Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc chuyển đổi mô hình sản xuất tại Việt Nam

Các nhà sản xuất hiện đang phải đối mặt với vô vàn những thách thức trong việc đẩy nhanh tốc độ sản xuất, đồng thời vẫn phải đảm bảo cung cấp những sản phẩm có giá trị và chất lượng cao đến với khách hàng.

Theo ông Khánh Nguyễn, Tổng Giám đốc Jabil Việt Nam, ngành sản xuất hiện nay phụ thuộc vào sự kết hợp giữa nhân sự có tay nghề cao và công nghệ tự động hóa. Tuy nhiên, nhà máy của tương lai đòi hỏi nhiều hơn về các số liệu thực tế, năng lực kết nối và công nghệ AI.

Chuyển đổi ngành sản xuất tại Việt Nam

Ngành sản xuất tại Việt Nam đóng góp hơn 20% tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của cả nước trong thập kỷ vừa qua. Chính phủ cũng đã đặt ra nhiều mục tiêu tham vọng với mong muốn thúc đẩy ngành sản xuất đạt đến 30% tổng GDP của cả nước, trong đó sản phẩm công nghệ cao chiếm ít nhất 45%.

Trí tuệ nhân tạo đã và đang mang đến nhiều cơ hội việc làm mới trong lĩnh vực công nghệ tại Việt Nam, góp phần mang đến nhiều lựa chọn nghề nghiệp mới cho giới trẻ, bao gồm lĩnh vực sản xuất, nơi các giải pháp và công cụ kỹ thuật số để tối ưu hóa quy trình là điều không thể thiếu. Nâng cao kỹ năng của lực lượng lao động nhằm thúc đẩy sự sáng tạo dựa trên trí tuệ nhân tạo là 1 trong những ưu tiên hàng đầu khi các quốc gia dần thay đổi định hướng sản xuất với chi phí cạnh tranh sang sản xuất hiệu quả (Nguồn: McKinsey).

Việc ứng dụng AI trong sản xuất có thể hỗ trợ doanh nghiệp qua một số cách thức sau:

Hoàn thiện quá trình kiểm tra và kiểm soát chất lượng sản phẩm

Quy trình sản xuất tiêu chuẩn thường sử dụng máy kiểm tra quang học tự động để xác định những sản phẩm đạt chuẩn và những sản phẩm lỗi. Tuy nhiên, tỷ lệ chính xác của chúng chỉ đạt khoảng 60%. Trong khi đó, sản phẩm chất lượng cao luôn là một trong những ưu tiên hàng đầu trong lĩnh vực sản xuất.

Các quy trình như kiểm tra quang học tự động có thể được tối ưu hóa đáng kể khi áp dụng AI đã được lập trình để nhận dạng những dạng mẫu khác nhau. Camera với độ phân giải cao tích hợp với phần mềm nhận diện dựa trên AI có thể thực hiện việc kiểm tra chất lượng tại bất kỳ công đoạn nào trong quy trình sản xuất và nhận dạng chính xác những điểm lỗi của sản phẩm. Liệu nguyên nhân có đến từ chất lượng hoạt động của máy móc hay không? Hay do một yếu tố nào khác ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm? Quy trình sản xuất sẽ trở nên chặt chẽ, hiệu quả hơn và mang đến những sản phẩm có chất lượng cao hơn khi những câu hỏi trên được giải đáp.

Nâng cao khả năng của con người

Mục tiêu cuối cùng của AI là giúp quy trình sản xuất hiệu quả hơn bằng cách lấp đầy những khoảng trống về kỹ năng của con người, chứ không phải thay thế họ. Với phương thức hoạt động song song, sự phối hợp giữa con người và robot công nghiệp có thể tạo ra những sản phẩm chất lượng cao hơn, giảm thiểu những sai sót do con người tạo ra. Đồng thời cho phép con người tập trung vào các quy trình làm việc mang tính chiến lược và giá trị cao hơn.

Củng cố năng lực bảo trì phòng ngừa rủi ro

Hoạt động bảo trì tiên đoán phân tích dữ liệu hoạt động thực tế trước đó của máy móc để dự đoán thời điểm có thể xảy ra sự cố, giảm thời gian ngừng hoạt động và xác định yếu tố gây lỗi. Việc phân tích các thông số về chất lượng, năng lượng và sản lượng có thể giúp đảm bảo các máy móc riêng lẻ vận hành hiệu quả nhất có thể nhằm tăng chất lượng, sản lượng cũng như giảm bớt năng lượng tiêu tốn.

Với khả năng xử lý lượng thông tin khổng lồ bao gồm hình ảnh và âm thanh, AI có thể xác định những yếu tố bất thường và nhanh chóng ngăn chặn sự cố. Hoạt động bảo trì tiên đoán có thể giúp giảm khoảng 30-50% thời gian ngừng hoạt động do sự cố và tăng khoảng 20-40% tuổi thọ của máy. Các doanh nghiệp cần xem xét ứng dụng công nghệ AI trong bối cảnh ngành sản xuất đang dần phụ thuộc hơn vào máy móc và với nhu cầu tối đa hóa thời gian hoạt động và năng suất thiết bị.

Làm thế nào để áp dụng AI thành công vào quy trình sản xuất

Một thử thách lớn không chỉ riêng lĩnh vực sản xuất trong việc áp dụng AI là phương pháp quản lý dữ liệu. Các tổ chức, doanh nghiệp hoặc không có đủ dữ liệu hoặc có quá nhiều, dẫn tới việc quá tải và không giúp đưa ra những giải pháp. Do dó, AI không thể định hình các dạng mẫu và tìm ra những điểm bất thường.

Nguyên tắc chủ đạo trong việc thúc đẩy các sáng kiến công nghệ 4.0 dựa trên nguyên lý “Nếu chúng ta có thể số hóa thông tin, chúng ta có thể trực quan hóa chúng. Và sau khi được trực quan hóa, thông tin sẽ được sử dụng để tối ưu hóa quy trình”.

Quy trình sản xuất tạo ra khối lượng dữ liệu rất lớn và đa dạng, chúng ta cần phân tích, tổng hợp, ưu tiên hóa, lập danh mục và sử dụng chúng 1 cách hiệu quả để giải quyết những vấn đề phát sinh trong hoạt động kinh doanh. Việc xác định các quy chuẩn về dữ liệu và thiết lập phương cách quản lý dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Dữ liệu phải nhất quán, có thể tái sử dụng, minh bạch, đáng tin cậy và an toàn. Chúng ta cũng phải có chiến lược dự trữ và sử dụng dữ liệu từ cả góc độ vật lý và logic.

Các nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng trong việc tích hợp thành công AI vào mọi quy trình sản xuất. Các nhà phân tích góp phần giúp các doanh nghiệp sắp xếp và xử lý lượng lớn dữ liệu, biến dữ liệu thành những hiểu biết có thể giúp để đưa ra những giải pháp và viết thuật toán AI để thực hiện những nhiệm vụ cần thiết.

Bên cạnh đó, sự tham gia của các chủ doanh nghiệp, những người hiểu rõ quy trình vận hành và sản xuất, là một phần không thể thiếu nhờ vào khả năng am hiểu của họ về mức độ ảnh hưởng của từng thông số đến kết quả của thuật toán AI.

Việc triển khai thành công các dự án AI cần có thời gian. Hãy coi AI như một bộ não và chúng cần được huấn luyện thông qua quy trình giúp máy móc có thể tự học bằng các thuật toán. Chính vì thế, các chủ doanh nghiệp và quản trị viên cần biết rằng việc triển khai AI là một quá trình, quá trình này cần thời gian và khó mang đến hiệu quả ngay lập tức.

Sự phát triển của AI hứa hẹn sẽ mang đến nguồn sức mạnh tương tự cho các doanh nghiệp sản xuất. Hiệu suất và hiệu quả sẽ đạt đến tầm cao mới, quy trình sản xuất sẽ trở nên nhịp nhàng hơn và những khả năng sẽ trở nên vô tận.