Chuyển đổi ngành sản xuất: Sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo và Robotics
Trong sản xuất, trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến khả năng của một cỗ máy suy nghĩ như con người, phản ứng một cách tự động đối với cả các sự kiện bên trong và bên ngoài, và dự đoán các sự kiện trong tương lai. Các robot có thể xác định các vấn đề và hành động để giải quyết chúng khi một công cụ bị hỏng hoặc bất cứ điều gì bất ngờ — hoặc thậm chí có thể là một cái gì đó bất ngờ — xảy ra.
Tự động hóa các nhiệm vụ khó khăn và xác định các mẫu ẩn trong quy trình làm việc hoặc quy trình sản xuất là hai khía cạnh của trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong sản xuất.
Nhờ AI và trí thông minh máy móc, các nhà sản xuất ngày nay có khả năng vô song để tăng thông lượng, quản lý chuỗi cung ứng và đẩy nhanh R&D.
Điều gì biện minh cho việc sử dụng AI trong lĩnh vực sản xuất?
Trong ngành công nghiệp, trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý các công việc bao gồm hàn, sơn, lắp ráp và xử lý vật liệu. Nó hoàn thành điều này với độ chính xác tương đương với những công nhân giỏi nhất.
Ngoài ra, AI có khả năng kiểm soát quy trình làm việc mà không có bất kỳ sai sót hoặc chậm trễ nào. Máy móc không cần nghỉ ngơi; bạn có thể thúc đẩy chúng đến giới hạn tuyệt đối mà không cần lo lắng về việc nó sẽ ảnh hưởng đến sức khỏe hoặc hiệu suất của chúng như thế nào.
Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ các nhà sản xuất theo dõi các quy trình, thiết bị hoặc quy trình làm việc phức tạp theo thời gian thực, cho phép họ phát hiện ra các mối nguy hiểm và triển khai các chiến lược bảo trì phòng ngừa dựa trên dữ liệu.
AI có thể tiết kiệm thời gian trong lĩnh vực công nghiệp vì những khía cạnh có lợi này.
Các ứng dụng của AI trong sản xuất là gì?
- Bảo trì dự đoán: Bảo trì dự đoán là một lợi thế đáng kể của trí tuệ nhân tạo cho ngành công nghiệp. Bằng cách đó, các công ty có thể hiểu rõ hơn về tình trạng máy móc của họ, giảm thời gian ngừng hoạt động và tối đa hóa việc sử dụng tài sản.
- Tiết kiệm năng lượng: Hiệu quả sử dụng năng lượng của một nhà máy có thể được cải thiện với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Các công ty sản xuất có thể hợp lý hóa và tự động hóa các hoạt động thường xuyên như quản lý chuỗi cung ứng, thiết kế quy trình và quản lý tài nguyên bằng cách "lắng nghe" thiết bị của họ và hiểu ý nghĩa của các tập dữ liệu khổng lồ.
- Đóng gói và Bao bì: Bằng cách cho phép các nhà sản xuất nhìn, nghe và chạm vào thiết bị và băng tải, internet of things (IoT) đang cho phép họ tối ưu hóa quy trình đóng gói.
- Kiểm soát chất lượng: AI trong sản xuất có thể được sử dụng để ưu tiên các khuyết tật và xác định các mẫu của chúng, giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Ngoài ra, nó có thể tăng năng suất và giảm khả năng tung ra thị trường hàng hóa bị lỗi bằng cách tối ưu hóa các quy trình kiểm tra.
Công việc của AI và Robotics trong lĩnh vực sản xuất
Dưới đây là một vài trong số các doanh nghiệp chính đang sử dụng các phương pháp dựa trên máy học để thúc đẩy ngành sản xuất. Chúng bao gồm Siemens, General Electric. Các chi tiết về cách các doanh nghiệp khác nhau đang sử dụng công nghệ mới này như sau:
Siemens
Họ giám sát nhà máy thép của họ bằng mạng nơ-ron. Họ đã có thể xây dựng AI cho mục đích sản xuất nhờ điều này. Siemens đã giới thiệu Mindsphere, một đám mây thông minh được thiết kế để theo dõi đội máy móc cho nhu cầu bảo trì. Mindsphere hiện đang được thử nghiệm. Mục tiêu chính của họ là theo dõi, ghi lại và kiểm tra tất cả các hoạt động được kết nối từ thiết kế đến phục hồi. để họ có thể nhanh chóng xác định và sửa chữa mọi lỗi. Thành tựu liên quan đến AI quan trọng nhất của Siemens là khả năng giảm lượng khí thải từ một tuabin khí cụ thể tốt hơn bất kỳ người nào. Các tuabin khí mới nhất bao gồm 500 cảm biến liên tục đo nhiệt độ, áp suất và các biến số khác.
Một câu chuyện được đăng trên trang web của Siemens tuyên bố rằng các nhà khoa học đã tạo ra một robot hai tay với trí tuệ nhân tạo có thể sản xuất hàng hóa mà không cần lập trình. Nhiệm vụ được chia cho các cánh tay của robot một cách độc lập và nó được hoàn thành nhanh hơn khi làm việc nhóm. Tại Siemens Corporate Technology (CT), bộ phận nghiên cứu quốc tế của công ty, ở Munich, chức năng của bàn tay đã được thể hiện. Việc tối ưu hóa tự trị các tuabin khí, cũng như việc giám sát và bảo trì lưới điện thông minh và các đơn vị công nghiệp khác, đã được thực hiện với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Siemens đang sử dụng trí tuệ nhân tạo trong một số ngành công nghiệp và nâng cấp lưới điện bằng cách cung cấp cho nó các công cụ để giám sát và quản lý mạng.
General Electric (GE)
Mục tiêu chính của họ là biến chúng thành các đơn vị thông minh và họ có hơn 500 nhà máy trên khắp thế giới. GE đã phát triển bộ Brilliant Production như một hệ thống để giám sát và quản lý mọi khía cạnh của quy trình sản xuất và giải quyết mọi vấn đề hoặc sự kém hiệu quả trước khi chúng phát sinh. Mục đích của Bộ Brilliant Manufacturing của GE là tích hợp thiết kế, kỹ thuật, sản xuất, chuỗi cung ứng, phân phối và dịch vụ vào một hệ thống thông minh duy nhất có thể mở rộng trên toàn cầu. Các báo cáo gần đây cho biết rằng các nỗ lực đang được thực hiện để kiểm tra các địa điểm khó tiếp cận bằng cách sử dụng máy bay không người lái, robot bò, AI và phân tích dự đoán. Các đơn vị công nghiệp sẽ có thể tối ưu hóa và duy trì chính chúng. Avitas Systems được thành lập bởi GE Ventures để sử dụng robot và trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy lĩnh vực dịch vụ kiểm tra.
Họ đang phát triển một hệ thống dựa trên đám mây để truy cập và phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên các máy bay không người lái đó được lưu trữ trên phần mềm Predix của GE. Máy bay không người lái không người lái có cảm biến có thể chịu được nhiệt một cách dễ dàng. Chúng có thể sử dụng camera hồng ngoại và các cảm biến khác để tìm ra các vấn đề trước khi chúng phát sinh. Dữ liệu sẽ được thu thập bởi các máy bay không người lái này và được chuyển đến nền tảng Avitas Systems. Hệ thống theo dõi các thay đổi theo thời gian và đề xuất kiểm tra và bảo trì dựa trên dữ liệu.
Các trường hợp sử dụng trong ngành sản xuất toàn cầu năm 2020
Nhiều người được hỏi (59%) tin rằng kiểm soát chất lượng là ứng dụng quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực sản xuất. Trong hầu hết các trường hợp, kiểm soát chất lượng đề cập đến việc đưa ra các biện pháp tiêu chuẩn hóa sản lượng. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ nâng cao kiểm soát chất lượng tổng thể bằng cách sử dụng camera thông minh để nâng cao các quy trình kiểm tra, điều này giúp giảm chi phí. Lĩnh vực sản xuất bao gồm các doanh nghiệp biến nguyên liệu thô và các bộ phận cấu thành thành hàng hóa thành phẩm.
Triển lãm 1
Những lợi ích mà trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho sản xuất là gì?
- Loại bỏ các điểm nghẽn: Trong kỷ nguyên của Công nghiệp 4.0, các điểm nghẽn đã được thay thế bằng những cơ hội mới, dễ dàng phát hiện, phân tích và tận dụng.
- Loại bỏ các chi phí ẩn: Các nhà sản xuất có thể khám phá ra các chi phí ẩn trong quy trình của họ, những chi phí thường không được chú ý khi họ chỉ xem xét các chi phí thông thường bằng cách sử dụng sức mạnh của phân tích dữ liệu.
- Giảm các vấn đề: Vì các nhà sản xuất hiện có thể xác định chính xác nguồn gốc của các lỗi nên chúng ít có khả năng xảy ra lần nữa.
- Dự đoán: AI có khả năng dự đoán nhiều tình huống khác nhau, bao gồm rò rỉ hóa chất, hỏa hoạn, máy móc bị trục trặc và hỏng hóc linh kiện.
Những thách thức khi sử dụng AI trong lĩnh vực sản xuất là gì?
Liệu AI có gây ra một số lượng lớn mất việc làm không? Để trả lời câu hỏi này, trước tiên chúng ta phải định nghĩa "tự động hóa hoàn toàn", đây là thuật ngữ được sử dụng để mô tả mọi quy trình hoặc công việc đã được tự động hóa hoàn toàn bằng robot và AI. Các nhà sản xuất không thể dự đoán điều này vì "con người cộng với AI" làm tăng năng suất lên 30%. Tuy nhiên, 30% không ám chỉ một số tiền cụ thể. Trong những năm tới, nó sẽ tăng lên do tăng cường đầu tư và nghiên cứu. Do đó, tự động hóa hoàn toàn không gây nguy hiểm cho việc làm.
Liệu những lo ngại về bảo mật có gia tăng vì AI không? Cần phải phân biệt giữa bảo mật vật lý và các cuộc tấn công mạng trong khi giải quyết các vấn đề bảo mật của câu hỏi này. Vì mọi người sẽ chịu trách nhiệm vận hành robot nhà máy hàng ngày nên bảo mật vật lý rất có thể là một mối quan tâm. Mặt khác, hầu hết cơ sở hạ tầng CNTT đều bị ảnh hưởng bởi các cuộc tấn công mạng. AI có thể giảm khả năng xảy ra các cuộc tấn công mạng vì nó sử dụng dữ liệu khổng lồ trong các hoạt động của nó.
Việc dự đoán rằng các quy trình sản xuất sẽ thay đổi khi AI ngày càng ăn sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta là hợp lý.
Các công ty hiện đang thận trọng và thực hiện các điều chỉnh nhỏ thay vì tham gia tất cả. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vẫn đòi hỏi rất nhiều công sức. Chưa có người chiến thắng chắc chắn nào là kết quả.
Nhưng các nhà sản xuất cần hiểu rằng AI không phải là một công nghệ "một lần là xong". Nó sẽ đòi hỏi nhiều tiền hơn và sự cống hiến cho chuyển đổi kỹ thuật số.
Theo một bài đăng trên blog của nhà phát triển phần mềm AI IPsoft, "thiếu nhân tài và lực lượng lao động đang già đi" là một vấn đề khác mà AI phải đối mặt trong sản xuất. "Nhiều người lo lắng rằng họ sẽ bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng mới này khi ngành sản xuất nhanh chóng bắt đầu thay đổi sang kỷ nguyên kỹ thuật số, chuyển từ công việc thủ công sang tự động hóa."
Kết luận
AI có thể hỗ trợ đáng kể trong việc đảm bảo khả năng tồn tại của công ty sản xuất của bạn ngay cả khi đối mặt với sự chuyển đổi liên tục. Nó cung cấp phân tích dự đoán để giúp các nhà sản xuất đưa ra quyết định khôn ngoan hơn. Những lợi ích của trí tuệ nhân tạo là rất nhiều, từ quản lý khách hàng đến thiết kế sản phẩm. Chất lượng quy trình được cải thiện, chuỗi cung ứng hiệu quả hơn, khả năng thích ứng, v.v. là một vài trong số đó.
Nhưng có một số vấn đề với công nghệ AI. Tốn kém cũng như dễ bị hack. Nhưng những nhược điểm này được bù đắp bởi những ưu điểm của AI.
Tác giả: Sonu Kumar Sah