ỨNG DỤNG AI TRONG CÔNG NGHIỆP BÍ QUYẾT BỨT PHÁ TRONG KỶ NGUYÊN SỐ

Ứng dụng AI trong công nghiệp mang đến những đột phá đáng kinh ngạc, giúp doanh nghiệp giải quyết các thách thức phức tạp và nắm bắt cơ hội mới. Trí tuệ nhân tạo tích hợp trong các phần mềm văn phòng, các hệ thống quản lý và điều hành các nhà máy… mang lại khả năng tối ưu hóa quy trình sản xuất, tăng năng suất và cạnh tranh tốt hơn.Bài viết này của AI FIRST sẽ giúp quý doanh nghiệp hiểu rõ hơn về những ứng dụng, thách thức và giải pháp cụ thể để ứng dụng AI hiệu quả trong công nghiệp.

1. AI trong công nghiệp là gì? 

AI trong công nghiệp là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các quy trình sản xuất, nhằm nâng cao hiệu suất, chất lượng sản phẩm và tạo ra những đổi mới sáng tạo. Bằng cách kết hợp các thuật toán học máy, thị giác máy tính và robot, AI đã và đang giúp các nhà máy thông minh hơn, linh hoạt hơn và hiệu quả hơn. Ứng dụng AI trong công nghiệp đang mang lại những thay đổi lớn, giúp các doanh nghiệp phát triển nhanh và cạnh tranh hơn. Một số lĩnh vực sản xuất công nghiệp tiên phong ứng dụng AI phải kể đến như: sản xuất ô tô, sản xuất thiết bị/ linh kiện điện tử, dược phẩm…

2. Lợi ích của việc ứng dụng AI trong công nghiệp

Việc ứng dụng AI vào quá trình sản xuất không chỉ đơn thuần là một xu hướng, mà còn là một bước đi chiến lược để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và cạnh tranh trên thị trường. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật:

• Hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn: AI trang bị cho doanh nghiệp khả năng đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác và kịp thời dựa trên dữ liệu thực tế. Nhờ khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu, AI giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu thị trường, tối ưu hóa nguồn lực và lập kế hoạch sản xuất và kinh doanh hiệu quả hơn. Một nghiên cứu của McKinsey cho thấy, các doanh nghiệp sử dụng AI để dự báo nhu cầu đã giảm thiểu tình trạng tồn kho lên đến 20%
• Tăng năng suất và hiệu quả kinh doanh: Ứng dụng công nghệ AI giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu lỗi sai, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và nâng cao năng suất lao động. Một nghiên cứu của Boston Consulting Group cho thấy, việc ứng dụng robot công nghiệp có thể giúp tăng năng suất lao động lên đến 30%. Ngoài ra, AI còn có chức năng giúp tìm ra các điểm tắc nghẽn trong quy trình sản xuất, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hóa toàn bộ dây chuyền
• Giảm chi phí: Bằng cách tự động hoá các công việc lặp đi lặp lại - AI giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí và giảm chi phí sản xuất. Nhờ khả năng dự đoán, bảo trì tự động mà doanh nghiệp cũng hạn chế được các sự cố máy móc - thường vốn gây thiệt hại lớn. Một số phần mềm AI tiên tiến cho phép doanh nghiệp tối ưu việc sử dụng năng lượng và các tài nguyên
• Nâng cao chất lượng sản phẩm: AI đảm bảo chất lượng sản phẩm bằng cách phát hiện lỗi sản phẩm sớm, đảm bảo sản phẩm luôn đạt tiêu chuẩn cao. Ví dụ, trong ngành sản xuất chip bán dẫn, AI được sử dụng để kiểm tra hàng triệu chip mỗi ngày, đảm bảo từng con chip đều đạt tiêu chuẩn chất lượng cao
• Nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp: Việc ứng dụng AI giúp doanh nghiệp trở nên linh hoạt, thích ứng nhanh với những thay đổi của thị trường và cạnh tranh hiệu quả hơn. Doanh nghiệp có thể phát triển sản phẩm mới nhanh chóng, chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Từ đó, việc tìm kiếm khách hàng mới và thâm nhập vào các thị trường mới được hỗ trợ tốt hơn

3. 10 ứng dụng quan trọng của AI trong công nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang tạo ra những đột phá đáng kể trong ngành công nghiệp, từ dây chuyền sản xuất đến công việc văn phòng. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật:

3.1. Tự động hóa sản xuất với robot công nghiệp

Robot công nghiệp được trang bị AI đã trở thành cánh tay phải đắc lực của các nhà máy. Chúng không chỉ thực hiện các công việc lặp đi lặp lại với độ chính xác cao mà còn có khả năng học hỏi và thích ứng với những thay đổi trong môi trường làm việc.

• Ứng dụng trong hàn: Robot hàn tự động có thể thực hiện các mối hàn phức tạp trên các bề mặt cong với độ chính xác cao, đảm bảo chất lượng mối hàn đồng đều và giảm thiểu rủi ro cho công nhân. Các nhà sản xuất ô tô hàng đầu như Tesla đã sử dụng rộng rãi robot hàn trong quá trình sản xuất, giúp tăng năng suất và chất lượng sản phẩm
• Ứng dụng trong lắp ráp: Robot lắp ráp có thể thực hiện các công việc lắp ráp linh kiện nhỏ, nhẹ nhàng và chính xác, đặc biệt hữu ích trong các ngành công nghiệp sản xuất điện tử. Ví dụ, trong ngành sản xuất smartphone, robot được sử dụng để lắp ráp các linh kiện siêu nhỏ như chip, giúp tăng tốc độ sản xuất và giảm thiểu lỗi

Thương hiệu sản xuất ô tô điện hàng đầu thế giới Tesla đã kết hợp AI với robot công nghiệp đế tạo nên nhà máy sản xuất thông minh, hiệu quả và linh hoạt. Tesla sử dụng các robot công nghiệp được trang bị AI để thực hiện nhiều công đoạn trong quá trình sản xuất đến kiểm tra chất lượng. Hơn nữa, các robot AI này còn được trang bị hệ thống thị giác máy tính giúp chúng nhận biết và phân loại các bộ phận, đảm bảo độ chính xác cao trong quá trình lắp ráp.

3.2. Phân tích dữ liệu lớn để dự báo xu hướng thị trường

Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, AI giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng, xu hướng thị trường một cách chính xác.

• Dự báo doanh số: Các nhà bán lẻ như Amazon sử dụng AI để phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng, xu hướng tìm kiếm trên mạng, và các yếu tố khác để dự báo doanh số sản phẩm trong tương lai. Điều này giúp họ tối ưu hóa việc nhập hàng, giảm thiểu tồn kho và đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn
• Phân tích cảm xúc khách hàng: AI phân tích dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội, đánh giá sản phẩm để hiểu rõ hơn về ý kiến và cảm xúc của khách hàng. Ví dụ, các hãng sản xuất ô tô sử dụng AI để theo dõi các bình luận trên mạng xã hội về sản phẩm của mình, từ đó đưa ra các cải tiến phù hợp
• Phát hiện gian lận: Ngân hàng sử dụng AI để phân tích các giao dịch, phát hiện các hành vi gian lận như rửa tiền, gian lận thẻ tín dụng… 

3.3. Quản lý chuỗi cung ứng

Ứng dụng AI trong công nghiệp đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp quản lý chuỗi cung ứng, từ việc dự báo nhu cầu đến tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển.

• Dự báo nhu cầu: AI phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố mùa vụ để dự báo chính xác nhu cầu của khách hàng. Ví dụ, các siêu thị lớn sử dụng hệ thống AI để dự báo nhu cầu hàng hóa vào các dịp lễ, từ đó đảm bảo luôn có đủ hàng để phục vụ khách hàng
• Tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển: Phần mềm quản lý có tích hợp AI giúp lập kế hoạch tuyến đường vận chuyển tối ưu, giảm thiểu chi phí nhiên liệu và thời gian giao hàng. Các công ty logistics sử dụng AI để lập kế hoạch giao hàng cho hàng ngàn đơn hàng mỗi ngày, đảm bảo hàng hóa đến tay khách hàng nhanh nhất
• Quản lý kho: AI giúp theo dõi lượng hàng tồn kho, tối ưu hóa việc nhập hàng và xuất hàng, giảm thiểu tình trạng hàng tồn kho quá nhiều hoặc quá ít. Các nhà kho thông minh sử dụng robot và AI để tự động hóa các công việc như kiểm kê, đóng gói và sắp xếp hàng hóa

3.4. Kiểm tra chất lượng sản phẩm

Doanh nghiệp có thể dùng AI để nâng cao chất lượng sản phẩm bằng cách phát hiện lỗi sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác.

• Kiểm tra hình ảnh: AI sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích hình ảnh sản phẩm, phát hiện các khuyết tật như vết xước, vết bẩn, hoặc các sai lệch về kích thước. Ví dụ, trong ngành sản xuất linh kiện điện tử, AI được sử dụng để kiểm tra các vi mạch, đảm bảo chúng không có bất kỳ lỗi nào
• Kiểm tra âm thanh: Bằng cách phân tích âm thanh phát ra từ máy móc, các phần mềm kiểm định AI có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường, như tiếng ồn lạ, rung lắc, giúp dự đoán và ngăn ngừa các sự cố
• Kiểm tra cảm biến: Công cụ AI thu thập dữ liệu từ các cảm biến để đánh giá chất lượng sản phẩm một cách khách quan. Ví dụ, trong ngành sản xuất thực phẩm, AI được sử dụng để đo độ ẩm, nhiệt độ của sản phẩm để đảm bảo chúng đạt tiêu chuẩn

3.5. Bảo trì dự đoán

Hoạt động bảo trì đòi hỏi doanh nghiệp tiêu tốn nhiều thời gian và nhân lực. Hiện nay, với sự trợ giúp của các phần mềm AI, việc dự đoán thời điểm máy móc cần bảo trì trở nên dễ dàng hơn, giúp giảm thiểu thời gian ngừng máy và tăng tuổi thọ thiết bị.

• Phân tích dữ liệu máy móc: AI phân tích dữ liệu từ các cảm biến để phát hiện các dấu hiệu bất thường, như độ rung, nhiệt độ, áp suất, dự đoán khi nào máy sẽ hỏng
• Lập kế hoạch bảo trì: Dựa trên kết quả phân tích, AI lập kế hoạch bảo trì, giúp giảm thiểu chi phí bảo trì và tăng độ tin cậy của hệ thống sản xuất
• Tối ưu hóa hoạt động: Sử dụng AI để bảo trì giúp tối ưu hóa hoạt động của máy móc, tăng hiệu suất và giảm tiêu thụ năng lượng

3.6. Quản lý lao động

Ngoài các hoạt động sản xuất, hệ thống các phần mềm AI hiện đại còn giúp quản lý nguồn nhân lực hiệu quả hơn, từ việc tuyển dụng đến đào tạo và đánh giá nhân viên.

• Tuyển dụng: Bao gồm sàng lọc hồ sơ ứng viên, tìm kiếm những ứng viên phù hợp nhất với yêu cầu công việc. Các công cụ AI có thể phân tích hồ sơ, đánh giá kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên một cách nhanh chóng và chính xác
• Đào tạo: Hệ thống AI cung cấp các chương trình đào tạo cá nhân hóa, giúp nhân viên nâng cao kỹ năng và kiến thức. Các nền tảng học tập trực tuyến sử dụng AI để phân tích tiến độ học tập của từng người và đưa ra các đề xuất phù hợp
• Đánh giá hiệu suất: Hỗ trợ đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên một cách khách quan, công bằng. Các hệ thống đánh giá hiệu suất dựa trên AI có thể phân tích dữ liệu về năng suất, chất lượng công việc và hành vi của nhân viên để đưa ra đánh giá chính xác

Unilever - tập đoàn hàng tiêu dùng lớn nhất thế giới, đã ứng dụng AI vào quá trình tuyển dụng để tìm kiếm những ứng viên tiềm năng nhất. Thay vì phải xem xét hàng ngàn hồ sơ ứng viên, Unilever đã sử dụng AI để tự động sàng lọc và phân loại hồ sơ dựa trên các từ khóa, kinh nghiệm làm việc và kỹ năng kỹ thuật. AI cũng được sử dụng để phân tích cách ứng viên tương tác với các bài kiểm tra trực tuyến, các video phỏng vấn. Từ đó, các nhà tuyển dụng của Unilever có được các đánh giá về mức độ phù hợp của ứng viên với văn hóa công ty và yêu cầu công việc.

3.7. Bảo vệ an ninh

Các doanh nghiệp sản xuất hiện nay còn có thể ứng dụng AI để tăng cường an ninh cho nhà máy, bảo vệ tài sản và con người.

• Giám sát video: Hệ thống camera giám sát sử dụng AI để phát hiện các hành vi đáng ngờ, như xâm nhập trái phép, cháy nổ. AI có thể nhận diện khuôn mặt, phân tích hành vi và phát hiện các vật thể lạ
• Kiểm soát truy cập: AI giúp kiểm soát việc ra vào nhà máy, đảm bảo chỉ những người có thẩm quyền mới được vào. Hệ thống kiểm soát truy cập sử dụng AI để xác thực danh tính qua khuôn mặt, vân tay hoặc thẻ từ
• An ninh mạng: AI giúp phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng, bảo vệ hệ thống thông tin của doanh nghiệp 

3.8. Quản lý đơn hàng 

Các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp được hỗ trợ ngày càng tối ưu bởi sự phát triển nhanh chóng của nhiều công cụ tích hợp AI. Trong quản lý đơn hàng, AI được ứng dụng để:

• Dự báo nhu cầu: AI phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán chính xác nhu cầu tương lai, giúp doanh nghiệp điều chỉnh sản xuất và tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá nhiều
• Tự động hóa quy trình: Các phần mềm quản lý đơn hàng có tích hợp AI giúp nhân viên kinh doanh tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại như xử lý đơn hàng, kiểm tra tồn kho, tạo hóa đơn…  vừa tăng tốc độ vừa giảm thiểu lỗi sai
• Quản lý kho thông minh: Hệ thống quản lý dùng AI để theo dõi số lượng hàng tồn kho, vị trí hàng hóa và đề xuất phương án tối ưu hóa không gian kho, giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả
• Tối ưu hóa vận chuyển: Nhiều tính năng tiên tiến của AI cho phép lập kế hoạch tuyến đường vận chuyển ngắn nhất, tiết kiệm thời gian và chi phí giao hàng
• Phân tích hành vi khách hàng: AI có sức mạnh vượt trội về phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó đưa ra các khuyến nghị sản phẩm phù hợp, tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng cho doanh nghiệp

Amazon, một trong những nhà bán lẻ trực tuyến lớn nhất thế giới, đã sử dụng AI để xây dựng một hệ thống dự đoán nhu cầu sản phẩm vô cùng phức tạp. Hệ thống này không thu thập một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau như lịch sử đặt hàng, hành vi duyệt web của khách hàng, đánh giá sản phẩm, xu hướng tìm kiếm trên Google... Dựa trên các phân tích, hệ thống sẽ dự đoán nhu cầu của từng sản phẩm, từng khu vực địa lý và thậm chí là nhu cầu của từng khách hàng. Nhờ đó, Amazon có thể tối ưu hóa việc quản lý kho, giảm thiểu tình trạng tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng.

3.9. Quản lý kho bãi

Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác, AI đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc tối ưu hóa các hoạt động quản lý kho. Bao gồm:

• Tối ưu hóa bố trí kho: AI giúp sắp xếp hàng hóa hiệu quả, tận dụng tối đa không gian kho, giảm thời gian tìm kiếm và di chuyển hàng hóa.
• Quản lý hàng tồn kho thông minh: AI theo dõi liên tục số lượng hàng tồn kho, cảnh báo khi hàng sắp hết, giúp doanh nghiệp tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá nhiều
• Tự động hóa quy trình sắp xếp, lưu trữ: Robot Ai có thể tự động hóa các công việc như đóng gói, phân loại, vận chuyển hàng hóa, tăng năng suất và giảm thiểu lỗi sai
• Kiểm soát chất lượng và dự báo nhu cầu: Bằng cách phân tích phân tích dữ liệu từ các thiết bị trong kho, hệ thống AI có thể đưa dự đoán thời điểm cần bảo trì, giúp giảm thiểu rủi ro hư hỏng và gián đoạn hoạt động cũng như dự báo nhu cầu về từng sản phẩm cụ thể để doanh nghiệp điều chỉnh lượng hàng tồn kho phù hợp

3.10. Thiết kế và phát triển sản phẩm mới

AI đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong quá trình thiết kế và phát triển sản phẩm mới. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, học hỏi từ kinh nghiệm và tự động hóa các công việc, các công cụ AI hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu hoạt động phát triển sản phẩm mới:

Thiết kế sản phẩm:

• Tạo mẫu nhanh: Công cụ thiết kế AI giúp tạo ra các mẫu sản phẩm 3D nhanh chóng và chính xác dựa trên các yêu cầu thiết kế
• Tối ưu hóa thiết kế: AI tìm ra các giải pháp thiết kế tối ưu về cấu trúc, vật liệu và chức năng sản phẩm

Phân tích dữ liệu thị trường:

• • • Dự báo xu hướng: Chức năng phân tích dữ liệu thị trường của AI giúp bộ phận phát triển sản phẩm dự đoán nhu cầu của khách hàng, giúp doanh nghiệp phát triển sản phẩm phù hợp.
    • Phân tích đối thủ cạnh tranh: Bằng các tổng hợp các thông tin, so sánh sản phẩm của doanh nghiệp với đối thủ cạnh tranh, AI giúp doanh nghiệp tìm ra điểm mạnh, điểm yếu và cơ hội cải tiến.

Phát triển sản phẩm:

• Mô phỏng và kiểm nghiệm: Trí tuệ nhân tạo có khả năng mô phỏng quá trình sản xuất và hoạt động của sản phẩm để phát hiện lỗi và tối ưu hóa hiệu suất
• Tùy chỉnh sản phẩm: Khi sử dụng các công cụ AI để phát triển sản phẩm mới, các nhà thiết kế có thể dễ dàng tạo ra các sản phẩm được cá nhân hóa theo nhu cầu của từng khách hàng.

4. Thách thức và giải pháp ứng dụng AI trong công nghiệp và giải pháp

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích cho ngành công nghiệp, việc ứng dụng AI cũng đi kèm với một số thách thức. Dưới đây là một số thách thức và các giải pháp khả thi mà các doanh nghiệp có thể thực hiện:

4.1. Chi phí đầu tư ban đầu cao

Việc triển khai hệ thống AI đòi hỏi đầu tư lớn vào phần cứng, phần mềm, và đặc biệt là nhân lực có kỹ năng cao. Điều này khiến nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, gặp khó khăn trong việc đầu tư vào AI.

Một số giải pháp về chi phí mà doanh nghiệp có thể tham khảo là:

• Bắt đầu nhỏ, mở rộng dần: Thay vì đầu tư vào một hệ thống AI toàn diện ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể bắt đầu với các dự án nhỏ, đơn giản để đánh giá hiệu quả và giảm rủi ro
• Sử dụng dịch vụ đám mây: Các dịch vụ đám mây cung cấp các công cụ và nền tảng AI với chi phí thấp hơn so với việc xây dựng một hệ thống riêng
• Hợp tác với các đối tác: Hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ AI, các công ty khởi nghiệp để chia sẻ chi phí và tận dụng chuyên môn
• Sử dụng phần mềm mã nguồn mở: Một số phần mềm AI mã nguồn mở có thể được sử dụng miễn phí hoặc với chi phí thấp

4.2. Thiếu hụt nhân tài

Thị trường hiện nay đang thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng về AI, đặc biệt là các chuyên gia dữ liệu, kỹ sư học máy. Điều này khiến việc tìm kiếm và tuyển dụng nhân tài trở nên khó khăn và tốn kém.

Giải pháp cho thách thức về nhân sự chuyên môn cao là:

• Đào tạo nội bộ: Tổ chức các khóa đào tạo về AI cho nhân viên hiện tại để nâng cao kỹ năng
• Tuyển dụng linh hoạt: Mở rộng phạm vi tuyển dụng, tìm kiếm nhân tài từ các lĩnh vực khác nhau
• Hợp tác với các trường đại học: Xây dựng mối quan hệ với các trường đại học để tìm kiếm sinh viên thực tập và nhân viên mới
• Sử dụng các nền tảng học trực tuyến: Tận dụng các nền tảng học trực tuyến để cung cấp các khóa học đào tạo về AI

4.3. Bảo mật dữ liệu

Dữ liệu là tài sản vô cùng quý giá của doanh nghiệp. Việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong quá trình ứng dụng AI đặt ra nhiều thách thức về bảo mật. Rủi ro rò rỉ dữ liệu, tấn công mạng có thể gây thiệt hại nghiêm trọng cho doanh nghiệp.

Một số giải pháp thiết thực cho doanh nghiệp là:

• Mã hóa dữ liệu: Mã hóa tất cả dữ liệu để bảo vệ thông tin
• Xây dựng tường lửa: Bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công từ bên ngoài
• Quản lý truy cập: Hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu chỉ cho những người có thẩm quyền
• Tuân thủ quy định: Đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu

4.4. Tích hợp hệ thống

Việc tích hợp hệ thống AI vào hệ thống sản xuất hiện có của doanh nghiệp là một quá trình phức tạp và tốn thời gian. Sự khác biệt về công nghệ, tiêu chuẩn và quy trình có thể gây ra nhiều khó khăn trong quá trình tích hợp.

Doanh nghiệp có thể tham khảo các giải pháp như sau:

• Sử dụng nền tảng tích hợp: Sử dụng các nền tảng tích hợp sẵn để kết nối các hệ thống khác nhau
• Phát triển API: Xây dựng các giao diện lập trình ứng dụng (API) để kết nối các hệ thống một cách linh hoạt
• Tiến hành thử nghiệm: Thực hiện các thử nghiệm kỹ lưỡng trước khi triển khai hệ thống mới

4.5. Giải thích kết quả của mô hình AI

Các mô hình AI thường rất phức tạp và khó giải thích. Điều này gây khó khăn trong việc kiểm chứng và tin tưởng vào kết quả mà mô hình đưa ra.

Để khắc phục được nhược điểm này, doanh nghiệp nên:

• Sử dụng các mô hình đơn giản: Bắt đầu với các mô hình đơn giản dễ giải thích như cây quyết định hoặc hồi quy tuyến tính
• Thực hiện kiểm định: Kiểm tra và đánh giá kết quả của mô hình một cách thường xuyên
• Sử dụng các công cụ trực quan hóa: Hiển thị kết quả của mô hình một cách trực quan để dễ hiểu

4.6. Khó khăn trong việc đo lường hiệu quả

Đánh giá hiệu quả của việc ứng dụng AI không phải là điều đơn giản. Doanh nghiệp cần xác định các chỉ số đo lường phù hợp và theo dõi kết quả trong một thời gian dài. 

Một số biện pháp để đo lường khi ứng dụng AI trong công nghiệp là:

• Đặt ra các chỉ số đo lường rõ ràng: Xác định các chỉ số đo lường hiệu quả cụ thể, ví dụ như giảm chi phí, tăng năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm
• So sánh trước và sau khi ứng dụng AI: So sánh các chỉ số trước và sau khi triển khai AI để đánh giá hiệu quả
• Sử dụng các công cụ phân tích: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để theo dõi hiệu quả của việc ứng dụng AI

Ứng dụng AI trong công nghiệp mang đến những cơ hội vô hạn cho doanh nghiệp. Bằng cách hiểu rõ về cách thức ứng dụng và lợi ích mà nó mang lại, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định đúng đắn để tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao năng suất và cạnh tranh hiệu quả trên thị trường. AI FIRST mong rằng, bài viết này đã giúp quý doanh nghiệp có thêm những thông tin cần thiết để đưa ra quyết định ứng dụng AI vào hoạt động sản xuất, kinh doanh một cách hiệu quả