Trí tuệ nhân tạo (AI) khai thác tiềm năng to lớn cho các nhà sản xuất, trong điều kiện các nhà sản xuất đã sẵn sàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

AI cuối cùng đã được hiện thực hoá, không đơn thuần chỉ là một từ ngữ chỉ sự phát triển của tương lai. Các ứng dụng của nó đã nhanh chóng trở thành điều tạo ra sự khác biệt quan trọng cho một loạt các tổ chức sẵn sàng đổi mới. Thực vậy, công nghệ AI đã đạt mức trưởng thành và có được những sự chú ý đáng kể. Xét cho cùng, AI mang lại cho các nhà sản xuất rất nhiều điều hứa hẹn – nhưng điều đó không có nghĩa là AI dễ dàng phát triển, triển khai hoặc mở rộng quy mô một mô hình. 

Theo Báo cáo Tầm nhìn máy móc dựa trên nền tảng AI 2020 được công bố bởi Landing AI và Hiệp hội phát triển tự động hoá , niềm tin vào AI, đặc biệt là trong phạm vi kiểm tra, tiếp tục tăng cao. Cụ thể, nhiều công ty coi AI là công cụ để tăng giá trị cho các quy trình kiểm tra của họ với 55% số người được hỏi cho biết ý kiến ​​chung của họ về hiệu quả của AI là cao hoặc rất cao.

Ứng dụng AI trong công nghiệp

Ứng dụng AI vào các nhà máy sản xuất ngày càng tăng

Theo Báo cáo Tầm nhìn máy móc dựa trên nền tảng AI 2020 được công bố bởi Landing AI và Hiệp hội phát triển tự động hoá , niềm tin vào AI, đặc biệt là trong phạm vi kiểm tra, tiếp tục tăng cao. Cụ thể, nhiều công ty coi AI là công cụ để tăng giá trị cho các quy trình kiểm tra của họ với 55% số người được hỏi cho biết ý kiến ​​chung của họ về hiệu quả của AI là cao hoặc rất cao.

Tìm hiểu sâu hơn, 26% người được hỏi đã sử dụng AI trong khi 41% lưu ý các kế hoạch trong tương lai để nắm lấy công nghệ đang phát triển. Đối với những người đang sử dụng AI, cải thiện độ chính xác là lợi ích hàng đầu (62%), tiếp theo là có thể tự động hóa các tác vụ kiểm tra vốn phải thực hiện thủ công (48%). AI cũng được cho là đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các biến thể trong sản phẩm đang được kiểm tra (45%).

Trải qua một thời gian dài giúp các nhà sản xuất giải quyết các dự án kiểm tra trực quan phức tạp, Landing AI hiểu được những gì cần thiết để xây dựng các mô hình thành công, bao gồm cả những thách thức liên quan đến việc mở rộng quy mô và triển khai các mô hình học máy này. Đây là điều cuối cùng đã thúc đẩy Landing AI phát triển và khởi chạy một nền tảng để hỗ trợ quá trình này. Landing AI tập trung vào việc giúp các nhà sản xuất hiện thực hóa lời hứa bất chấp những thách thức. Ông Andrew Ng, Giám đốc điều hành kiêm nhà sáng lập Landing AI cho biết: “Việc giới thiệu cho các nhà sản xuất một nền tảng hoạt động đảm bảo cơ hội thành công cao hơn nhiều trong thời gian phát triển ngắn hơn so với khả năng trước đây.”

Ông Andrew Ng. giải thích, rất nhiều việc đưa ra quyết định của AI và việc lập mô hình AI là bằng kỹ năng và trực giác. “Hóa ra khi bạn đào tạo một mô hình, hiếm khi nào nó hoạt động được ngay lần đầu tiên. Với quy trình làm việc của nền tảng, bạn có cơ hội quay lại và cải thiện dữ liệu hoặc thay đổi các siêu thông số, ”ông nói. “Thành công là khi đào sâu vào các phân tích để giúp quá trình phát triển trở nên có hệ thống hơn để đạt được tiến bộ trong việc cải thiện một cách dễ đoán hơn”

Xe tự hành AGV hoạt động trong nhà kho

Xe tự hành AGV hoạt động trong nhà kho

Tất nhiên, một trong những thách thức lớn nhất mà toàn bộ lĩnh vực AI phải đối mặt, đó là tùy chỉnh mô hình. Ông nói: “Mỗi nhà sản xuất chất bán dẫn, nhà sản xuất ô tô và nhà sản xuất thiết bị sử dụng một mô hình AI duy nhất. Và tất nhiên, việc tạo ra các mô hình tùy chỉnh cho 10.000 sản phẩm được sản xuất tại nhà máy khác nhau là không thực tế”. Do đó, nền tảng của Landing AI cho phép các nhà sản xuất có kiến ​​thức rất cơ bản về máy học tạo ra các mô hình tùy chỉnh để kiểm tra các khía cạnh mà công ty quan tâm. Trên cả sự sáng tạo, việc có một nền tảng là rất quan trọng đối với công ty sản xuất để có thể cập nhật mô hình mỗi khi có sự thay đổi.

Ngoài ra, khi mở rộng quy mô từ khái niệm bằng chứng trên một hoặc hai dây chuyền sang triển khai trên toàn nhà máy, các nhà sản xuất cần hệ thống, quy trình và giám sát để gắn cờ khi ánh sáng thay đổi hoặc khi màu của chất nền thay đổi. “Thứ gì đó hoạt động trong máy tính xách tay của bạn, chưa chắc đã hoạt động trên dây chuyền” anh nói.

Ông Andrew Ng cũng cho biết thêm: “Một trong những điều chúng tôi nhận thấy là đối với các cài đặt triển khai sản xuất thực tế, điều quan trọng nhất là làm cho dữ liệu chính xác. Điều này thường có nghĩa là đào tạo mô hình AI để nó hiểu được điều gì thực sự quan trọng đối với một bộ phận và vượt ra khỏi sự không nhất quán có thể xảy ra từ việc có nhiều người kiểm tra khác nhau”

Nói một cách đơn giản, đào tạo dữ liệu chính là thứ giúp cải thiện hiệu suất AI. Nền tảng Landing AI có được điều này bằng cách cung cấp quy trình làm việc từng bước tập trung vào việc xây dựng, gỡ lỗi, triển khai và sau đó theo dõi và giữ lại các mô hình AI này.

Nguồn: 

Do you have a vision for AI