Cách 90 phút về phía tây Tokyo dưới bóng núi Phú Sĩ, Oshino, Nhật Bản, là nơi sinh sống của 9.000 người, điều đó có nghĩa là trong bất kỳ thời điểm nào, các robot được sản xuất tại nhà máy FANUC của thị trấn đều đông hơn con người khoảng bảy đến một. Nhưng đối với bao nhiêu người cần thiết để xây dựng 5.000 robot màu chuối đó mỗi tháng, họ không bận tâm đến việc đếm: Các robot tự xây dựng, tự giám sát và tự kiểm tra lẫn nhau.
Cách đây một thế hệ, nhiều người, bao gồm cả những người điều hành sản xuất, chính họ đã từng coi một cơ sở như là khoa học viễn tưởng hoặc cách xa hàng thế kỷ. Chắc chắn, tổ hợp gồm 22 nhà máy phụ của FANUC là một trong những loại hình duy nhất. Đây là một trong những nhà máy light-out đầu tiên trên thế giới, hoạt động 24/7 của 24/7 là một thực tế và robot thông minh tạo ra những đứa con được vi tính hóa có khả năng, giống như chúng, về Machine Learning và thị giác máy tính. Nhưng nó chứng minh trí thông minh nhân tạo (AI) đã đi được một quãng đường dài trong quá trình sản xuất.
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.
Tại sao AI rất quan trọng cho sản xuất? Một phần của nó là phạm vi rộng lớn của các ứng dụng có thể, từ bảo trì thiết bị theo thời gian thực đến thiết kế ảo cho phép sản phẩm mới, cải tiến và tùy chỉnh, đến chuỗi cung ứng thông minh và tạo ra các mô hình kinh doanh mới.
Cũng không có câu hỏi rằng trí tuệ nhân tạo AI đã giữ chìa khóa cho sự phát triển và thành công trong tương lai trong sản xuất. 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 đã xếp loại AI là rất quan trọng đối với chức năng sản xuất trong năm năm tới, trong khi gần một nửa 49% đã trả lời rằng để thành công.”
Ngày nay, con người và robot hợp tác để tạo ra những bước đột phá, nhờ vào “cuộc hôn nhân” của các kỹ thuật sản xuất tiên tiến với 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.
Computer Vision
Ngay cả những người giám sát tinh mắt nhất nhất cũng sẽ thất bại trong việc tìm ra lỗ hổng bằng một nửa chiều rộng của tóc người, chẳng hạn. Nhưng một cỗ máy được trang bị camera nhạy hơn nhiều lần so với mắt thường sẽ không bị lỡ nhịp. Bí quyết là lấy những gì có vẻ giống như bước logic tiếp theo, gửi những hình ảnh đó cho một người để đưa ra phán đoán và chỉnh sửa. Và cũng giao nó cho máy.
Landing.ai , một công ty khởi nghiệp được thành lập bởi cựu chiến binh Thung lũng Silicon Andrew Ng, đã phát triển các công cụ thị giác máy để tìm ra các khuyết tật siêu nhỏ trong các sản phẩm như bảng mạch ở độ phân giải vượt xa tầm nhìn của con người, sử dụng thuật toán Machine Learning được đào tạo trên khối lượng mẫu nhỏ đáng kể hình ảnh. Khi đã trực tuyến, máy tính không chỉ nhìn thấy, mà còn xử lý thông tin và học hỏi từ những gì nó nhìn thấy. Nếu nó phát hiện ra một vấn đề hoặc khiếm khuyết, nó sẽ gửi một cảnh báo ngay lập tức, một quy trình AI được gọi là nhận dạng vấn đề tự động hóa.
Thiết kế sáng tạo
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. 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.
Nếu bạn đang cố gắng tối ưu hóa thiết kế cánh cho máy bay, hoặc thiết kế cánh lướt gió hoặc pin cho xe điện mới, hay thậm chí chỉ là khuôn nhựa cho vỏ điện thoại di động của bạn, truyền thống đã làm rất nhiều việc Brian Mathews, phó chủ tịch kỹ thuật nền tảng tại Autodesk ở San Rafael, California.
Mathews với thiết kế tổng quát, bạn có thể thuê 50.000 máy tính [trên đám mây] một cách hiệu quả trong một giờ, Mathews, người ước tính chi phí khoảng 20.000 đô la. Điều đó có nghĩa là bạn có thể làm những việc bạn chưa từng làm trước đây: Bạn có thể làm 50.000 ngày kỹ thuật trong một ngày.
Với thiết kế rộng rãi, bạn có thể thuê 50.000 máy tính [trên đám mây] một cách hiệu quả trong một giờ. Điều đó có nghĩa là bạn có thể làm những việc bạn chưa từng làm trước đây. Bạn có thể làm 50.000 ngày kỹ thuật trong một ngày.
Cách 90 phút về phía tây Tokyo dưới bóng núi Phú Sĩ, Oshino, Nhật Bản, là nơi sinh sống của 9.000 người, điều đó có nghĩa là trong bất kỳ thời điểm nào, các robot được sản xuất tại nhà máy FANUC của thị trấn đều đông hơn con người khoảng bảy đến một. Nhưng đối với bao nhiêu người cần thiết để xây dựng 5.000 robot màu chuối đó mỗi tháng, họ không bận tâm đến việc đếm: Các robot tự xây dựng, tự giám sát và tự kiểm tra lẫn nhau.
Cách đây một thế hệ, nhiều người, bao gồm cả những người điều hành sản xuất, chính họ đã từng coi một cơ sở như là khoa học viễn tưởng hoặc cách xa hàng thế kỷ. Chắc chắn, tổ hợp gồm 22 nhà máy phụ của FANUC là một trong những loại hình duy nhất. Đây là một trong những nhà máy light-out đầu tiên trên thế giới, hoạt động 24/7 của 24/7 là một thực tế và robot thông minh tạo ra những đứa con được vi tính hóa có khả năng, giống như chúng, về Machine Learning và thị giác máy tính. Nhưng nó chứng minh trí thông minh nhân tạo (AI) đã đi được một quãng đường dài trong quá trình sản xuất.
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.
Tại sao AI rất quan trọng cho sản xuất? Một phần của nó là phạm vi rộng lớn của các ứng dụng có thể, từ bảo trì thiết bị theo thời gian thực đến thiết kế ảo cho phép sản phẩm mới, cải tiến và tùy chỉnh, đến chuỗi cung ứng thông minh và tạo ra các mô hình kinh doanh mới.
Cũng không có câu hỏi rằng trí tuệ nhân tạo AI đã giữ chìa khóa cho sự phát triển và thành công trong tương lai trong sản xuất. 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 đã xếp loại AI là rất quan trọng đối với chức năng sản xuất trong năm năm tới, trong khi gần một nửa 49% đã trả lời rằng để thành công.”
Ngày nay, con người và robot hợp tác để tạo ra những bước đột phá, nhờ vào “cuộc hôn nhân” của các kỹ thuật sản xuất tiên tiến với 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.
Computer Vision
Ngay cả những người giám sát tinh mắt nhất nhất cũng sẽ thất bại trong việc tìm ra lỗ hổng bằng một nửa chiều rộng của tóc người, chẳng hạn. Nhưng một cỗ máy được trang bị camera nhạy hơn nhiều lần so với mắt thường sẽ không bị lỡ nhịp. Bí quyết là lấy những gì có vẻ giống như bước logic tiếp theo, gửi những hình ảnh đó cho một người để đưa ra phán đoán và chỉnh sửa. Và cũng giao nó cho máy.
Landing.ai , một công ty khởi nghiệp được thành lập bởi cựu chiến binh Thung lũng Silicon Andrew Ng, đã phát triển các công cụ thị giác máy để tìm ra các khuyết tật siêu nhỏ trong các sản phẩm như bảng mạch ở độ phân giải vượt xa tầm nhìn của con người, sử dụng thuật toán Machine Learning được đào tạo trên khối lượng mẫu nhỏ đáng kể hình ảnh. Khi đã trực tuyến, máy tính không chỉ nhìn thấy, mà còn xử lý thông tin và học hỏi từ những gì nó nhìn thấy. Nếu nó phát hiện ra một vấn đề hoặc khiếm khuyết, nó sẽ gửi một cảnh báo ngay lập tức, một quy trình AI được gọi là nhận dạng vấn đề tự động hóa.
Thiết kế sáng tạo
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. 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.
Nếu bạn đang cố gắng tối ưu hóa thiết kế cánh cho máy bay, hoặc thiết kế cánh lướt gió hoặc pin cho xe điện mới, hay thậm chí chỉ là khuôn nhựa cho vỏ điện thoại di động của bạn, truyền thống đã làm rất nhiều việc Brian Mathews, phó chủ tịch kỹ thuật nền tảng tại Autodesk ở San Rafael, California.
Mathews với thiết kế tổng quát, bạn có thể thuê 50.000 máy tính [trên đám mây] một cách hiệu quả trong một giờ, Mathews, người ước tính chi phí khoảng 20.000 đô la. Điều đó có nghĩa là bạn có thể làm những việc bạn chưa từng làm trước đây: Bạn có thể làm 50.000 ngày kỹ thuật trong một ngày.
Với thiết kế rộng rãi, bạn có thể thuê 50.000 máy tính [trên đám mây] một cách hiệu quả trong một giờ. Điều đó có nghĩa là bạn có thể làm những việc bạn chưa từng làm trước đây. Bạn có thể làm 50.000 ngày kỹ thuật trong một ngày.
