Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một lực lượng biến đổi trong sản xuất. Từ việc hợp lý hóa các hệ thống đến tăng tốc việc ra quyết định, các công cụ mới trong ngành đều có tiềm năng nâng cao hiệu quả và tăng sản lượng.
Tùy thuộc vào những thách thức mà một công ty cụ thể đang phải đối mặt, AI có thể cung cấp các giải pháp phù hợp để giải quyết các vấn đề cụ thể. Cho dù cải thiện khả năng hiển thị, tối ưu hóa hệ thống hay thậm chí dự báo tương lai, các công cụ hiện có ngày nay đều có thể giải quyết các vấn đề từ lâu đã cản trở năng suất.
Với các khả năng mới đang được phát triển mỗi ngày, giờ là lúc các công ty đánh giá cách AI có thể phù hợp và cải thiện các quy trình của họ. Bằng cách đó, họ có thể nằm trong số những người đầu tiên mở ra sự tăng trưởng mới.
Một bức tranh toàn diện
Đối với nhân viên trong Lĩnh vực sản xuất, họ có quyền biết công việc của họ phù hợp với bức tranh lớn hơn như thế nào. Nhưng hệ thống công nghệ thông tin (IT) – những hệ thống được thiết kế để quản lý thông tin và truyền thông – và hệ thống công nghệ vận hành (OT) – những hệ thống giám sát các sự kiện, quy trình và thiết bị – thường bị cô lập.
Ngoài ra, hệ thống OT thường được tổ chức theo lớp, nghĩa là những thông tin khác nhau được hiển thị cho những người dùng khác nhau vào những thời điểm khác nhau. Khi dữ liệu được lưu trữ trong các phòng ban hoặc nền tảng, các cá nhân có thể gặp khó khăn trong việc có được cái nhìn toàn diện về hoạt động. Nếu không có cái nhìn sâu sắc này, gần như không thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nhưng với AI, các công ty có thể kết hợp dữ liệu từ từng thiết bị trong cơ sở vào một nền tảng. Điều này có thể phá vỡ các rào cản ngăn cách con người với Plant.
Ví dụ: thay vì gọi nhóm của họ để thu thập thông tin tình báo, người quản lý nhà máy có thể sử dụng AI để lấy dữ liệu trực tiếp và theo thời gian thực về cơ sở mà họ giám sát. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tăng cường sức mạnh tổng hợp, trao quyền cho những người ra quyết định hành động kịp thời và có sẵn thông tin phù hợp nhất.
Xây dựng dự báo, giảm thiểu rủi ro
Khi hệ thống IT và OT được liên kết, các công cụ AI có thể diễn giải thông tin trong bối cảnh toàn bộ hoạt động của công ty. Bằng cách khai thác dữ liệu từ khắp nhà máy hoặc công ty, AI có thể phân tích thông tin để phát hiện các mẫu. Nhân viên có thể sử dụng những khả năng này để tạo dự báo hoặc đưa ra các kết quả giả định dựa trên dữ liệu lịch sử.
Bạn có thể thích
Các công ty có thể sử dụng AI để mô hình hóa mọi thứ, từ nhu cầu sản phẩm đến nhu cầu bảo trì. Ví dụ, các phương pháp sửa chữa truyền thống có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động và chi phí không cần thiết. Bằng cách sử dụng AI, nhà sản xuất có thể đánh giá dữ liệu từ cảm biến và thiết bị để dự đoán và giảm thiểu các vấn đề trước khi chúng phát sinh.
Trong một trường hợp, Stefanini đã làm việc với một công ty sản xuất và phân phối thép hàng đầu đang gặp khó khăn với một vấn đề bảo trì cụ thể. Trong quá trình cán thép, bụi và các chất gây ô nhiễm khác thường xuyên gây ra tắc nghẽn thiết bị. Những điều này sẽ buộc công ty phải tạm dừng sản xuất, khiến họ tốn thời gian, tiền bạc và trong một số trường hợp còn gây ra tai nạn.
Stefanini hợp tác với khách hàng để tạo ra một mô hình AI có thể liên tục giám sát quy trình máy cán. So với giải pháp trước đó, AI có thể phát hiện số lần tắc nghẽn nhiều gấp đôi và xác định xem cảnh báo là thật hay sai. Bằng cách chủ động xác định các điểm tắc nghẽn, công ty đã giảm 4% mức tiêu thụ năng lượng và giúp quá trình cán thép nhanh hơn và an toàn hơn cho người vận hành.
Các công ty cũng có thể sử dụng AI để mô phỏng các tình huống “nếu như”; Ví dụ, việc giảm nguyên liệu thô sẽ ảnh hưởng đến sản xuất như thế nào? Bằng cách thử nghiệm những khả năng này, doanh nghiệp có thể “chứng minh tương lai” cho mô hình của mình, chuẩn bị cho các tình huống khác nhau có thể ảnh hưởng đến quy trình và lợi nhuận của doanh nghiệp.
Hợp lý hóa việc ra quyết định
Khi một công ty đã triển khai AI để liên kết các hệ thống và bối cảnh hóa dữ liệu, AI tổng quát có thể cho phép những người ra quyết định yêu cầu dữ liệu và phân tích cụ thể. Ví dụ: nền tảng trí tuệ nhân tạo sản xuất của Stefanini, SAI Plant Assistant, có thể hiểu và phản hồi các lời nhắc bằng ngôn ngữ của con người. SAI Plant Assistant có thể truy xuất, nhóm và phân tích thông tin, hợp lý hóa trải nghiệm của nhân viên.”
Với hệ thống IT và OT truyền thống, người dùng thường phải điều hướng trên nhiều nền tảng để thu thập thông tin cần thiết nhằm đưa ra lựa chọn sáng suốt. Sau đó, họ sẽ dành thời gian để giải thích điều này, có thể thu hút các bên liên quan khác có quyền truy cập vào các điểm dữ liệu hoặc bối cảnh bổ sung.
AI đơn giản hóa quá trình này. Bằng cách tận dụng AI để thu thập và đánh giá dữ liệu, nhân viên có thể giảm thời gian phân tích các sự kiện và chuyển thẳng sang việc ra quyết định. Trên thực tế, dữ liệu của Stefanini cho thấy AI có thể giúp các công ty cắt giảm 50% thời gian ra quyết định. Vì lý do này, trợ lý ảo – giúp cải thiện quy trình của con người để nâng cao hiệu quả – có thể sẽ là công nghệ đại chúng tiếp theo được áp dụng trong sản xuất.
Trong một số trường hợp, AI cũng có thể hỗ trợ quá trình ra quyết định thực tế. Stefanini gần đây đã hợp tác với một công ty sản xuất sơn và chất phủ nổi tiếng toàn cầu để tối ưu hóa quy trình kinh doanh của khách hàng. Stefanini đã xây dựng một nền tảng sử dụng các ràng buộc như dữ liệu đầu vào để tự động hóa việc ra quyết định. Giải pháp này đã tăng năng lực sản xuất của khách hàng lên gần 10%.
Đón nhận một ngày mai thông minh hơn
Ngày nay, các nhà máy sản xuất tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các công ty dựa vào dữ liệu này để đưa ra quyết định về việc duy trì nhà máy, phát triển sản phẩm và phân phối nguyên liệu, hàng hóa. Khi hệ sinh thái sản xuất ngày càng trở nên phức tạp, các công ty sẽ dựa vào AI để hợp lý hóa và tối ưu hóa các quy trình bằng cách kết nối các hệ thống, bối cảnh hóa dữ liệu và truyền đạt thông tin.
AI có thể tăng cường sức lao động của con người và đưa ra quyết định ở mọi giai đoạn của quá trình sản xuất. Nó có thể quản lý Logistics, dự đoán nhu cầu bảo trì và đảm bảo sản phẩm đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng. Ngược lại, điều này có thể tăng năng suất, cắt giảm chi phí, giảm sử dụng năng lượng và khuyến khích đổi mới.
Khi ngành công nghiệp phát triển, AI thể hiện sự thay đổi cơ bản trong cách các công ty vận hành. Các doanh nghiệp sớm nắm bắt những tiến bộ này sẽ thu được nhiều lợi ích nhất khi sản xuất chuyển đổi hướng tới một tương lai thông minh hơn, dựa trên dữ liệu.
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2023/12/manufacturing-the-future-how-plants-can-harness-the-power-of-ai/21811/ .
