Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực, không chỉ trong đời sống hằng ngày mà còn cả trong hệ thống sản xuất và quản lý của nhà máy. Trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp giúp các nhà sản xuất tối đa hóa thời gian hoạt động với các chương trình giám sát thiết bị và bảo trì, cũng như nhận diện các sản phẩm lỗi và phát hiện sai sót.
Theo báo cáo chỉ số ứng dụng AI toàn cầu của IBM năm 2022, 34% số người được khảo sát – khoảng 2,550 doanh nghiệp từ khắp nơi trên thế giới – cho rằng thiếu chuyên môn về AI là trở ngại lớn nhất để triển khai công nghệ này. Các yếu tố khác bao gồm chi phí (29%), thiếu công cụ/nền tảng (25%), khó khăn và khả năng mở rộng (24%), và độ phức tạp của dữ liệu (24%).
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét những trở ngại này và giải quyết những hiểu lầm phổ biến về Trí tuệ nhân tạo trong nhà máy.
Trước khi khám phá các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là phải hiểu rõ các hình thức, chức năng và tính khả thi của công nghệ này. Hiểu biết về các thuật ngữ và sự khác biệt giữa chúng là bước đầu tiên để xác định liệu công nghệ có phù hợp với nhu cầu của bạn hay không.
Một tập hợp các chỉ dẫn và tính toán giúp máy tính đạt được mục tiêu. Thuật toán "học" sử dụng phương pháp thử và sai (trial-and-error) cùng học theo ví dụ (learn-by-example) để tối ưu hóa quy trình sản xuất mà không cần sự can thiệp của con người.
Một nhóm các kỹ thuật tính toán cố gắng mô phỏng quyết định của con người, giải quyết các nhiệm vụ khó khăn cho con người bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ khác.
Công nghệ AI tự động hóa các ứng dụng phức tạp và tùy chỉnh cao. Việc xử lý diễn ra thông qua bộ xử lý đồ họa (GPU), cho phép phân tích nhanh chóng và hiệu quả các tập hợp hình ảnh lớn để phát hiện lỗi tinh vi và phân biệt giữa các dị thường chấp nhận được và không chấp nhận được.
Công nghệ AI được thiết kế dễ sử dụng. Việc xử lý diễn ra trực tiếp trên thiết bị, sử dụng tập hợp thuật toán được thiết lập sẵn. Công nghệ này cài đặt đơn giản, yêu cầu tập hợp hình ảnh nhỏ (từ 5 đến 10 hình ảnh) và thời gian thiết lập ngắn hơn so với các giải pháp học sâu truyền thống.
Các quá trình tính toán có thể cải thiện kết quả mà không cần lập trình của con người. Thuật toán Machine Learning sử dụng máy tính để tìm kiếm thành công và tránh thất bại hàng triệu lần để tạo ra kết quả học tập.
Các thuật toán dựa trên quy tắc xác định đặc điểm cụ thể của đối tượng. Mặc dù công cụ thị giác máy hoạt động nhanh hơn mắt người, công nghệ AI sẽ giúp đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của các công cụ này.
Mặc dù một số người lo ngại rằng trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế con người trong công việc, nhưng thực tế là AI được thiết kế để cải thiện hiệu suất, hiệu quả và chất lượng. AI cho phép nhân viên làm việc cùng nhau để đạt được năng suất cao hơn và mở ra nhiều khả năng mới.
AI có thể giảm bớt các công việc nhàm chán và lặp đi lặp lại, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo hoặc có kỹ năng cao hơn. Ví dụ, vào năm 2018, một tổ chức từ thiện ở New York đã triển khai AI cho các công việc nhập liệu, giúp giảm tỷ lệ thay đổi nhân viên hàng năm từ 42% xuống còn 17%.
Công nghệ AI đang được áp dụng rộng rãi trong nhà máy sản xuất để giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động và các vấn đề khác. Khi được kết hợp với robot, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ như tránh vật cản và lập bản đồ bề mặt để vận chuyển hàng hóa trong các cơ sở. Khi kết hợp với hệ thống thị giác máy, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra chất lượng lặp đi lặp lại nhưng cần thiết như phát hiện sự hiện diện/không hiện diện của thành phần sản phẩm.
Một trong những hiểu lầm phổ biến là AI công nghiệp cần lượng lớn dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, điều này phụ thuộc vào những ứng dụng cụ thể. Các công nghệ Edge Learning chỉ cần được cung cấp từ 5-10 hình ảnh và có thể triển khai bởi nhân viên không có nhiều kinh nghiệm chuyên môn.
Ví dụ, trong một dự án kiểm tra ngoại quan sản phẩm, người vận hành sẽ cung cấp cho hệ thống hình ảnh của một sản phẩm đạt tiêu chuẩn và các sản phẩm không đạt tiêu chuẩn, công nghệ Edge Learning sẽ sử dụng các thuật toán tiên tiến để phân biệt giữa các sản phẩm chấp nhận được và không chấp nhận được. Sau khi hệ thống được cung cấp dữ liệu, người dùng có thể triển khai giải pháp trên dây chuyền sản xuất.
Việc phát triển và thiết kế AI đòi hỏi kỹ năng chuyên môn, nhưng việc sử dụng các giải pháp AI hiện đại có thể được triển khai bởi nhân viên tại nhà máy chỉ trong vài phút. Các giải pháp sử dụng camera thông minh với công nghệ AI được trang bị ánh sáng tích hợp, ống kính tự động lấy nét và cảm biến mạnh mẽ đảm bảo mức độ kiểm tra chính xác.
Ngoài ra, do không yêu cầu kiến thức chuyên môn cao về thị giác máy hoặc công nghệ AI, các kỹ sư dây chuyền có thể dễ dàng sử dụng và điều chỉnh theo yêu cầu của nhà máy.
Trí tuệ nhân tạo không phải là một trào lưu hay công nghệ chuyên biệt chỉ áp dụng cho một số thị trường nhất định; nó là một lĩnh vực rộng lớn có thể hỗ trợ ngành công nghiệp theo nhiều cách khác nhau. Khi công nghệ phát triển, nó trở nên thân thiện hơn với người dùng. Hiệu quả thử nghiệm thực tế trong nhà máy sản xuất và nhà kho được tối ưu hóa, cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc sản phẩm và cho phép các cơ sở phát hiện sản phẩm lỗi sớm hơn trong quy trình sản xuất.
AI đã được sử dụng để tự động hóa nhiệm vụ cụ thể bằng cách phân tích dữ liệu và các mô hình để hướng dẫn hành động trong tương lai. Ví dụ, AI chuyên biệt đã được áp dụng trong các hoạt động sản xuất và hậu cần để kiểm tra các bộ phận, xác nhận sự hiện diện hoặc không hiện diện của các thành phần cụ thể, và phân loại gói hàng.
Nguồn: COGNEX
>>> Xem thêm: Tiềm Năng Của Trí Tuệ Thông Minh Nhân Tạo Trong Sản Xuất
----------------------------------------------------------
THÔNG TIN LIÊN HỆ
Công ty TNHH Hệ thống Tự động Đại Dương Mới (New Ocean Automation System)
Website: New Ocean Automation System
Hotline: 1900 0224
