Bạn có thể thích
Các nền tảng, thuật toán và ứng dụng Machine Learning đã giúp các nhà sản xuất tối ưu hóa hoạt động sản xuất ở cấp độ cửa hàng. Họ cũng đã giúp tạo ra các mô hình kinh doanh mới và nâng cao chất lượng của sản phẩm.
Điều quan trọng nhất đối với các nhà sản xuất trên toàn thế giới là tìm ra những cách thức mới để phát triển thịnh vượng và đạt được chất lượng sản phẩm hàng đầu trong khi mất ít thời gian hơn để sản xuất và vận chuyển sản phẩm cho khách hàng.
Các mô hình kinh doanh mới luôn ảnh hưởng đến các hệ thống hiện có như Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), Quản lý vòng đời sản phẩm (PLM) và Quản lý nguồn lực doanh nghiệp (ERP) bằng cách cố gắng duy trì mối quan hệ tạo ra sản phẩm mới và cải thiện hiệu suất theo thời gian với khách hàng. Việc sản xuất các sản phẩm mới đang tăng lên nhanh chóng, và thời hạn giao hàng ngày càng giảm. Các nhà sản xuất hiện đang sử dụng Machine learning để cải thiện hiệu suất của họ và tìm ra giải pháp tốt nhất cho vấn đề.
Machine Learning đã cách mạng hóa ngành sản xuất từ năm 2008. Theo McKinsey, 50% công ty có tích hợp Machine learning và trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp sản xuất của họ có cơ hội tăng gấp đôi dòng tiền trong vòng 5 đến 7 năm tới. Một cuộc khảo sát khác gần đây của Deloitte đã ước tính rằng 15 – 30% thời gian ngừng hoạt động của máy móc ngoài kế hoạch đã giảm trong ngành sản xuất, năng suất sản xuất tăng 20%, chi phí bảo trì giảm 30% và chất lượng tăng 35%. Tất cả điều này đã đạt được với sự trợ giúp của công nghệ ngôn ngữ máy tích hợp.
Đó là một sự thay đổi tuyệt vời và đáng kinh ngạc nếu bạn so sánh nó với thời điểm khi Machine Learning trong lĩnh vực sản xuất chỉ là lý thuyết. Mười cách quan trọng nhất của Machine Learning đã cải thiện ngành công nghiệp sản xuất với sự trợ giúp của Machine Learning được mô tả như sau:
- Bằng cách cải tiến sản xuất chất bán dẫn với máy học, lợi nhuận tăng lên đến 30%, tỷ lệ phế phẩm giảm đáng kể và các hoạt động fab được tối ưu hóa. Có ba lĩnh vực chính mà Machine Learning dự kiến sẽ cải thiện sản xuất chất bán dẫn. Các lĩnh vực này bao gồm sử dụng phân tích nguyên nhân gốc dựa trên Machine learning để giảm tỷ lệ phế phẩm, sử dụng tối ưu hóa AI (Trí tuệ nhân tạo) để giảm chi phí thử nghiệm và giảm tổn thất năng suất trong sản xuất chất bán dẫn lên đến 30%. Theo McKinsey, nhóm hành động trong ngành sản xuất tiên tiến, chuyên gia trong việc đưa ra lời khuyên chính xác cho các tổ chức khác nhau, đã tuyên bố rằng việc sử dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo để bảo trì dự đoán thiết bị công nghiệp sẽ giúp giảm 10% chi phí bảo trì hàng năm, giảm gần 20% thời gian ngừng hoạt động. và giảm 25% chi phí kiểm tra.
- Machine Learning, trí tuệ nhân tạo và ứng dụng IoT trong sản xuất đang tập trung chủ yếu vào các lĩnh vực quản lý như quản lý tài sản, quản lý chuỗi cung ứng và quản lý hàng tồn kho. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) và AT Kearney, công ty tư vấn quản lý toàn cầu, đã hợp tác để nghiên cứu tương lai của sản xuất. Họ nhận thấy rằng các nhà sản xuất thực sự quan tâm đến việc kết hợp Machine Learning, trí tuệ nhân tạo và IOT trong công nghệ của họ. Nếu bạn có hàng hóa chưa bán hoặc bị trả lại, bạn sẽ phải trả tiền lưu kho và các chi phí khác, thoạt nghe có vẻ nhỏ, nhưng chúng gây ra sự gián đoạn đáng kể trong dòng tiền. Họ tin rằng điều này sẽ giúp họ cải thiện khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, độ chính xác của việc theo dõi tài sản và tối ưu hóa hàng tồn kho.
- PricewaterHouseCoopers, mạng lưới dịch vụ chuyên nghiệp toàn cầu, đã ước tính rằng việc áp dụng phân tích và Machine Learning sẽ tăng 38% để cải thiện việc bảo trì dựa trên các công nghệ dự đoán. Người ta ước tính rằng quy trình, phân tích và tối ưu hóa chất lượng dựa trên MI sẽ tăng 35% trong tương lai. Tương tự, tự động hóa và trực quan hóa quy trình được ước tính tăng 34%. PwC đã dự đoán rằng việc tích hợp API, phân tích và dữ liệu lớn sẽ đóng góp vào tốc độ tăng trưởng 31% cho nhiều nhà máy được kết nối trong 5 năm tới.
- McKinsey đã dự đoán rằng Machine Learning sẽ giúp giảm 50% dự báo lỗi xảy ra trong chuỗi cung ứng và giảm doanh số bán hàng xuống 65%. Nó cũng sẽ giúp tăng tính khả dụng của sản phẩm. Yếu tố cấu thành thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp nào là chuỗi cung ứng. Một lỗi duy nhất hoặc gián đoạn dịch vụ không có kế hoạch có thể dẫn đến thiệt hại hàng triệu đô la. Với công nghệ máy học, dự kiến chi phí vận chuyển và kho bãi sẽ giảm 5 – 10%, và chi phí quản trị chuỗi cung ứng sẽ giảm 25 – 40%. Người ta cũng dự đoán rằng tổng chi phí tồn kho sẽ giảm từ 20 – 50%.
- Machine learning chịu trách nhiệm phát hiện ra độ nhạy giá và độ co giãn của giá bằng cách sử dụng máy học. Nó sẽ cải thiện nhu cầu về độ chính xác của dự báo và sẽ nhanh chóng giảm các phương sai tiêu cực về giá và chi phí năng lượng. Honeywell, công ty tập đoàn quốc tế có một trong bốn trọng tâm chính là sản xuất, tập trung nỗ lực vào việc tích hợp các thuật toán Machine Learning và trí tuệ nhân tạo để đạt được chiến lược tìm nguồn cung ứng, mua sắm và quản lý chi phí.
- Machine learning đã thực hiện rất nhiều công việc trong việc tự động hóa tối ưu hóa Inventory. Điều này đã dẫn đến sự cải thiện đáng kể mức độ dịch vụ khoảng 16% và đồng thời tăng số lượng hàng tồn kho lên ít nhất 25%. Các thuật toán và mô hình Machine Learning và trí tuệ nhân tạo dựa trên ràng buộc đã giúp tối ưu hóa quy mô hàng tồn kho trên tất cả các địa điểm khác nhau trên toàn cầu. Họ làm điều này bằng cách xem xét và quan tâm đến nhiều yếu tố bên ngoài và độc lập ảnh hưởng đến nhu cầu và thời gian đến hiệu suất giao hàng của khách hàng.
- Sự kết hợp giữa Machine learning và giám sát thời gian thực đã mang lại những thay đổi đáng kể và đã tối ưu hóa hoạt động của sàn cửa hàng. Nó cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc và thông tin về tải cấp máy và hiệu suất tiến độ sản xuất. Luôn luôn có lợi khi biết tiến độ hoạt động sản xuất tổng thể ảnh hưởng như thế nào đến mức tải của từng máy riêng lẻ. Thông tin thu được giúp đưa ra các quyết định tốt hơn và có lợi hơn về việc quản lý từng hoạt động sản xuất. Machine learning hiện đã giúp tối ưu hóa và cải thiện thiết lập tốt nhất có thể của máy móc cho một quá trình sản xuất nhất định.
- Giả sử bạn sử dụng Machine learning để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc phát hiện chi phí giảm hiệu suất trong một số kịch bản sản xuất và chế tạo. Trong trường hợp đó, giá chắc chắn sẽ giảm từ 50% trở lên. Nhiều ứng dụng Machine Learning đã được tạo gần đây. Các ứng dụng Machine Learning này cần dữ liệu để xác định chính xác các hành vi của chi phí trong các tình huống sản xuất khác nhau. Dữ liệu này có được bằng cách sử dụng nhiều loại công nghệ giám sát thời gian thực. Những công nghệ này hiệu quả trong việc tạo một số tập dữ liệu. Họ thực hiện điều này bằng cách ghi lại tốc độ tồn kho, chi phí và các biến số liên quan khác.
- Một nhà sản xuất đã tạo một dự án và sử dụng Machine Learning trong dự án đó. Ông đã sử dụng dự đoán chính xác về kết quả hiệu chuẩn và thử nghiệm và đã giảm được 35% thời gian hiệu chuẩn và thử nghiệm thành công. Mục đích chính của dự án là giảm thời gian hiệu chuẩn và thử nghiệm trong quá trình sản xuất máy bơm thủy lực di động. Phương pháp cơ bản đằng sau công trình này là sử dụng một số mô hình Machine Learning có thể suy đoán kết quả của các bài kiểm tra và nhanh chóng học hỏi mọi thứ theo thời gian. Quy trình công việc cuối cùng đã được tạo ra có thể cô lập các nút thắt cổ chai trong khi sử dụng hiệu quả thời gian hiệu chuẩn và thử nghiệm.
- Hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE) và Machine learning đã được kết hợp. Kết quả là sự cải thiện về tỷ lệ lợi nhuận, tăng độ chính xác của bảo trì phòng ngừa và giảm khối lượng công việc của tài sản. OEE là một ma trận được sử dụng phổ biến thường được sử dụng trong sản xuất. Nó có thể kết hợp hiệu suất, tính khả dụng và chất lượng để xác định mức độ hiệu quả của quá trình sản xuất. Nó cũng có thể phát hiện ra các yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất và ít nhất đến hiệu suất sản xuất sau khi kết hợp nó với các ma trận khác. Ngày nay, một trong những lĩnh vực phân tích và sản xuất thông minh phát triển nhanh nhất đang tích hợp OEE và các loại bộ dữ liệu khác nhau trong Machine Learning, nơi các mô hình học nhanh chóng với sự trợ giúp của các lần lặp.
