Chuyển đổi ngành sản xuất: Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và robot
Trong sản xuất, trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến khả năng của máy móc suy nghĩ như con người, phản ứng tự động 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 không mong muốn—xảy ra.
Tự động hóa các tác vụ đầy thách thức 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 tuệ máy móc, các nhà sản xuất ngày nay có khả năng vô song để tăng thông lượng, quản lý chuỗi cung ứng của họ và tăng tốc 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 ngang bằng với những người lao động 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 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 trong thời gian thực, cho phép họ phát hiện ra các mối nguy hiểm và thực hiện 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 năng lượng của một nhà máy có thể được cải thiện với sự trợ giúp 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 các bộ dữ liệu lớn.
- 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 phát hành hàng hóa bị lỗi ra thị trường 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 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 các 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 bất kỳ lỗi nào. 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 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 như một 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 theo dõi 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 Brilliant Manufacturing Suite 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 nói rằng những 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 thu thập dữ liệu, 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 sẽ 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 cung cấp cho 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 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 đầu ra. 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 tăng cường các quy trình kiểm tra, dẫn đến chi phí thấp hơn. Lĩnh vực sản xuất bao gồm các doanh nghiệp biến nguyên liệu thô và các bộ phận cấu thành thành 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 nút thắt: Trong kỷ nguyên của Industry 4.0, các nút thắt 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 mà 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 vấn đề: Vì các nhà sản xuất hiện có thể xác định chính xác nguồn gốc của lỗi, nên chúng ít có khả năng xảy ra lại.
- Dự đoán: AI có khả năng dự đoán một loạt các tình huống, bao gồm rò rỉ hóa chất, hỏa hoạn, máy móc bị trục trặc và lỗi bộ phận.
Những thách thức của việc sử dụng AI trong lĩnh vực sản xuất là gì?
AI có gây ra một số lượng lớn mất việc làm không? Để trả lời chủ đề này, trước tiên chúng ta phải xác định "tự động hóa hoàn toàn", đó 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 lường trước được điều này vì "con người cộng với AI" làm tăng năng suất lên 30%. Tuy nhiên, 30% không ám chỉ đến một số lượng 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.
Các lo ngại về bảo mật có tăng lên 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 làm giảm khả năng xảy ra các cuộc tấn công mạng vì nó sử dụng dữ liệu khổng lồ trong các hoạt động của mình.
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 điều hợp lý.
Các công ty hiện đang thận trọng và thực hiện những điều chỉnh nhỏ thay vì dồn hết sức lực. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo vẫn đòi hỏi rất nhiều công sức. Vẫn chưa có một người chiến thắng nhất định như một 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 già" là một vấn đề khác mà AI gặp phải 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 thành 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 tính khả thi 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 sáng suốt 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