Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến việc phát triển các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người. Những nhiệm vụ này bao gồm học tập, lý luận, giải quyết vấn đề, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và nhận thức. Đó là việc tạo ra những cỗ máy có thể suy nghĩ và thích ứng.

Việc đưa AI vào sản xuất đặt ra những thách thức và mối lo ngại bên cạnh những lợi ích đáng kể của nó, khiến các công ty ngần ngại triển khai nó.

Những thách thức của AI trong sản xuất

“Nhiều nhà sản xuất nhận thức rõ về AI và cách nó có thể cải thiện các quy trình, nhưng họ có thể có những lo ngại chính đáng về việc triển khai”. 

Rốt cuộc, cần phải có cam kết tài chính, sự đồng tình của nhân viên và kỹ năng để khiến nó trở nên xứng đáng. Dưới đây là một số điều họ cần phải điều hướng.

Chi phí thực hiện và ROI không chắc chắn

Chi phí thực hiện và sự không chắc chắn xung quanh lợi tức đầu tư (ROI) là trở ngại chính. Khoản đầu tư ban đầu liên quan đến việc có được cơ sở hạ tầng, công cụ và nhân tài lành nghề về AI, đây có thể là một cam kết tài chính đáng kể cho các doanh nghiệp. Các nhà sản xuất thường ngần ngại sử dụng AI do không chắc chắn về việc thu được lợi nhuận hữu hình trong ngắn hạn.

Thiếu kỹ năng và chuyên môn

Người lao động có khả năng tăng năng suất của họ lên 35% bằng cách sử dụng AI. Ngành công nghiệp sản xuất đang phải vật lộn với nhu cầu cần thêm nhiều công nhân thành thạo công nghệ. Việc tuyển dụng, giữ chân và nâng cao kỹ năng cho những nhân viên có những năng lực này đặt ra một thách thức đáng kể, cản trở việc tích hợp liền mạch AI vào các quy trình sản xuất. 

Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Các nhà sản xuất xử lý dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như thiết kế độc quyền và thông tin khách hàng, phải đối mặt với những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư và bảo mật. Người ta thường xuyên lo lắng về các vi phạm tiềm ẩn, trộm cắp tài sản trí tuệ và nhu cầu tuân thủ các quy định bảo vệ nghiêm ngặt, khiến việc triển khai AI trở nên phức tạp hơn.

Tích hợp với các hệ thống kế thừa

Các vấn đề về khả năng tương thích phát sinh khi tích hợp các công nghệ AI với cơ sở hạ tầng hiện có, thường lỗi thời trong sản xuất. Sự phức tạp và chi phí liên quan đến việc trang bị thêm hoặc thay thế các hệ thống cũ đặt ra những thách thức thực tế đối với việc tích hợp suôn sẻ AI vào các quy trình sản xuất đã thiết lập.

Sự phản kháng văn hóa và những thách thức về tổ chức

Sự phản kháng về mặt văn hóa đối với sự thay đổi và những lo ngại về sự dịch chuyển công việc của người lao động là những thách thức phổ biến. Đạt được sự liên kết toàn công ty, đảm bảo cam kết của lãnh đạo và thực hiện các chiến lược quản lý thay đổi hiệu quả trở thành điều bắt buộc để vượt qua sự phản kháng và đảm bảo quá trình chuyển đổi suôn sẻ sang các phương pháp sản xuất được tăng cường AI.

Lợi ích của AI trong sản xuất

AI rất cần thiết trong các ngành công nghiệp như sản xuất, đặc biệt là từ khoảng 90% sản phẩm được đúc bằng kim loại, với một người bình thường thường cách một bộ phận kim loại đúc trong vòng 10 feet. AI giúp nâng cao hiệu quả chế tạo những linh kiện kim loại mà con người gặp phải hàng ngày. Nó cho phép máy móc hoạt động tốt hơn và sáng tạo hơn, giúp việc sản xuất nhanh hơn và hiệu quả hơn. 

AI trong sản xuất mang lại nhiều lợi ích. Dưới đây là một số trong số họ.

1. Quy trình sản xuất hợp lý

AI hợp lý hóa quy trình sản xuất sản xuất bằng cách tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng, bảo trì dự đoán và dự báo nhu cầu. AI giúp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra dự đoán chính xác về nhu cầu nguyên liệu thô, đảm bảo có sẵn kịp thời và giảm thiểu tình trạng thiếu hụt.

Một ứng dụng AI khác, bảo trì dự đoán, liên quan đến việc giám sát điều kiện thiết bị trong thời gian thực. Việc phân tích dữ liệu từ các cảm biến giúp dự đoán khi nào máy móc có thể bị hỏng, cho phép bảo trì chủ động nhằm ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Điều này kéo dài tuổi thọ của thiết bị và giảm chi phí tổng thể.

Dự báo nhu cầu, được hỗ trợ bởi thuật toán AI, cho phép các nhà sản xuất dự đoán xu hướng và biến động của thị trường. Thông tin chuyên sâu này cho phép lập kế hoạch tốt hơn về lịch trình sản xuất và mức tồn kho, ngăn ngừa tình trạng sản xuất quá mức hoặc thiếu hụt hàng tồn kho. Do đó, hiệu quả hoạt động được tăng lên và giảm chi phí thông qua việc sử dụng tối ưu các nguồn lực.

2. Cải thiện kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi

Thị giác máy tính và học máy tăng cường đáng kể việc kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi. Thị giác máy tính cho phép máy móc “nhìn thấy” và phân tích dữ liệu trực quan, cho phép kiểm tra chính xác các điểm không hoàn hảo của sản phẩm.

“Các thuật toán học máy học hỏi từ các mẫu và dữ liệu lịch sử, ngày càng trở nên thành thạo trong việc nhận ra những khiếm khuyết tinh vi mà có thể không được phát hiện bằng các phương pháp kiểm tra truyền thống.” 

Kết quả là giảm đáng kể việc thu hồi và làm lại sản phẩm. Việc xác định và giải quyết sớm các khiếm khuyết trong sản xuất cho phép doanh nghiệp đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới được tung ra thị trường. Điều này nâng cao sự hài lòng của khách hàng và dẫn đến tiết kiệm đáng kể chi phí liên quan đến việc làm lại các sản phẩm bị lỗi và quản lý việc thu hồi.

3. Nâng cao An toàn cho Người lao động và Công thái học

AI góp phần nâng cao sự an toàn và công thái học của người lao động trong sản xuất. Một khía cạnh liên quan đến việc sử dụng robot cộng tác và được hỗ trợ bởi AI (cobots) để thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm. 

Những máy này được trang bị cảm biến và thuật toán AI cho phép chúng điều hướng và vận hành trong những môi trường có thể gây rủi ro cho con người. Robot được hỗ trợ bởi AI giúp giảm khả năng xảy ra tai nạn và thương tích tại nơi làm việc bằng cách thực hiện các nhiệm vụ trong điều kiện nguy hiểm tiềm tàng.

Các hệ thống điều khiển bằng AI cũng được sử dụng để phân tích công thái học và ngăn ngừa thương tích. Họ có thể đánh giá mức độ căng thẳng về thể chất đối với người lao động bằng cách phân tích các yếu tố như tư thế, chuyển động và khối lượng công việc. 

Việc xác định các vấn đề ecgônômi tiềm ẩn có thể dẫn đến các biện pháp phòng ngừa. Điều này bao gồm việc điều chỉnh nơi làm việc hoặc cung cấp đào tạo để giảm thiểu nguy cơ chấn thương liên quan đến các công việc lặp đi lặp lại hoặc vất vả. 

Triển khai AI thành công trong sản xuất

Việc triển khai AI thành công trong sản xuất bao gồm những cân nhắc chiến lược và thực tiễn chính sau:

• Mục tiêu rõ ràng: Xác định các mục tiêu cụ thể để triển khai AI, chẳng hạn như nâng cao hiệu quả, giảm chi phí hoặc nâng cao chất lượng sản phẩm. 
• Dự án thí điểm: Bắt đầu với các dự án AI quy mô nhỏ để kiểm tra tính khả thi, xác định các thách thức và chứng minh lợi ích hữu hình trước khi triển khai rộng rãi hơn. 
• Quản lý dữ liệu: Thiết lập các quy trình thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu mạnh mẽ để cung cấp nền tảng cho các thuật toán AI.
• Các biện pháp an ninh mạng: Triển khai các giao thức an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và chống lại các mối đe dọa tiềm ẩn.
• Đào tạo và tham gia của người dùng: Cung cấp đào tạo toàn diện cho nhân viên về hệ thống AI và thu hút họ tham gia vào quá trình triển khai để xây dựng sự chấp nhận và hiểu biết.

Tận dụng tối đa AI trong sản xuất

Các nhà sản xuất ngần ngại sử dụng AI chủ yếu vì chi phí trả trước, sự không chắc chắn về lợi nhuận nhanh chóng và thiếu kỹ năng. Khắc phục những lo ngại này thông qua các thử nghiệm quy mô nhỏ và nâng cao kiến ​​thức về công nghệ có thể khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn trong ngành sản xuất.

Cũng đọc 6 cách hấp dẫn tận dụng AI có thể nâng cao hiệu quả kinh doanh

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/