Trí tuệ nhân tạo dẫn đầu cuộc cách mạng nhà máy thông minh
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà đã trở thành yếu tố cốt lõi định hình lại ngành sản xuất toàn cầu. Mặc dù hơn 70% các dự án AI công nghiệp bị dừng lại sau giai đoạn thử nghiệm - theo một nghiên cứu của Diễn đàn Kinh tế Thế giới - những ví dụ thành công cho thấy AI có thể tích hợp hiệu quả và mang lại giá trị rõ ràng trong các nhà máy hiện đại.
Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi sản xuất như thế nào? Ảnh minh họa
Kiểm soát chất lượng thông minh hơn
Đảm bảo chất lượng là một trong những ứng dụng nổi bật của AI trong sản xuất. Các hệ thống thị giác máy được hỗ trợ AI ngày càng có khả năng phát hiện lỗi với độ chính xác cao mà không cần lập trình phức tạp. Ví dụ, giải pháp Inspekto cho phép doanh nghiệp triển khai kiểm tra sản phẩm một cách nhanh chóng mà không yêu cầu chuyên môn sâu về AI. Chỉ với khoảng 20 hình ảnh mẫu, hệ thống có thể vận hành hiệu quả trong vòng chưa đến một giờ.
Công ty MTConnectivity Power2pcb đã áp dụng Inspekto để kiểm tra các đầu nối sản phẩm, đảm bảo phát hiện các sai lệch nhỏ nhất trong quy trình. Việc này không chỉ giúp cải thiện độ tin cậy mà còn rút ngắn thời gian giao hàng và giảm nguy cơ lỗi sản phẩm.
AI hỗ trợ con người trong dây chuyền sản xuất
Một bước tiến xa hơn là việc triển khai các mô hình AI tổng quát như Siemens Industrial Copilot, cho phép tăng cường sự hợp tác giữa con người và máy móc. Ứng dụng này hiện đang được thử nghiệm trong các nhà máy của Siemens, cũng như tại Thyssenkrupp Automation Engineering, nơi nó được dùng để kiểm tra pin cho xe điện. Copilot giúp tự động hóa các tác vụ như cấu hình cảm biến, quản lý dữ liệu và lập báo cáo, giải phóng kỹ sư để tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn.
Tầm nhìn của Siemens về Copilot công nghiệp trong toàn bộ chuỗi giá trị nhằm mở ra tiềm năng cải thiện sự hợp tác giữa người và máy móc và đẩy nhanh chu kỳ phát triển và đổi mới.
Dự đoán hỏng hóc trước khi xảy ra
AI cũng góp phần thay đổi cách các nhà máy thực hiện bảo trì. Thay vì chờ sự cố xảy ra, các hệ thống như Senseye Predictive Maintenance sử dụng dữ liệu cảm biến để dự đoán hỏng hóc và khuyến nghị bảo trì kịp thời. Tại Mercer Celgar, một nhà sản xuất bột giấy, việc triển khai hệ thống AI giúp giám sát toàn diện các thiết bị, giảm đáng kể thời gian dừng máy.
Từ AI thí điểm đến quy mô hóa thực tế
Để vượt qua những rào cản khi mở rộng AI, các nền tảng như Industrial AI Suite cung cấp khả năng triển khai liền mạch từ đám mây đến phân xưởng. Các mô hình có thể được huấn luyện trên nền tảng đám mây như AWS hoặc Azure, sau đó chuyển giao đến các thiết bị tại chỗ thông qua Industrial Edge. Hệ thống còn hỗ trợ cập nhật và theo dõi hiệu suất mô hình theo thời gian thực.
Tại nhà máy điện tử Siemens ở Erlangen, AI giúp phát hiện lỗi trong lắp ráp bảng mạch nhanh chóng, chính xác, từ đó tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu suất sản xuất.
AI công nghiệp từ lý thuyết đến thực tiễn
Các ví dụ kể trên cho thấy AI trong sản xuất không còn là tương lai xa xôi mà là hiện thực đang diễn ra. Việc nhúng AI vào các hệ thống công nghiệp không chỉ giúp tự động hóa các tác vụ lặp lại mà còn mở rộng khả năng ra quyết định của máy móc. Khi được triển khai đúng cách, AI công nghiệp sẽ là nền tảng cho một thế hệ sản xuất linh hoạt, bền vững và cạnh tranh hơn.
