Tiếng Việt
Tương lai của sản xuất thông minh với hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI
Tạo vào 09.02
Ngành công nghiệp sản xuất đang trải qua một sự chuyển mình mạnh mẽ—một sự chuyển mình được thúc đẩy bởi sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính. Trong nhiều thập kỷ, sản xuất truyền thống dựa vào việc kiểm tra thủ công, tự động hóa cứng nhắc và bảo trì phản ứng, dẫn đến sự kém hiệu quả, lỗi của con người và những cơ hội tối ưu hóa bị bỏ lỡ. Hôm nay,Hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AIđang nổi lên như là xương sống của sản xuất thông minh, chuyển đổi mọi giai đoạn của vòng đời sản xuất từ thiết kế và lắp ráp đến kiểm soát chất lượng và logistics. Khi Công nghiệp 4.0 tăng tốc, những hệ thống này không còn là một “điều tốt để có” mà là một khoản đầu tư quan trọng cho các doanh nghiệp nhằm duy trì tính cạnh tranh, linh hoạt và sẵn sàng cho tương lai.
Hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI trong sản xuất là gì?
Tại cốt lõi của chúng, các hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI kết hợp các camera độ phân giải cao, cảm biến tiên tiến và các thuật toán học máy (ML) để “nhìn” và diễn giải dữ liệu hình ảnh trong thời gian thực—vượt xa khả năng của mắt người hoặc thị giác máy cơ bản. Khác với thị giác máy truyền thống, cái mà tuân theo các quy tắc lập trình sẵn để phát hiện các khuyết điểm đơn giản (ví dụ: một con ốc bị thiếu), thị giác AI học hỏi từ các tập dữ liệu khổng lồ của hình ảnh và video để nhận diện các mẫu phức tạp, thích ứng với các kịch bản mới và đưa ra các quyết định tự động.
Ví dụ, một hệ thống được đào tạo trên hàng ngàn hình ảnh của bảng mạch in (PCB) không chỉ có thể xác định các vết nứt rõ ràng mà còn phát hiện các lỗi hàn vi mô mà một người kiểm tra có thể bỏ lỡ. Theo thời gian, khi nó xử lý nhiều dữ liệu hơn, độ chính xác của nó được cải thiện—biến đầu vào hình ảnh thô thành những hiểu biết có thể hành động cho các nhà sản xuất. Một ví dụ đáng chú ý ở đây là Foxconn, nhà sản xuất hợp đồng điện tử lớn nhất thế giới. Foxconn đã triển khai các hệ thống thị giác AI trên các dây chuyền sản xuất PCB của mình vào năm 2023, giảm thời gian kiểm tra thủ công xuống 70% và cắt giảm tỷ lệ khuyết tật xuống 45% cho các khách hàng như Apple và Dell.
Các Ứng Dụng Cốt Lõi Định Hình Tương Lai Của Sản Xuất Thông Minh
Tầm nhìn AI không phải là một giải pháp phù hợp cho tất cả; nó là một công cụ linh hoạt giải quyết một số vấn đề lớn nhất trong sản xuất. Dưới đây là những lĩnh vực chính mà các hệ thống này đang thúc đẩy sự thay đổi mang tính chuyển biến:
1. Kiểm soát chất lượng (QC) và Phát hiện lỗi
Kiểm soát chất lượng là nơi mà tầm nhìn AI đã tạo ra tác động ngay lập tức nhất. QC thủ công chậm, không nhất quán và dễ bị mệt mỏi—đặc biệt là đối với các dây chuyền sản xuất có khối lượng lớn (ví dụ: linh kiện ô tô, điện tử hoặc dược phẩm). Các hệ thống tầm nhìn AI kiểm tra sản phẩm với tốc độ hàng trăm sản phẩm mỗi phút, với tỷ lệ chính xác vượt quá 99%—một mức độ mà các kiểm tra viên con người không thể đạt được.
Trong ngành công nghiệp ô tô, chẳng hạn, Tesla sử dụng hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI trong các Gigafactory của mình để kiểm tra các mối hàn của tế bào pin và sự căn chỉnh của tấm thân. Các hệ thống quét lên đến 500 điểm hàn mỗi gói pin trong 2 giây, phát hiện các khuyết điểm nhỏ đến 0,1mm. Điều này đã giảm chi phí làm lại pin xuống 12 triệu đô la hàng năm và cải thiện sản lượng sản xuất lên 18%. Trong ngành dược phẩm, Pfizer đã triển khai công nghệ thị giác AI để kiểm tra viên thuốc tại cơ sở của mình ở New York. Công nghệ này xác định các bất thường trong hình dạng, màu sắc và lớp phủ của viên thuốc có thể chỉ ra lỗi liều lượng, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn của FDA và giảm rủi ro thu hồi xuống 80%.
2. Bảo trì dự đoán
Thời gian ngừng hoạt động không được lên kế hoạch khiến các nhà sản xuất thiệt hại hàng tỷ mỗi năm. Hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI giúp giảm thiểu rủi ro này bằng cách giám sát thiết bị để phát hiện sớm dấu hiệu hao mòn hoặc hỏng hóc. Các camera gắn trên động cơ, băng tải hoặc cánh tay robot thu thập dữ liệu hình ảnh (ví dụ: rung động bất thường, rò rỉ dầu hoặc dây đai bị sờn) và đưa vào các mô hình ML. Các mô hình này so sánh dữ liệu với các mẫu lịch sử để dự đoán khi nào cần bảo trì—cho phép các nhóm lên lịch sửa chữa trong thời gian ngừng hoạt động đã lên kế hoạch thay vì phản ứng với sự cố hỏng hóc.
Boeing sử dụng tầm nhìn AI cho bảo trì dự đoán trên các dây chuyền lắp ráp máy bay của mình ở Seattle. Các camera gắn trên máy bắn đinh robot theo dõi sự hao mòn của công cụ và độ bền của mối nối, gửi cảnh báo khi các thành phần còn 30% trước khi hỏng. Điều này đã giảm thời gian ngừng hoạt động không kế hoạch cho thiết bị bắn đinh xuống 65% và kéo dài tuổi thọ công cụ lên 25%. Tương tự, Nestlé sử dụng tầm nhìn AI để theo dõi băng chuyền trong các nhà máy sản xuất sô cô la của mình. Hệ thống phát hiện sự sai lệch hoặc sự mòn của băng tải nhiều tuần trước khi hỏng, ngăn chặn các sự cố ngừng sản xuất mà trước đây đã khiến công ty thiệt hại 500.000 đô la cho mỗi sự cố.
3. Hướng dẫn và Tự động hóa
Robot hợp tác (“cobots”) và robot di động tự động (AMRs) đang trở thành những phần không thể thiếu trong các nhà máy thông minh, nhưng chúng phụ thuộc vào đầu vào hình ảnh chính xác để thực hiện các nhiệm vụ một cách an toàn và hiệu quả. Tầm nhìn AI hướng dẫn cobots trong việc lắp ráp chính xác (ví dụ: lắp ghép các linh kiện điện tử nhỏ) hoặc chọn và đặt các vật phẩm có hình dạng và kích thước khác nhau.
BMW đã triển khai các cobot được trang bị AI-vision tại nhà máy Munich của mình để lắp ráp dây điện bảng điều khiển - một nhiệm vụ trước đây được thực hiện thủ công do độ phức tạp của nó. Các cobot sử dụng thị giác 3D để nhận diện màu sắc dây và hình dạng đầu nối, điều chỉnh độ nắm của chúng theo thời gian thực. Điều này đã giảm thời gian lắp ráp xuống 40% và giảm tỷ lệ lỗi từ 8% xuống dưới 1%. Trong logistics, Amazon Robotics sử dụng thị giác AI trong các AMR của mình tại các trung tâm hoàn thành đơn hàng. Các robot điều hướng trong các môi trường động (ví dụ: công nhân di chuyển, hộp xếp chồng) bằng cách quét xung quanh chúng 100 lần mỗi giây, giảm sự cố va chạm xuống 90% và tăng thông lượng kho hàng lên 35%.
4. Tối ưu hóa quy trình
Hệ thống thị giác AI hoạt động như “đôi mắt kỹ thuật số” trên sàn sản xuất, thu thập dữ liệu về các điểm nghẽn trong quy trình làm việc, hiệu suất của người vận hành và việc sử dụng tài nguyên. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các nhà sản xuất có thể xác định những điểm không hiệu quả và thực hiện các điều chỉnh dựa trên dữ liệu.
Anheuser-Busch InBev (ABI) đã triển khai tầm nhìn AI tại nhà máy bia St. Louis của mình để tối ưu hóa dây chuyền đóng chai bia. Các camera theo dõi mức độ đầy chai, căn chỉnh nắp và vị trí nhãn, cung cấp dữ liệu vào một bảng điều khiển trung tâm. ABI đã sử dụng những thông tin này để điều chỉnh tốc độ băng chuyền và áp suất vòi lấp đầy, giảm lãng phí do tràn đầy lên 22% và tăng hiệu quả dây chuyền lên 15%—tiết kiệm 3 triệu đô la mỗi năm. Một ví dụ khác là Nike, công ty sử dụng tầm nhìn AI trong các nhà máy giày ở Việt Nam để giám sát quy trình may. Hệ thống xác định các mẫu may không nhất quán sớm, cho phép các nhà điều hành điều chỉnh máy trước khi sản phẩm bị lỗi được sản xuất—giảm lãng phí vật liệu xuống 30%.
5. Theo dõi chuỗi cung ứng
Trong các ngành như dược phẩm và hàng không vũ trụ, khả năng truy xuất nguồn gốc là điều không thể thương lượng. Các hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI theo dõi các thành phần từ nguyên liệu thô đến sản phẩm hoàn thiện bằng cách quét mã vạch, mã QR, hoặc thậm chí là các dấu hiệu hình ảnh độc đáo (ví dụ: kết cấu bề mặt).
Johnson & Johnson (J&J) sử dụng AI vision để theo dõi các thành phần dược phẩm hoạt tính (API) trong quá trình sản xuất vắc xin của mình. Các camera quét các mẫu vi mô trên các hạt API ở mỗi giai đoạn sản xuất, liên kết chúng với các hồ sơ lô hàng. Trong một cuộc kiểm toán chuỗi cung ứng năm 2024, J&J đã có thể truy tìm một lô API bị ô nhiễm về nguồn gốc của nó trong 2 giờ—so với 3 ngày với việc truy tìm thủ công—giảm thiểu tổn thất sản phẩm. Trong ngành hàng không, Airbus sử dụng AI vision để theo dõi các thành phần của cánh tuabin. Mỗi cánh quạt có một kết cấu bề mặt độc đáo được ghi lại bởi các camera độ phân giải cao, cho phép Airbus theo dõi hành trình của nó từ quá trình rèn đến lắp đặt—đảm bảo tuân thủ các quy định của EASA và đơn giản hóa việc kiểm tra bảo trì.
Tại sao AI Vision là một bước ngoặt cho các nhà sản xuất
Lợi ích của việc áp dụng hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI vượt xa hiệu quả hoạt động. Dưới đây là cách mà chúng mang lại giá trị cụ thể:
• Tiết kiệm chi phí: Giảm lãng phí, giảm chi phí làm lại và ít sự kiện ngừng hoạt động không kế hoạch dẫn đến tiết kiệm đáng kể cho lợi nhuận. Một báo cáo của McKinsey ước tính rằng kiểm soát chất lượng dựa trên AI có thể giảm chi phí kiểm tra từ 30–50% cho các nhà sản xuất. Ví dụ, General Electric (GE) đã tiết kiệm 20 triệu đô la trong bộ phận tuabin khí của mình sau khi triển khai tầm nhìn AI cho việc kiểm tra lưỡi, giảm thiểu làm lại và thời gian ngừng hoạt động.
• Tăng năng suất: Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại (ví dụ: kiểm tra, phân loại), AI vision giúp công nhân tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn như giải quyết vấn đề và đổi mới. Siemens đã báo cáo tăng 25% năng suất lao động tại nhà máy điện tử Berlin sau khi AI vision đảm nhận 80% các nhiệm vụ kiểm tra thủ công.
• Cải thiện An toàn: Tầm nhìn AI có thể giám sát không gian làm việc để phát hiện các mối nguy hiểm an toàn (ví dụ: máy móc không được bảo vệ, sự mệt mỏi của công nhân) và cảnh báo cho người giám sát trong thời gian thực—giảm thiểu tai nạn lao động. 3M đã sử dụng tầm nhìn AI trong nhà máy băng dính Minnesota của mình để phát hiện công nhân vận hành máy móc mà không có thiết bị bảo hộ; trong vòng 6 tháng, các sự cố an toàn đã giảm 55%.
• Khả năng mở rộng: Khác với các quy trình thủ công, hệ thống thị giác AI có thể dễ dàng mở rộng theo khối lượng sản xuất. Samsung đã mở rộng việc triển khai thị giác AI từ 2 lên 15 dây chuyền sản xuất smartphone vào năm 2023 bằng cách đào tạo lại các mô hình hiện có với dữ liệu sản phẩm mới—tránh được việc phải thuê thêm 200+ kiểm tra viên.
• Lợi thế cạnh tranh: Các nhà sản xuất sử dụng tầm nhìn AI có thể đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn, duy trì tiêu chuẩn chất lượng cao hơn và thích ứng với nhu cầu của khách hàng nhanh hơn. Xiaomi đã ra mắt dòng sản phẩm Redmi Note 13 sớm hơn 3 tuần so với kế hoạch sau khi sử dụng tầm nhìn AI để tăng tốc kiểm tra chất lượng, chiếm 10% thị phần hơn trong quý ra mắt của mình.
Thách thức và Cân nhắc cho việc Chấp nhận
Trong khi tương lai của tầm nhìn AI trong sản xuất là sáng sủa, việc áp dụng không phải không có trở ngại. Các nhà sản xuất phải giải quyết những vấn đề sau để tối đa hóa ROI:
• Chất lượng dữ liệu và khả năng truy cập: Các mô hình AI phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn, chất lượng cao để hoạt động hiệu quả. Ford đã gặp phải sự chậm trễ trong việc triển khai tầm nhìn AI cho việc kiểm tra linh kiện phanh khi phát hiện ra rằng tập dữ liệu hình ảnh khuyết tật hiện có của họ không đầy đủ (thiếu 30% các loại khuyết tật hiếm). Công ty đã phải hợp tác với một bên thứ ba để chụp thêm 10.000 hình ảnh, kéo dài thêm 3 tháng cho thời gian dự án.
• Tích hợp với Hệ thống Hiện có: Nhiều nhà máy vận hành thiết bị cũ có thể không tương thích với các công cụ thị giác AI. Caterpillar đã chi 1,2 triệu đô la để tích hợp các hệ thống thị giác AI với phần mềm ERP của dây chuyền lắp ráp máy xúc 20 năm tuổi, yêu cầu các API tùy chỉnh và cập nhật firmware cho các cảm biến cũ.
• Khoảng cách kỹ năng: Vận hành và duy trì hệ thống thị giác AI yêu cầu kỹ năng trong khoa học dữ liệu, ML và robot - những kỹ năng đang thiếu hụt. Honeywell đã khởi động một chương trình đào tạo nội bộ cho 500 kỹ thuật viên nhà máy, dạy bảo trì mô hình ML cơ bản và hiệu chỉnh camera, với chi phí 500.000 đô la. Chương trình đã giảm sự phụ thuộc vào hỗ trợ kỹ thuật bên ngoài xuống 40%.
• An ninh mạng: Khi các hệ thống thị giác AI kết nối với đám mây và mạng nhà máy, chúng mang đến những rủi ro an ninh mạng mới. Intel đã báo cáo một vụ vi phạm vào năm 2023, trong đó các hacker đã truy cập vào các luồng camera thị giác AI từ nhà máy chip ở Arizona, buộc công ty phải đầu tư 3 triệu đô la vào mã hóa đầu cuối và phân đoạn mạng.
Tương lai: Điều gì tiếp theo cho Tầm nhìn được hỗ trợ bởi AI trong sản xuất?
Khi công nghệ AI và thị giác máy tính phát triển, vai trò của chúng trong sản xuất sẽ chỉ ngày càng trở nên nổi bật hơn. Dưới đây là ba xu hướng cần chú ý:
1. AI Biên Giới cho Quyết Định Thời Gian Thực
Hôm nay, nhiều hệ thống thị giác AI dựa vào điện toán đám mây để xử lý dữ liệu—một độ trễ có thể gây vấn đề cho các nhiệm vụ nhạy cảm về thời gian (ví dụ, dừng dây chuyền sản xuất giữa chừng khi có lỗi). AI biên—xử lý dữ liệu tại chỗ trên thiết bị (ví dụ, một camera hoặc robot)—sẽ trở thành tiêu chuẩn, cho phép ra quyết định ngay lập tức mà không cần dựa vào kết nối đám mây.
Toyota đang thử nghiệm công nghệ thị giác AI biên tại nhà máy ô tô Kentucky. Các camera gắn trên robot hàn xử lý dữ liệu tại chỗ, phát hiện lỗi và tạm dừng hoạt động trong 0,05 giây - so với 2 giây với xử lý dựa trên đám mây. Điều này đã giảm thiểu các mối hàn bị lỗi xuống 30% và loại bỏ các lỗi liên quan đến độ trễ. Nhà sản xuất ô tô dự định triển khai công nghệ này đến tất cả 14 nhà máy Bắc Mỹ vào năm 2026.
2. Tích hợp AI đa phương thức
Các hệ thống trong tương lai sẽ kết hợp dữ liệu hình ảnh với các đầu vào khác (ví dụ: âm thanh, nhiệt độ hoặc rung động) để có cái nhìn toàn diện hơn về hoạt động. Ví dụ, một mô hình AI có thể phân tích cả hình ảnh của một máy móc và sóng âm của nó để phát hiện các dấu hiệu sớm của sự cố—cải thiện độ chính xác và giảm thiểu các kết quả dương tính giả.
Siemens Energy đang thử nghiệm một hệ thống AI đa phương thức trong các nhà máy tuabin khí của mình. Hệ thống kết hợp tầm nhìn AI (giám sát sự mài mòn bề mặt lưỡi) với cảm biến âm thanh (phát hiện tiếng động bất thường của động cơ) và dữ liệu nhiệt độ (theo dõi phân phối nhiệt). Các thử nghiệm ban đầu cho thấy giảm 40% cảnh báo bảo trì sai so với các hệ thống nguồn dữ liệu đơn, tiết kiệm cho công ty 1,5 triệu đô la mỗi năm trong các sửa chữa không cần thiết.
3. Hợp tác giữa con người và AI
Thay vì thay thế công nhân, tầm nhìn AI sẽ nâng cao sự hợp tác. Kính thực tế tăng cường (AR) kết hợp với tầm nhìn AI có thể chồng lên hướng dẫn kiểm tra theo thời gian thực cho các kỹ thuật viên, hoặc AI có thể đánh dấu các bất thường để con người xem xét—kết hợp tốc độ của AI với tư duy phản biện của con người.
Boeing đang sử dụng kính AR-AI cho các kỹ thuật viên bảo trì máy bay. Các kính hiển thị các tín hiệu hình ảnh (ví dụ: vị trí bu lông được làm nổi bật) và cảnh báo do AI tạo ra (ví dụ: “Kiểm tra sự ăn mòn ở đây”) dựa trên quét camera của thân máy bay. Các kỹ thuật viên sử dụng kính hoàn thành các nhiệm vụ bảo trì nhanh hơn 25% và với 18% ít lỗi hơn so với những người sử dụng sách hướng dẫn truyền thống. Volkswagen cũng đã áp dụng công nghệ tương tự tại nhà máy Wolfsburg của mình, nơi mà các kính AR-AI hướng dẫn công nhân trong việc tùy chỉnh nội thất xe hơi, giảm lỗi cấu hình xuống 60%.
Suy nghĩ cuối cùng
Hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI không chỉ đang chuyển đổi ngành sản xuất—chúng đang định nghĩa lại những gì có thể. Từ việc kiểm tra pin của Tesla đến bảo trì tăng cường AR của Boeing, các trường hợp thực tế chứng minh rằng những công cụ này mang lại kết quả có thể đo lường: giảm chi phí, chất lượng cao hơn và tính linh hoạt lớn hơn. Trong khi việc áp dụng đòi hỏi đầu tư vào công nghệ, dữ liệu và kỹ năng, những lợi ích lâu dài—tiết kiệm chi phí, tăng năng suất và lợi thế cạnh tranh—khiến nó trở thành một nỗ lực đáng giá.
Khi Công nghiệp 4.0 phát triển, tầm nhìn AI sẽ không còn là một yếu tố phân biệt mà là một điều cần thiết. Các nhà sản xuất nào chấp nhận công nghệ này hôm nay sẽ có vị trí tốt để phát triển trong tương lai của sản xuất thông minh.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat