Mọi thứ cần biết về AI trong sản xuất mới nhất

• Học thạc sĩ giáo dục online 2024 cần điều kiện gì?
• Top 5 trung tâm đào tạo trực tuyến công nghệ thông tin uy tín
• Hệ thống đào tạo trực tuyến LMS là gì? Cách học online mới cho các bạn đi làm
• Hệ thống đào tạo trực tuyến elearning nào ở Việt Nam được tin cậy
• Review trung tâm đào tạo trực tuyến đại học mở

AI trong sản xuất có rất nhiều vai trò quan trọng và tiềm năng lớn. Ví dụ về những mặt tích cực có thể bao gồm tăng năng suất, giảm chi phí, nâng cao chất lượng và giảm thời gian ngừng hoạt động. Các nhà máy lớn chỉ là một trong số những nhà máy có thể hưởng lợi từ công nghệ này. Nhiều doanh nghiệp nhỏ hơn cần nhận ra việc có được các giải pháp AI có giá trị cao, chi phí thấp dễ dàng như thế nào.

1. AI trong sản xuất là gì?

Với rất nhiều dữ liệu được sản xuất hàng ngày bởi IoT công nghiệp và các nhà máy thông minh, trí tuệ nhân tạo có một số ứng dụng tiềm năng trong sản xuất. Các nhà sản xuất đang ngày càng chuyển sang sử dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) như máy học (ML) và mạng thần kinh học sâu để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định tốt hơn.

Bảo trì dự đoán thường được quảng cáo là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được áp dụng cho dữ liệu sản xuất để cải thiện khả năng dự đoán lỗi và lập kế hoạch bảo trì. Điều này dẫn đến việc bảo trì ít tốn kém hơn cho dây chuyền sản xuất.

Nhiều ứng dụng và lợi ích khác của AI trong sản xuất là có thể, bao gồm dự báo nhu cầu chính xác hơn và ít lãng phí vật liệu hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) và sản xuất luôn song hành với nhau vì con người và máy móc phải hợp tác chặt chẽ trong môi trường sản xuất công nghiệp.

2. Các phân đoạn AI chính tác động đến sản xuất

Theo Cap gemini, AI là một thuật ngữ chung cho các khả năng của hệ thống học tập được coi là đại diện cho trí thông minh, bao gồm nhận dạng hình ảnh và video, mô hình theo quy định, tự động hóa thông minh, mô phỏng nâng cao và phân tích phức tạp, cùng nhiều tính năng khác . Trong bối cảnh quy trình sản xuất, các trường hợp sử dụng AI xoay quanh các công nghệ sau:

• Học máy : Sử dụng thuật toán và dữ liệu để tự động học từ các mẫu cơ bản mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. 
• Học sâu: Một tập hợp con của học máy sử dụng mạng thần kinh để phân tích những thứ như hình ảnh và video.
• Đối tượng tự trị: Tác nhân AI tự quản lý các tác vụ, chẳng hạn như rô-bốt cộng tác hoặc phương tiện được kết nối. 

AI trong sản xuất dự kiến ​​sẽ tăng từ 1,1 tỷ USD vào năm 2020 lên 16,7 tỷ USD vào năm 2026 tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đáng kinh ngạc là 57%. Sự tăng trưởng chủ yếu là do sự sẵn có của dữ liệu lớn, tăng tự động hóa công nghiệp, cải thiện sức mạnh tính toán và đầu tư vốn lớn hơn. 

>>> Xem thêm: Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

3. AI được sử dụng như thế nào trong ngành sản xuất? 

Sau đây là những ví dụ về AI trong sản xuất rõ rệt nhất:

• Giai đoạn ban đầu sẽ là dạy AI hoàn thành một nhiệm vụ bằng cách xem con người thực hiện nó như thế nào. Nếu được thực hiện như vậy, không chỉ đạt được tiến bộ mà việc mở rộng sẽ được duy trì. Với đủ thời gian và thực hành, nó sẽ tự học và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà không cần giám sát liên tục.
• Crowdsourcing là bước hợp lý tiếp theo. Sử dụng phương pháp này, bạn có thể thu thập dữ liệu từ công chúng để đào tạo AI. Nó có thể thực hiện điều này trong nháy mắt và sau đó so sánh kết quả với bất kỳ thứ gì khác mà nó đã lưu trữ. Kết quả sẽ là một AI có khả năng tiếp cận trí tuệ tập thể và khả năng “tâm trí tổ ong” hoặc biết những gì mọi người khác biết.
• Việc giám sát AI cuối cùng cũng có thể thực hiện được thông qua việc sử dụng học tập không giám sát. Điều này có nghĩa là nó có thể tiếp thu kiến ​​thức mà không cần được hướng dẫn cụ thể để làm như vậy. Nó sẽ tiếp nhận thông tin mới như thế nào? Họ sẽ sử dụng một kỹ thuật gọi là học tăng cường.

4. Vai trò của AI trong lĩnh vực công nghiệp

4.1 Ngăn ngừa các vấn đề trong tương lai

Các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ các nhà sản xuất dự đoán khi nào hoặc liệu thiết bị đang hoạt động có bị hỏng để có thể lên kế hoạch bảo trì và sửa chữa trước khi hỏng hóc xảy ra hay không. 

4.2 Tạo quảng cáo

Trong thiết kế tổng quát, các thuật toán học máy được sử dụng để bắt chước quy trình thiết kế được sử dụng bởi các kỹ sư. Sử dụng kỹ thuật này, các nhà sản xuất có thể nhanh chóng tạo ra hàng trăm tùy chọn thiết kế cho một sản phẩm.

4.3 Dự báo giá nguyên liệu

Chính xác hơn con người, phần mềm do AI hỗ trợ có thể dự đoán giá cả của hàng hóa và nó cũng cải thiện theo thời gian.

4.4 Phân tích khía cạnh

Phân tích cạnh sử dụng các bộ dữ liệu được thu thập từ các cảm biến của máy để cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng, phi tập trung.

4.5 Kiểm soát chất lượng

Việc duy trì một mức chất lượng mong muốn trong một dịch vụ hoặc sản phẩm được gọi là đảm bảo chất lượng. Bằng cách sử dụng công nghệ thị giác máy, các hệ thống AI có thể phát hiện ra những sai lệch so với tiêu chuẩn vì phần lớn các sai sót đều dễ thấy. 

4.6 Người máy

Rô-bốt công nghiệp, thường được gọi là rô-bốt sản xuất, tự động hóa các hoạt động đơn điệu, loại bỏ hoặc giảm đáng kể sai sót của con người và tập trung lại sự chú ý của người lao động vào các bộ phận sinh lợi hơn của doanh nghiệp.

4.7 Cải tiến quy trình

Các tổ chức có thể đạt được mức sản xuất bền vững bằng cách tối ưu hóa các quy trình bằng cách sử dụng phần mềm hỗ trợ AI.

4.8 Nâng cao hiệu suất

Bản sao kỹ thuật số có thể được sử dụng để theo dõi và kiểm tra chu trình sản xuất nhằm phát hiện các vấn đề tiềm ẩn về chất lượng hoặc các khu vực mà hiệu suất của sản phẩm không đạt được như mong đợi.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn