Tóm tắt: Chi phí về nguyên vật liệu chiếm tỷ trọng cao trong sản xuất. Do đó, các nhà máy đã nghiên cứu và khám phá nhiều cách để tối ưu hóa chi phí vật liệu được sử dụng trong sản xuất. Ngày nay, có một số kỹ thuật đã được áp dụng để tìm ra cách tiết kiệm và tối ưu nhiên liệu. Máy học đã được chứng minh là một trong những kỹ thuật mạnh mẽ nhất trong việc tối ưu hóa năng lượng trong sản xuất của máy móc, thiết bị, Hơn thế nữa, máy học cũng được sử dụng để cải thiện hiệu suất sản xuất và chất lượng sản phẩm, tiên đoán việc bảo trì sẽ giảm down-time, đồng thời giảm chi phí bảo trì, tiết kiệm tài nguyên, … Việc tin học hóa máy móc công nghiệp cũng đang phổ biến. Dữ liệu IDC chỉ ra rằng chi tiêu cho các nền tảng IoT sẽ tăng từ 745 tỷ đô la hàng năm vào năm 2019 lên hơn 1 nghìn tỷ đô la vào năm 2022. Bài viết này tập trung vào lợi ích của việc học máy trong sản xuất và một số ví dụ cụ thể.

Học máy trong tiên đoán bảo trì

WP2000_02

(Source: The Future Factory)

Tiên đoán bảo trì có thể giúp xác định trạng thái của thiết bị / máy trong sản xuất và dự đoán khi nào cần được bảo trì. Bằng cách biết chính xác khi nào máy cần được bảo trì, nhà máy có thể giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động (down-time). Việc ứng dụng máy học có thể giúp tiết kiệm rất nhiều chi phí và tăng sự ổn định của thiết bị / máy móc. Deepsense.ai đã chứng minh rằng họ có thể giảm 15% thời gian ngừng hoạt động(down-time).

Một nhà máy ô tô đã thực hiện một giải pháp tiên đoán bảo trì cho một máy ép thủy lực được sử dụng trong sản xuất bảng điều khiển xe. Các nghiên cứu về quy trình bảo trì cho thấy các kỹ sư đã dành quá nhiều thời gian trong việc sửa chữa máy / thiết bị thay vì phân bổ nguồn lực cho bảo trì theo kế hoạch. Giải pháp AI cho phép kỹ sư dự đoán lỗi thiết bị với độ chính xác cao (lên tới 92%). Để họ có thể có thời gian chuẩn bị cho việc bảo trì hiệu quả. Hiệu suất thiết bị tổng thể tăng từ 65% (trung bình trong ngành) lên 85%.

Một ví dụ khác từ deepsense.ai cho thấy một nhà sản xuất thiết bị công nghiệp đồ uống kết hợp máy móc của họ với hệ thống giám sát và dự đoán để giúp các kỹ sư lập kế hoạch bảo trì tốt hơn. Các thiết bị thường dựa trên lịch trình khoảng thời gian để bảo trì hơn là nhu cầu thực tế. Đôi khi nó không tối ưu hóa và hiệu quả nhiều. Vì lý do đó, tốt hơn là bảo trì nó đúng thời điểm (không quá sớm hoặc quá muộn).

Học máy trong kiểm tra chất lượng sản phẩm

WP2000_03

Sử dụng cảm biến kết hợp với máy học để dự đoán bất thường trong sản xuất (Source: Intel Company)

Kiểm tra chất lượng sản phẩm là không thể thiếu đối với các quy trình sản xuất, trong đó các sản phẩm bị lỗi được phát hiện và loại bỏ khỏi phần còn lại trong quá trình sản xuất càng sớm càng tốt.

Máy học / Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được áp dụng để kiểm tra sản phẩm và kiểm soát chất lượng. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, một hệ thống nhúng có thể học từ một tập hợp dữ liệu mẫu để phát hiện bất thường trong sản xuất. Trước đây, cách truyền thống để phát hiện sự bất thường là sử dụng mắt người. Tuy nhiên, nó dường như không hiệu quả vì tốn thời gian và chi phí.

Theo deepsense.ai, Trong sản xuất chất bán dẫn, chi phí kiểm tra và kiểm lỗi chiếm tới 30% tổng chi phí sản xuất. Công ty Forbes cho biết, kiểm tra chất lượng tự động được thực hiện với máy học có thể tăng tỷ lệ phát hiện lên tới 90%.

Ngoài ra, Một nhà sản xuất thiết bị đóng gói sản phẩm nông nghiệp đã áp dụng Machine Learning để phân loại vỏ của nông sản. Với dữ liệu đáng tin cậy, hệ thống của nhà máy có thể được dạy nền tảng phân loại để phân biệt giữa các loại khiếm khuyết khác nhau với độ chính xác cao. Hệ thống này là sự kết hợp giữa phần mềm và phần cứng để giảm mức độ phức tạp của quy trình phân loại.

Tích hợp máy học vào quy trình quản lý chất lượng giảm các vấn đề về chất lượng sản phẩm, cắt giảm chi phí sản xuất và giảm thiểu thu hồi sản phẩm để bảo vệ danh tiếng thương hiệu.

Logistic và quản lí hàng tồn kho

WP2000_04

(Source: Datafloq)

Với sự phức tạp ngày càng tăng và sự kết nối trong ngành công nghiệp chuỗi cung ứng, công nghệ như trí tuệ nhân tạo và máy học đã trở nên ngày càng quan trọng trong logistic.

Với sự phát triển của những thuật toán máy học, học máy có thể xử lý và tối ưu hóa các nhiệm vụ phức tạp trong ngành công nghiệp chuỗi cung ứng. Do sức mạnh của AI, máy tính có thể xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ không giống như tính toán của não bộ con người. Học máy có thể tăng hiệu quả và giảm chi phí trong chuỗi cung ứng. Xem xét cẩn thận và cân bằng tất cả các yếu tố này đã từng là một công việc của con người. Với lượng dữ liệu ngày càng tăng được phản ánh trong từng lĩnh vực, con người đã không còn phù hợp nữa.

Theo Tạp chí Material, Handling and Logistics, mỗi doanh nghiệp trung bình của Hoa Kỳ mất $ 171,340 mỗi năm do các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, thủ công và lãng phí thời gian như tìm kiếm số thứ tự, xử lý giấy tờ và tính giá trị đơn hàng. Trong bất kỳ công ty sản xuất nào, dịch vụ hậu cần và giấy tờ liên quan đến sản xuất tốn hàng nghìn giờ mỗi năm.

Không có doanh nghiệp có thể chạy mà không có hàng tồn kho được duy trì chính xác. Cả overstocking và understocking đều có thể gây bất lợi cho doanh nghiệp. Với hệ thống quản lý hàng tồn kho phù hợp, một doanh nghiệp có thể chỉ cần tập trung vào việc bán sản phẩm của họ thay vì quản lý lưu trữ. Học máy có thể giúp họ giải quyết vấn đề đó.

Quản lí tài nguyên

WP2000_02_Resource

(Source: Avantech)

Những nhà khoa học máy tính đã nghiên cứu về tiêu thụ năng lượng trong nhiều thập kỷ, đặc biệt là để có thể cung cấp các bộ xử lý hiệu quả năng lượng trong thời hiện hiện đại. Quản lý tài nguyên là một thế mạnh khác của các thuật toán dựa trên máy học. Tiêu thụ năng lượng luôn là một vấn đề trong sản xuất. Các nhà quản lý nhà sản xuất luôn muốn giảm và tiết kiệm chi phí tài nguyên như điện, than, thép

Chỉ cần xem cách Google áp dụng trong các hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu của mình để giảm tới 40% hóa đơn tiền điện. Google đã thực hiện mà không có bất kỳ sự hiện đại hóa hay sửa đổi cơ sở hạ tầng nào – dữ liệu thu được qua hệ thống là đủ – một thành quả thu được rất đáng kinh ngạc.

Hiển nhiên, một trong những năng lượng mà bất kỳ nhà máy nào cũng quan tâm là giảm chi phí điện. Trong khi hầu hết các nhà máy hoạt động hầu như 24 giờ một ngày để đạt hiệu quả tối ưu, thì có thể lên lịch các hoạt động tiêu tốn nhiều năng lượng hơn cho thời gian thích hợp. Ý tưởng ở đây là để đảm bảo những hoạt động đó xảy ra khi điện năng rẻ nhất (nhờ sự hỗ trợ them của các nguồn năng lượng tự nhiên). Tùy thuộc vào mục đích, hoạt động có thể là vào ban ngày (nếu cần năng lượng mặt trời) hoặc vào ban đêm (khi nhu cầu thường thấp hơn).

Khi nói đến việc tiêu thụ năng lượng, năng lượng thường ổn định và theo 1 xu hướng cho đến khi có điều gì đó bất ngờ xảy ra. Ví dụ, hóa đơn tiền điện tăng cao hơn bình thường hoặc hiệu suất thấp hơn mong đợi từ các nguồn năng lượng tự nhiên. Đó là lý do tại sao máy học có một vai trò quan trọng. Bằng cách xử lý dữ liệu tiêu thụ năng lượng (thường là dữ liệu lịch sử), một mô hình có thể được xây dựng để xem xét các xu hướng và dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong tương lai.

Lợi ích của dự báo tiêu thụ năng lượng trong kinh tế để giúp công ty hoặc nhà máy có thể tính toán chi phí bằng năng lượng, và do đó ước tính hóa đơn về năng lượng để giúp đưa ra quyết định dựa trên đó. Ngoài ra một lợi ích khác trong thực tế không những chỉ biết máy móc / thiết bị sẽ tiêu thụ bao nhiêu năng lượng mà còn hiểu được giá trị khác tương quan và ảnh hưởng tới năng lượng như thế nào, nhờ vậy chúng ta có thể tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng.

Kết luận, bạn có thể xác định chính xác hơn trong việc đầu tư nguyên vật liệu, sử dụng tài nguyên của bạn một cách khoa học hơn và nhận được nhiều lợi ích hơn từ các nhà máy của bạn.

Robotics

WP2000_06

Robot LBR iiwa của công ty KUKA (Source: KUKA Company)

Trong tương lai gần, một số nhân viên có thể cộng tác cùng với công nhân bình thường trong dây chuyển sản xuất với công nghệ máy học là những robot. Do một số nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cho phép những robot có thể đảm nhận những nhiệm vụ đó thay cho con người. Những robot này đã trở nên ngày càng thông minh hơn và vượt qua những bài kiểm tra nhất định, vì khả năng Machine Learning cho phép robot có thể giải quyết các quy trình phức tạp hơn trước.

KUKA, một công ty sản xuất của Đức, Trung Quốc, đang nhắm đến việc sử dụng robot trong công nghiệp. Mục tiêu của họ là tạo ra một robot có thể hoạt động cùng với con người và đóng vai trò là cộng tác viên. Công ty này sử dụng robot của họ (được gọi là LBR iiwa). Con Robot này được trang bị các cảm biến hiệu suất cao cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong khi làm việc cùng với con người và học cách cải thiện năng suất của bản thân nó.

Không chỉ mỗi KUKA sử dụng robot của mình trong các nhà máy của bản than họ, nhưng cũng có những nhà sản xuất lớn khác cũng làm như vậy. Một ví dụ khác là BMW, thương hiệu ô tô nổi tiếng, là một trong những nhà kinh doanh lớn và là một trong những doanh nghiệp đã phát hiện ra rằng robot có thể giảm các lỗi con người hay mắc phải, tăng năng suất lao động và tăng giá trị trong toàn bộ chuỗi/quy trình sản xuất.

Kết luận

Tóm lại, học máy có thể giúp ích rất nhiều cho sản xuất vì nó xuất hiện trong nhiều giai đoạn của nhà máy. Tăng năng suất, giảm sự cố thiết bị, phân bố tài nguyên tốt hơn chỉ là một vài lợi ích được nêu của việc sử dụng máy học trong sản xuất. Học máy có thể giúp giảm chi phí và quản lí tài nguyên tốt hơn trong nhiều lĩnh vực sản xuất và nhiều giai đoạn của nhà máy. Nhờ vào sự linh hoạt và ngày càng được mở rộng mà máy học ngày càng trở nên thân thiện hơn với người dùng. Nghĩa là bạn không cần phải là 1 chuyên gia để có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo vô nhà máy của mình. Trong nhiều thập kỷ, các nhà sản xuất đã chấp nhận tất cả các loại công nghệ, từ tự động hóa đến robot và các giải pháp kỹ thuật số tinh vi. Ngày nay, ngày càng có nhiều nhà máy sử dụng máy học trong sản xuất để tăng năng suất cho quá trình sản xuất của họ. Năm này qua năm khác, nhiều nghiên cứu và những bài báo khoa học đã được công bố, cung cấp them những bằng chứng cho lợi ích của việc máy học trong sản xuất. Thách thức là làm thế nào để áp dụng nó phù hợp cho doanh nghiệp / nhà máy của bạn. Cảm ơn mọi người đã đọc bài viết này. Nếu bạn có bất kì câu hỏi nào, bạn có thể liên hệ chúng tôi qua Email: info@daviteq.com