Ngành Công nghiệp Chế tạo đã sẵn sàng cho điểm phát triển vượt bậc nhờ vào những đổi mới mang tính cách mạng: Ứng dụng AI vào dây truyền sản xuất. Biết các xu hướng và hiểu về các cơ hội mới mà Trí tuệ nhân tạo mang lại sẽ giúp doanh nghiệp duy trì được lợi thế cạnh tranh và chuẩn bị kỹ năng cần thiết cho đội ngũ nhân lực cho đội ngũ nhân lực của mình.
1/ Công nghệ thực tế ảo sẽ cho phép các công cụ mới thực hiện kiểm tra sản phẩm trong môi trường không gian ảo một cách dễ dàng. AI hỗ trợ tạo và hiển thị hình ảnh 3D hiệu quả hơn và nâng cao trải nghiệm người dùng.
Các nhà phát triển AR có thể tận dụng các thuật toán AI để cung cấp các tính năng AR như tương tác nâng cao với môi trường vật lý xung quanh. Các công nghệ AI như học máy và học sâu rất phù hợp với môi trường AR. Các ứng dụng AI sẽ giúp nâng cao trải nghiệm cho khách hàng.
Có cơ hội thu thập thêm dữ liệu để đào tạo thuật toán AI, vì máy ảnh luôn mở. Đầu vào cho thuật toán AI rất chi tiết vì môi trường AR dựa vào nhiều cảm biến (ví dụ: con quay hồi chuyển, cảm biến, gia tốc kế và GPS của thiết bị). Điều này mang lại độ tin cậy tốt hơn so với các hệ thống chỉ dựa vào một cảm biến duy nhất.
- Ghi nhãn đối tượng: Ghi nhãn đối tượng sử dụng các mô hình phân loại học máy. Khi một khung máy ảnh được chạy qua mô hình, nó khớp với hình ảnh có nhãn được xác định trước trong thư viện phân loại của người dùng và nhãn sẽ phủ lên đối tượng vật lý trong môi trường AR.
- Phát hiện và nhận dạng đối tượng: Phát hiện và nhận dạng đối tượng sử dụng các thuật toán mạng nơ-ron tích tụ (CNN) để ước tính vị trí và mức độ của các đối tượng trong một cảnh. Sau khi đối tượng được phát hiện, phần mềm AR có thể kết xuất các đối tượng kỹ thuật số để phủ lên đối tượng vật lý và làm trung gian tương tác giữa chúng.
- Nhận dạng và dịch văn bản: Nhận dạng và dịch văn bản kết hợp các kỹ thuật Nhận dạng ký tự quang học AI (OCR) với công cụ dịch văn bản sang văn bản như DeepL. Trình theo dõi trực quan theo dõi từ và cho phép bản dịch phủ lên môi trường AR.
- Nhận dạng giọng nói tự động: Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) sử dụng nhận dạng giọng nói nghe nhìn trên mạng nơron (một thuật toán dựa vào xử lý hình ảnh để trích xuất văn bản). Các từ cụ thể kích hoạt một hình ảnh trong thư viện được gắn nhãn để phù hợp với mô tả từ và hình ảnh được chiếu lên không gian AR.
2/ Tự động hóa giúp lĩnh vực sản xuất đạt được mức độ chính xác cao hơn và hiệu suất hơn, đồng thời giảm đáng kể các lỗi trong quá trình sản xuất
Trí tuệ nhân tạo và tự động hóa là chìa khóa cho sự tăng trưởng trong tương lai giữa các ngành công nghiệp và lĩnh vực sản xuất cũng không ngoại lệ. Các nhà sản xuất đang sử dụng dữ liệu và phân tích được hỗ trợ bởi AI để giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, nâng cao hiệu quả, chất lượng sản phẩm và sự an toàn của nhân viên. Nghiên cứu của PwC cũng cho thấy khoảng 45% tổng lợi nhuận kinh tế vào năm 2030 sẽ là từ việc cải tiến sản phẩm, kích thích nhu cầu của người tiêu dùng.
Các kỹ năng của con người phải phát triển để đáp ứng các nhiệm vụ của những vai trò linh hoạt, hoàn toàn mới, thậm chí không lường trước được mà máy móc không thể hoàn thành. AI có thể nâng cao đáng kể chất lượng và quy mô công việc trong ngành sản xuất bằng cách cải thiện khả năng của mọi chức năng kinh doanh sản xuất. Một số ứng dụng AI phổ biến như:
- Bảo trì dự đoán: Hệ thống AI sẽ giúp tự động hóa lên kế hoạch cho quy trình bảo trì máy móc, thiết bị một cách hiệu quả
- AI giúp tăng cường hiệu suất sử tài sản và tăng năng suất bằng cách dự đoán sự cố máy móc và thiết bị ngoài kế hoạch
- Tăng cường sản xuất: Với sự trợ giúp của các công cụ và ứng dụng AI, các doanh nghiệp có thể xác định thành công các nguyên nhân cơ bản gây ra tổn thất năng suất và xác định vị trí các yếu tố cản trở
- Nâng cao chất lượng: Công nghệ AI cần các kỹ năng chuyên môn và tự động hóa mà các nhà sản xuất đã áp dụng đòi hỏi lực lượng lao động có kỹ năng. Ví dụ, Cobots, robot hợp tác hỗ trợ con người với những nhiệm vụ phức tạp. Những công nghệ này yêu cầu con người lập trình để thực hiện các công việc phức tạp
Việc áp dụng AI trong ngành công nghiệp sản xuất nên được coi là một bước phát triển tích cực và có thể đạt được kết quả hiệu quả thông qua đào tạo và tái kỹ năng cho lực lượng lao động hiện có. AI và tự động hóa sẽ cho phép con người tập trung vào các hoạt động tạo ra nhiều giá trị hơn cho vai trò của họ và doanh nghiệp. Kiến thức làm việc về các công nghệ mới nhất được sử dụng trong sản xuất, kết hợp với chuyên môn thực hành mà lực lượng lao động hiện tại sở hữu, có thể đưa họ đi đầu trong quá trình chuyển đổi ngành sản xuất.
3/ Robot thông minh sẽ tham gia trực tiếp phát hiện lỗi sản phẩm và nhờ đó quá trình khắc phục lỗi nhanh hơn. Toàn bộ chu trình sản xuất từ đó đạt hiệu quả cao hơn nhờ vào các ứng dụng AI.
Trong sản xuất ngày nay, rô bốt được triển khai trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau chủ yếu làm các công việc lặp đi lặp lại. Hiệu suất tác vụ tổng thể của rô bốt phụ thuộc vào độ chính xác của bộ điều khiển để theo dõi các chuyển động được xác định trước. Khả năng của robot để xử lý các môi trường phức tạp, không có cấu trúc, chẳng hạn như cầm nắm linh hoạt các vật thể chưa biết trước đây hoặc lắp ráp các thành phần mới, là rất hạn chế. Việc sử dụng những cỗ máy có mức độ thông minh hơn để có được các kỹ năng một cách tự chủ và linh hoạt trong các tình huống không nhìn thấy được sẽ là yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với khá nhiều lĩnh vực công nghiệp.
Thách thức chính đối với sự tiến hóa của robot là cần thiết kế các thuật toán điều khiển có thể thích ứng nhưng mạnh mẽ, có thể giải quyết tất cả các hành vi hệ thống có thể xảy ra và cũng như sự cần thiết của ‘tổng quát hóa hành vi’, ví dụ như khả năng phản ứng với các tình huống không lường trước được. Hai hình thức trí tuệ nhân tạo, Học sâu và Học tăng cường (có thể sử dụng Học sâu), có nhiều triển vọng ứng dụng AI trong việc giải quyết những thách thức như vậy bởi vì chúng cho phép robot trong hệ thống sản xuất đối phó với những điều không chắc chắn, học các hành vi thông qua tương tác với môi trường xung quanh của chúng và lý tưởng khái quát cho các tình huống mới. Chúng ta hãy xem cách Học sâu và Học củng cố đóng vai trò quan trọng như thế nào trong các trường hợp sử dụng nói trên: chọn linh hoạt và lắp ráp các thành phần mới.
Khả năng nắm bắt linh hoạt thông qua Học sâu
Ngay cả khi họ gặp phải một vật thể mà họ chưa bao giờ nhìn thấy hoặc cầm nắm trước đây, ứng dụng AI có khả năng ngay lập tức biết vị trí để nắm bắt vật thể đó để nâng nó thành công. Robot trong ngành sản xuất ngày nay phải được lập trình rõ ràng để chúng có thể tiếp cận tư thế nắm bắt được xác định trước và thực hiện thao tác nắm.
Điều này đòi hỏi các đối tượng được nắm bắt phải luôn ở cùng một vị trí và hướng (hãy nghĩ đến một dây chuyền lắp ráp). Thách thức đối với các lập trình viên là tìm cách để robot có thể nắm được một vật thể không xác định ở bất kỳ hướng nào. Đây là lúc Deep Learning xuất hiện.
Deep Learning hoạt động thông qua các mạng nơ-ron kỹ thuật số nhân tạo — các bộ xấp xỉ hàm lớn, phi tuyến tính, được lấy cảm hứng từ bộ não con người. Các mạng nơ-ron hiện đại có hàng triệu tham số. Sử dụng tập dữ liệu về các mối quan hệ đầu vào-đầu ra, các tham số này có thể được đặt để mạng nơ-ron có thể dự đoán đầu ra cụ thể cho một đầu vào nhất định.
Đây là cách Học sâu có thể được áp dụng để giải quyết bài toán. Thay vì lập trình cho rô bốt về cách cầm nắm, các nhà lập trình cung cấp cho rô bốt các ví dụ về cách cầm nắm thông qua mạng nơ-ron. Dữ liệu đào tạo robot bao gồm hình ảnh hoặc mô hình của các đối tượng khác nhau cũng như cách nắm bắt chúng.
Với một cơ sở dữ liệu gồm hàng triệu ví dụ như vậy, mạng nơ-ron học cách tính toán các điểm nắm bắt cho bất kỳ hình ảnh nhất định nào của một đối tượng. Những ví dụ này có thể được tạo một cách thuận tiện trong mô phỏng. Robot thành thạo kỹ năng cầm nắm mà không cần thực hiện một thao tác nắm nào trong thế giới thực.
Giải quyết các nhiệm vụ lắp ráp công nghiệp với học tăng cường
Một cách tiếp cận robot thông minh khác đối với các nhiệm vụ công nghiệp là dựa trên học tăng cường (RL). RL là một khuôn khổ các nguyên tắc cho phép robot “học” các hành vi thông qua tương tác với môi trường; tức là, dữ liệu đến từ môi trường xung quanh thực tế.
Không giống như các phương pháp điều khiển robot phản hồi truyền thống, ý tưởng cốt lõi của RL là cung cấp cho bộ điều khiển robot các thông số kỹ thuật cấp cao về những việc cần làm thay vì cách thực hiện. Khi robot tương tác với môi trường và thu thập các quan sát và phần thưởng, thuật toán RL củng cố những hành vi mang lại phần thưởng cao.
Tiến bộ gần đây trong nghiên cứu RL đã giới thiệu các mạng nơ-ron sâu để mô hình hóa các hành vi của robot và tác động của nó đến việc triển khai các ứng dụng AI.
Mặc dù ý tưởng về RL rất hứa hẹn trong việc tạo ra các hệ thống tự động học hỏi, nhưng việc áp dụng các ứng dụng AI này cho đến nay vẫn còn hạn chế, vì lượng dữ liệu lớn như vậy là cần thiết để robot học các chính sách điều khiển thành công.
Do đó, việc thực hiện tất cả các khóa đào tạo này trên phần cứng robot thực sự là một vấn đề khó khăn, bởi vì nó mất nhiều thời gian và dẫn đến hao mòn thiết bị. Nghiên cứu gần đây trong RL nhằm mục đích giảm số lượng đào tạo cần thiết trên robot thực.
4/ Internet vạn vật (IoT) đem lại hiệu quả tổng thể cho sản xuất thông qua tối ưu hiệu quả của từng công đoạn trong quá trình sản xuất thông qua môi trường mạng Internet tốc độ cao
- Số hóa các hoạt động giúp mở rộng quy mô doanh nghiệp dễ dàng và tiết kiệm
- Sử dụng khả năng tích hợp của giải pháp, người quản lý có thể biết chi tiết về thời gian ngừng hoạt động và bảo trì máy móc
- Giải pháp này có thể đưa hoạt động sản xuất lên một tầm cao mới, để tăng tốc và tự động hóa việc kiểm tra sản phẩm, nâng cao chất lượng sản xuất
- Nó giúp quản lý các đổi mới sản phẩm trong suốt quá trình phát triển
- Nó giảm bớt công việc dư thừa và tăng cường quản trị các dự án với giải pháp kỹ thuật kết nối
- Nó sử dụng thông tin giúp cải thiện RoI, chất lượng kinh doanh và cho Dự báo tương lai
- Cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm chu kỳ Dịch vụ và cải thiện giá trị thị trường
Ứng dụng AI với sức mạnh của IoT và dữ liệu được cung cấp trực tiếp từ nhà máy giúp cải thiện độ tin cậy, giảm thời gian ngừng hoạt động, bằng cách dự đoán và ngăn ngừa lỗi thiết bị. Giúp giảm chi phí kiểm tra và nâng cấp chất lượng với thông tin chi tiết về dữ liệu.
Nói tóm lại, ứng dụng AI trong lĩnh vực Công nghiệp Chế tạo sẽ trở nên phổ biến và có tác động rất lớn đến xu hướng phát triển, đặc biệt là khi kết hợp nó với các công nghệ tự động hóa và dữ liệu lớn.
[…] Source: Ứng dụng AI và các tác động đến ngành Công nghiệp Chế tạo […]