Khi sản xuất lỗi hay không phù hợp, việc dừng máy sản xuất có thể gây ra tổn thất rất lớn. Đặc biệt đối với những doanh nghiêp không có công cụ và nguồn lực để phát triển sản phẩm chất lượng, đây là một quá trình rất phức tạp đối với họ. Trong thời đại hiện nay, trí tuệ nhân tạo và máy học đã trở nên phổ biến hơn trong việc sản xuất và lắp ráp các mặt hàng, giúp giảm chi phí và thời gian sản xuất. Theo như dự báo của Mckinsey, 40% những giá trị tiềm năng được tạo ra bởi các phân tích ngày nay đều đến từ kỹ thuật AI và Machine Learning, trong đó Machine Learning chiếm từ 3,5 đến 5,8 nghìn tỷ đồng giá trị hàng năm.
Những chiến lược tăng trưởng hàng đầu liên quan đến việc tích hợp các nền tảng machine leaning tạo ra những hiểu biết, để cải thiện chất lượng sản phẩm cũng như năng suất sản xuất. Machine Learning - nơi robot có thể đặt các vật phẩm của chúng cùng với độ chính xác chi tiết, những phân tích có thể xác định các tình huống sắp tới và các quy trình tự động có thể phát triển các đầu ra không có lỗi.
Các doanh nghiệp cần phải tận dụng các giải pháp thông minh hơn để làm cho toàn bộ quy trình đạt được hiệu quả hơn và sau đó có thể mở rộng bởi lượng dữ liệu đang tăng lên từng ngày. Đã giúp cho doanh nghiệp rất nhiều trong việc tự động hóa và thậm chí dự đoán và giám sát performance của máy móc.
Giai đoạn chuyển đổi kỹ thuật số lớn cho các nhà sản xuất đó chính là thuật toán phát triển thông qua học máy và các sản phẩm hỗ trợ trí tuệ nhân tạo.
Nhận dữ liệu từ các sản phẩm sau đó được đưa vào mô hình Machine Learning để cải thiện hơn nữa quy trình sản xuất. Trong tương lai các hoạt động công nghiệp sẽ được biến đổi bởi robot. Machine Learning là yếu tố chính của bảo trì dự đoán tiên tiến bằng cách xác định, theo dõi và phân tích các biến hệ thống quan trọng trong quá trình sản xuất. Thông qua đó mà các nhà khai thác có thể được cảnh báo trước khi hệ thống bị lỗi, và trong một số trường hợp không có sự tương tác của các nhà quản lý.
Khi nghĩ về các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo và machine learning là cách chúng có thể phục vụ các quy trình hàng ngày trong toàn bộ quy trình sản xuất. Với công nghệ này mà các nhà sản xuất có thể phát hiện được các vấn đề của những phương pháp sản xuất thông thường của họ.
Với sự kết hợp các công cụ Machine Learning với Internet vạn vật, không chỉ mang lại giá trị cho quá trình sản xuất mà còn cả trong quá trình đóng gói sản phẩm và phân phối (hậu cần, hàng tồn kho, tài sản, quản lý chuỗi cung ứng).
Ứng dụng được áp dụng rộng rãi nhất của Machine learning liên quan đến giai đoạn phát triển sản phẩm, giai đoạn thiết kế và lập kế hoạch cho các sản phẩm mới, cũng như cải tiến các sản phẩm hiện có, gắn liền với hàng loạt thông tin phải được xem xét để mang lại kết quả tốt nhất.
Với giải pháp Machine Learning giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu của người tiêu dùng và phân tích nó để hiểu được nhu cầu và khám phá các nhu cầu tiềm ẩn bên trong từ đó phát hiện ra các cơ hội kinh doanh mới.
Áp dụng giải pháp Machine Learning tốt có thể cải thiện chất lượng sản phẩm cuối cùng lên tới 35%. Đặc biệt đối với các ngành sản xuất riêng biệt. Để áp dụng giải pháp này tốt thì doanh nghiệp cần phải tìm được sự bất thường trong các sản phẩm và bao bì của chúng. Nhờ vào đó mà doanh nghiệp ngăn chặn được các sản phẩm bị lỗi khi tiếp cận với thị trường.
Thông qua thiết bị IoT và ML, doanh nghiệp sẽ phân tích được tính khả dụng và hiệu suất của tất cả các thiết bị được sử dụng trong quy trình sản xuất. Nâng cao chất lượng sản xuất, bảo trì dự đoán, ước tính được thời gian tốt nhất để tham gia vào các thiết bị cụ thể để kéo dài tuổi thọ và tránh thời gian ngừng hoạt động.
Xác định được thời điểm tiến hành bảo trì thiết bị là một nhiệm vụ khó khăn đối với doanh nghiệp, mỗi lần máy được đưa ra để bảo trì, nó không hoạt động hay thậm chí yêu cầu thời gian ngừng hoạt động của máy cho đến khi sửa chữa. Nếu như sửa chữa thường xuyên sẽ tổn thất cho doanh nghiệp, cũng như là bảo trì không thường xuyên sẽ dẫn đến sự cố thậm chí là tốn kém hơn.
Các thuật toán Machine Learning rất tuyệt vời trong việc cân bằng nhiều ngôn ngữ dữ liệu để dự đoán, xác định thời gian sửa chữa tối ưu. Xác định lỗi khi chúng xảy ra để tìm ra giải pháp xử lý kịp thời.
Bên cạnh đó, nhờ vào thuật toán này để xác định những dữ liệu cũ để biết được các thiết bị hỏng hóc, giúp doanh nghiệp lúc nào nên bảo trì. Đặc biệt, dữ liệu cũng có thể được lấy tự động từ bên trong doanh nghiệp do đó loại bỏ sự cần thiết phải kiểm tra thủ công. Tăng tốc độ và hiệu quả, giảm chi phí nhân lực.
Bảo trì dự đoán chiếm một phần đáng kể trong mọi chi phí của hoạt động sản xuất. Đem lại cho doanh nghiệp nhiều giá trị, do đó bảo trì dự đoán trở thành mục tiêu chung của mỗi doanh nghiệp.
Trong AI công nghiệp, thuật toán Machine Learning phát hiện sự bất thường và kiểm tra mối tương quan trong khi tìm kiếm mẫu các nguồn cấp dữ liệu khác nhau, cho thấy sức mạnh khả năng phân tích lượng dữ liệu trong thời gian thực từ đó đề xuất các phản hồi có thể hành động đối với những vấn đề phát sinh.
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào trong robot cho phép chúng đảm nhận những công việc thường ngày phức tạp, nguy hiểm. Chúng vượt qua những dây chuyền mà trước đây chúng bị hạ xuống, bởi vì khả năng Machine Learning của chúng cho phép giải quyết các quy trình phức tạp hơn.
Hy vọng qua bài viết này, New Ocean cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích nhất giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhà máy, từ đó áp dụng vào doanh nghiệp một cách hiệu quả nhất. Liên hệ với chúng tôi nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào? Các chuyên gia giải pháp của chúng tôi đã sẵn sàng giải đáp tất cả các câu hỏi và giúp doanh nghiệp lựa chọn giải pháp phù hợp.
Xem thêm: Công nghệ IIoT trong chuyển đổi nhà máy thông minh
