Ngành công nghiệp sản xuất công nghiệp là ngành ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu, với 93 % các nhà lãnh đạo cho biết tổ chức của họ ít nhất sử dụng AI ở mức độ vừa phải.
Các nhà sản xuất thường xuyên phải đối mặt với những thách thức khác nhau như lỗi máy móc không mong muốn hoặc giao sản phẩm bị lỗi. Tận dụng AI và học máy, các nhà sản xuất có thể cải thiện hiệu quả hoạt động, tung ra sản phẩm mới, tùy chỉnh thiết kế sản phẩm và lên kế hoạch cho các hành động tài chính trong tương lai để tiến tới quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của họ .
Tại sao AI quan trọng trong ngành sản xuất?
Việc triển khai AI trong các cơ sở sản xuất đang ngày càng trở nên phổ biến đối với các nhà sản xuất. Theo nghiên cứu của Capgemini , hơn một nửa số nhà sản xuất châu Âu (51%) đang triển khai các giải pháp AI, tiếp theo là Nhật Bản (30%) và Mỹ (28%).
Nghiên cứu tương tự cũng tiết lộ rằng các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong sản xuất đang được cải thiện:
- bảo trì (29% trường hợp sử dụng AI trong sản xuất)
- chất lượng (27%)
Sự phổ biến này được thúc đẩy bởi thực tế là dữ liệu sản xuất rất phù hợp cho AI/machine learning. Sản xuất có đầy đủ dữ liệu phân tích giúp máy móc phân tích dễ dàng hơn. Hàng trăm biến số tác động đến quá trình sản xuất và mặc dù con người rất khó phân tích những biến số này nhưng các mô hình học máy có thể dễ dàng dự đoán tác động của từng biến số trong những tình huống phức tạp như vậy. Trong các ngành công nghiệp khác liên quan đến ngôn ngữ hoặc cảm xúc, máy móc vẫn hoạt động dưới mức khả năng của con người, làm chậm quá trình áp dụng chúng.
Đại dịch COVID-19 cũng làm tăng sự quan tâm của các nhà sản xuất đối với các ứng dụng AI. Như đã thấy trên biểu đồ Google Xu hướng bên dưới, sự hoảng loạn do lệnh đóng cửa có thể đã buộc các nhà sản xuất chuyển trọng tâm sang trí tuệ nhân tạo.
Các trường hợp sử dụng AI phổ biến trong sản xuất là gì?
1. Bảo trì dự đoán
Các nhà sản xuất tận dụng công nghệ AI để xác định thời gian ngừng hoạt động và tai nạn tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến. Hệ thống AI giúp các nhà sản xuất dự báo khi nào hoặc nếu thiết bị chức năng sẽ bị hỏng để có thể lên lịch bảo trì và sửa chữa trước khi xảy ra lỗi. Nhờ bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI , các nhà sản xuất có thể cải thiện hiệu quả đồng thời giảm chi phí khi máy bị hỏng.
2. Thiết kế sáng tạo
Thiết kế sáng tạo sử dụng thuật toán học máy để bắt chước cách tiếp cận thiết kế của kỹ sư. Các nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các tham số của thiết kế (chẳng hạn như vật liệu, kích thước, trọng lượng, độ bền, phương pháp sản xuất và hạn chế về chi phí) vào phần mềm thiết kế tổng quát và phần mềm cung cấp tất cả các kết quả có thể được tạo ra bằng các tham số đó. Với phương pháp này, nhà sản xuất nhanh chóng tạo ra hàng nghìn phương án thiết kế cho một sản phẩm.
3. Dự báo giá nguyên vật liệu
Sự biến động giá cả cực độ của nguyên liệu thô luôn là thách thức đối với các nhà sản xuất. Doanh nghiệp phải thích ứng với tình hình giá nguyên liệu không ổn định để duy trì khả năng cạnh tranh trên thị trường. Phần mềm được hỗ trợ bởi AI có thể dự đoán giá nguyên liệu chính xác hơn con người và học hỏi từ những sai lầm của mình.
4. Robot
Robot công nghiệp, còn được gọi là robot sản xuất, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, ngăn ngừa hoặc giảm thiểu lỗi của con người xuống tỷ lệ không đáng kể và chuyển sự tập trung của con người sang các khu vực hoạt động hiệu quả hơn. Ứng dụng của robot trong thực vật rất đa dạng. Các ứng dụng bao gồm lắp ráp, hàn, sơn, kiểm tra sản phẩm, chọn và đặt, đúc khuôn, khoan, chế tạo kính và mài.
Robot công nghiệp đã có mặt trong các nhà máy sản xuất từ cuối những năm 1970. Với việc bổ sung trí tuệ nhân tạo, robot công nghiệp có thể giám sát độ chính xác và hiệu suất của chính nó, đồng thời tự đào tạo để trở nên tốt hơn. Một số robot sản xuất được trang bị thị giác máy giúp robot đạt được khả năng di chuyển chính xác trong môi trường phức tạp và ngẫu nhiên.
Cobots là một ứng dụng robot khác sử dụng thị giác máy để làm việc an toàn cùng với con người nhằm hoàn thành một nhiệm vụ không thể tự động hóa hoàn toàn. Hãy thoải mái tìm hiểu thêm về cobot với hướng dẫn toàn diện của chúng tôi .
5. Edge Analytics
Edge Analytics cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng và phi tập trung từ các tập dữ liệu được thu thập từ các cảm biến trên máy. Các nhà sản xuất thu thập và phân tích dữ liệu cận biên để giảm thời gian tìm hiểu sâu hơn. Edge Analytics có ba trường hợp sử dụng trong sản xuất:
- Nâng cao chất lượng và năng suất sản xuất
- Phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm hiệu suất và nguy cơ thất bại
- Theo dõi sức khỏe và sự an toàn của người lao động bằng cách sử dụng thiết bị đeo
6. Đảm bảo chất lượng
Đảm bảo chất lượng là việc duy trì mức chất lượng mong muốn trong một dịch vụ hoặc sản phẩm. Dây chuyền lắp ráp là các mạng được điều khiển bằng dữ liệu, được kết nối với nhau và tự trị. Các dây chuyền lắp ráp này hoạt động dựa trên một tập hợp các thông số và thuật toán cung cấp các hướng dẫn để tạo ra sản phẩm cuối cùng tốt nhất có thể. Hệ thống AI có thể phát hiện sự khác biệt so với kết quả đầu ra thông thường bằng cách sử dụng công nghệ thị giác máy vì hầu hết các lỗi đều có thể nhìn thấy được. Khi sản phẩm cuối cùng có chất lượng thấp hơn mong đợi, hệ thống AI sẽ đưa ra cảnh báo cho người dùng để họ phản ứng và điều chỉnh.
7. Quản lý hàng tồn kho
Các giải pháp học máy có thể thúc đẩy hoạt động lập kế hoạch tồn kho vì chúng xử lý tốt việc dự báo nhu cầu và lập kế hoạch cung ứng. Các công cụ dự báo nhu cầu được hỗ trợ bởi AI cung cấp kết quả chính xác hơn các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống (ARIMA, làm mịn theo cấp số nhân, v.v.) mà các kỹ sư sử dụng trong các cơ sở sản xuất. Những công cụ này cho phép doanh nghiệp quản lý mức tồn kho tốt hơn để các tình huống hết hàng và hết hàng ít xảy ra hơn.
8. Tối ưu hóa quy trình
Phần mềm hỗ trợ AI có thể giúp các tổ chức tối ưu hóa quy trình để đạt được mức sản xuất bền vững. Các nhà sản xuất có thể ưu tiên các công cụ khai thác quy trình được hỗ trợ bởi AI để xác định và loại bỏ các điểm nghẽn trong quy trình của tổ chức. Ví dụ, giao hàng kịp thời và chính xác cho khách hàng là mục tiêu cuối cùng trong ngành sản xuất. Tuy nhiên, nếu công ty có nhiều nhà máy ở các khu vực khác nhau thì việc xây dựng một hệ thống phân phối nhất quán là điều khó khăn.
Bằng cách sử dụng công cụ khai thác quy trình, nhà sản xuất có thể so sánh hiệu suất của các vùng khác nhau theo các bước quy trình riêng lẻ, bao gồm thời lượng, chi phí và người thực hiện bước đó. Những hiểu biết sâu sắc này giúp hợp lý hóa các quy trình và xác định các điểm nghẽn để nhà sản xuất có thể hành động.
Ví dụ: một nhà sản xuất sử dụng công cụ khai thác quy trình trong quy trình mua sắm để thanh toán của họ đã giảm độ lệch và giá trị mua hàng không chính xác xuống còn 60.000 USD.2 Công ty cũng xác định được 75% cơ hội tự động hóa quy trình cho các nhiệm vụ lập hóa đơn.
9. Các trường hợp sử dụng bản song sinh kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI
Bản song sinh kỹ thuật số là sự thể hiện ảo của một sản phẩm hoặc tài sản trong thế giới thực. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật AI với bản sao kỹ thuật số, các nhà sản xuất có thể nâng cao hiểu biết của họ về sản phẩm và cho phép doanh nghiệp thử nghiệm các hành động trong tương lai có thể nâng cao hiệu suất tài sản. Thông thường có 4 ứng dụng của bản sao kỹ thuật số trong sản xuất:
10. Phát triển sản phẩm
Các nhà sản xuất có thể sử dụng bản sao kỹ thuật số trước khi sản xuất bản sao vật lý của sản phẩm. Ứng dụng này cho phép doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ bản sao ảo và cải tiến sản phẩm gốc dựa trên dữ liệu.
11. Tùy chỉnh thiết kế
Do nhu cầu của người tiêu dùng chuyển sang cá nhân hóa, các nhà sản xuất có thể tận dụng bản sao kỹ thuật số để thiết kế các hoán vị khác nhau của sản phẩm. Điều này cho phép khách hàng mua sản phẩm dựa trên số liệu hiệu suất thay vì thiết kế của nó.
12. Cải thiện hiệu suất Shop Floor
Bản sao kỹ thuật số có thể được sử dụng để giám sát và phân tích quy trình sản xuất nhằm xác định nơi có thể xảy ra vấn đề về chất lượng hoặc nơi hiệu suất của sản phẩm thấp hơn dự kiến.
13. Tối ưu hóa hậu cần
Bản sao kỹ thuật số cho phép các nhà sản xuất có được cái nhìn rõ ràng về vật liệu được sử dụng và tạo cơ hội tự động hóa quy trình bổ sung.
Tổng quan về thị trường AI sản xuất
Thị trường AI Sản xuất tạo thành một bối cảnh năng động, trưng bày nhiều loại công cụ với các mục tiêu và chức năng riêng biệt. Một số công cụ được thiết kế đặc biệt để bảo trì dự đoán, đảm bảo máy móc vận hành liền mạch, trong khi những công cụ khác vượt trội trong việc kiểm soát chất lượng, nâng cao độ chính xác của sản phẩm. Một số công cụ chỉ chuyên về tối ưu hóa quy trình sản xuất, trong khi một bộ công cụ toàn diện giải quyết cả quy trình sản xuất và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Các giải pháp AI sản xuất có thể được phân loại thành ba phân khúc, phù hợp với các mục tiêu đa dạng mà chúng đáp ứng trong hệ sinh thái sản xuất. Các phân khúc thị trường bao gồm:
1. Công ty khởi nghiệp Pure Play: Trong danh mục này, các công ty khởi nghiệp nhanh nhẹn tập trung vào việc phát triển các công cụ chuyên dụng phục vụ cho các khía cạnh cụ thể của quy trình sản xuất. Những công ty khởi nghiệp này thường giới thiệu các giải pháp tiên tiến để dự đoán bảo trì, kiểm soát chất lượng và hợp lý hóa hoạt động sản xuất.
2. Mở rộng quy mô: Mở rộng quy mô, sau khi vượt qua thành công các giai đoạn ban đầu, mang lại sự kết hợp giữa đổi mới và độ tin cậy. Các công cụ của họ bao gồm nhiều chức năng, từ tối ưu hóa quy trình sản xuất đến giải quyết các thách thức trong chuỗi cung ứng. Danh mục này cung cấp các giải pháp có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của ngành.
3. Các công ty công nghệ lớn: Những gã khổng lồ công nghệ được thành lập, được phân loại là công nghệ lớn, sử dụng nhiều nguồn lực và kiến thức chuyên môn về công nghệ để cung cấp bộ công cụ toàn diện. Những công cụ này không chỉ vượt trội trong việc dự đoán bảo trì, kiểm soát chất lượng và quy trình sản xuất mà còn góp phần đáng kể vào việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các công nghệ lớn đóng vai trò then chốt trong việc tiêu chuẩn hóa và áp dụng rộng rãi các công nghệ AI trong bối cảnh sản xuất.
Để biết thêm, hãy khám phá và so sánh các giải pháp AI sản xuất hàng đầu .
Lợi ích của AI trong sản xuất là gì?
Sự an toàn
Sản xuất là một trong những ngành công nghiệp có rủi ro cao nhất với hơn 3.000 ca chấn thương nặng và 9 trường hợp tử vong xảy ra mỗi năm. Sự tham gia của robot vào những công việc có tính rủi ro cao có thể giúp nhà sản xuất giảm bớt những tai nạn không mong muốn.
Giảm chi phí
Công nghệ AI có thể giảm chi phí vận hành của nhà sản xuất nhờ một số ứng dụng:
- Việc tận dụng công nghệ AI có thể nâng cao khả năng phân tích của tổ chức để họ có thể sử dụng tài nguyên của mình hiệu quả hơn, đưa ra dự báo tốt hơn và giảm chi phí tồn kho. Nhờ khả năng phân tích tốt hơn, các công ty cũng có thể chuyển sang bảo trì dự đoán giúp loại bỏ chi phí ngừng hoạt động và giảm chi phí bảo trì.
- Điều này là hiển nhiên nhưng các nhà sản xuất không cần phải trả lương hàng tháng cho robot. Tuy nhiên, robot yêu cầu CAPEX cần được cân nhắc với chi phí lao động định kỳ.
Ra quyết định nhanh hơn
Nhờ cảm biến IoT, các nhà sản xuất có thể thu thập khối lượng lớn dữ liệu và chuyển sang phân tích theo thời gian thực. Điều này cho phép các nhà sản xuất có được thông tin chuyên sâu sớm hơn để họ có thể đưa ra quyết định vận hành dựa trên dữ liệu theo thời gian thực.
nguồn : https://research.aimultiple.com/manufacturing-ai/