https://manufacturingtomorrow.com/images/facebooknews.jpg
Chống lại áp lực khí hậu, địa chính trị và chuỗi cung ứng, lĩnh vực sản xuất, từ lâu đã coi là động cơ của hầu hết các nền kinh tế G20, đang trải qua một sự thay đổi biến đổi. Trong số những tiến bộ hứa hẹn nhất là sử dụng các giải pháp điều khiển trí tuệ nhân tạo (AI) để suy nghĩ lại về cách thức các quy trình sản xuất được thiết kế, vận hành và kiểm soát chất lượng. Những công nghệ này trao quyền cho các kỹ sư xử lý để tinh chỉnh các hoạt động sản xuất với độ chính xác chưa từng có, giảm đáng kể chi phí sản xuất và thời gian chu kỳ và nâng cao chất lượng sản phẩm. Sự thay đổi này thể hiện một bước tiến đáng kể về hiệu quả hoạt động, khả năng phục hồi và tính bền vững, đặt nền tảng cho một tương lai công nghiệp nhanh nhẹn và có ý thức tài nguyên hơn.
Theo truyền thống, tối ưu hóa quy trình trong sản xuất đã dựa vào thử nghiệm thủ công tốn thời gian, bảng tính, phần mềm máy tính để bàn kế thừa và hệ thống kiểm soát quy trình tĩnh. Mặc dù các kỹ sư vẫn cần thu thập dữ liệu, phân tích xu hướng và thực hiện các thay đổi, các nền tảng điều khiển AI đã cách mạng hóa phương pháp này bằng cách cho phép giám sát liên tục và điều chỉnh động trong thời gian thực.
Các nền tảng này thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở các cảm biến và máy móc trên các dây chuyền sản xuất và dụng cụ phòng thí nghiệm. Dữ liệu sau đó được cung cấp cho các trình mô phỏng vật lý cung cấp khả năng mô phỏng ảo của dòng sản xuất. Các thuật toán AI sau đó có thể sử dụng các trình mô phỏng vật lý để tối ưu hóa các quy trình hiện có bằng cách đề xuất các hành động để chạy sản xuất hiệu quả hơn, phù hợp với các chỉ số hiệu suất chính như tiết kiệm chi phí, giảm thời gian chu kỳ và nâng cao năng suất. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo hoạt động sản xuất đạt được hiệu quả cao nhất trong khi giảm thiểu chất thải.
Việc tích hợp các giải pháp không có mã và Low-code đã tăng tốc thêm việc áp dụng AI trong sản xuất. Các nền tảng này yêu cầu kiến thức lập trình tối thiểu, làm cho các công cụ AI tiên tiến có thể truy cập được với một loạt các chuyên gia rộng hơn, bao gồm các kỹ sư quy trình mà không có chuyên môn khoa học dữ liệu rộng rãi.
Các giải pháp không có mã thường cung cấp các giao diện kéo và thả, cho phép người dùng xây dựng quy trình công việc, bảng điều khiển và mô hình một cách dễ dàng. Các nền tảng Low-code đạt được sự cân bằng bằng cách cho phép tùy chỉnh thông qua tập lệnh hoặc cấu hình đơn giản hóa.
Ví dụ, một kỹ sư quy trình có thể sử dụng nền tảng No-Code hóa để tạo ra một mô hình AI theo dõi và tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng của dây chuyền sản xuất. Mô hình có thể xác định sự thiếu hiệu quả trong giờ hoạt động cao điểm và đề xuất các điều chỉnh, chẳng hạn như sửa đổi cài đặt máy hoặc sử dụng thiết bị đáng kinh ngạc. Các giải pháp này cho phép ra quyết định và thực hiện nhanh hơn bằng cách hợp lý hóa các nhiệm vụ như vậy, rất quan trọng trong môi trường sản xuất động.
Tối ưu hóa chất lượng: Một lợi ích chính của tích hợp AI
Chất lượng sản phẩm là rất quan trọng để sản xuất thành công, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động. Các nền tảng điều khiển AI tăng cường chất lượng bằng cách liên tục giám sát dữ liệu sản xuất để duy trì các tiêu chuẩn tối ưu và giảm thiểu độ lệch.
Ví dụ, trong sản xuất dược phẩm, các thuật toán AI thực hiện phân tích thời gian thực để điều chỉnh các thông số quy trình quan trọng, ví dụ như nhiệt độ, độ ẩm và thời gian trộn, đảm bảo các thông số kỹ thuật sản phẩm nhất quán và giảm thiểu các biến thể theo từng đợt. Cách tiếp cận chủ động này giúp ngăn ngừa các khiếm khuyết chất lượng, đảm bảo rằng các loại thuốc đáp ứng các tiêu chuẩn quy định nghiêm ngặt.
Hơn nữa, AI cho phép xác minh quy trình mạnh mẽ bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều giai đoạn sản xuất để xác định độ lệch và đảm bảo tuân thủ các quy trình được xác thực. Việc xác minh liên tục này giúp các nhà sản xuất phát hiện rủi ro tiềm năng sớm, duy trì tính nhất quán của quy trình và tuân thủ các hoạt động sản xuất tốt (GMP). Bằng cách tận dụng những hiểu biết điều khiển AI, các công ty dược phẩm có thể chủ động giải quyết các thách thức chất lượng, hợp lý hóa hoạt động và giảm sự giám sát theo quy định.
Bằng cách tích hợp AI để xác minh quy trình và tối ưu hóa thời gian thực, các nhà sản xuất dược phẩm có thể cải thiện đáng kể chất lượng sản phẩm, duy trì sự tuân thủ các yêu cầu pháp lý phát triển và xây dựng niềm tin lớn hơn với bệnh nhân và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Giảm chi phí thông qua tối ưu hóa AI hỗ trợ
Giảm chi phí là ưu tiên hàng đầu trong sản xuất, bao gồm mọi thứ, từ nguyên liệu thô đến lao động, năng lượng và tiện ích. Các nền tảng điều khiển AI là mấu chốt trong việc giảm thiểu các chi phí này bằng cách cho phép các kỹ sư tối ưu hóa các quy trình của họ để cải thiện hiệu quả và giảm chất thải. Các nền tảng này cho phép các kỹ sư phân tích quy trình sản xuất để xác định các khu vực để cải thiện và đề xuất các điều chỉnh chính xác cho các điểm đặt hoạt động để giúp bảo tồn vật liệu mà không ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm cuối cùng.
Các ngành công nghiệp trong quá trình sản xuất đã chứng kiến việc giảm chi phí đáng kể thông qua tối ưu hóa quy trình điều khiển AI. Ví dụ, phân tích thời gian thực của các biến như tốc độ thức ăn và tốc độ trộn trong sản xuất dược phẩm và hóa chất có thể giúp cải thiện chất lượng sản phẩm cuối cùng. Trong sản xuất hàng tiêu dùng, những khuyến nghị này cũng có thể hướng dẫn các kỹ sư về cách mở rộng quy mô các sản phẩm và công thức mới, giảm đáng kể thời gian ra thị trường.
Một nhà sản xuất dược phẩm hàng đầu toàn cầu cung cấp một ví dụ điển hình về những lợi ích này. Bằng cách triển khai nền tảng AI mã hóa thấp để tối ưu hóa quy trình chưng cất hoán đổi dung môi, công ty đã giảm 20 % thời gian chu kỳ và giảm 15 % chi phí năng lượng. Những kết quả này cho thấy tác động của AI vượt ra ngoài tiết kiệm vật liệu, hiệu quả thúc đẩy trong chu kỳ sản xuất.
Mặc dù có lợi thế, việc thực hiện các nền tảng điều khiển AI trong sản xuất có thể đi kèm với một số thách thức. Sự phức tạp tích hợp dữ liệu và thiếu chuyên môn AI nội bộ là những rào cản phổ biến. Tuy nhiên, sự gia tăng của các giải pháp không có mã và Low-code có thể truy cập giảm thiểu các vấn đề này bằng cách đơn giản hóa việc triển khai và khuyến khích việc áp dụng giữa các nhà khai thác và kỹ sư hàng ngày.
Các nhà sản xuất phải thúc đẩy văn hóa đổi mới và học tập liên tục để tối đa hóa lợi ích và duy trì tính cạnh tranh trên thị trường ngày nay. Phối hợp với các nhà cung cấp công nghệ cho các giải pháp phù hợp có thể giải quyết các nhu cầu hoạt động cụ thể mà không gây gánh nặng cho các nguồn lực nhân sự nội bộ.
Về lâu dài, các nền tảng điều khiển AI sẽ trở nên không thể thiếu để duy trì lợi thế cạnh tranh trong sản xuất. Những giải pháp này phù hợp với các nỗ lực toàn cầu để triển khai AI để cải thiện khả năng sản xuất trong nước, cho phép các kỹ sư giảm mức tiêu thụ năng lượng, giảm thiểu chất thải và tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu.
Các nền tảng điều khiển AI, đặc biệt là những nền tảng không có mã không có mã và mã hóa thấp, thể hiện một lực lượng biến đổi trong sản xuất. Bằng cách cho phép tối ưu hóa quy trình thời gian thực ở quy mô, họ trao quyền cho các kỹ sư quy trình hàng ngày để giải quyết sự không hiệu quả một cách chủ động, dẫn đến giảm đáng kể chi phí sản xuất. Khi ngành công nghiệp áp dụng những đổi mới này, các nhà sản xuất sẽ nhận ra lợi nhuận nâng cao và đóng góp cho một tương lai bền vững và kiên cường hơn.
Thouheed Abdul Gaffoor là một người sáng lập lặp lại và lãnh đạo sản phẩm đam mê triển khai AI trong các ngành công nghiệp nền tảng. Anh ấy đã đồng sáng lập và thu nhỏ hai công ty khởi nghiệp B2B SaaS toàn cầu, bao gồm cả Basetwo, Một nền tảng điều khiển AI, trao quyền cho các kỹ sư sản xuất để tối ưu hóa sản xuất và giảm chi phí. Trước đây, ông từng là người đứng đầu AI cho Autodesk sau khi mua lại cơ sở hạ tầng AI có trụ sở tại Toronto của mình bởi Autodesk Water Hạ sĩ (Prevyzeze). Trong suốt sự nghiệp của mình, Thouheed đã cấp bằng sáng chế cho các công nghệ AI công nghiệp sáng tạo, dẫn đầu việc triển khai AI với các nhà sản xuất Fortune 500, các công ty năng lượng và tiện ích, và huy động vốn từ các VC toàn cầu.
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2025/01/revolutionizing-manufacturing-with-ai-solutions/24170/ .
