu rủi ro sản xuất quá mức và hết hàng. Ngoài ra, nhà sản xuất có thể sử dụng AI để xác định cách phân bổ sản phẩm của mình giữa nhiều cửa hàng để đảm bảo rằng mỗi cửa hàng có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu mà không làm lộn xộn các phòng lưu trữ với các đơn vị dư thừa, điều này sẽ làm tăng chi phí lưu kho .
15. Thực tế tăng cường (AR) cho bảo trì và đào tạo
AR phủ thông tin kỹ thuật số lên thế giới vật lý, cung cấp cho các kỹ thuật viên quyền truy cập ngay lập tức, rảnh tay vào các hướng dẫn, cập nhật trạng thái và sơ đồ được chồng lên thiết bị mà họ đang bảo dưỡng. Điều này giúp tăng tốc độ sửa chữa, giảm thời gian chết và tăng hiệu quả. Khi được sử dụng để đào tạo nhân viên, AR mô phỏng các tình huống thực tế để cho phép nhân viên thực hành các nhiệm vụ trực tiếp, mà không có nguy cơ làm hỏng thiết bị hoặc dừng sản xuất.
Ví dụ, AR có thể hướng dẫn học viên thực hiện các quy trình lắp ráp phức tạp, đảm bảo rằng từng bước được hiểu và thực hiện đúng trước khi học viên được yêu cầu thực hiện nhiệm vụ đó tại nhà máy
