Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất là gì? Vâng, có rất nhiều trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày, nhưng còn AI trong sản xuất thì sao? Tác động của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh bao gồm cả sản xuất.
Bạn có sợ thuật ngữ AI không? Chúng tôi đã tạo một bảng chú giải chi tiết về AI cho các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất và giải thích những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo cũng như những rủi ro và lợi ích của trí tuệ nhân tạo đối với các tổ chức và đối tượng khác. Vì vậy, đã đến lúc khám phá mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo và sản xuất.
Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất đề cập đến khả năng của máy móc có khả năng suy nghĩ giống con người, phản ứng độc lập với các sự kiện bên trong và bên ngoài cũng như dự đoán các sự kiện xảy ra trong tương lai. Khi một công cụ bị hao mòn hoặc có điều gì đó không mong muốn—hoặc thậm chí có thể là điều gì đó không mong đợi—xảy ra, rô-bốt có thể nhận ra điều đó và thực hiện hành động để khắc phục sự cố.
Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất đòi hỏi phải tự động hóa các hoạt động khó khăn và phát hiện các mẫu ẩn trong quy trình làm việc hoặc quy trình sản xuất.
Các nhà sản xuất hiện có tiềm năng chưa từng có để tăng sản lượng, quản lý chuỗi cung ứng của họ cũng như đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển nhờ AI và học máy.
Theo Nghiên cứu AI công nghiệp AspenTechchỉ 20% tổ chức công nghiệp lớn áp dụng AI, mặc dù 83% tin rằng nó tạo ra kết quả vượt trội.
Để trí tuệ nhân tạo được triển khai thành công trong sản xuất, kiến thức chuyên môn về miền là rất quan trọng. Do đó, nghề trí tuệ nhân tạo đang rất hot và ngày càng phát triển, cùng với công việc là kiến trúc sư dữ liệu, công việc điện toán đám mây, công việc kỹ sư dữ liệu và kỹ sư máy học.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng biến đổi ngành sản xuất. Những lợi thế tiềm năng bao gồm chất lượng được nâng cao, giảm thời gian ngừng hoạt động, chi phí thấp hơn và hiệu quả cao hơn. Công nghệ này cũng có thể tiếp cận được với các công ty nhỏ hơn. Các giải pháp AI có giá trị cao và chi phí thấp sẵn có hơn nhiều nhà sản xuất nhỏ hơn tin tưởng. Vì vậy, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn về chúng.
Tác động của AI đến ngành sản xuất
Thị trường và thị trường ước tính đến năm 2027, trí tuệ nhân tạo trong thị trường sản xuất sẽ có giá trị 16 USD.3 tỷ USD, tăng với tốc độ CAGR là 47.9% từ năm 2022 đến năm 2027. Thị trường hiện được định giá bằng USD 2.3 tỷ. Những người đi trước của trí tuệ nhân tạo có mơ về nó không?
Nghiên cứu của Capgemini cho thấy các trường hợp ứng dụng AI phổ biến nhất trong sản xuất đang tiến triển như thế nào:
- Bảo trì (29% trường hợp sử dụng AI trong sản xuất)
- Chất lượng (27%)
Sự nổi bật của dữ liệu sản xuất được thúc đẩy bởi AI và máy học hoạt động hiệu quả với nó. Máy móc có thể dễ dàng phân tích dữ liệu phân tích có nhiều trong sản xuất. Hàng trăm biến số tác động đến quá trình sản xuất và mặc dù con người gặp khó khăn trong việc kiểm tra những biến số này nhưng các mô hình học máy có thể dự báo tác động của từng biến số trong những trường hợp đầy thách thức này.
Kiểm tra số 15 ví dụ thực tế về học máy
Tác động của AI đối với sản xuất mang tính cách mạng. Danone Group, một doanh nghiệp thực phẩm của Pháp, sử dụng công nghệ máy học để tăng độ chính xác trong dự báo nhu cầu của mình. Điều này dẫn đến:
- Giảm 20% sai số dự báo.
- Giảm 30% doanh thu bị mất.
- Giảm 50% khối lượng công việc của người lập kế hoạch nhu cầu.
Nhờ những số liệu thống kê này, bạn đã bắt đầu thắc mắc về tất cả những lợi thế của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất chưa? Chúng tôi đã tập hợp tất cả chúng cho bạn, vì vậy đừng lo lắng.
Lợi ích của AI trong sản xuất
Những lợi ích chính mà AI mang lại cho ngành sản xuất là gì? Sản xuất công nghiệp có tỷ lệ sử dụng chức năng AI cao nhất trong số tất cả các ngành, với 93% lãnh đạo doanh nghiệp báo cáo rằng nó ít nhất có chức năng khá tốt trong công ty của họ. Lý do là:
- Chất lượng tốt hơn
- Ra quyết định nhanh chóng
- Chi phí vận hành thấp hơn
- Bảo trì phòng ngừa
- Thiết kế sản xuất nâng cao
- Sự an toàn
- 24/7 sản xuất
- Thích ứng nhanh hơn với những thay đổi của thị trường
Kiểm tra tác dụng của trí tuệ nhân tạo ở các nước đang phát triển
Vì vậy, hãy khám phá chúng.
Chất lượng tốt hơn
Đảm bảo chất lượng có thể là lợi ích chính của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Các doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình học máy để phát hiện những sai lệch so với các tiêu chí thiết kế điển hình, sai sót hoặc các vấn đề về tính nhất quán mà một người bình thường có thể bỏ qua.
Trí tuệ nhân tạo và công nghệ thông tin có mối quan hệ như thế nào?
Kỹ thuật học máy cải thiện chất lượng sản phẩm đồng thời giảm chi phí và thời gian dành cho việc đảm bảo chất lượng.
Ra quyết định nhanh chóng
Khi IIoT được liên kết với điện toán đám mây và thực tế ảo hoặc thực tế tăng cường, các doanh nghiệp có thể trao đổi về các hoạt động công nghiệp, chia sẻ mô phỏng và gửi thông tin quan trọng hoặc có liên quan trong thời gian thực, không phụ thuộc vào vị trí.
Dữ liệu cảm biến và đèn hiệu giúp doanh nghiệp ước tính nhu cầu trong tương lai, đưa ra quyết định sản xuất nhanh chóng và tăng tốc độ liên lạc giữa nhà sản xuất và nhà cung cấp. Nó cũng giúp các tổ chức hiểu được hành vi của khách hàng.
Chi phí vận hành thấp hơn
Với yêu cầu cam kết vốn đáng kể, nhiều doanh nghiệp tỏ ra thận trọng khi áp dụng AI vào lĩnh vực sản xuất. Tuy nhiên, ROI rất đáng kể và sẽ tốt hơn theo thời gian. Các doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi từ chi phí vận hành thấp hơn đáng kể khi máy móc thông minh đảm nhận các công việc hàng ngày của nhà máy và việc bảo trì dự đoán cũng sẽ giúp giảm thời gian ngừng hoạt động của máy.
Người tiêu dùng mong đợi giá trị tốt nhất trong khi nhu cầu của họ ngày càng tăng đối với các sản phẩm đặc biệt, được tùy chỉnh hoặc cá nhân hóa. Việc giải quyết những nhu cầu này ngày càng trở nên dễ dàng và ít tốn kém hơn nhờ những tiến bộ công nghệ như in 3D và các thiết bị kết nối IIoT. Việc áp dụng các phương pháp thiết kế thực tế ảo hoặc tăng cường ngụ ý rằng quy trình sản xuất sẽ có giá cả phải chăng hơn.
Hệ thống có thể được tạo và thử nghiệm trong mô hình ảo trước khi đưa vào sản xuất nhờ vào công nghệ học máy và tích hợp CAD, giúp giảm chi phí thử nghiệm máy thủ công.
Bảo trì phòng ngừa
Bảo trì phòng ngừa là một lợi ích khác của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Bạn có thể phát hiện ra các vấn đề trước khi chúng phát sinh và đảm bảo rằng việc sản xuất sẽ không phải dừng do lỗi thiết bị khi nền tảng AI có thể dự đoán thành phần nào cần được cập nhật trước khi xảy ra sự cố ngừng hoạt động.
Thiết kế sản xuất nâng cao
AI đang mang lại những thay đổi tích cực trong thiết kế sản phẩm.
Ví dụ, một cách tiếp cận là dành cho các kỹ sư và nhà thiết kế tạo ra một bản tóm tắt được đưa vào hệ thống AI.
Dữ liệu từ bản tóm tắt có thể bao gồm các giới hạn và hướng dẫn về loại vật liệu có thể được sử dụng, kỹ thuật sản xuất có thể được sử dụng, hạn chế về thời gian và hạn chế về tài chính.
Sau đó, chương trình sẽ điều tra mọi tình huống trước khi đưa ra danh sách các tùy chọn hàng đầu. Việc thử nghiệm các giải pháp đó bằng máy học có thể xác định cách tiếp cận hiệu quả nhất.
Sự an toàn
Mọi người đều thiếu sót và dễ mắc lỗi, đặc biệt nếu họ mệt mỏi hoặc bận tâm. Trên sàn nhà máy và trong bất kỳ tòa nhà hoặc cơ sở xử lý nào, lỗi và tai nạn vẫn có thể xảy ra, nhưng AI và sự trợ giúp của robot đều có thể loại bỏ xu hướng này.
Khi công việc nguy hiểm hoặc đòi hỏi nỗ lực phi thường, kiểm soát truy cập từ xa sẽ làm giảm nguồn nhân lực. Ngay cả điều kiện làm việc thường ngày cũng sẽ làm giảm tần suất tai nạn công nghiệp và tăng cường độ an toàn nói chung. Một cách đơn giản và hiệu quả hơn để bảo vệ tính mạng con người là tạo ra các rào chắn và bảo vệ an toàn nhờ các thiết bị cảm biến ngày càng tinh vi kết hợp với các thiết bị IIoT.
24/7 sản xuất
Bởi vì chúng ta là sinh vật, con người cần được chăm sóc thường xuyên như thức ăn và nghỉ ngơi. Bất kỳ nhà máy sản xuất nào cũng phải thực hiện ca làm việc, sử dụng ba công nhân trong mỗi khoảng thời gian 24 giờ để tiếp tục hoạt động suốt ngày đêm.
Robot được hỗ trợ bởi AI có thể hoạt động trên dây chuyền sản xuất suốt ngày đêm và không bị đói hay mệt mỏi. Điều này giúp tăng năng lực sản xuất, điều ngày càng quan trọng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng trên toàn thế giới.
Ngoài ra, robot còn hoạt động hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực, bao gồm dây chuyền lắp ráp, bộ phận lấy hàng và đóng gói cũng như nhiều lĩnh vực khác. Một số khía cạnh của hoạt động kinh doanh có thể rút ngắn đáng kể thời gian quay vòng.
Thủ tục thanh toán trí tuệ nhân tạo được sử dụng như thế nào trong quân đội
Thích ứng nhanh hơn với những thay đổi của thị trường
Các ứng dụng AI trong sản xuất không chỉ dừng lại ở việc thúc đẩy quy trình sản xuất và thiết kế. Ngoài ra, nó có thể phát hiện những thay đổi của thị trường và cải thiện chuỗi cung ứng sản xuất.
Sau đó, một công ty sản xuất có thể chuyển đổi từ thái độ phản ứng nhanh sang tư duy chiến lược, điều này mang lại lợi thế đáng kể cho công ty.
Bằng cách xem xét mối liên hệ giữa các biến số như vị trí, tình trạng chính trị, các yếu tố kinh tế xã hội và kinh tế vĩ mô cũng như hành vi của người tiêu dùng, hệ thống AI tạo ra các dự đoán về nhu cầu thị trường.
Khi được trang bị những dữ liệu như vậy, các doanh nghiệp sản xuất có thể tối ưu hóa hiệu quả hơn nhiều những thứ như kiểm soát hàng tồn kho, lực lượng lao động, sự sẵn có của nguyên liệu thô và mức tiêu thụ năng lượng.
Trí tuệ nhân tạo có tốt hơn trí tuệ con người không? Trước khi quyết định, hãy cùng phân tích những nhược điểm của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất.
Nhược điểm của AI trong sản xuất
Giống như mọi thứ khác trên thế giới, trí tuệ nhân tạo trong sản xuất có một số nhược điểm như:
- Chi phí thực hiện cao
- Thiếu chuyên gia giỏi
- Tấn công mạng
Hãy xem xét chúng một cách cẩn thận trước khi bạn quyết định.
Chi phí thực hiện cao
Mặc dù việc triển khai AI trong ngành công nghiệp có thể giảm chi phí lao động nhưng làm như vậy có thể khá tốn kém, đặc biệt là ở các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp nhỏ. Chi phí ban đầu sẽ bao gồm bảo trì liên tục và phí bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công vì việc duy trì an ninh mạng cũng quan trọng không kém.
Thiếu chuyên gia giỏi
Không có nhiều chuyên gia AI có chuyên môn cần thiết vì chủ đề này vẫn đang phát triển. Việc xem xét tính khả dụng của chuyên gia là rất quan trọng vì bộ công cụ này thường yêu cầu lập trình phức tạp.
Ngoài ra, do nhu cầu cao nên chi phí tuyển dụng cũng khá cao.
Kiểm tra tốt nhất thạc sĩ về trí tuệ nhân tạo
Tấn công mạng
Tội phạm mạng sẽ cố gắng phát triển các kỹ thuật hack mới khi AI ngày càng tiên tiến và phổ biến hơn vì nó dễ bị tấn công mạng.
Bạn có biết nhân viên bỏ qua việc đào tạo về an ninh mạng như thế nào không? Ngay cả một khe hở nhỏ cũng có thể làm gián đoạn dây chuyền sản xuất. Trên thực tế, ngay cả một vi phạm nhỏ cũng có thể buộc toàn bộ công ty sản xuất phải đóng cửa. Do đó, việc cập nhật các biện pháp an ninh và lưu ý đến khả năng xảy ra các cuộc tấn công mạng tốn kém là rất quan trọng.
Kiểm tra các phương pháp hay nhất về an ninh mạng năm 2022
Trí tuệ nhân tạo trong các trường hợp sử dụng sản xuất
Các công ty sản xuất phải thay đổi sang chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu nhiều hơn để duy trì tính cạnh tranh. Điều này thường liên quan đến việc tổ chức lại nhân sự, cập nhật phần cứng và phần mềm liên quan đến AI như:
- Bảo trì dự đoán
- Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
- Thiết kế sáng tạo
- Tối ưu hóa sản xuất
- Người máy
- Dự báo giá
- năng suất dự đoán
- Quản lý năng lượng
- Đảm bảo chất lượng
- Quản lý hàng tồn kho
- Tối ưu hóa quá trình
- Tạo cặp song sinh kỹ thuật số
Trí tuệ nhân tạo đã trở thành hiện thực và có thể được sử dụng ngay lập tức trong nhà máy của bạn, giống như trong các tình huống được giải thích bên dưới. Vậy các trường hợp sử dụng AI phổ biến trong sản xuất là gì?
Bảo trì dự đoán
Các nhà sản xuất sử dụng công nghệ AI để phát hiện thời gian ngừng hoạt động và rủi ro tiềm ẩn bằng cách kiểm tra dữ liệu cảm biến. Các nhà sản xuất có thể lên lịch bảo trì và sửa chữa trước khi thiết bị chức năng bị hỏng bằng cách sử dụng thuật toán AI để ước tính thời điểm hoặc liệu thiết bị có gặp trục trặc hay không.
Các nhà sản xuất có thể tăng năng suất đồng thời giảm chi phí do hỏng hóc thiết bị với sự trợ giúp của tính năng bảo trì dự đoán do AI cung cấp. Đây là một trong những trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo quan trọng nhất trong sản xuất.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Quản lý chuỗi cung ứng ngày nay với hàng nghìn bộ phận và địa điểm là vô cùng khó khăn. AI đang nhanh chóng trở thành một công nghệ cần thiết để cung cấp các mặt hàng từ khâu sản xuất đến khách hàng một cách nhanh chóng.
Các nhà sản xuất có thể chỉ định giải pháp chuỗi cung ứng tối ưu cho từng sản phẩm bằng kỹ thuật học máy. Bây giờ có thể trả lời các câu hỏi như “Nên đặt hàng bao nhiêu điện trở cho quý sắp tới?” và “Lộ trình vận chuyển tối ưu cho sản phẩm A là gì?” mà không đưa ra các giả định hoặc sử dụng những phỏng đoán tốt nhất.
Quản lý hàng tồn kho nội bộ có thể khá khó khăn. Dây chuyền sản xuất chủ yếu dựa vào hàng tồn kho để giữ cho dây chuyền được cung cấp và sản xuất các mặt hàng. Mỗi bước của quy trình cần một số thành phần cụ thể để hoạt động; Sau khi sử dụng hết, chúng phải được thay thế kịp thời để duy trì quá trình hoạt động.
AI có thể giúp giải quyết khó khăn trong việc lấp đầy sàn sản xuất với lượng hàng tồn kho cần thiết. AI có thể phân tích số thành phần, ngày hết hạn và phân phối tại nhà máy để làm cho nó hiệu quả hơn.
Thiết kế sáng tạo
Các thuật toán học máy được sử dụng trong thiết kế tổng quát để mô phỏng phương pháp thiết kế của kỹ sư.
Các tiêu chí thiết kế (chẳng hạn như vật liệu, kích thước, trọng lượng, độ bền, quy trình sản xuất và giới hạn chi phí) được các nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập vào phần mềm thiết kế tổng quát, sau đó tạo ra mọi kết quả tiềm năng. Các nhà sản xuất có thể nhanh chóng tạo ra hàng nghìn lựa chọn thiết kế cho một sản phẩm bằng cách sử dụng công nghệ này.
AI sẽ thay thế các nhà thiết kế?: Trình tạo nghệ thuật AI giữa hành trình & Dall-E 2
Tối ưu hóa sản xuất
Các tác vụ sử dụng nhiều dữ liệu đòi hỏi vô số bộ dữ liệu lịch sử có thể được tham gia vào quá trình tối ưu hóa quy trình. Rất khó để xác định biến số quy trình nào mang lại chất lượng sản phẩm tốt nhất. Nhiều thiết kế thí nghiệm thường được thực hiện bởi các chuyên gia sản xuất và chất lượng để tối ưu hóa các thông số quy trình, nhưng chúng thường tốn kém và mất thời gian.
Các kỹ sư có thể khám phá công thức xử lý tốt nhất cho nhiều mặt hàng khác nhau bằng tốc độ xử lý dữ liệu nhanh chóng của AI. Chẳng hạn như “Tôi nên sử dụng máy nào cho bảng mạch công nghệ mới nổi này?” hoặc “Tôi nên nhập tốc độ hoặc nhiệt độ băng tải nào để đạt năng suất tối đa?” AI sẽ liên tục nâng cao các thông số quy trình bằng cách học hỏi từ tất cả các điểm dữ liệu sản xuất.
Người máy
Robot công nghiệp, thường được gọi là robot sản xuất, tự động hóa các hoạt động đơn điệu, loại bỏ hoặc giảm thiểu đáng kể lỗi của con người và tái tập trung sự chú ý của con người vào các bộ phận mang lại nhiều lợi nhuận hơn trong doanh nghiệp.
Robot có phải là trí tuệ nhân tạo?
Lắp ráp, hàn, sơn, kiểm tra sản phẩm, gắp và đặt, đúc khuôn, khoan, sản xuất thủy tinh và mài là một số ứng dụng.
Dự báo giá
Biến động giá nguyên liệu từ lâu đã là một vấn đề đối với các nhà sản xuất. Các doanh nghiệp phải điều chỉnh theo mức giá khó lường của tài nguyên thô để duy trì tính cạnh tranh trên thị trường. Chính xác hơn con người, phần mềm hỗ trợ AI có thể dự đoán giá hàng hóa và cải thiện theo thời gian.
năng suất dự đoán
Các cuộc thảo luận về dự đoán năng suất thường xuất hiện khi đề cập đến AI trong sản xuất. Mô hình AI dự đoán có độ chính xác cao có lợi tức đầu tư không giới hạn.
Quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho có thể chuẩn bị tốt hơn cho nhu cầu linh kiện trong tương lai bằng cách dự báo sản lượng. Các nhà quản lý sản xuất có thể được cảnh báo kéo dài thời gian sản xuất để đáp ứng nhu cầu nếu sản lượng được dự đoán thấp hơn dự kiến. Dự đoán lợi nhuận sẽ yêu cầu AI giải quyết vấn đề dữ liệu khổng lồ của nó.
Quản lý năng lượng
AI có thể hỗ trợ trong lĩnh vực quản lý năng lượng thường bị đánh giá thấp. Hầu hết các kỹ sư thiếu thời gian cần thiết để đánh giá chi phí sử dụng năng lượng của nhà máy.
Chi phí vận hành quy trình sản xuất có thể giảm đáng kể bằng cách sử dụng AI để phân tích việc sử dụng năng lượng. Ngoài ra, chi phí thấp hơn cho phép dành nhiều tiền hơn cho các nguồn lực để đổi mới quy trình, cải thiện chất lượng và sản xuất.
Đảm bảo chất lượng
Vì hầu hết các sai sót đều có thể quan sát được nên hệ thống AI có thể sử dụng công nghệ thị giác máy để xác định các biến thể từ các kết quả đầu ra thông thường. Công nghệ AI cảnh báo người dùng khi chất lượng sản phẩm thấp hơn mong đợi để họ có thể hành động và khắc phục.
Thủ tục thanh toán trí tuệ nhân tạo thay đổi quy trình tuyển dụng như thế nào
Quản lý hàng tồn kho
Vì các hệ thống máy học được hỗ trợ bởi AI có thể khuyến khích các hoạt động lập kế hoạch tồn kho nên chúng vượt trội trong việc xử lý dự báo nhu cầu và lập kế hoạch cung ứng.
So với các kỹ thuật dự báo nhu cầu thông thường được các kỹ sư sử dụng trong các cơ sở sản xuất, các giải pháp hỗ trợ AI mang lại kết quả chính xác hơn. Những giải pháp này giúp các tổ chức kiểm soát tốt hơn mức tồn kho, giảm khả năng xảy ra tình trạng hết hàng và hết hàng.
Tối ưu hóa quá trình
Các tổ chức có thể đạt được mức sản xuất bền vững bằng cách tối ưu hóa các quy trình bằng phần mềm hỗ trợ AI. Các nhà sản xuất có thể chọn các giải pháp khai thác quy trình được hỗ trợ bởi AI để xác định và loại bỏ các tắc nghẽn trong quy trình.
Tạo cặp song sinh kỹ thuật số
Bản sao ảo của hàng hóa hoặc tài sản vật chất được gọi là “song sinh kỹ thuật số”. Các nhà sản xuất có thể nâng cao hiểu biết về sản phẩm và cho phép các tổ chức thử nghiệm các hoạt động trong tương lai có thể cải thiện hiệu suất tài sản bằng cách kết hợp các kỹ thuật AI với bản sao kỹ thuật số.
Trí tuệ nhân tạo trong ví dụ về ngành sản xuất
Có rất nhiều trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Tuy nhiên, chúng được sử dụng như thế nào và tác dụng của AI trong sản xuất trong đời thực là gì?
fanuc
Nhân viên robot được nhà sản xuất tự động hóa Fanuc của Nhật Bản sử dụng để vận hành các hoạt động của mình suốt ngày đêm. Các robot này có thể sản xuất các bộ phận quan trọng cho máy CNC và động cơ, vận hành liên tục tất cả các thiết bị trong nhà máy và cho phép giám sát hoạt động liên tục. Đó là một ví dụ điển hình về trí tuệ nhân tạo trong sản xuất.
Tập đoàn BMW
Tập đoàn BMW sử dụng nhận dạng hình ảnh trên máy vi tính để đảm bảo chất lượng, kiểm tra và loại bỏ các vấn đề giả mạo (sai lệch so với mục tiêu mặc dù không có lỗi thực tế). Họ đã thành công trong việc chế tạo với độ chính xác cao.
Porsche
Porsche là một doanh nghiệp khác thu được lợi nhuận từ AI trong sản xuất. Họ tự động hóa một bộ phận khá lớn của quy trình sản xuất ô tô bằng cách sử dụng phương tiện tự động dẫn đường (AGV). Nhà máy có khả năng chống chịu tốt hơn trước những xáo trộn như đại dịch nhờ khả năng vận chuyển các bộ phận thân ô tô từ trạm xử lý này sang trạm xử lý tiếp theo của AGV mà không cần sự can thiệp của con người.
Tương lai của AI trong sản xuất
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang thay đổi và định nghĩa lại lĩnh vực sản xuất nhờ trí tuệ nhân tạo (AI). AI đã hỗ trợ đáng kể cho sự phát triển của ngành sản xuất. Bạn có thể khám phá tác dụng của trí tuệ nhân tạo trong Công nghiệp 4.0 với bài viết này.
Các doanh nghiệp đã sử dụng nó để hợp lý hóa các hoạt động, tăng cường an toàn, giúp những người lao động chân tay phát huy khả năng của họ để sử dụng nhiều hơn ở những nơi khác và cuối cùng là thúc đẩy lợi nhuận của họ.
Các công ty sẽ có thể nhận ra các vấn đề trước khi chúng xảy ra, nâng cao dây chuyền lắp ráp sản phẩm và sử dụng các kỹ thuật dựa trên thị giác máy tính để giúp phát triển hoạt động kinh doanh, bổ sung thêm lợi ích của AI trong sản xuất, hiện bao gồm chi phí thấp hơn và tiết kiệm thời gian.
Phần kết luận
Ngay cả khi đối mặt với sự thay đổi đang diễn ra, AI có thể giúp duy trì hoạt động kinh doanh sản xuất của bạn một cách đáng kể. Nó cung cấp các phân tích dự đoán có thể hỗ trợ các nhà sản xuất đưa ra lựa chọn tốt hơn. Trí tuệ nhân tạo có nhiều lợi thế, từ thiết kế sản phẩm đến quản lý khách hàng. Chúng bao gồm cải thiện chất lượng quy trình, chuỗi cung ứng hợp lý, khả năng thích ứng, v.v.
Tuy nhiên, có một số hạn chế đối với công nghệ AI. Bao gồm chi phí cao và khả năng bị tấn công mạng. Nhưng lợi ích của AI lớn hơn những hạn chế này.
