Machine Learning là gì là thắc mắc thường trực của các nhà quản trị sản xuất trên toàn cầu ngày nay. Chúng được nhắc đến rất thường xuyên trong quá trình chuyển đổi cách thức sản xuất cũng như nhận được nhiều đánh giá tích cực về hiệu quả ứng dụng của nó trong doanh nghiệp.

machine learning

Khái niệm về Machine Learning hiện nay

Machine Learning là một khái niệm trong khoa học trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như hệ thống có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. 

Các thuật toán của machine learning là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất và độ chính xác của tác vụ theo thời gian. Hệ thống có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh để rút ra các nguyên lý từ tri thức thu nhận được phục vụ cho việc ra quyết định.

Đọc thêm: ITG nghiệm thu giải pháp quản trị kho 4.0 cho Matex Vetnam

Ứng dụng của Machine Learning đang thay đổi bộ mặt của doanh nghiệp sản xuất như thế nào?

1. Kiểm soát chất lượng 

Thông thường, hoạt động kiếm soát chất lượng thường được thực hiện bởi con người vì những lỗi xuất hiện một cách trực quan. Nhân viên QC có thể dễ dàng nhận ra các lỗi về hình dáng, khối lượng bằng mắt thường, tuy nhiên con người sẽ gặp khó với những lỗi như quét mã vạch sai, mức độ sáng trên bao bì sản xuất hay lỗi trong các chi tiết nhỏ phức tạp, nhận biết nó thực sự. Để giải quyết vấn đề đó, Machine Learning sẽ hỗ trợ bộ phận QC tăng tốc các sản phẩm và xác định các lỗi chính xác hơn. Thậm chí, theo nghiên cứu của Forbes, máy học có thể giúp các doanh nghiệp tăng tỷ lệ phát hiện các lỗi lên tới 90%.

Ví dụ, một nghiên cứu triển khai tại một đơn vị sản xuất thép đã cho thấy lợi ích từ Machine Learning là rất rõ ràng. Các khiếm khuyết được xác định sớm hơn trong quy trình, dẫn đến ít lãng phí hơn trong sản xuất, đồng thời, các nhà máy cũng có thể xác định hiệu quả các nguyên nhân có thể của những khiếm khuyết này. 

machine learning

2. Giảm thiểu lỗi hỏng thiết bị

Xác định thời điểm tiến hành bảo trì thiết bị là một nhiệm vụ đặc biệt khó khăn cho doanh nghiệp. Mỗi khi một chiếc máy được bảo trì, dây chuyền sản xuất sẽ bị ảnh hưởng thậm chí còn bị ngừng lại tạm thời. Một thống kê đã chỉ ra chi phí toàn cầu cho thời gian ngừng hoạt động của thiết bị tăng thêm tới 647 tỷ USD hàng năm. Nhìn theo một cách khác: Chi phí trung bình của thời gian chết nói trên là 5.600 USD mỗi phút.

Các thuật toán trong Machine Learning rất hữu dụng trong việc cân bằng nhiều nguồn dữ liệu để dự đoán và xác định thời gian sửa chữa tối ưu cho máy móc. Điều này có thể được thực hiện đơn giản bằng cách xác định lỗi và thời điểm khi chúng xảy ra để có thể kịp thời xử lý ngay lập tức. Ngoài ra, các thuật toán học máy cũng có thể sử dụng dữ liệu bảo trì trong lịch sử để xác định các kiểu hỏng hóc thiết bị, giúp chúng xác định khi nào nên bảo trì thường xuyên. Do đó, các phí tổn liên quan đến bảo trì thiết bị cũng được giảm thiểu đáng kể cho doanh nghiệp.

3. Dự đoán nhu cầu bảo trì

Tiếp tục về vấn đề bảo trì thiết bị. Một nghiên cứu gần đây của Deloitte cho thấy bảo trì kém có thể làm giảm sản lượng từ 5 đến 20%. Rõ ràng, việc ứng dụng Machine Learning trong hoạt động chăm sóc và bảo trì thiết bị là điều cần thiết để loại bỏ các vấn đề bảo trì thừa, thiếu hiệu quả.

Việc bảo trì trước đây chỉ được tiến hành thu động, chỉ khi có sự cố xảy ra. Hoặc doanh nghiệp sẽ phải chấp nhận trả một mức phí để định kì sử dụng một số thiết bị để kiểm tra thủ công các sự cố tiềm ẩn. Cả hai phương án này đều tiêu tốn của doanh nghiệp rất nhiều chi phí. Sự ra đời và ứng dụng rộng rãi Machine Learning giúp hoạt động bảo trì chuyển đổi từ trạng thái thụ động sang chủ động bằng cách dự đoán địa điểm, thời gian và loại lỗi có thể phát sinh trong quá trình vận hành nhà máy.

Ngoài ra, vai trò của học máy còn là xác định thời điểm lý tưởng để đưa ra phương án bảo trì phù hợp và loại bỏ những phỏng đoán sai lệch và không có cơ sở. Điều này giảm thiểu sự tham gia của nhà quản lý và các công nhân, từ đó giảm chi phí vốn nhân lực trong khi tồn tại ít lỗi hơn, thời gian chết ít hơn.

4. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Một sự thay đổi đột biến của thị trường do các yếu tố như thiên tai, dịch bệnh, tuyến vận chuyển hàng hóa, nguyên vật liệu bị ngắt quãng hay sự thay đổi giá nhiên liệu có thể tác động đến toàn bộ chuỗi cung ứng trong doanh nghiệp. Machine Learning sẽ tính đến tất cả các yếu tố phức tạp này và tối ưu hóa từng yếu tố trong chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Học máy có thể hỗ trợ tính toán tức thì và chính xác các phép toán liên quan đến thời gian giao hàng (để tính xác suất chậm trễ và/hoặc tác động tài chính của nó) hoặc quyết định nơi gửi sản phẩm, dựa trên cơ sở phân tích tự động các biến số về thời tiết hay biến động thị trường.

Nói một cách đơn giản, một thuật toán học máy có thể cân nhắc hàng chục – thậm chí hàng trăm yếu tố trước khi đưa ra lựa chọn tốt nhất cho doanh nghiệp. Sự hiệu quả và tính tin cậy là hai yếu tố cần thiết cho bất kì doanh nghiệp sản xuất nào. Và học máy giúp cả hai yếu tố kể trên có cơ sở để thực hiện hóa theo cách chưa từng có trước đây.

machine learning

5. Tối ưu hóa hàng tồn kho

Là một phần của tối ưu hóa chuỗi cung ứng, Machine Learning có thể đem lại hiệu quả tương tự trong việc tối ưu hóa hàng tồn kho. Thực tế cho thấy, chi phí lưu trữ hàng tồn kho rất lớn, thường dao động khoảng 20-30% chi phí của một sản phẩm. Vì vậy, chỉ giảm khiêm tốn 10% chi phí lưu kho cũng có thể giúp giảm 2-3% chi phí cho mỗi đơn vị sản phẩm của bạn. Giữ các sản phẩm chưa bán hoặc chưa được gửi có nghĩa là trả tiền cho chi phí lưu trữ trong kho. Điều này tưởng chừng như không phải là một vấn đề lớn, nhưng ảnh hưởng của nó lên dòng vốn trong doanh nghiệp là không hề nhỏ.

Tuy nhiên, khi sử dụng ứng dụng Machine Learning, chúng sẽ giúp doanh nghiệp tính toán lợi ích khi giữ hoặc xuất hàng trong  kho, hoặc thậm chí sự đoán được số hàng tồn kho cần thiết. Bên cạnh đó, ứng dụng của MÁy học còn giúp giám sát các yếu tố chuỗi cung ứng được đề cập ở trên, cũng như giá cả thị trường, chi phí nắm giữ và năng lực sản xuất, làm căn cứ giúp doanh nghiệp điều chỉnh sản lượng trong dây chuyền sản xuất một cách phù hợp.

Đọc thêm: Một vài ứng dụng của Machine Learning hiện nay

Kết

Như đã phân tích ở trên, vai trò của Machine Learning trong doanh nghiệp sản xuất là điều không thể chối cãi. Bằng cách phân tích hàng ngàn hoặc thậm chí hàng triệu bit dữ liệu, các thuật toán Máy học có thể đưa ra các dự đoán và định hướng cho doanh nghiệp. Những quyết định được đưa ra dựa trên nền tảng phân tích Máy học có phạm vi ảnh hưởng đến không chỉ các hoạt động sản xuất mà chúng có tác động đến hiệu quả và lợi nhuận kinh doanh của doanh nghiệp.

ĐĂNG KÝ NHẬN THÊM BÀI VIẾT