Thứ bảy, 02/03/2024 | 12:47 - GMT+7

Xu hướng ứng dụng AI trong tự động hóa sản xuất công nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI - artificial intelligence) đã và đang nhanh chóng trở thành một yếu tố mạnh mẽ đằng sau sự phát triển của tự động hóa sản xuất công nghiệp. Nhu cầu chính của doanh nghiệp đặt ra yêu cầu về hiệu suất, chất lượng và linh hoạt, do đó ứng dụng AI là một bước quan trọng để đáp ứng những đòi hỏi này.

19/01/2024 - 08:38
Nhu cầu và thách thức ứng dụng AI trong tự động hóa sản xuất công nghiệp
Một trong những nhu cầu chủ yếu của doanh nghiệp (DN) 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 và 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 mới cho nhân viên trong quá trình chuyển đổi mô hình sản xuất mới; dữ liệu lớn quan trọng được sử dụng và 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…
Ngày nay, hệ thống tự động hóa có xu hướng tích hợp các giải pháp AI để nâng cao khả năng dự đoán, điều chỉnh linh hoạt và tối ưu hóa quá trình sản xuất. Mô hình học máy và các thuật toán AI được áp dụng để phân tích dữ liệu lớn, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa thiết kế quy trình sản xuất, giúp tăng cường hiệu suất, giảm lãng phí và đảm bảo chất lượng sản phẩm.
Tích hợp AI với tự động hóa quá trình (Ảnh: cigen.com.au) 
Một xu hướng đáng chú ý là sự phát triển của robot cộng tác thông minh. Robot được tích hợp AI để thích ứng với môi trường làm việc, tương tác với người lao động và thậm chí làm việc cùng với họ. Sự kết hợp giữa con người và robot trong quá trình sản xuất mang lại hiệu quả và an toàn cao, đồng thời giảm bớt công việc lặp lại và nguy hiểm cho người lao động.
Xu hướng đáng chú ý khác là sự phổ biến của các hệ thống học máy và trí tuệ nhân tạo đám mây (cloud AI). Các DN có thể tận dụng tài nguyên tính toán và khả năng lưu trữ đám mây để triển khai các giải pháp AI linh hoạt và chi phí hiệu quả, mở ra cánh cửa cho các DN nhỏ và vừa có khả năng tiếp cận và tích hợp AI mà không đối mặt với những khó khăn lớn về hạ tầng.
Xu hướng ứng dụng AI trong tự động hóa sản xuất
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 DN giải quyết các thách thức liên quan đến chất lượng và 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.
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 môi trường 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, vì robot có thể thích ứng với sự biến đổi và tương tác trực tiếp với người lao động. 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.
Ngoài ra, sự tích hợp của robot cộng tác với trí tuệ nhân tạo mang lại khả năng học và thích ứng với môi trường làm việc. Robot có thể tự động học từ dữ liệu và điều chỉnh chiến lược làm việc của mình, giúp tối ưu quy trình sản xuất và giảm lãng phí.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Dự báo nhu cầu và 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 DN lập kế hoạch sản xuất và 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, DN có thể tăng cường tính linh hoạt và giảm thời gian phản ứng đối với biến động thị trường.
Những năm gần đây, chúng ta ghi nhận sự gia tăng nhanh chóng việc áp dụng hệ thống tự động hoá trong tất cả các lĩnh vực được kết nối với thương mại điện tử, dẫn đầu là hậu cần. Các nhà kho trong tương lai sẽ ngày càng được tự động hoá nhiều hơn và điều khiển bằng dữ liệu, trong khi các chuỗi cung ứng sẽ ngày càng linh hoạt hơn và có khả năng chịu được những biến động của thị trường.
Tối ưu quy trình giao hàng được thực hiện bằng cách sử dụng hệ thống quản lý kho thông minh và định tuyến vận chuyển hiệu quả. Ứng dụng AI giúp dự đoán nhu cầu giao hàng, tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển và theo dõi vận chuyển thời gian thực. Điều này giúp giảm chi phí vận chuyển, tăng cường khả năng đáp ứng nhanh chóng và giảm thiểu thời gian chờ đợi cho khách hàng. Cùng với hệ thống lưu trữ tự động thông minh, chúng ta có thể sử dụng máy bay không người lái (drone) và robot để xây dựng một hệ thống quản lý kho hiệu quả. Drone và robot có thể di chuyển hàng hoá tự động trên không trung và trên mặt đất, từ khu vực này sang khu vực khác của nhà máy
Quản lý tồn kho thông minh kết hợp với giải pháp IoT (Internet of Things) giúp theo dõi chính xác lượng hàng tồn kho và tự động cảnh báo khi cần tái đặt hàng, giúp tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa, tối ưu hóa không gian lưu trữ và giảm thiểu chi phí tồn kho. Ứng dụng công nghệ IoT, chuỗi cung ứng có thể được gắn kết với nhau và hàng hóa được theo dõi từ nhà cung cấp đến kho bãi cho đến giao hàng cho khách hàng.
Ứng dụng AI trong thực tế sản xuất công nghiệp
Ngành công nghiệp ô tô toàn cầu đang trải qua sự chuyển đổi, khi các DN 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.
Trong lĩnh vực sản xuất ô tô, sử dụng AI đã làm nổi bật Tesla so với các đối thủ cạnh tranh. Tại nhà máy của Tesla, nhiều hệ thống có khả năng tự động vận hành, bao gồm hệ thống vật liệu, hệ thống sản xuất và vận hành, hệ thống ERP... được phát triển bởi chính Tesla. Mỗi hệ thống được thiết kế để đạt được cấu hình nhanh chóng và cá nhân hóa, đồng thời ghi lại các dữ liệu quan trọng. Tesla đã tích hợp các quy trình sản xuất tự động hóa cao, đặt mình làm một trong những nhà sản xuất ô tô sử dụng robot AI lớn nhất trên toàn cầu.
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 và sâu rộng của ngành công nghiệp ô tô.
Xưởng hàn thân xe VinFast (Ảnh: vneconomy.vn) 
Hiện nay, VinFast triển khai ứng dụng công nghệ 4.0 trong quy trình sản xuất tại các nhà máy, tạo ra sự kết nối đồng bộ giữa các thiết bị và toàn bộ dây chuyền sản xuất, thực hiện thông qua tích hợp cảm biến, kết nối qua mạng và/hoặc sử dụng điện toán đám mây. Hệ thống này không chỉ giúp thu thập và quản lý dữ liệu mà còn bao gồm các hệ thống quan trọng như hệ thống hoạch định DN, hệ thống quản lý vòng đời sản phẩm và hệ thống điều hành sản xuất. Sự tích hợp của các cảm biến và kết nối mạng giữa các thiết bị trong quy trình sản xuất tạo nên một hệ thống thông tin linh hoạt và hiệu quả. Hệ thống này không chỉ đơn thuần là một cổng giao tiếp, mà còn là trung tâm thu thập dữ liệu đa chiều, từ dữ liệu vận hành hàng ngày cho đến các thông tin chi tiết về vòng đời sản phẩm.
Hệ thống quản lý vòng đời sản phẩm không chỉ giúp theo dõi quá trình sản xuất mà còn liên kết mọi thông tin từ khâu thiết kế đến bảo dưỡng và sửa chữa sau bán hàng, tạo ra một chuỗi dữ liệu liên tục, cung cấp cái nhìn toàn diện về sản phẩm từ khi nó ra khỏi dây chuyền sản xuất đến khi tiếp xúc với khách hàng. Hệ thống hoạch định DN và hệ thống điều hành sản xuất, được hỗ trợ bởi hai hãng công nghệ hàng đầu thế giới là Siemens và SAP, đóng vai trò là nền tảng quan trọng đưa công nghệ 4.0 vào thực tế sản xuất. Sự kết hợp của các giải pháp này không chỉ tăng cường tính linh hoạt mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất sản xuất, tạo ra một môi trường sản xuất thông minh và tiên tiến.
Foxconn, một tập đoàn công nghệ nghiên cứu và sản xuất thiết bị điện tử quy mô toàn cầu, đã triển khai ứng dụng công nghệ AI trong hệ thống sản xuất của mình nhằm nâng cao hiệu suất và kiểm soát chất lượng. Một số ứng dụng cụ thể của Foxconn trong việc tích hợp AI vào quá trình sản xuất: (1) Phát hiện khuyết điểm: bằng cách phân tích hình ảnh và dữ liệu từ các dây chuyền sản xuất, hệ thống AI có khả năng xác định những khuyết điểm tinh vi mà mắt người có thể bỏ qua. (2) Dự đoán bảo dưỡng: đối với việc dự đoán bảo dưỡng, thuật toán AI theo dõi dữ liệu từ cảm biến và nguồn khác để xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng gây ra sự cố hoặc các vấn đề khác. (3) Kiểm tra tự động: sử dụng thuật toán AI để phân tích kết quả kiểm tra, Foxconn có khả năng nhanh chóng xác định các vấn đề và đảm bảo chỉ những sản phẩm chất lượng cao được gửi đến khách hàng. (4) Tối ưu quy trình sản xuất: thông qua việc phân tích dữ liệu từ cảm biến và nguồn khác, hệ thống AI có thể định rõ những lĩnh vực mà quy trình sản xuất có thể cải thiện, chẳng hạn như giảm thời gian chu kỳ hoặc tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu.
Sự tích hợp của AI đã mang lại nhiều lợi ích cho Foxconn, bao gồm tăng hiệu suất, giảm chi phí và cải thiện kiểm soát chất lượng. Điều này được minh họa thông qua các kết quả đáng chú ý như giảm thời gian kiểm tra 30% và tăng độ chính xác phát hiện khuyết điểm lên đến 99,99%. Tổng cộng, áp dụng công nghệ AI đã giúp Foxconn duy trì vị thế cạnh tranh trong ngành sản xuất điện tử toàn cầu, đồng thời duy trì cam kết cung cấp sản phẩm chất lượng cao đến khách hàng.
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 DN 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. Tích hợp AI trong hệ thống tự động hóa sản xuất không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn tạo ra một môi trường làm việc linh hoạt, an toàn và đáp ứng nhanh với biến động thị trường, mang lại hiệu suất tốt hơn, giúp DN duy trì sự cạnh tranh trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0./.
TS Phạm Ngọc Minh - Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam
TS Ngô Duy Tân - Viện Công nghệ vũ trụ, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam
PGS.TS Huỳnh Đức Hoàn - Trường Đại học Quy Nhơn
Nguồn: dangcongsan.vn

Xem thêm

  • Chuyển đổi số giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ vươn lên thành "cá lớn"

  • Thành phố Hà Nội phát triển kinh tế số với 4 trụ cột chính

  • Duy trì vai trò dẫn dắt chuyển đổi số quốc gia

  • Bổ sung 4 nền tảng số quốc gia phục vụ Chuyển đổi số Việt Nam

  • Chuyển đổi số các ngành và nền kinh tế: Cơ hội lớn cho phát triển AI diện hẹp

  • Phát triển hạ tầng số cho chuyển đổi số

  • Bức tranh công nghệ số Việt Nam

  • Nhiều ưu tiên cho các dự án FDI hàm lượng công nghệ cao

  • Nghiên cứu đề xuất lộ trình và chính sách triển khai 5G tại Việt Nam

  • Daikin sẽ tự động hóa dây chuyền lắp ráp máy điều hòa​

Tổng số lượt truy cập :
  • 1
  • 3
  • 8
  • 0
  • 4
  • 3
  • 7
  • 9