ỨNG DỤNG AI TRONG SẢN XUẤT ĐỂ TĂNG NĂNG SUẤT - GIẢM CHI PHÍ HIỆU QUẢ

Trong thời đại công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi sâu sắc mọi lĩnh vực của cuộc sống, và sản xuất không phải là ngoại lệ. Từ những nhà máy thông minh cho đến các dây chuyền sản xuất tự động, AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình, nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Vậy, ứng dụng AI trong sản xuất mang lại những lợi ích gì? Làm thế nào để doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ này một cách hiệu quả? Hãy cùng AI FIRST tìm hiểu trong bài viết này.

1. Ứng dụng AI trong sản xuất là gì?

Ứng dụng AI trong sản xuất là việc tích hợp các thuật toán và mô hình học máy vào các hệ thống sản xuất để thực hiện các tác vụ như kiểm soát chất lượng, dự đoán bảo trì, tối ưu hóa quy trình, phát triển sản phẩm mới và quản lý chuỗi cung ứng một cách thông minh và hiệu quả hơn.Việc ứng dụng AI trong sản xuất là một yếu tố quan trọng để các doanh nghiệp có thể tồn tại và phát triển trong thời đại công nghiệp 4.0. AI mang đến những lợi ích to lớn về hiệu quả, chất lượng, chi phí và khả năng cạnh tranh cho doanh nghiệp.

2. Lợi ích của việc ứng dụng AI trong sản xuất

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi sâu sắc cách thức chúng ta sản xuất. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, học hỏi từ kinh nghiệm và tự động hóa các quy trình, AI mang đến nhiều lợi ích đáng kể cho ngành sản xuất.

• Tăng năng suất và hiệu quả: AI giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu lỗi và tăng tốc độ sản xuất. Ví dụ, robot công nghiệp được điều khiển bởi AI có thể làm việc liên tục 24/7, tăng năng suất so với lao động thủ công. Bên cạnh đó, AI còn giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu quả sản xuất
• Cải thiện chất lượng sản phẩm: Với khả năng phân tích hình ảnh và dữ liệu một cách chính xác, AI giúp phát hiện lỗi sản phẩm sớm, đảm bảo chất lượng sản phẩm cuối cùng. Ví dụ, trong ngành sản xuất ô tô, AI được sử dụng để kiểm tra bề mặt sơn, phát hiện các vết xước nhỏ mà mắt thường khó nhìn thấy. Nhờ đó, tỷ lệ sản phẩm lỗi giảm đáng kể, tăng uy tín của thương hiệu
• Tối ưu hóa bảo trì: AI giúp dự đoán thời điểm cần bảo trì thiết bị, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến, AI có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường và cảnh báo trước khi thiết bị bị hỏng hóc
• Cá nhân hóa sản phẩm: AI giúp các doanh nghiệp sản xuất các sản phẩm được cá nhân hóa theo nhu cầu của từng khách hàng. Ví dụ, trong ngành thời trang, AI có thể phân tích dữ liệu về sở thích, kích cỡ và hành vi mua sắm của khách hàng để đề xuất các mẫu thiết kế phù hợp. Điều này giúp tăng sự hài lòng của khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh
• Nâng cao hoạt động của chuỗi cung ứng: AI giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển
• Đảm bảo an toàn lao động: AI giúp đảm bảo an toàn lao động bằng cách giám sát môi trường làm việc và phát hiện các tình huống nguy hiểm. Ví dụ, AI có thể phát hiện các công nhân làm việc quá gần các máy móc nguy hiểm hoặc không đội mũ bảo hiểm

3. Khám phá 10 ứng dụng AI trong sản xuất tốt nhất hiện nay

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ trong cuộc sống hiện đại. Trong lĩnh vực sản xuất, AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng, từ việc tự động hóa các quy trình đơn giản đến việc đưa ra những quyết định phức tạp. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và học hỏi từ kinh nghiệm, AI đang giúp các doanh nghiệp tăng năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu chi phí. Dưới đây là 10 ứng dụng AI phổ biến nhất trong sản xuất hiện nay:

3.1. Kiểm soát chất lượng bằng thị giác máy

Thị giác máy đang cách mạng hóa quy trình kiểm soát chất lượng trong ngành sản xuất, nhờ khả năng phân tích hình ảnh và video bằng các thuật toán học máy tiên tiến. Công nghệ này cho phép phát hiện nhanh chóng và chính xác các khuyết tật hoặc sai sót trên sản phẩm, vượt xa năng lực của con người. Ví dụ, trong ngành sản xuất linh kiện điện tử, thị giác máy được sử dụng để kiểm tra các chi tiết như vết nứt nhỏ, linh kiện bị lệch vị trí hoặc mối hàn không đạt tiêu chuẩn. Nhờ đó, sản phẩm lỗi có thể bị loại bỏ ngay từ giai đoạn đầu, giúp giảm thiểu chi phí sửa chữa và nâng cao uy tín thương hiệu.

3.2. Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán sử dụng các hệ thống AI để phân tích dữ liệu từ cảm biến gắn trên thiết bị và dự đoán thời điểm cần bảo trì. Công nghệ này giúp doanh nghiệp phát hiện các dấu hiệu bất thường, tránh những hỏng hóc không mong muốn và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của máy móc. Chẳng hạn, trong ngành sản xuất ô tô, AI có thể xác định khi nào cần thay dầu nhớt, bảo dưỡng động cơ hoặc kiểm tra hệ thống phanh, giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể chi phí bảo trì và tối ưu hóa hiệu suất hoạt động.

3.3. Tối ưu hóa quy trình sản xuất

AI mang lại khả năng tối ưu hóa quy trình sản xuất bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống ERP. Hệ thống AI có thể nhận diện các điểm nghẽn trong quy trình, đồng thời đưa ra các đề xuất cải tiến để tăng năng suất và giảm lãng phí. Ví dụ, trong ngành sản xuất thực phẩm, AI có thể giúp tối ưu hóa quy trình đóng gói, giảm thời gian chờ đợi và đảm bảo hiệu quả vận hành cao nhất. Điều này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường.

3.4. Robot cộng tác (Cobots)

Robot cộng tác (Cobots) là một ứng dụng AI giúp các robot có khả năng làm việc linh hoạt và an toàn cùng con người trong môi trường sản xuất. Nhờ tích hợp cảm biến thông minh và khả năng học hỏi, Cobots có thể thực hiện các nhiệm vụ như lắp ráp, sơn, hàn hoặc đóng gói với độ chính xác cao. Chẳng hạn, trong ngành sản xuất ô tô, Cobots thường hỗ trợ công nhân lắp ráp các bộ phận nhỏ, giảm thiểu sai sót và tăng năng suất lao động. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mà còn cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và mang tính chiến lược hơn.

3.5. Phân tích dữ liệu lớn

AI được ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn trong sản xuất, giúp doanh nghiệp nhận diện các xu hướng, mối tương quan và khai thác thông tin giá trị để ra quyết định tốt hơn. Ví dụ, trong ngành dệt may, AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng để dự đoán xu hướng thời trang, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp lên kế hoạch sản xuất phù hợp. Việc tận dụng dữ liệu lớn không chỉ giúp tối ưu hóa hàng tồn kho mà còn tăng khả năng đáp ứng nhu cầu thị trường một cách linh hoạt và chính xác.

3.6. Digital Twin

Digital Twin là mô hình kỹ thuật số mô phỏng một đối tượng vật lý, chẳng hạn như máy móc hoặc nhà máy. Công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra và cập nhật các mô hình này, cho phép doanh nghiệp kiểm tra và tối ưu hóa các quy trình sản xuất trước khi triển khai thực tế. Trong ngành sản xuất ô tô, Digital Twin thường được sử dụng để mô phỏng quy trình lắp ráp, giúp phát hiện lỗi thiết kế hoặc cải tiến hiệu quả vận hành, từ đó giảm thiểu rủi ro và chi phí sản xuất.

3.7. Quản lý chuỗi cung ứng

AI cải thiện khả năng quản lý chuỗi cung ứng bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa toàn bộ quy trình. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, AI có thể dự đoán nhu cầu thị trường, quản lý hàng tồn kho, lựa chọn tuyến đường vận chuyển hiệu quả và giảm thiểu rủi ro gián đoạn chuỗi cung ứng. Tesla là một ví dụ điển hình, khi công ty này sử dụng AI để dự đoán thời điểm cần thay thế các bộ phận và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của dây chuyền sản xuất, từ đó nâng cao năng suất đáng kể.

3.8. Giải pháp an toàn lao động

AI góp phần đảm bảo an toàn lao động bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến và camera trong nhà máy. Hệ thống AI có thể nhận diện các hành vi nguy hiểm, chẳng hạn như công nhân không đội mũ bảo hộ hoặc làm việc quá gần khu vực nguy hiểm, và đưa ra cảnh báo kịp thời. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro tai nạn lao động, tạo môi trường làm việc an toàn hơn và đảm bảo tuân thủ các quy định về an toàn.

3.9. Phát triển sản phẩm mới

AI giúp doanh nghiệp phát triển các sản phẩm mới bằng cách phân tích xu hướng và nhu cầu của khách hàng. Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu từ mạng xã hội hoặc phản hồi của khách hàng để xác định sở thích và nhu cầu chưa được đáp ứng. Nike đã áp dụng AI để phân tích dữ liệu hiệu suất của các vận động viên và phản hồi từ người tiêu dùng, từ đó thiết kế những đôi giày phù hợp với từng loại hình vận động, đáp ứng nhu cầu của các nhóm khách hàng cụ thể.

3.10. Chatbot hỗ trợ khách hàng

Chatbot sử dụng AI để tương tác với khách hàng trong quá trình tìm hiểu sản phẩm và đặt hàng. Công nghệ này giúp giải đáp thắc mắc, cung cấp thông tin và hỗ trợ khách hàng 24/7. Trong ngành sản xuất điện tử, chatbot có thể hướng dẫn khách hàng tìm kiếm các sản phẩm phù hợp hoặc hỗ trợ xử lý đơn hàng một cách nhanh chóng, góp phần nâng cao trải nghiệm mua sắm và tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng.

4. Cách thức triển khai AI trong sản xuất hiệu quả cho doanh nghiệp

Triển khai AI trong sản xuất là một quyết định chiến lược quan trọng đối với doanh nghiệp. Để quá trình này diễn ra suôn sẻ và mang lại hiệu quả cao, doanh nghiệp cần thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu và phạm vi ứng dụng cụ thể

• Xác định rõ mục tiêu kinh doanh: Doanh nghiệp muốn đạt được điều gì bằng việc ứng dụng AI? Là tăng năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm chi phí, hay mở rộng thị trường?
• Phân tích các quá trình sản xuất: Xác định những công đoạn nào trong quy trình sản xuất đang gặp khó khăn hoặc có tiềm năng được cải thiện bằng AI
• Lựa chọn ứng dụng AI phù hợp: Dựa trên mục tiêu và phân tích, doanh nghiệp nên lựa chọn các ứng dụng AI phù hợp như: dự đoán bảo trì, kiểm soát chất lượng bằng thị giác máy, tối ưu hóa quy trình hoặc phát triển sản phẩm mới

Bước 2: Xây dựng đội ngũ và cơ sở hạ tầng

• Xây dựng đội ngũ chuyên môn: Doanh nghiệp cần có đội ngũ chuyên gia về AI, dữ liệu và công nghệ thông tin để thực hiện dự án
• Đầu tư vào hạ tầng: Đảm bảo hệ thống phần cứng, phần mềm và mạng lưới đủ mạnh để xử lý lượng lớn dữ liệu và chạy các thuật toán AI
• Hợp tác với đối tác: Nếu không có đủ nguồn lực nội bộ, doanh nghiệp có thể hợp tác với các công ty cung cấp giải pháp AI hoặc các đơn vị tư vấn

Bước 3: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao

• Xác định nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các hệ thống hiện có như ERP, MES, cảm biến và các nguồn dữ liệu bên ngoài
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Dữ liệu cần được làm sạch, xử lý và chuẩn hóa để đảm bảo chất lượng và phù hợp với các thuật toán AI
• Xây dựng cơ sở dữ liệu: Tạo một cơ sở dữ liệu tập trung để lưu trữ và quản lý dữ liệu

Bước 4: Chọn mô hình AI phù hợp và huấn luyện

• Lựa chọn mô hình: Dựa trên loại dữ liệu và mục tiêu của dự án, doanh nghiệp nên chọn mô hình AI phù hợp như học máy giám sát, học máy không giám sát, hoặc học sâu
• Huấn luyện mô hình: Sử dụng các công cụ và thư viện học máy như TensorFlow, PyTorch để huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu đã chuẩn bị
• Đánh giá hiệu quả mô hình: Đánh giá hiệu quả của mô hình trên tập dữ liệu kiểm thử để đảm bảo độ chính xác

Bước 5: Triển khai và tích hợp

• Tích hợp vào hệ thống hiện có: Tích hợp mô hình AI vào hệ thống sản xuất hiện có một cách trơn tru
• Thử nghiệm và tối ưu hóa: Thực hiện thử nghiệm trong môi trường sản xuất thực tế và liên tục tối ưu hóa mô hình

Bước 6: Theo dõi, đánh giá và cải tiến

• Theo dõi hiệu quả: Theo dõi hiệu suất của mô hình AI và so sánh với các chỉ số trước khi triển khai
• Đánh giá ROI: Đánh giá lợi ích kinh tế mà AI mang lại cho doanh nghiệp
• Cải tiến liên tục: Cập nhật mô hình AI định kỳ để đảm bảo hiệu quả lâu dài

5. Thách thức và giải pháp để ứng dụng AI trong sản xuất

Ứng dụng AI trong sản xuất mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đi kèm với những thách thức nhất định. Để doanh nghiệp thành công trong việc triển khai AI, cần phải xác định và giải quyết những khó khăn này.

4.1. Thách thức

Một số thách thức lớn mà doanh nghiệp phải đối mặt khi quyết định triển khai việc ứng dụng AI trong sản xuất là:

• Chi phí: Việc ứng dụng AI trong sản xuất đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể. Bao gồm chi phí phần cứng, phần mềm, xây dựng hệ thống, và đặc biệt là chi phí phát triển mô hình AI. Bên cạnh đó, chi phí duy trì hệ thống cũng không hề nhỏ, bao gồm chi phí bảo trì, cập nhật phần mềm, mua sắm dữ liệu mới và đào tạo nhân viên. Việc tính toán và cân đối chi phí một cách hợp lý là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả đầu tư
• Thiếu nhân lực: Thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao về AI là một trong những thách thức lớn nhất. Việc tìm kiếm các chuyên gia về AI, dữ liệu và học máy là rất khó khăn và tốn kém. Ngay cả khi tìm được nhân sự, việc đào tạo để họ có thể làm việc hiệu quả với các công nghệ AI cũng mất nhiều thời gian và công sức
• Chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu đóng vai trò quyết định đến hiệu quả của mô hình AI. Nếu dữ liệu không đầy đủ, không chính xác hoặc không đồng bộ, mô hình sẽ đưa ra những kết quả sai lệch. Việc thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là một quá trình phức tạp và tốn thời gian
• Bảo mật dữ liệu: Việc thu thập và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu trong quá trình ứng dụng AI đặt ra nhiều rủi ro về bảo mật thông tin. Nguy cơ rò rỉ dữ liệu có thể gây thiệt hại lớn về hình ảnh và uy tín của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu ngày càng chặt chẽ cũng đặt ra những yêu cầu cao về an ninh thông tin
• Khó khăn trong tích hợp và tương thích: Việc tích hợp hệ thống AI vào hệ thống sản xuất hiện có thường gặp nhiều khó khăn. Các hệ thống khác nhau có thể sử dụng các chuẩn khác nhau, gây ra các vấn đề về tương thích. Ngoài ra, việc thay đổi quy trình làm việc cũng đòi hỏi sự thích nghi của cả hệ thống và con người
• Văn hóa làm việc mới: Việc ứng dụng AI thường đi kèm với những thay đổi trong quy trình làm việc và tổ chức sản xuất. Điều này có thể gây ra sự lo ngại và kháng cự từ phía nhân viên. Nhân viên có thể lo sợ bị thay thế bởi máy móc, hoặc gặp khó khăn trong việc thích nghi với công nghệ mới. Để khắc phục vấn đề này, doanh nghiệp cần có một chiến lược truyền thông rõ ràng và các chương trình đào tạo phù hợp để giúp nhân viên hiểu rõ về lợi ích của việc ứng dụng AI và cách thức làm việc hiệu quả với công nghệ mới

4.2. Giải pháp

Để vượt qua những thách thức trong, doanh nghiệp có thể áp dụng một số giải pháp sau:

• Tiếp cận từng bước: Bắt đầu với các dự án nhỏ, đơn giản để đánh giá hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trước khi triển khai quy mô lớn
• Hợp tác với các đối tác: Tìm kiếm sự hợp tác với các công ty cung cấp giải pháp AI, các đơn vị tư vấn để tận dụng kinh nghiệm và nguồn lực của họ
• Đầu tư vào đào tạo nhân lực: Tổ chức các khóa đào tạo về AI cho nhân viên để nâng cao kỹ năng và kiến thức
• Xây dựng nền tảng dữ liệu: Đầu tư vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất và chất lượng cao để phục vụ cho quá trình huấn luyện mô hình AI
• Đảm bảo an ninh mạng: Áp dụng các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt để bảo vệ dữ liệu, tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin
• Tích hợp dần dần: Tích hợp hệ thống AI một cách từng bước, bắt đầu từ các công đoạn đơn giản và sau đó mở rộng
• Xây dựng văn hóa đổi mới: Tạo ra một môi trường làm việc khuyến khích nhân viên sáng tạo và sẵn sàng đón nhận những thay đổi

6. Xu hướng tương lai của ứng dụng AI trong sản xuất

Ứng dụng AI trong sản xuất đang phát triển rất nhanh và mở ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp. Dưới đây là một số xu hướng đáng chú ý mà các doanh nghiệp cần nắm bắt:

6.1. AI và IoT

Sự kết hợp giữa AI và IoT đang tạo ra những nhà máy thông minh, nơi các thiết bị được liên kết và tự động hóa. AI có khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ từ các cảm biến IoT để dự đoán và ngăn chặn các sự cố máy móc, tối ưu hóa quá trình sản xuất và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Ví dụ, một nhà máy sản xuất ô tô có thể sử dụng AI để dự đoán khi nào một robot công nghiệp cần bảo trì, giúp giảm thiểu rủi ro hư hỏng và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

6.2. AI và thực tế ảo/ tăng cường

Thực tế ảo và tăng cường kết hợp với AI đang cách mạng hóa quy trình thiết kế và đào tạo trong sản xuất. Kỹ sư có thể sử dụng VR để thiết kế và mô phỏng sản phẩm một cách trực quan, trong khi công nhân có thể sử dụng AR để thực hiện các công việc bảo trì phức tạp một cách dễ dàng và chính xác hơn. Điều này giúp giảm thiểu lỗi, tăng năng suất và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

Kết hợp AI và thực tế ảo để tối ưu hoạt động sản xuất

6.3. AI và Blockchains

Blockchain và AI cùng nhau tạo ra một hệ thống quản lý chuỗi cung ứng minh bạch và hiệu quả. Mỗi sản phẩm đều có một mã duy nhất trên blockchain, giúp theo dõi hành trình của sản phẩm từ nhà cung cấp đến tay người tiêu dùng. Hệ thống AI sẽ có thể phân tích dữ liệu trên blockchain để tối ưu hóa logistics, giảm thiểu gian lận và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

6.4. AI và tự động hóa toàn diện

Tự động hóa toàn diện, được hỗ trợ bởi AI, đang biến đổi các nhà máy sản xuất thành những hệ thống thông minh, có khả năng tự học và thích ứng. Tích hợp AI giúp robot thực hiện các tác vụ phức tạp hơn, tăng tính linh hoạt của dây chuyền sản xuất và giảm thiểu sự can thiệp của con người. Điều này giúp tăng năng suất, giảm chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm.

6.5. AI và phát triển bền vững

AI đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng một tương lai sản xuất bền vững. Bằng cách phân tích dữ liệu về tiêu thụ năng lượng, lượng chất thải và các yếu tố môi trường khác, AI có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình sản xuất, giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường và phát triển các sản phẩm thân thiện với môi trường. Ví dụ như hệ thống AI có thể giúp các nhà sản xuất tìm ra cách sử dụng vật liệu tái chế hiệu quả hơn hoặc thiết kế các sản phẩm có thể dễ dàng tái chế.

Việc ứng dụng AI trong sản xuất không chỉ là một xu hướng mà còn là một yếu tố quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong tương lai. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI, các doanh nghiệp có thể tăng cường năng lực cạnh tranh, thích ứng nhanh với những thay đổi của thị trường và tạo ra những sản phẩm, dịch vụ có giá trị cao hơn. Tuy nhiên, quá trình triển khai AI đòi hỏi sự đầu tư lớn về tài chính, công nghệ và nguồn nhân lực. Do đó, các doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng và sự chuẩn bị kỹ lưỡng trước khi quyết định áp dụng AI.