Cách ứng dụng AI vào hệ thống sản xuất của kapoklog Logistics
Cách ứng dụng AI vào hệ thống sản xuất của kapoklog Logistics
Việc áp dụng AI trong thế giới sản xuất là điều không thể tránh khỏi. Vấn đề không phải là liệu công nghệ có xuất hiện hay không mà là khi nào.
Nó cho phép đạt được mức năng suất và hiệu quả đáng kinh ngạc cũng như các quy trình tự động hóa mang nhiều sắc thái hơn. Nó cũng có ý nghĩa về mặt kinh tế, tạo ra các hoạt động hiệu quả hơn nhưng chi phí thấp hơn trong nhiều lĩnh vực.
Nó cho thấy nhiều hứa hẹn đến mức 92% giám đốc điều hành sản xuất cấp cao tin rằng công nghệ kỹ thuật số "Nhà máy thông minh" sẽ giúp tăng năng suất và trao quyền cho lực lượng lao động. Trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò lớn trong đó.
Điều mà một số người có thể không nhận ra là nó đã ở đây rồi.
AI trong sản xuất ngày nay
AI đã được áp dụng rộng rãi ở các quốc gia như Nhật Bản, Trung Quốc và Ấn Độ. Các thương hiệu lớn như GE, Bosch, Panasonic và Mitsubishi Electric đã áp dụng công nghệ này vào hoạt động của mình để cải thiện quy trình sản xuất và cung ứng.
"Technopark" của Panasonic ở Jhajjar, nằm ở bang Haryana, được trang bị AI chuyên dụng để tự động hóa các hoạt động sản xuất. Cơ sở này xử lý việc phát triển máy điều hòa không khí, máy giặt và các thiết bị khác.
Mitsubishi Electric Ấn Độ đã phát triển AI phân tích hành vi có thể được sử dụng để hỗ trợ dây chuyền sản xuất hiện đại. Cụ thể hơn, nó có thể phân tích hành vi của con người như chuyển động và hành động của công nhân trong dây chuyền lắp ráp.
Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là chính xác những ứng dụng này đang làm gì? Làm thế nào để họ cải thiện năng suất và tạo ra loại lợi thế cạnh tranh nào?
Chất lượng và hiệu suất sản xuất
Khiếm khuyết, thiết bị có vấn đề và lỗi của con người đều có thể góp phần gây ra những vấn đề lớn trong lĩnh vực sản xuất. Đối với các nhà sản xuất công nghiệp, thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến gây thiệt hại khoảng 50 tỷ USD mỗi năm. Mỗi khi dây chuyền sản xuất xảy ra lỗi, không chỉ hàng hóa được đề cập bị hủy hoại một cách hiệu quả mà còn cần có thời gian ngừng hoạt động để đánh giá và khắc phục mọi lỗi. Cả hai kịch bản này đều ăn vào doanh thu của tổ chức sản xuất, làm giảm lợi nhuận.
AI có thể giúp loại bỏ những điều này xảy ra theo nhiều cách.
Bộ điều khiển AI có thể xử lý việc bảo trì phòng ngừa cho thiết bị và máy móc công nghiệp. Việc xác định sớm các vấn đề về hiệu suất là vấn đề quan trọng để có thể xử lý chúng trước khi xảy ra sự cố hoặc trục trặc lớn. Nó mang lại một số lợi ích như môi trường làm việc an toàn hơn, thiết bị đáng tin cậy hơn, giảm chi phí vận hành và cải thiện chất lượng sản phẩm.
Phân tích dữ liệu hiệu suất theo thời gian thực có thể giúp định lượng và nhận biết các vấn đề trong dây chuyền sản xuất. Ngoài ra, đầu ra có thể được đo lường và đánh giá để đảm bảo hàng hóa phát triển ở mức chất lượng phù hợp.
Cái hay của các ứng dụng AI này là chúng có thể hoạt động tự chủ, truyền dữ liệu vào và đưa ra cảnh báo cũng như thông báo cho những nhân sự cần thiết. Ví dụ, hệ thống bảo trì phòng ngừa có thể gửi cảnh báo đến đội dịch vụ rằng một công cụ hoặc máy móc cần được vệ sinh và sửa chữa.
Lợi thế cạnh tranh
Hiệu suất và hiệu quả tăng lên đã mang lại lợi thế cạnh tranh, nhưng AI cũng có thể được sử dụng để đạt được nhiều lợi thế hơn. Tự động hóa linh hoạt và kiểm soát chất lượng hợp lý, cũng như dự báo chính xác và sản xuất theo nhu cầu, tất cả đều góp phần nâng cao vị thế của các nhà sản xuất trước xu hướng thị trường.
Một phần quan trọng của việc sản xuất hàng hóa - cũ hay mới - là đánh giá thị trường hiện tại và điều chỉnh theo nhu cầu của người tiêu dùng và khách hàng. Sản xuất dư thừa mà không đi đến đâu là sự lãng phí và sẽ làm hao mòn lợi nhuận nhiều như bất kỳ vấn đề nào khác. AI có thể giúp tạo ra một hệ thống chính xác và kịp thời hơn, phản ứng phù hợp với xu hướng thị trường. Khi cầu tăng thì sản xuất cũng tăng, khi cầu giảm thì sản xuất chậm lại. Giảm tới 50% lỗi dự báo chuỗi cung ứng và giảm doanh số tới 65%, tất cả đều nhờ vào khả năng sẵn có sản phẩm tốt hơn nhờ học máy.
Các ứng dụng AI cũng có thể hỗ trợ thu thập nguyên liệu, khối lượng sản xuất, ngày giao hàng, sử dụng cơ sở vật chất và lưu trữ, v.v. Bằng cách quản lý chung tất cả các hệ thống khác nhau này và so sánh kết quả, nền tảng AI có thể giúp xây dựng một hoạt động hiệu quả rõ rệt, được hỗ trợ bởi trí thông minh và hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực.
Dữ liệu cốt lõi
Để các công nghệ phân tích nâng cao và AI hoạt động bình thường, chúng cần luồng dữ liệu ổn định - bao gồm thông tin chi tiết về hiệu suất, hành vi và môi trường. Về cơ bản, đó là thông tin giống như thông tin mà nhà phân tích hoặc người quản lý con người sẽ sử dụng, ngoại trừ việc AI có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn và tốt hơn. Học máy là một tập hợp con của công nghệ này có thể xử lý lượng lớn dữ liệu cùng một lúc.
Con đường hướng tới AI là triển khai nhiều quy trình và hệ thống hướng dữ liệu hơn để có thể cung cấp loại thông tin cần thiết vào nền tảng phân tích từ xa. Vì vậy, trước khi AI chiếm vị trí trung tâm trong sản xuất, các giải pháp dữ liệu này cần được đưa vào sử dụng. Nếu bạn chưa làm vậy thì đó là nơi bạn nên bắt đầu trong cơ sở vật chất và hoạt động của mình.
