Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
Ngược lại với AI nói chung, AI trong sản xuất tập trung vào các lĩnh vực ứng dụng cụ thể như kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa quy trình và robot. AI trong sản xuất đề cập đến việc sử dụng thuật toán và máy học để tự động hóa các tác vụ phức tạp, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Công việc này bao gồm việc phân tích và xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ máy móc và hệ thống.
Nhưng tại sao các công ty nên tận dụng AI trong sản xuất?
Một ví dụ là những bất thường trong máy có thể được phát hiện theo thời gian thực bằng cách phân tích dữ liệu của chúng. Bằng cách sử dụng AI trong ngành, bạn có thể kích hoạt bảo trì dự đoán, đảm bảo chất lượng sản phẩm (chất lượng dự đoán) và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn (năng lượng dự đoán).
Học máy (ML) là nền tảng công nghệ của AI trong sản xuất. Không giống như các hệ thống dựa trên quy tắc, các mô hình ML học hỏi từ dữ liệu sản xuất theo thời gian thực và lịch sử và liên tục cải thiện dự đoán của chúng. Điều này khiến chúng đặc biệt có giá trị trong môi trường năng động, nơi các quy trình và điều kiện thay đổi thường xuyên.
Các ứng dụng điển hình bao gồm bảo trì dự đoán, trong đó các thuật toán phát hiện các kiểu hao mòn trong máy móc trước khi xảy ra lỗi, và kiểm soát chất lượng, trong đó các hệ thống thị giác máy tính xác định lỗi nhanh hơn và đáng tin cậy hơn so với kiểm tra thủ công. ML cũng được sử dụng để tối ưu hóa quy trình – ví dụ, điều chỉnh các thông số theo thời gian thực để giảm mức tiêu thụ năng lượng hoặc ổn định chất lượng sản xuất. Một lĩnh vực đầy hứa hẹn khác là tối ưu hóa chuỗi cung ứng, trong đó ML phân tích biến động nhu cầu, thời gian giao hàng và tình trạng sẵn có của vật liệu để tạo ra các quy trình linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
Điểm mạnh của máy học nằm ở khả năng mở rộng: sau khi được đào tạo, các mô hình có thể được áp dụng trên nhiều nhà máy hoặc dây chuyền sản xuất, cho phép các công ty chuẩn hóa các phương pháp hay nhất trên toàn cầu. Đồng thời, các thuật toán sẽ thích ứng với các điều kiện cục bộ và tiếp tục học hỏi với mọi tập dữ liệu mới.
Đối với các công ty, điều này không chỉ có nghĩa là ít thời gian ngừng hoạt động và chi phí thấp hơn mà còn có tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh cao hơn. Do đó, việc tích hợp ML vào hệ thống sản xuất là bước quyết định hướng tới sản xuất thực sự dựa trên dữ liệu.
Đây là lý do tại sao các công ty nên sử dụng phần mềm AI:
Lợi ích của AI trong sản xuất rất đa dạng. Ví dụ, các giải pháp AI như bảo trì dự đoán có thể được sử dụng để xác định sự cố trước khi chúng dẫn đến những hỏng hóc tốn kém. Nếu xảy ra sự cố, các biện pháp bảo trì có thể được thực hiện ngay lập tức. Nó tránh được những hỏng hóc ngoài ý muốn, giảm chi phí bảo trì và tăng năng suất của công ty. Ngoài ra, dữ liệu còn góp phần đảm bảo an toàn lao động vì có thể phát hiện tình trạng mỏi vật liệu ở một mức độ nào đó, do đó ngăn ngừa được các tình huống nguy hiểm.
Một lợi thế lớn khác của AI trong công nghiệp là cải thiện chất lượng sản phẩm. Bằng cách sử dụng AI, các công ty có thể phát hiện và sửa chữa các lỗi và sai sót ở giai đoạn đầu, do đó giảm thiểu việc loại bỏ và làm lại. Điều này mang lại sự hài lòng cao hơn cho khách hàng và hình ảnh công ty tích cực.
Đó là lý do tại sao khả năng dự đoán là một khía cạnh quan trọng khác của AI. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, thuật toán AI có thể xác định các xu hướng và mô hình mà các chuyên gia khác thường bỏ qua. Điều này cho phép các công ty đưa ra quyết định sáng suốt và quản lý tốt hơn những thách thức trong tương lai.
Việc sử dụng AI trong công nghiệp đòi hỏi phải có sự chuẩn bị và lập kế hoạch cẩn thận. Điều quan trọng là phải lựa chọn công nghệ AI phù hợp với các yêu cầu cụ thể của công ty. Các khía cạnh như khả năng mở rộng, tính linh hoạt và khả năng tương thích dữ liệu cần được tính đến. Nhờ số lượng lớn các dự án AI mà chúng tôi đã hoàn thành trong ngành, chúng tôi có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị và chỉ ra những điều cần cân nhắc khi sử dụng AI trong ngành.
1. Quyết định làm hay mua:
Trước khi có thể sử dụng giải pháp AI, các công ty phải quyết định xem họ muốn tự phát triển giải pháp AI hay mua bên ngoài. Trong quá trình ra quyết định, họ phải tính đến các yêu cầu, nguồn lực và ngân sách cụ thể của mình. Chúng ta muốn chi bao nhiêu cho một giải pháp? Chúng ta có đủ chuyên gia có chuyên môn về AI, khoa học dữ liệu, CNTT và sản xuất, v.v. không?
Việc tìm ra câu trả lời không phải lúc nào cũng dễ dàng. Trong hướng dẫn tự sản xuất hoặc mua các giải pháp AI, bạn có thể tìm hiểu thêm về điều này; hướng dẫn này cung cấp danh sách kiểm tra để xác định khi nào nên tự sản xuất hoặc mua giải pháp bên ngoài là lựa chọn tốt hơn.
2. Thu thập dữ liệu:
Các nguồn dữ liệu có liên quan trong sản xuất, ví dụ như cảm biến, nhật ký máy móc và dữ liệu kiểm soát chất lượng, phải được xác định. Kết nối dữ liệu phải được đảm bảo.
3. Xử lý và phân tích dữ liệu:
Để sử dụng AI hiệu quả, điều quan trọng là phải có đủ dữ liệu chất lượng cao. Những thông tin này cần được dọn dẹp, cấu trúc và chuẩn bị để các thuật toán AI có thể xử lý. Mục đích là xác định các mô hình và mối tương quan trong dữ liệu.
4. Tích hợp:
Giải pháp AI phải được tích hợp vào các hệ thống sản xuất hiện có. Các thử nghiệm toàn diện được thực hiện để đảm bảo mọi thứ hoạt động trơn tru và dữ liệu có thể được xử lý theo thời gian thực.
5. Đào tạo:
Các mô hình AI được đào tạo bằng tất cả dữ liệu đã thu thập. Điều quan trọng là phải thường xuyên xem xét và điều chỉnh quy trình đào tạo để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AI. Điều này đảm bảo rằng kết quả tốt nhất luôn đạt được.
Hướng dẫn từng bước này cung cấp cho bạn nền tảng vững chắc để triển khai AI vào quy trình sản xuất của mình. AI mang lại tiềm năng to lớn trong việc tối ưu hóa sản xuất và tăng khả năng cạnh tranh của bạn.
Để minh họa cách AI có thể được sử dụng trong công nghiệp, chúng ta sẽ xem xét một số ví dụ cụ thể trong thực tế. Các công ty này đã quyết định mua giải pháp AI và đã gặt hái được nhiều lợi ích.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp có thể mở ra tiềm năng to lớn. Nó mang lại cho các công ty nhiều lợi ích, chẳng hạn như tăng hiệu quả, giảm chi phí và là cơ sở tốt hơn để ra quyết định.
Tương lai của AI trong ngành công nghiệp rất hứa hẹn. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển và nhận thức về tiềm năng của chúng ngày càng tăng, việc sử dụng AI trong công nghiệp sẽ tiếp tục tăng. Các công ty nên giải quyết vấn đề này ngay từ đầu và tận dụng các cơ hội mà AI mang lại để có thể phát triển các giải pháp sáng tạo và duy trì khả năng cạnh tranh. Trên thị trường hiện đã có các giải pháp AI chuẩn hóa cho nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như bảo trì dự đoán xi lanh. Chúng có thể được kết nối, giúp việc ứng dụng AI vào công nghiệp trở nên dễ dàng và thuận tiện.
Các ví dụ thực tế cho thấy các công ty đã được hưởng lợi từ AI trong sản xuất. Bạn phải cân nhắc kỹ lưỡng xem có nên mua giải pháp AI hay tự phát triển giải pháp của riêng mình hay không. Việc mua giải pháp AI từ các chuyên gia mang lại nhiều lợi ích như triển khai nhanh chóng, thuật toán đã được chứng minh và giao diện thân thiện với người dùng. Điều quan trọng là phải cân nhắc cẩn thận quyết định tự sản xuất hay mua và xem xét các yêu cầu và nguồn lực cụ thể của công ty.