Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ cốt lõi, thúc đẩy sự chuyển đổi toàn diện ngành công nghiệp sản xuất. Hãy cùng tìm hiểu cụ thể ứng dụng của AI trong lĩnh vực này.
1. AI trong tự động hóa sản xuất
1.1. Tối ưu hóa quy trình sản xuất
- Tối ưu hóa lịch trình sản xuất
Trí tuệ nhân tạo AI khai thác tối đa dữ liệu về thời gian sản xuất, khả năng vận hành của máy móc và thời gian giao hàng để tối ưu hóa lịch trình. Đồng thời, xây dựng các lịch trình sản xuất linh hoạt, có khả năng thích ứng với những thay đổi đột ngột trong đơn hàng hoặc các sự cố không lường trước, đáp ứng các mục tiêu như giảm thời gian chờ đợi, tăng hiệu suất máy móc và đảm bảo thời gian giao hàng chính xác.
Ví dụ Siemens đã phát triển một hệ thống AI thông minh, có khả năng học hỏi và tự thích ứng với những thay đổi trong quá trình sản xuất. Nhờ đó, hệ thống có thể dự đoán và ngăn chặn các sự cố trước khi chúng xảy ra, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo hoạt động liên tục của nhà máy.
- Điều chỉnh tham số sản xuất
AI sử dụng các toán học máy để phân tích dữ liệu từ quy trình sản xuất, bao gồm các thông số như nhiệt độ, áp suất, tốc độ máy móc và thời gian vận hành. Từ đó, AI tự động điều chỉnh các tham số này để tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu lãng phí và đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng nhất.
Ngoài ra, AI còn phát hiện các bất thường có thể ảnh hưởng đến quy trình sản xuất. Sau đó đưa ra các đề xuất hoặc thực hiện các điều chỉnh tự động, giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và hạn chế rủi ro hỏng hóc.
- Tối ưu hóa quy trình sản xuất
AI phân tích dữ liệu quá khứ để xác định những điểm nghẽn, dự đoán các vấn đề tiềm ẩn. Từ đó, tìm ra các phương án sản xuất tối ưu, chẳng hạn như điều chỉnh tốc độ máy móc, tối ưu hóa sử dụng nguyên vật liệu nhằm giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu lãng phí.
- Điều chỉnh sản lượng sản xuất tự động
AI phân tích nhu cầu thị trường thông qua các yếu tố như xu hướng tiêu dùng, dữ liệu bán hàng, các yếu tố kinh tế và thậm chí cả tình hình cạnh tranh. Dựa trên phân tích này, hệ thống có thể dự đoán chính xác mức cầu sản phẩm trong tương lai.
Khi nhu cầu thị trường thay đổi, AI có thể tự động điều chỉnh sản lượng sản xuất phù hợp để tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí tài nguyên mà còn duy trì sự linh hoạt và tăng khả năng cạnh tranh trong thị trường đầy biến động.
1.2 Robot thông minh trong dây chuyền sản xuất
- Robot công nghiệp thông minh
AI điều khiển robot trong dây chuyền sản xuất để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như lắp ráp, hàn, gia công và đóng gói tự động một cách chính xác. Bằng cách sử dụng công nghệ học máy, robot có thể “học” các nhiệm vụ, không chỉ giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu sai sót trong suốt quá trình sản xuất mà còn có thể thích ứng với các thay đổi trong quy trình sản xuất.
Ví dụ: Tesla là một trong những công ty tiên phong ứng dụng robot AI trong quy trình sản xuất ô tô. Các robot AI tại nhà máy Tesla không chỉ thực hiện các nhiệm vụ lắp ráp cơ bản, mà còn có khả năng xử lý dữ liệu và tự động điều chỉnh hoạt động để giảm thiểu lỗi. Nhờ đó, Tesla tối ưu hóa thời gian sản xuất, giảm chi phí vận hành, và tăng tính đồng nhất trong từng chiếc xe.
- Robot cộng tác (Cobots)
AI cho phép robot cộng tác (cobots) làm việc an toàn và linh hoạt cùng con người trong cùng một không gian sản xuất. Ví dụ, cobot của Amazon sử dụng máy học để đẩy nhanh việc hoàn thành đơn hàng, hợp lý hóa hậu cần và cải thiện hoạt động. Những robot được hỗ trợ bởi AI này có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chính xác. Nhờ đó giảm thiểu thời gian chết, giảm chi phí bảo trì và đảm bảo hiệu suất thiết bị tối ưu.
- Tự động hóa kiểm tra sản phẩm
Thay vì dựa vào lực lượng lao động thủ công để kiểm tra từng sản phẩm, Robot AI có khả năng kiểm tra chất lượng sản phẩm theo thời gian thực, phát hiện các lỗi sản phẩm nhỏ nhất mà con người khó nhận thấy như vết trầy xước, sai kích thước hay các khuyết điểm cấu trúc… Khi phát hiện lỗi, AI có thể tự động loại bỏ hoặc phân loại các sản phẩm không đạt yêu cầu mà không cần sự can thiệp thủ công.
- Tự động hóa sản xuất 24/7
Robot AI hoạt động liên tục không cần nghỉ ngơi, không cần sự can thiệp của con người. Nhờ đó không chỉ giúp tăng năng suất và giảm chi phí nhân công mà còn nâng cao khả năng đáp ứng nhu cầu thị trường nhanh chóng và linh hoạt.
1.3. Robot Logistics và Vận chuyển nội bộ
- Robot vận chuyển nội bộ: Robot di động (AGV – Automated Guided Vehicle) được lập trình sẵn để di chuyển theo một lộ trình cố định hoặc linh hoạt trong nhà máy. Với khả năng di chuyển tự động, AGV có thể vận chuyển hàng hóa như nguyên liệu, thành phẩm, linh kiện từ kho đến các dây chuyền sản xuất hoặc di chuyển thành phẩm từ dây chuyền sản xuất đến khu vực lưu trữ hoặc xuất xưởng mà không cần sự can thiệp của con người.
- Robot xếp dỡ hàng hóa: Robot AI tự động bốc xếp hàng hóa, sắp xếp sản phẩm trong kho dựa trên trọng lượng, kích thước và đặc điểm của sản phẩm, không chỉ giúp giảm thời gian xử lý hàng hóa mà còn tăng độ chính xác trong quản lý kho.
- Robot tự hành (AMR – Autonomous Mobile Robot): AMR là những robot di động có khả năng tự hoạt động, di chuyển và thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Chúng sử dụng các cảm biến, thuật toán và trí tuệ nhân tạo để định vị, lập bản đồ và điều hướng một cách linh hoạt, tránh các vật cản và thích ứng với những thay đổi trong môi trường làm việc.
- Robot kiểm kho tự động: Robot AI kiểm kho và theo dõi tình trạng hàng hóa, tự động cập nhật số lượng hàng tồn kho nhờ các công nghệ tiên tiến như cảm biến, máy quét mã vạch. Qua đó, thực hiện kiểm kê nhanh chóng, đảm bảo số liệu kiểm kê luôn chính xác và giảm thiểu lỗi do con người gây ra.
2. AI trong quản lý chuỗi cung ứng
2.1 Dự đoán nhu cầu
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố tác động. Điều này giúp các công ty dự đoán được những biến động về nhu cầu và điều chỉnh sản xuất phù hợp, giảm nguy cơ tồn kho dư thừa hoặc hết hàng.
Ví dụ, một công ty thời trang sử dụng AI để dự đoán nhu cầu đối với các mặt hàng quần áo. Bằng cách phân tích dữ liệu qua nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như xu hướng truyền thông xã hội, dự báo thời tiết và sở thích của khách hàng, AI có thể đưa ra dự đoán chính xác, nhằm giúp công ty tối ưu hóa mức tồn kho và đảm bảo tính khả dụng của các mặt hàng.
2.2 Tối ưu nguồn hàng
- Tối ưu hóa vận chuyển và logistics
AI có thể tính toán và lựa chọn lộ trình giao hàng ngắn nhất, tránh tắc nghẽn giao thông, theo dõi và quản lý hiệu quả các phương tiện vận chuyển. Từ đó, giúp giảm thời gian cũng như chi phí vận chuyển.
Ngoài ra, dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố ảnh hưởng, AI có thể dự báo chính xác nhu cầu vận chuyển, giúp lên kế hoạch và phân bổ tài nguyên hợp lý. Đồng thời, phát hiện và cảnh báo các rủi ro tiềm ẩn trong quá trình vận chuyển, giúp doanh nghiệp chủ động phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại.
- Tự động hóa quy trình mua sắm
AI có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau (như lịch sử mua hàng, giá cả thị trường, thông tin nhà cung cấp,…) và tiến hành so sánh để tìm ra những đối tác phù hợp nhất về giá cả, chất lượng và thời gian giao hàng. Bên cạnh đó, AI còn giúp quản lý các hợp đồng mua hàng với nhà cung cấp, đảm bảo tuân thủ các điều khoản và điều kiện.
3. AI trong bảo trì, giám sát và quản lý thiết bị
3.1 Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)
Dự đoán hỏng hóc thiết bị:
AI phân tích dữ liệu từ cảm biến để tìm ra các dấu hiệu bất thường báo hiệu sự cố sắp xảy ra. Từ đó, đưa ra dự báo chính xác về thời điểm và nguyên nhân gây ra sự cố, giúp ngăn ngừa sự cố máy móc trước khi chúng xảy ra. Ví dụ General Electric (GE) đã tích hợp các thuật toán AI vào quy trình sản xuất của mình để phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các cảm biến và hồ sơ lịch sử để phát hiện xu hướng, dự đoán các sự cố thiết bị có thể xảy ra trong các nhà máy năng lượng. Bằng cách áp dụng này, GE có thể giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị và cải thiện hiệu quả hoạt động sản xuất.
Giám sát tình trạng thiết bị theo thời gian thực:
AI theo dõi và phân tích dữ liệu cảm biến từ thiết bị sản xuất để phát hiện các dấu hiệu bất thường trước khi chúng phát triển thành sự cố nghiêm trọng. Bằng cách phát hiện và khắc phục sự cố kịp thời, AI giúp kéo dài tuổi thọ của thiết bị.
Tối ưu hóa lịch trình bảo trì:
Dựa trên các dấu hiệu suy giảm hiệu suất của thiết bị, AI có thể dự đoán chính xác thời điểm cần bảo trì và đề xuất lịch bảo trì tối ưu để giảm thiểu thời gian ngừng máy, đảm bảo dây chuyền sản xuất luôn hoạt động ổn định.
Phân tích nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis):
Thông qua việc phân tích các dữ liệu lịch sử, dữ liệu cảm biến, dữ liệu log, AI giúp xác định các mối liên hệ phức tạp giữa các yếu tố và có thể phát hiện các mẫu ẩn trong dữ liệu mà con người khó nhận thấy. Qua đó, giúp xác định các nguyên nhân gốc rễ của các lỗi thiết bị, rút ngắn thời gian phân tích và đưa ra biện pháp khắc phục phù hợp.
3.2 An ninh và giám sát
- Giám sát an ninh bằng AI: AI có thể phát hiện các hành vi đáng ngờ như xâm nhập trái phép vào nhà máy hoặc khu vực sản xuất, trộm cắp… Khi phát hiện các dấu hiệu đáng ngờ, hệ thống AI sẽ tự động gửi cảnh báo đến nhân viên an ninh.
- Phân tích video an ninh: AI phân tích video từ camera giám sát để phát hiện các mối đe dọa an ninh. Ví dụ như phát hiện các hoạt động phá hoại, trộm cắp… giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống an ninh, giảm thiểu rủi ro và tăng cường sự an toàn.
- Kiểm soát ra vào nhà máy: Hệ thống nhận diện khuôn mặt và sinh trắc học của AI kiểm soát việc ra vào của nhân viên và khách tham quan, phân tích hành vi của người ra vào để phát hiện các dấu hiệu bất thường. Từ đó ngăn chặn kịp thời các hành vi xấu.
4. AI trong kiểm soát chất lượng
4.1 Phân tích hình ảnh và kiểm tra sản phẩm tự động
AI phát hiện lỗi sản phẩm trên dây chuyền sản xuất với độ chính xác cao hơn con người. Nhà sản xuất thiết bị điện tử hàng đầu Foxconn là một ví dụ thực tế về doanh nghiệp sử dụng AI trong sản xuất để kiểm soát chất lượng.
Foxconn đã cải thiện quy trình kiểm soát chất lượng bằng cách kết hợp AI và công nghệ thị giác máy tính vào các dây chuyền sản xuất của mình. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện nhanh chóng và hiệu quả các lỗi trong các linh kiện điện tử bằng cách kiểm tra hình ảnh và video, đảm bảo rằng hàng hóa đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt.
- Kiểm tra sản phẩm bằng hình ảnh: AI phân tích hình ảnh và video để phát hiện các lỗi sản phẩm, vết xước, hỏng hóc trên bề mặt sản phẩm. Thậm chí là những sai lệch nhỏ nhất mà mắt thường khó nhận thấy.
- Phân tích chất lượng sản phẩm: AI đo lường và phân tích chất lượng sản phẩm bằng các cảm biến thông minh và dữ liệu hình ảnh. Đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn và chất lượng sản phẩm đồng nhất.
- Giám sát chất lượng thời gian thực: AI giám sát và phát hiện các lỗi chất lượng sản phẩm trong dây chuyền sản xuất theo thời gian thực và ngăn chặn sản phẩm lỗi tiếp tục vào giai đoạn tiếp theo. Quá trình kiểm tra tự động hóa, giảm thiểu sự can thiệp của con người và giảm thiểu lỗi do yếu tố chủ quan.
- Hệ thống phát hiện lỗi thông minh: AI sử dụng các mô hình học sâu (Deep Learning) để phát hiện các lỗi nhỏ trên sản phẩm, chẳng hạn như lỗi bề mặt kính, lỗi in ấn bao bì, những chi tiết tinh vi mà mắt thường khó có thể nhìn thấy. Mô hình học sâu có khả năng tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất qua thời gian, do đó, hệ thống sẽ ngày càng chính xác hơn khi được cung cấp thêm dữ liệu.
4.2 Đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng
AI giám sát, kiểm tra chất lượng sản phẩm cả bên trong và bên ngoài về kích thước, hình dạng, màu sắc… AI có thể tích hợp với các hệ thống khác như IoT, để tạo ra một hệ thống kiểm soát chất lượng toàn diện, theo dõi sản phẩm từ nguyên liệu đầu vào đến sản phẩm cuối cùng, đảm bảo sản phẩm đáp ứng tiêu chuẩn công nghiệp. Với khả năng kiểm tra hàng ngàn sản phẩm trong thời gian ngắn, AI giúp tăng năng suất và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
5. AI trong phát triển sản phẩm mới
- Tăng tốc thiết kế sản phẩm
Bằng cách phân tích dữ liệu, AI có thể nhận diện các xu hướng tiêu dùng mới nổi, các điểm mạnh và yếu kém của sản phẩm hiện tại so với đối thủ cạnh tranh. Dựa trên các xu hướng đã nhận diện, AI có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai và đưa ra các gợi ý cải tiến sản phẩm phù hợp với nhu cầu thị trường. Ví dụ Adidas sử dụng AI để phát triển các dòng giày thể thao phù hợp với từng nhóm khách hàng.
- AI tạo ra các mô phỏng giúp tiết kiệm chi phí thử nghiệm thực tế
AI có khả năng tạo ra các mô hình 3D chi tiết, mô phỏng chính xác các đặc tính của sản phẩm trong điều kiện thực tế. Các mô hình này cho phép thực hiện hàng ngàn thử nghiệm khác nhau trong môi trường ảo, giúp đánh giá hiệu suất, độ bền và độ tin cậy của sản phẩm một cách nhanh chóng và hiệu quả mà không phải tốn quá nhiều chi phí thử nghiệm thực tế.
6. Thách thức triển khai AI trong ngành công nghiệp sản xuất
6.1 Chi phí ban đầu cao
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghiệp sản xuất mang lại nhiều lợi ích vượt trội, như tăng hiệu quả sản xuất, giảm lỗi sản phẩm và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, chi phí triển khai AI là một rào cản lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Các khoản đầu tư ban đầu bao gồm phần cứng mạnh mẽ, như cảm biến và máy chủ, phần mềm AI chuyên dụng, và chi phí tích hợp hệ thống vào dây chuyền sản xuất hiện có.
Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn phải chi trả cho việc đào tạo nhân sự, bảo trì hệ thống và các dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật. Đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa, việc cân đối giữa chi phí và lợi ích thu được từ AI là một thách thức đáng kể, đòi hỏi các chiến lược triển khai phù hợp và hiệu quả.
6.2 Tích hợp phức tạp
Tích hợp công nghệ mới như thiết bị IoT, AI, rô bốt, cảm biến và điện toán biên vào các thiết bị cũ đã có từ nhiều thập kỷ là quá trình không hề đơn giản. Hệ thống sản xuất truyền thống thường thiếu khả năng kết nối và khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, dẫn đến việc tích hợp AI đòi hỏi sự cải tiến về phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng.
Doanh nghiệp cần đầu tư vào các giải pháp trung gian, như hệ thống cảm biến IoT, để thu thập dữ liệu từ thiết bị cũ. Sau đó, AI được triển khai để phân tích dữ liệu, dự đoán sự cố và tự động hóa quy trình sản xuất. Tuy nhiên, việc triển khai có thể gặp phải một thách thức lớn là đảm bảo sự tương thích giữa các công nghệ mới và cũ, đồng thời giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của dây chuyền sản xuất.
6.3 Khoảng cách kỹ năng
Thách thức về nhân lực AI đang là rào cản lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Nguồn nhân lực có kiến thức chuyên sâu về AI và sản xuất còn khan hiếm. Theo báo cáo của Deloitte và Viện Sản xuất, đến năm 2030, ngành sản xuất có thể gặp khó khăn với việc thiếu hụt khoảng 2,1 triệu lao động có kỹ năng, dựa trên số liệu dự đoán từ năm 2021.
Việc tìm kiếm chuyên gia có khả năng phát triển, vận hành, và tối ưu hóa hệ thống AI không hề dễ dàng, đặc biệt ở các quốc gia hoặc khu vực thiếu cơ sở đào tạo chuyên nghiệp. Bên cạnh đó là sự chênh lệch giữa kỹ năng lao động hiện tại và yêu cầu của các công nghệ mới.
Để vượt qua những thách thức này, các doanh nghiệp cần hợp tác với các tổ chức giáo dục, thúc đẩy đào tạo thực tế và xây dựng các chương trình tuyển dụng, đào tạo dài hạn nhằm đảm bảo đội ngũ nhân lực có khả năng thích nghi với sự phát triển không ngừng của AI trong sản xuất.
Ứng dụng AI trong ngành công nghiệp sản xuất không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là chìa khóa để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, đảm bảo chất lượng sản phẩm và tăng cường lợi thế cạnh tranh. Đầu tư vào AI chính là đầu tư vào tương lai, giúp cho doanh nghiệp có thể thích nghi linh hoạt với những thay đổi của thị trường và đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.
