big data and ai dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo

5 cách big data và AI ảnh hưởng đến quy trình sản xuất

Công nghệ đã trở thành một sức mạnh lan tỏa và tác động đến mọi khía cạnh của cuộc sống của chúng ta; và lĩnh vực sản xuất cũng không ngoại lệ. Một sự thay đổi sâu sắc đang diễn ra trong cách thực hiện các quy trình sản xuất. Các quy trình sản xuất đang chuyển sang mô hình Công nghiệp 4.0, được biểu thị bằng sự gia tăng theo cấp số nhân trong việc sử dụng công nghệ. Việc sử dụng rộng rãi các giải pháp phần mềm khác nhau, bao gồm: hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), hệ thống điều hành, thực thi sản xuất (MES) và hệ thống quản lý bảo trì trên máy tính (CMMS). Ngoài phần mềm, các nền tảng công nghệ dữ liệu lớn (Big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) cần thiết cho nền công nghiệp 4.0 là:

  • Internet vạn vật (IoT)
  • Điện toán đám mây (Cloud computing)
  • Kết nối mạng có độ trễ thấp (5G / WiFi 6E)
  • Phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics)
Big data và AI

Các cảm biến IoT trong các bộ phận khác nhau của quy trình sản xuất giúp thu thập tất cả dữ liệu được tạo ra. Chúng có khả năng gửi dữ liệu này qua mạng có độ trễ thấp tới cơ sở hạ tầng đám mây. Dữ liệu được thu thập liên tục và diễn ra suốt ngày đêm. Do đó, khối lượng dữ liệu thu thập được là rất lớn. Một nhà máy có thể tạo ra hàng terabyte dữ liệu mỗi ngày. Khối lượng lớn dữ liệu được thu thập và lưu trữ này thường được gọi là dữ liệu lớn (big data) .

Phân tích một khối lượng lớn dữ liệu như vậy là một nhiệm vụ khó khăn và các phương pháp phân tích truyền thống không hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu lớn. Trong khi các mô hình thông thường hoạt động với khối lượng dữ liệu nhỏ, chúng không mở rộng thành dữ liệu lớn. Do đó, cần phải có trí tuệ nhân tạo (AI) để làm việc với dữ liệu lớn. Việc sử dụng AI để hiểu rõ hơn về khối lượng dữ liệu lớn được gọi là phân tích dữ liệu lớn. Đối với các trường hợp sử dụng nâng cao hơn, công nghệ học máy và học sâu được sử dụng. Điều quan trọng là phải cải tiến quy trình sản xuất bằng công nghệ.

Big data và AI có tác động đến sản xuất theo nhiều cách. Sau đây là 5 tác động phổ biến nhất của big data và AI đối với quy trình sản xuất:

1. Cải thiện chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng của các doanh nghiệp vô cùng phức tạp. Nhiều nhà cung cấp, khách hàng, kho hàng và trung tâm phân phối là một phần của chuỗi cung ứng. Quản lý một mạng lưới các bộ phận chuyển động phức tạp như vậy là một nhiệm vụ cồng kềnh. Một sai lầm trong chuỗi cung ứng có thể gây ra hiệu ứng phân tầng. 

Chuỗi cung ứng của một tổ chức tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu. Các quy trình quản lý chuỗi cung ứng truyền thống thậm chí không thể có khả năng hiển thị đầy đủ dữ liệu. AI có khả năng vượt qua những thách thức đó. Nó có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu và đưa ra cách tối ưu để quản lý chuỗi cung ứng. Khả năng của AI cũng có thể được sử dụng để đồng bộ hóa với dữ liệu từ các nhà cung cấp và các đối tác chuỗi cung ứng khác. Điều này giúp có một chuỗi cung ứng đầu cuối được sắp xếp hợp lý.

2. Chi phí

Một cách quan trọng khác mà AI có thể hỗ trợ trong quá trình sản xuất là giảm chi phí. Các cơ sở sản xuất là trung tâm chi phí cho các tổ chức. Giảm thiểu chi phí hoạt động sản xuất sẽ giúp cải thiện tỷ suất lợi nhuận. Mọi tổ chức nên cố gắng sử dụng AI để tối ưu hóa chi phí.

AI có thể lập bản đồ phân bổ chi phí trong hoạt động sản xuất. Dữ liệu lịch sử và dữ liệu trực tiếp về chi tiêu có thể được sử dụng để thực hiện phân tích sâu. Mô hình AI cũng có thông tin thích hợp khác liên quan đến hoạt động sản xuất. Do đó, mô hình sẽ có thể xác định tầm quan trọng của từng khoản mục trong bảng chiết tính giá thành. AI cũng có thể giúp xác định sự lãng phí trong các hoạt động. Bảo trì tinh gọn có thể được kết hợp với các mô hình AI để phát hiện và khắc phục sự lãng phí.

Một chức năng giảm thiểu chi phí có thể được thực hiện bởi một mô hình AI. Hiệu quả trong thế giới thực của đầu ra từ mô hình có thể được thảo luận và thực hiện trong các phòng ban. Điều này giúp xem liệu một số đề xuất từ ​​AI có hoạt động hay không trước khi tiếp tục với phần còn lại. Từ từ nhưng ổn định, AI có thể giảm chi phí vận hành của các hoạt động sản xuất.

3. Dự đoán

AI, kết hợp với một lượng lớn dữ liệu lịch sử, có thể đưa ra các dự đoán đáng tin cậy về các khía cạnh khác nhau của hoạt động sản xuất. Dự đoán có thể là nhu cầu dự kiến ​​trong tương lai. Dự đoán đáng tin cậy về nhu cầu trong tương lai giúp tối ưu hóa sản xuất theo nhu cầu. Điều này đảm bảo năng lực sản xuất không bị lãng phí. 

Bảo trì dự đoán cũng có thể được thực hiện khi dự đoán sự cố máy móc. Điều này giúp thực hiện các hoạt động bảo trì trước khi sự cố xảy ra. Điều này tránh được thời gian chết ngoài dự kiến ​​và tiết kiệm nhiều chi phí khác như vậy. Quản lý hàng tồn kho cũng có thể được thực hiện hiệu quả với sự trợ giúp của AI. Dự đoán đáng tin cậy về yêu cầu hàng tồn kho giúp có không gian lưu trữ tối thiểu và cũng giảm lãng phí.

4. Kiểm soát chất lượng

Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để kiểm soát chất lượng bằng cách sử dụng hình ảnh có độ phân giải cao để xác định các khuyết tật. Các thuật toán học máy và học sâu so sánh các sản phẩm được sản xuất với sản phẩm tiêu chuẩn. Điều này giúp xác định các sản phẩm bị lỗi và loại bỏ chúng khỏi dây chuyền lắp ráp.

Các khuyết tật trong sản phẩm cũng có thể được sử dụng để xác định lý do cơ bản gây ra lỗi. AI có thể được sử dụng để tiến hành phân tích nguyên nhân gốc rễ của các khiếm khuyết. Kết quả phân tích này có thể được sử dụng để điều chỉnh quá trình sản xuất và nâng cao chất lượng trong tương lai.

5. Phát triển sản phẩm

AI cũng giúp ích nhiều trong việc sản xuất sản phẩm, nó cũng có thể được sử dụng để giúp cải tiến thiết kế các sản phẩm mới. Các mô hình sử dụng từ người tiêu dùng có sẵn dưới dạng dữ liệu kỹ thuật số. Điều này có thể được sử dụng để xác định nhu cầu chưa được đáp ứng của người tiêu dùng để phát triển sản phẩm mới. AI có thể được sử dụng trong tất cả các lĩnh vực của buổi ra mắt sản phẩm mới từ thiết kế, thử nghiệm, sản xuất, tiếp thị và thậm chí cả sau bán hàng. 

Áp dụng AI để cải thiện sản xuất

Việc sử dụng AI cuối cùng sẽ phổ biến như điện thoại thông minh ngày nay. Các nhà sản xuất sẽ phải áp dụng dữ liệu lớn và AI để cải thiện quy trình, giảm chi phí và loại bỏ lãng phí. Sản xuất tinh gọn với sự trợ giúp của AI là một lợi thế nhất định để giành chiến thắng trong các thị trường cạnh tranh.

Nguồn: IT World Canada

Leave a Comment

Your email address will not be published.