Cách mạng công nghệ 5.0 không chỉ thay đổi cách thức vận hành của nhiều ngành nghề mà còn mang đến những đột phá lớn cho ngành sản xuất. Trong đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một công cụ mạnh mẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, gia tăng hiệu quả và giảm thiểu sai sót. Bài viết này sẽ trình bày tổng quan về cách AI đang thâm nhập vào ngành sản xuất, các ứng dụng cụ thể của AI trên thế giới trong lĩnh vực này.
→ Có thể bạn quan tâm: Cách mạng công nghiệp 5.0 là gì?
AI đã và đang thâm nhập vào ngành sản xuất như thế nào?
AI đã bắt đầu được ứng dụng vào ngành sản xuất trong nhiều năm gần đây với các cải tiến liên tục về công nghệ xử lý dữ liệu và học máy (machine learning). Trước đây, một trong những trở ngại lớn của ngành sản xuất khi áp dụng AI là sự thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao. Tuy nhiên, với sự phát triển của cảm biến, các thiết bị kết nối IoT và công nghệ lưu trữ đám mây, lượng dữ liệu khổng lồ từ quá trình sản xuất đã trở thành một nguồn tài nguyên quý giá cho AI.
Các hệ thống AI có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu này để tự động hóa một số tác vụ, phát hiện lỗi, dự báo sự cố, và tối ưu hóa quy trình. Điều này giúp các nhà sản xuất không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu suất và chất lượng sản phẩm.
→ Có thể bạn quan tâm: Chương trình PMDS – Thạc sĩ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và Ứng dụng AI
Có thể ứng dụng AI vào những khâu nào của quá trình sản xuất?
AI có khả năng tham gia vào hầu hết các khâu trong quá trình sản xuất, từ nghiên cứu và phát triển sản phẩm, thiết kế, sản xuất, đến quản lý chuỗi cung ứng và bảo trì thiết bị. Cụ thể:
- Thiết kế sản phẩm
AI có thể hỗ trợ trong việc phân tích nhu cầu thị trường, dự báo xu hướng và thậm chí đưa ra gợi ý về các mẫu thiết kế sản phẩm phù hợp. Điều này giúp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm và nâng cao độ chính xác trong việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
- Quy trình sản xuất
AI giúp giám sát các công đoạn trong sản xuất, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa quy trình nhằm giảm thiểu sai sót và nâng cao năng suất. Các thuật toán AI còn có thể dự báo khi nào thiết bị cần bảo trì để tránh sự cố đột ngột, giảm thiểu thời gian ngưng máy và tăng tuổi thọ thiết bị.
- Kiểm soát chất lượng
AI giúp phân tích dữ liệu từ quá trình sản xuất để phát hiện và ngăn chặn các lỗi chất lượng trước khi sản phẩm được tung ra thị trường. Các hệ thống nhận diện hình ảnh cũng được ứng dụng để kiểm tra sản phẩm nhanh chóng và chính xác hơn so với kiểm tra thủ công.
- Quản lý chuỗi cung ứng
AI giúp tối ưu hóa việc dự trữ nguyên vật liệu, quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu thị trường, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa.
→ Có thể bạn quan tâm: 12 ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất
10 ví dụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất ở các quốc gia trên thế giới
Ví dụ 1: EthonAI – “Giác quan thứ sáu” cho các nhà sản xuất
EthonAI, một công ty công nghệ tại Thụy Sĩ, đã phát triển một nền tảng phân tích sản xuất tên là MAS (Manufacturing Analytics System), giúp các nhà quản lý và kỹ sư sản xuất có cái nhìn sâu sắc hơn về quá trình sản xuất. MAS thu thập dữ liệu từ các công đoạn sản xuất khác nhau, phân tích bằng AI và cung cấp thông tin chi tiết để nhà quản lý có thể điều chỉnh kịp thời. Điều này giúp các nhà sản xuất “cảm nhận” được sự bất thường trước khi vấn đề xảy ra, như một “giác quan thứ sáu” giúp tăng độ chính xác và hiệu quả trong sản xuất.
Ví dụ 2: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất sô-cô-la Lindt
EthonAI cũng đã hợp tác với Lindt, nhà sản xuất sô-cô-la hàng đầu thế giới, để duy trì chất lượng của những viên sô-cô-la Lindor nổi tiếng. Hệ thống AI của EthonAI giúp phân tích hàng triệu điểm dữ liệu trong quá trình sản xuất, từ nhiệt độ đến độ chính xác của khuôn, giúp đảm bảo chất lượng ổn định của từng viên sô-cô-la. AI hỗ trợ điều chỉnh kịp thời các yếu tố kỹ thuật nhằm duy trì hương vị đặc trưng của Lindt, từ đó nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Ví dụ 3: Siemens và dây chuyền sản xuất thông minh
Siemens, một công ty công nghệ hàng đầu tại Đức, đã áp dụng AI vào dây chuyền sản xuất tại nhà máy ở Amberg. Dây chuyền sản xuất tự động của Siemens có khả năng học hỏi từ dữ liệu, điều chỉnh quy trình sản xuất dựa trên các yếu tố thực tế và giảm thiểu thời gian gián đoạn. Hệ thống còn có thể nhận diện sự cố và tự động kích hoạt các biện pháp phòng ngừa.
Ví dụ 4: AI của Fanuc trong bảo trì tiên đoán
Fanuc, nhà sản xuất robot công nghiệp tại Nhật Bản, đã áp dụng AI trong việc bảo trì tiên đoán cho các robot sản xuất. Hệ thống AI của Fanuc giám sát và phân tích dữ liệu từ các cảm biến gắn trên robot, dự báo được thời điểm cần bảo trì trước khi xảy ra sự cố. Nhờ đó, Fanuc giúp các nhà máy tránh được những gián đoạn không mong muốn và tối ưu hóa tuổi thọ của thiết bị.
Ví dụ 5: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhà máy của BMW
BMW đã ứng dụng AI để cải thiện chất lượng sản xuất tại các nhà máy của mình. AI được sử dụng để phát hiện các lỗi trên dây chuyền sản xuất thông qua hình ảnh và âm thanh. Điều này giúp BMW phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và xử lý ngay lập tức, đảm bảo chất lượng sản phẩm.
Ví dụ 6: Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất của Tesla
Tesla sử dụng AI để kiểm tra chất lượng trong quá trình lắp ráp ô tô. Các camera AI ghi nhận hình ảnh và so sánh với các mẫu tiêu chuẩn, giúp phát hiện các lỗi nhỏ mà mắt người khó nhận ra. Điều này giúp Tesla đảm bảo chất lượng và tính thẩm mỹ của từng chiếc xe trước khi xuất xưởng.
Ví dụ 7: AI giúp quản lý chuỗi cung ứng của Coca-Cola
Coca-Cola đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc quản lý chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu thị trường. Hệ thống AI giúp phân tích dữ liệu tiêu thụ từ các thị trường, dự báo lượng hàng cần sản xuất và tối ưu hóa kho bãi, giúp tiết kiệm chi phí và giảm thiểu lãng phí.
Ví dụ 8: Hệ thống quản lý thông minh của Procter & Gamble
Procter & Gamble sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng. Hệ thống phân tích dữ liệu từ các dây chuyền sản xuất và dự đoán các lỗi có thể xảy ra, giúp giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả.
Ví dụ 9: Ứng dụng AI trong sản xuất xe hơi của General Motors
General Motors đã ứng dụng AI để phân tích dữ liệu từ các dây chuyền sản xuất, nhằm dự báo sự cố và tự động hóa quy trình bảo trì. Điều này giúp giảm thời gian ngưng máy và tăng hiệu suất hoạt động của nhà máy.
Ví dụ 10: AI của ABB trong ngành công nghiệp nặng
ABB, công ty công nghệ đa quốc gia của Thụy Điển, sử dụng AI trong việc giám sát các thiết bị công nghiệp, đặc biệt là trong ngành công nghiệp nặng. Hệ thống AI giúp dự đoán sự cố và lên kế hoạch bảo trì, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa chi phí.
Những ví dụ trên đã cho thấy tiềm năng mạnh mẽ của AI trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu chi phí. Không thể phủ nhận, sự phát triển nhanh chóng của AI cùng với các công nghệ như điện toán đám mây, cảm biến, và hệ thống ERP đã mở ra những triển vọng mới trong việc số hóa và tự động hóa sản xuất. Với việc ứng dụng AI một cách mạnh mẽ, doanh nghiệp không chỉ bắt kịp xu thế hiện đại, mà còn nâng cao năng lực cạnh tranh và thúc đẩy sự phát triển bền vững.
