Thị trường toàn cầu tối ưu hóa năng suất cho AI trong sản xuất đang chuyển mình mạnh mẽ từ việc ứng dụng giới hạn trong công nghiệp sang giai đoạn tăng trưởng chủ đạo, với giá trị thị trường được dự đoán sẽ đẩy lên từ 3,2 tỷ USD năm 2024 lên đến 24,7 tỷ USD vào năm 2033, theo thông tin mới từ thị trường tăng trưởng.
Động lực chính cho sự phát triển này xuất phát từ nhu cầu cấp thiết của các nhà sản xuất trong việc nâng cao hiệu suất, giảm thiểu lãng phí và rút ngắn thời gian ra quyết định ngay tại nhà máy.
Động lực thị trường
Tối ưu hóa năng suất là việc tận dụng tối đa sản lượng bán ra từ nguồn nguyên liệu đầu vào đồng thời giảm thiểu khuyết tật, thời gian dừng máy, việc làm lại và phế liệu. Trước đây, những công việc này dựa nhiều vào kinh nghiệm của nhân viên vận hành, kiểm tra định kỳ và kiểm soát quy trình dựa trên thống kê. Nhưng ngày nay, AI đang tái định hình toàn bộ quy trình này bằng cách phân tích dữ liệu sản xuất trong thời gian thực, từ đó đề xuất hoặc thậm chí tự động thực hiện các điều chỉnh cần thiết.
Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 22,4% trong khoảng 2025-2033 phản ánh sự nhanh chóng trong việc các nhà sản xuất ứng dụng những công nghệ này để cải thiện lợi nhuận ngay cả khi không mở rộng quy mô nhà máy.
Những ngành đòi hỏi chất lượng không khoan nhượng như hàng không vũ trụ, thiết bị chăm sóc sức khỏe và linh kiện ô tô đang tạo ra nhu cầu rất lớn. Ngành nghề này yêu cầu dung sai cực chặt chẽ và tỷ lệ lỗi thấp, khiến giám sát và kiểm soát dự đoán dựa trên AI trở nên cực kỳ quan trọng.
Nhờ khả năng phát hiện sớm các bất thường vi mô trong quy trình, hệ thống AI tăng cường năng suất ngay lần đầu vận hành và giảm thiểu rủi ro thu hồi sản phẩm, thiệt hại về uy tín cũng như rủi ro pháp lý.
Tại sao việc áp dụng AI ngày càng tăng
Chi phí lao động leo thang, biến động trong giá cả năng lượng và nguyên liệu thô đắt đỏ đang tạo áp lực buộc các nhà sản xuất phải làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn. Các công cụ tối ưu hóa lợi nhuận trên nền tảng AI giúp tận dụng tối đa tài sản hiện có, khiến công nghệ này hấp dẫn ngay cả trong bối cảnh hạn chế về vốn đầu tư.
IoT công nghiệp cũng mở rộng phạm vi ứng dụng: cảm biến kết nối, thị giác máy và các thiết bị thông minh đang tạo ra lượng dữ liệu phong phú cần được AI phân tích và tối ưu hóa hiệu quả.
Sự thiếu hụt nhân lực kỹ thuật là một yếu tố đẩy nhanh quá trình áp dụng. Nhiều nhà máy đang thiếu hụt kỹ thuật viên và kỹ sư có kinh nghiệm quy trình, do đó AI trở thành công cụ không thể thiếu để lưu trữ kiến thức chuyên môn, tự động hóa giám sát thường xuyên và hỗ trợ nhân viên ít kinh nghiệm. Công nghệ vì thế vừa nâng cao hiệu quả vận hành vừa bảo tồn tri thức quý giá.
Rào cản mở rộng quy mô
Bất chấp triển vọng sáng lạn, vẫn tồn tại nhiều thách thức. Các nhà máy cũ vẫn vận hành trên nền tảng hệ thống phân mảnh cùng dữ liệu không đồng nhất, gây khó khăn cho việc triển khai AI đảm bảo hiệu năng ổn định.
Chi phí đầu tư ban đầu cho cảm biến, kết nối, phần mềm và đào tạo nhân sự cũng rất đáng kể, đặc biệt là với những doanh nghiệp quy mô nhỏ hơn. Ngoài ra, sự chống đối thay đổi từ phía nhân sự vận hành cũng có thể làm chậm tiến độ áp dụng do tâm lý e ngại các đề xuất tự động hóa.
Thêm vào đó, việc kết nối hệ thống ngày càng được mở rộng đi kèm với rủi ro an ninh mạng nghiêm trọng hơn, đặc biệt là đối với các mạng công nghệ vận hành và dữ liệu sản xuất.
Xu hướng tiếp theo
Giai đoạn tăng trưởng kế tiếp được kỳ vọng sẽ vượt xa việc AI chỉ đóng vai trò tư vấn, tiến tới các hệ thống tối ưu hóa bán tự chủ và cuối cùng là tự động hoàn toàn. Các dây chuyền sản xuất tự học sẽ liên tục điều chỉnh tham số nhằm tối đa hóa năng suất đang được nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ.
Tính bền vững cũng là yếu tố thúc đẩy việc áp dụng AI ngày càng sâu rộng khi giảm thiểu phế liệu, tiết kiệm nước, hạ thấp tiêu thụ năng lượng và giảm xả thải nguyên liệu dư thừa đồng thời góp phần kiểm soát chi phí và đạt các mục tiêu ESG.
Ngoài ra, AI tạo sinh sẽ mở ra thêm tầng lớp hỗ trợ mới khi giúp các kỹ sư phân tích dữ liệu, thiết kế thử nghiệm và xây dựng các kịch bản tối ưu thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra một bước tiến lớn trong tương tác và ứng dụng công nghệ.
Nguồn : futureiot.tech