Ứng dụng AI trong tự động hóa sản xuất công nghiệp

Nhu cầu và thách thức

Một trong những nhu cầu chủ yếu của doanh nghiệp là tăng cường khả năng dự đoán và phân tích trong sản xuất. AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và chính xác, giúp dự đoán lỗi, tối ưu hóa quy trình sản xuất. Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro lỗi sản xuất mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm. Ngoài ra, robot thông minh tích hợp AI có khả năng học và thích ứng với môi trường sản xuất; thực hiện các nhiệm vụ lặp lại và nguy hiểm mà không cần sự giám sát liên tục của con người, giúp tăng cường an toàn lao động, giảm thời gian, chi phí sản xuất.

Tuy nhiên, áp dụng AI trong tự động hóa cũng có thách thức như: Chi phí ban đầu lớn khi đòi hỏi đầu tư cả phần cứng và phần mềm; đào tạo kỹ năng cho nhân viên trong quá trình chuyển đổi mô hình sản xuất mới; dữ liệu lớn quan trọng được sử dụng, chuyển đổi qua các thành phần của hệ thống tự động hóa đặt ra vấn đề về bảo mật và quản lý rủi ro của mạng truyền thông…

Xu hướng ứng dụng AI

Sử dụng mô hình học máy (machine learning) trong quá trình sản xuất công nghiệp đang trở thành một xu hướng quan trọng, mang lại nhiều lợi ích đặc biệt trong việc dự đoán lỗi và nâng cao chất lượng sản phẩm. Mô hình học máy với khả năng học từ dữ liệu thực tế sản xuất và tối ưu hóa theo thời gian sẽ là công cụ mạnh giúp doanh nghiệp giải quyết các thách thức liên quan đến chất lượng, hiệu suất sản xuất.

Thông qua thu thập và phân tích dữ liệu lớn từ quy trình sản xuất, mô hình học máy có thể giúp dự đoán và phát hiện các lỗi tiềm ẩn trong quá trình sản xuất trước khi các lỗi trở nên nghiêm trọng. Doanh nghiệp có thể thực hiện các biện pháp sửa chữa hoặc điều chỉnh quy trình kịp thời, ngăn chặn việc sản xuất sản phẩm chất lượng kém.

Tối ưu quá trình sản xuất

Hệ thống AI phân tích dữ liệu là một trong những chìa khóa để tối ưu quy trình sản xuất. Điển hình của việc ứng dụng mô hình học máy là kiểm soát chất lượng, dựa trên các tiêu chí chất lượng xác định trước, giúp loại bỏ sản phẩm không đạt chuẩn và đảm bảo chỉ sản phẩm đạt chất lượng cao được bán ra thị trường. Điều này vừa tăng uy tín thương hiệu vừa giảm thiểu rủi ro xuất xưởng sản phẩm có vấn đề.

Mô hình học máy cũng giúp theo dõi và tối ưu các thông số quy trình để đạt được chất lượng sản phẩm tối ưu. Bằng cách phân tích dữ liệu liên tục, mô hình có thể đề xuất điều chỉnh tự động các yếu tố như nhiệt độ, áp suất, tốc độ sản xuất để duy trì hoặc cải thiện chất lượng sản phẩm. Điều này không chỉ giảm mức tiêu thụ năng lượng và nguyên liệu mà còn tăng khả năng sản xuất hàng loạt một cách hiệu quả. Hệ thống AI phân tích dữ liệu sẽ giám sát số lượng được sử dụng, thời gian chu kỳ, nhiệt độ, thời gian chờ, lỗi và thời gian nghỉ để tối ưu các hoạt động sản xuất.

Robot cộng tác trong sản xuất công nghiệp

Khác với các robot công nghiệp truyền thống hoạt động độc lập trong môi trường an toàn cho con người, robot cộng tác được thiết kế để làm việc chung với người lao động trong cùng một không gian làm việc, mở ra một loạt các ứng dụng và lợi ích trong sản xuất.

Một trong những ưu điểm quan trọng của robot cộng tác là khả năng cộng tác trực tiếp với con người mà không cần các phương tiện an toàn phức tạp, giúp tăng cường sự linh hoạt trong quy trình sản xuất. Việc này không chỉ giảm thời gian chuẩn bị mà còn tạo ra môi trường làm việc linh hoạt, hiệu quả. Robot cộng tác cũng giúp tăng cường an toàn lao động trong môi trường sản xuất. Những nhiệm vụ lặp lại, nguy hiểm, hoặc cần sức mạnh lớn có thể được chuyển giao cho robot, giảm bớt rủi ro chấn thương, bảo vệ sức khỏe người lao động và giảm chi phí liên quan đến tai nạn lao động.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho là hai vấn đề quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng và sản xuất. Ứng dụng AI giúp dự báo nhu cầu chính xác, tối ưu hóa quá trình quản lý tồn kho, giảm thiểu lãng phí và tăng cường khả năng đáp ứng nhanh chóng. Thực tế, AI sử dụng các mô hình học máy để phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Các yếu tố như: Lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường, sự kiện đặc biệt và các biến thị trường được tích hợp để tạo ra dự báo chính xác về nhu cầu tương lai, giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất, quản lý tồn kho hiệu quả, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa.

Ở mức độ cao hơn, AI giúp tự động hóa quy trình quản lý tồn kho. Hệ thống có khả năng dự đoán lượng hàng tồn kho cần thiết dựa trên dữ liệu thời gian thực và các yếu tố biến động khách quan. Điều này không chỉ giảm chi phí tồn kho mà còn giúp tối ưu hóa không gian lưu trữ và giảm rủi ro của việc sở hữu quá nhiều tồn kho.

Quản lý tồn kho thông minh cũng có thể liên kết với các hệ thống khác như quy trình sản xuất và giao hàng. Nó có thể đưa ra quyết định tự động về việc tái đặt hàng, điều chỉnh lịch sản xuất và tối ưu hóa dòng cung ứng. Nhờ vào sự tự động hóa này, doanh nghiệp có thể tăng cường tính linh hoạt và giảm thời gian phản ứng đối với biến động thị trường.

Ứng dụng trong thực tế sản xuất

Ngành công nghiệp ô tô toàn cầu đang trải qua sự chuyển đổi, khi các doanh nghiệp không chỉ sản xuất mà còn phát triển thành các công ty công nghệ tiên tiến, tham gia vào quá trình viết phần mềm và sáng tạo các sản phẩm ô tô điện thông minh. Tự động hóa trong các nhà máy thông minh đóng vai trò quan trọng, với sự tham gia của robot tích hợp AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm với con người.

Nhiều nhà sản xuất ô tô như BYD (Trung Quốc), Vinfast (Việt Nam) cũng đang đầu tư vào robot AI tích hợp tính năng cộng tác thông minh để thực hiện các nhiệm vụ lắp ráp và hoàn thiện cuối cùng, thể hiện sự chuyển đổi toàn diện, sâu rộng của ngành công nghiệp ô tô.

AI được coi là một trong những chìa khóa cho tiến trình xây dựng các nhà máy trở nên thông minh hơn, hoạt động có hiệu quả hơn. Ứng dụng AI cho phép doanh nghiệp bắt kịp một thị trường toàn cầu cạnh tranh rõ nét như hiện nay, thông qua việc kiểm soát chất lượng, tuân thủ, đáp ứng yêu cầu giao hàng, khả năng quản lý vòng đời sản phẩm.