Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Các ứng dụng của AI trong sản xuất

Trong một cuộc khảo sát mới đây của Forbes Insights về trí tuệ nhân tạo AI cho thấy, 44% số người được khảo sát đến từ các ngành sản xuất ô tô và sản xuất đã xếp loại AI là rất quan trọng đối trong hoạt động sản xuất của họ trong năm năm tới, trong khi gần một nửa 49% đã trả lời rằng để thành công, họ cần đến công nghệ này. Vậy trí tuệ nhân tạo  AI là gì và ứng dụng của nó trong sản xuất là gì?

Khái niệm Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

AI (Artificial Intelligence) trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các quá trình này bao gồm học tập, lý luận và tự điều chỉnh. Một số ứng dụng của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia tư vấn, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính. Trí tuệ nhân tạo đang tiến bộ vượt bậc và trở thành một yếu tố quan trong biến đổi thế giới của chúng ta về mặt xã hội, kinh tế và chính trị.

Lĩnh vực nghiên cứu AI được ra đời tại một hội thảo khoa học tại Đại học Dartmouth năm 1956. Những người tham dự bao gồm: Allen Newell (CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Minsky (MIT) và Arthur Samuel (IBM) đã trở thành những người sáng lập và lãnh đạo nghiên cứu AI. Họ và các sinh viên của mình đã tạo ra các chương trình mà báo chí mô tả là “đáng kinh ngạc” tại thời điểm đó. Ngày nay, AI là một thuật ngữ bao gồm tất cả mọi thứ, từ robot tự động hóa quá trình đến robot thực tế. 

Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo và ERP: Sự kết hợp hoàn hảo 

Với sự trợ giúp của AI, một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích để lập bản đồ thể hiện sự phân bổ của các quốc gia nghèo đói và biến đổi khí hậu, tự động hóa các hoạt động nông nghiệp và tưới tiêu, cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe và học tập, dự đoán mô hình tiêu thụ, hợp lý hóa việc sử dụng năng lượng và quản lý chất thải. Ở quy mô doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng của nó đóng vai trò phân tích và xác định các vấn đề trong vận hành thông qua dữ liệu hiệu quả hơn con người, từ đó cho phép các điều hành thấu hiểu hơn về doanh nghiệp của mình.

Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại theo nhiều cách. Người đầu tiên đã phân loại AI là AI yếu hoặc AI mạnh. Tuy nhiên, cách phân loại Trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng nhiều hiện nay có nguồn gốc từ Arend Hintze, một giáo sư trợ lý sinh học tích hợp và khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan. Ông đã phân loại AI thành bốn loại và những loại này như sau:

• Loại 1: Máy phản ứng. 
• Loại 2: Bộ nhớ hạn chế.
• Loại 3: Lý thuyết về tâm trí
• Loại 4: Tự nhận thức. 

Trí tuệ nhân tạo AI và các ứng dụng trong lĩnh vực sản xuất

• Ứng dụng AI để xây dựng Digital Twin (Bản sao số) 

Digital twin (Bản sao số) là một bản sao kỹ thuật số của một vật thể thực tế, được tạo ra từ các luồng dữ liệu thu thập được từ các cảm biến gắn trong vật thể đó. Như vậy, bản sao số là hình ảnh phản chiếu song song của vật thể theo thời gian thực. Trong một số trường hợp, một bản sao số thể hiện cả tình trạng hiện tại và quá khứ của vật thể. Bản sao số là bước phát triển của công nghệ Internet of Things (IoT) trong công nghiệp, được kết hợp với kỹ năng học máy và trí tuệ nhân tạo.

Kỹ thuật bản sao số đặc biệt hữu ích khi làm việc với thiết bị từ xa. Các cảm biến được nhúng trong thiết bị sẽ thu thập dữ liệu về trạng thái, điều kiện làm việc hoặc vị trí theo thời gian thực. Cùng lúc đó, một hệ thống tính toán trên nền tảng điện toán đám mây sẽ nhận và xử lý tất cả dữ liệu mà các cảm biến gửi về. Hệ thống sẽ áp dụng công nghệ máy học đưa ra các phương án hoạt động, khám phá các khả năng phát sinh trên bản sao số. Từ đó đưa ra những điều chỉnh, dự báo có thể được áp dụng trực tiếp cho thiết bị vật lý.

Để dạy các mô hình song sinh kỹ thuật số nhằm tối ưu hóa hệ thống vật lý, các kỹ sư khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán học máy được giám sát và không giám sát bằng cách xử lý dữ liệu lịch sử và không gắn nhãn được thu thập từ quá trình giám sát liên tục trong thời gian thực. Các thuật toán này giúp tối ưu hóa việc lập lịch sản xuất, cải tiến chất lượng và bảo trì. 

• Bảo trì dự đoán

Thông thường, các nhà sản xuất sẽ ứng dụng phương pháp bảo trì dự phòng (Prevetative maintenance) – Thường xuyên kiểm tra các thiết bị máy móc và điều chỉnh chúng, kể cả lúc chưa cần thiết. Tuy nhiên, bảo trì dự phòng không dựa trên tình trạng thực tế của thiết bị, do đó, việc bảo dưỡng đôi khi trở nên dư thừa và lãng phí. Các nhà sản xuất tận dụng công nghệ AI để xác định thời gian chết và tai nạn tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu thu thập từ các cảm biến. Hệ thống AI giúp các nhà sản xuất dự báo khi nào hoặc nếu thiết bị chức năng sẽ bị lỗi để bảo trì và sửa chữa nó có thể được lên lịch trước khi sự cố xảy ra. Nhờ các ứng dụng AI dự đoán bảo trì, các nhà sản xuất có thể nâng cao hiệu quả đồng thời giảm chi phí hỏng hóc của máy móc.

• Thị giác máy tính

Người ta nhận ra rằng, thị giác của con người không thể đáp ứng được nhu cầu tìm ra những lỗi rất nhỏ trong quá trình sản xuất. Nhưng một cỗ máy được trang bị camera nhạy hơn gấp nhiều lần so với mắt thường trong tương lai có thể giải quyết bải toán này.

Cơ chế tạo nên thị giác máy tính được xây dựng từ các thuật toán máy học (Machine Learning) đối với một lượng lớn hình ảnh được thu thập trước. Cơ chế này cho phép máy móc không chỉ ghi nhận hình ảnh được cung cấp mà còn sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý và học hỏi từ chúng. Nó thậm chí còn có thể gửi một cảnh báo ngay lập tức khi phát hiện ra một vấn đề hoặc khiếm khuyết. Công nghệ này được gọi là nhận dạng vấn đề tự động.

• Generative Design — Thiết kế dựa trên thuật toán

Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất cũng phát huy tác dụng thông qua một quy trình mới gọi là Generative Design — thiết kế dựa trên thuật toán. Nó hoạt động theo cơ chế: Nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các mục tiêu thiết kế cùng với các tham số cho vật liệu, phương pháp sản xuất và các ràng buộc về chi phí trong phần mềm thiết kế chung. Phần mềm sau đó sẽ dựng lên tất cả các phương án có thể có dựa trên các thông số đó. Cuối cùng, nó sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm tra và học hỏi từ biến thể được tạo ra và biết đâu là phương án thực sự tối ưu nhất. Công nghệ này sẽ thực sự hữu ích đối với các thiết kế đòi hỏi độ phức tạp cao và đặc biệt chính xác như thiết kế cánh cho máy bay, hoặc thiết kế cánh lướt gió hoặc pin cho xe điện mới.

• Đảm bảo chất lượng với trí tuệ nhân tạo AI

Sản xuất đòi hỏi độ chính xác đến từng chi tiết đặc biệt là trong ngành sản xuất linh kiện điện tử. Từ trước đến nay, đảm bảo chất lượng là một công việc thủ công, đòi hỏi một kỹ sư có tay nghề cao để đảm bảo rằng các thiết bị điện tử và vi xử lý được sản xuất một cách chính xác. Bằng cách tích hợp hệ thống này với trí thông minh nhân tạo và khả năng tự học, các nhà sản xuất có thể tiết kiệm thời gian bằng cách giờ bằng cách giảm đáng kể số lần dương tính giả và số giờ cần thiết để kiểm soát chất lượng.

Lợi ích khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong sản xuất 

• Sản xuất 24/7

Đối với bất kỳ cơ sở sản xuất nào có lịch làm việc liên tục cả ngày và đêm, đều sẽ phải chia ca để công nhân làm việc. Tuy nhiên, Robot không cảm thấy mệt mỏi và có khả năng làm việc trên dây chuyền sản xuất 24/7. Điều này cho phép mở rộng khả năng sản xuất, ngày càng cần thiết để đáp ứng nhu cầu của khách hàng trên toàn thế giới. Hơn nữa, robot hoạt động hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như dây chuyền lắp ráp và bộ phận lấy hàng và đóng gói. Ứng dụng robot có thể giảm đáng kể thời gian quay vòng trong nhiều lĩnh vực hoạt động kinh doanh.

• Đảm bảo an toàn

Lỗi và tai nạn xảy ra trên nhà máy có thể được xóa bỏ nhờ ứng dụng AI và robot. Kiểm soát truy cập từ xa đồng nghĩa với việc giảm bớt nguồn nhân lực, đặc biệt khi công việc nguy hiểm. Thiết bị giác quan tiên tiến hơn được tích hợp với các thiết bị IIoT làm cho việc lắp đặt các thanh chắn và rào chắn an toàn trở thành một biện pháp đơn giản và hiệu quả hơn để bảo vệ tính mạng con người.

• Giảm chi phí sản xuất

Tận dụng các trí tuệ nhân tạo AI có thể nâng cao khả năng phân tích của các tổ chức để sử dụng tài nguyên của họ hiệu quả hơn, đưa ra dự báo tốt hơn, giảm chi phí tồn kho. Nhờ khả năng phân tích tốt hơn, các công ty cũng có thể chuyển sang bảo trì dự đoán, loại bỏ chi phí thời gian chết và giảm chi phí bảo trì.

•  Kiểm soát chất lượng

AI cũng có lợi cho việc thực hiện bảo trì dự đoán trên máy móc và thiết bị. Sử dụng cảm biến để theo dõi hiệu suất và điều kiện hoạt động, máy móc có thể học cách dự đoán các trục trặc và hỏng hóc và thực hiện hành động để khắc phục chúng trước khi chúng xảy ra. Điều này có thể dẫn đến phản hồi nhanh hơn, giúp các công ty loại bỏ thời gian ngừng hoạt động không theo kế hoạch.

Cảm biến cũng có thể phát hiện các khuyết tật cực nhỏ, quét chúng ở độ phân giải vượt xa khả năng nhìn của con người, do đó cải thiện năng suất và tăng tỷ lệ mặt hàng sẽ vượt qua kiểm soát chất lượng. Các ứng dụng AI giúp tăng tốc nhiều quy trình thông thường và cải thiện độ chính xác ở mức độ rất lớn. Điều này ngăn cản yêu cầu kiểm tra chất lượng và kiểm tra trong quá trình của con người, vốn tốn nhiều thời gian và thường không đạt yêu cầu.

Kết

Trong thực tế, trí tuệ nhân tạo AI và các ứng dụng còn ảnh hưởng đến mọi mặt của đời sống xã hội, không phải riêng trong lĩnh vực sản xuất. Tuy nhiên đối với hoạt động sản xuất, Trí tuệ nhân tạo AI không chỉ là động lực thúc đẩ sự phát triển mà nó còn là chía khóa mở ra tương lai đầy hứa hẹn cho các doanh nghiệp sử dụng hiệu quả công nghệ này.

Đọc thêm: Lợi ích từ sự phối hợp ứng dụng Big Data và AI trong DNSX