Ứng dụng AI trong nhà máy

3. Phát triển sản phẩm mới

• Một trong những ứng dụng được áp dụng rộng rãi nhất của machine learning liên quan đến giai đoạn phát triển sản phẩm. Đó là bởi vì giai đoạn thiết kế và lập kế hoạch cho các sản phẩm mới, và cải tiến những sản phẩm hiện có, gắn liền với vô số thông tin phải được xem xét để mang lại kết quả tốt nhất.

• Do đó, các giải pháp Machine learning có thể giúp thu thập dữ liệu của người tiêu dùng và phân tích nó để hiểu nhu cầu, khám phá các nhu cầu tiềm ẩn và phát hiện các cơ hội kinh doanh mới. Tất cả điều này kết thúc trong các sản phẩm tốt hơn từ danh mục hiện có cũng như những sản phẩm mới có thể mở ra nguồn doanh thu mới cho công ty. Machine learning đặc biệt tốt trong việc giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc phát triển các sản phẩm mới, vì những hiểu biết mà nó cung cấp cho giai đoạn lập kế hoạch cho các quyết định sáng suốt hơn Coca Cola, một trong những thương hiệu lớn nhất thế giới, đang sử dụng Machine Learning để phát triển sản phẩm. Trên thực tế, sự ra mắt của Cherry Sprite là kết quả của việc sử dụng ML của công ty. Công ty đã sử dụng các quầy pha chế soda tương tác nơi khách hàng có thể thêm các hương vị khác nhau vào đồ uống cơ bản của danh mục. Coca Cola đã thu thập dữ liệu kết quả và sử dụng Machine Learning để xác định các kết hợp thường xuyên nhất. Kết quả là việc phát hiện ra một thị trường đủ lớn để giới thiệu một loại đồ uống mới trên toàn quốc.

4. Kiểm soát chất lượng sản xuất

• Khi được sử dụng tốt, Machine Learning có thể cải thiện chất lượng sản phẩm cuối cùng lên tới 35%, đặc biệt là trong các ngành sản xuất riêng biệt. Có hai cách để ML có thể làm điều này. Đầu tiên và quan trọng nhất, tìm thấy sự bất thường trong các sản phẩm và bao bì của chúng. Thông qua kiểm tra sâu sắc các sản phẩm được sản xuất, các công ty có thể ngăn chặn các sản phẩm bị lỗi tiếp cận thị trường. Trên thực tế, có những nghiên cứu nói về sự cải thiện tới 90% trong việc phát hiện khuyết tật khi so sánh với kiểm tra của con người. Và sau đó là sự nâng cao có thể về chất lượng của quá trình sản xuất. Thông qua các thiết bị loT và ứng dụng ML, doanh nghiệp có thể phân tích tính khả dụng và hiệu suất của tất cả các thiết bị được sử dụng trong quy trình sản xuất.
• Điều này cho phép bảo trì dự đoán, ước tính thời gian tốt nhất để tham gia vào các thiết bị cụ thể để kéo dài tuổi thọ của nó và tránh thời gian ngừng hoạt động tốn kém. General Electric là một trong những nhà đầu tư lớn nhất trong bộ phận kiểm soát chất lượng, đặc biệt là mọi thứ liên quan đến bảo trì dự đoán. Nó đã tạo ra và triển khai các công cụ dựa trên ML của mình trong hơn 100,000 tài sản trên khắp các đơn vị kinh doanh và khách hàng của mình, bao gồm cả ngành hàng không vũ trụ, sản xuất điện và vận tải. Các hệ thống của nó hoạt động để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm về sự bất thường trong dây chuyên sản xuất của nó và cung cấp tiên lượng cho các ước tính dài hạn về hành vi cuộc sống.

5. Giảm thiểu lỗi thiết bị

• Xác định thời điểm tiến hành bảo trì thiết bị là một nhiệm vụ đặc biệt khó khăn với số tiền đặt cược rất lớn. Mỗi lần máy được đưa ra đề bảo trì, nó không hoạt động và thậm chí có thể yêu cầu thời gian ngừng hoạt động của nhà máy cho đến khi được sửa chữa. Sửa chữa thường xuyên có nghĩa là tổn thất, và bảo trì không thường xuyên có thể dẫn đến sự có thậm chí tốn kém hơn. Chi phí toàn cầu cho thời gian ngừng hoạt động của thiết bị tăng thêm tới 647 tỷ đô la hàng năm.
• Với những chi phí đó, không có gì ngạc nhiên khi ngăn chặn ngay cả một lần mất điện ngoài dự kiến có thể trả cho chi phí thực hiện machine learning. Làm thế nào để machine learning giảm thiểu những vẫn đề này, chính xác? Các thuật toán machine learning rất tuyệt vời trong việc cân bằng nhiều nguồn dữ liệu đễ dự đoán và xác định thời gian sửa chữa tối ưu. Điều này có thể được thực hiện đơn giản bằng cách xác định lỗi và lỗi khi chúng xảy ra để chúng được xử lý ngay lập tức – không chỉ một lần con người phát hiện ra chúng sau đó.
• Ngoài ra, các thuật toán machine leaming sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định các kiểu hỏng hóc thiết bị, giúp chúng xác định khi nào nên bảo trì thường xuyên. Dữ liệu cũng có thể được lấy tự động từ bên trong thiết bị, loại bỏ sự cần thiết phải kiểm tra thủ công.

6. Bảo trì dự đoán với Machine Leaming

• Bảo trì chiếm một phần đáng kể trong mọi chị phi của hoạt động sản xuất. Vì lý do này, bảo trì dự đoán đã trở thành mục tiêu chung của các nhà sản xuất, được rút ra bởi nhiều lợi ích của nó bao gồm giảm đáng kể tác động của sáu tốn thất lớn. Mặc dù các nhà sản xuất nhất định thực hiện bảo trì dự đoán, nhưng điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các hệ thống SCADA được thiết lập với ngưỡng, quy tắc cảnh báo và cấu hình được mã hóa của con người. Cách tiếp cận bán thủ công này không tính đến các kiểu hành vi động phức tạp hơn của máy móc, hoặc dữ liệu theo ngữ cảnh liên quan đến quy trình sản xuất nói chung.
• Ví dụ, một cảm biến trên máy sản xuất có thể tăng nhiệt độ đột ngột. Ngược lại, thuật toán Machine Learning được cung cấp dữ liệu OT (từ tầng sản xuất: cảm biến, PLC, SCADA), dữ liệu CNTT (dữ liệu theo ngữ cảnh: ERP, chất lượng, MES, v.v.) và thông tin quy trình sản xuất mô tả tính đồng bộ giữa máy móc và tốc độ dòng sản xuất. Trong AI công nghiệp, quy trình được gọi là đào tạo trực tuyến, cho phép các thuật toán ML phát hiện sự bất thường và kiểm tra mối tương quan trong khi tìm kiếm các mẫu trên các nguồn cấp dữ liệu khác nhau. Sức mạnh của Machine Leaming nằm ở khả năng phân tích lượng dữ liệu rất lớn trong thời gian thực và đề xuất các phản hồi có thể hành động đối với các vấn để có thể phát sinh. Sức khỏe và hành vi của mọi tài sản và hệ thống được đánh giá liên tục, sự suy giảm thành phần được xác định trước khi gặp trục trặc và những hiểu biết được hình dung trên một cặp song sinh kỹ thuật số.
• Một số cộng tác viên nổi tiếng nhất cho các nhà sản xuất ngày càng thông minh hơn với machine learning. Việc sử dụng trí thông minh nhân tạo trong robot cho phép chúng đảm nhận các công việc thường ngày phức tạp hoặc nguy hiểm cho con người. Những robot mới này vượt qua các dây chuyên lắp ráp mà trước đây chúng đã bị xuống hạng, vì khả năng ML của chúng cho phép chúng giải quyết các quy trình phức tạp hơn trước.
• Đó chính xác là những gì KUKA muốn, một công ty sản xuất của Đức, Trung Quốc, đang nhắm đến với các robot công nghiệp của mình. Mục tiêu của nó là tạo ra những robot có thể hoạt động cùng với con người và đóng vai trò là công tác viên (cobot) của họ. Và theo nghĩa đó, công ty đang đưa robot của mình – LBR liwa – vào cuộc. Robot thông minh này được trang bị các cảm biến hiệu suất cao cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong khi làm việc bên cạnh con người và học cách cải thiện năng suất của chúng. BMW, thương hiệu ô tô nổi tiếng, là một trong những khách hàng lớn nhất của nó và là một trong những doanh nghiệp đã phát hiện ra rằng robot có thể giảm các lỗi liên quan đến con người, tầng năng suất và tăng giá trị trong toàn bộ chuỗi sản xuất

7. Liên hệ

Nếu bạn đang có nhu cầu cần mua hay báo giá thiết bị tự động hóa hoặc cần tư vấn thêm thì hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ một cách tận tâm, nhanh chóng và hiệu quả nhé!

• • CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP TỰ ĐỘNG HÓA TRÍ VIỆT
  • • Địa Chỉ Hồ Chí Minh: 36/6 đường số 4, khu phố 5, phường An Lạc A, quận Bình Tân, thành phố Hồ Chí Minh.
    • Địa Chỉ Hà Nội: 41/M2, KĐT mới Yên Hòa, phường Yên Hòa, quận Cầu Giấy, thành phố Hà Nội
    • DĐ: 0984868617
    • Email: trivietautomation.info@gmail.com
    • MST: 0316876097
    • Website: www.triviettech.com.vn – www.sineedrive.vn
    • Giờ làm việc: T2 – CN / 7:30 AM – 5:00 PM