Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành công nghiệp sản xuất. Không đơn thuần là tự động hóa quy trình, công nghệ này còn mang lại những giá trị rõ rệt về chất lượng, hiệu suất và chi phí vận hành. Điển hình như BMW đã tiết kiệm được 1 triệu USD mỗi năm nhờ triển khai robot được điều khiển bởi AI, trong khi PepsiCo tăng thêm 4.000 giờ công suất sản xuất mỗi năm thông qua hệ thống bảo trì dự đoán ứng dụng AI.
Vậy, cụ thể hơn thì AI trong sản xuất là gì? Nó được ứng dụng vào những khía cạnh nào? Và để triển khai AI thì các nhà sản xuất nên bắt đầu từ đâu? Hãy cùng Base.vn tìm lời giải đáp trong nội dung sau.
1. AI trong sản xuất là gì?
AI trong sản xuất là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (machine learning), thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để nâng cao hiệu quả hoạt động của nhà máy. Những công nghệ này giúp doanh nghiệp phân tích một lượng lớn dữ liệu thu thập từ cảm biến (sensor), thiết bị và dây chuyền sản xuất nhằm tối ưu hiệu suất, cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm thiểu thời gian dừng máy và thích nghi trước những tình huống bất ngờ.
Thay vì chỉ thực hiện các tác vụ cố định như các hệ thống tự động hóa truyền thống, AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu, tự điều chỉnh theo thời gian thực và đưa ra quyết định phức tạp. Chẳng hạn, AI có thể phát hiện các mẫu bất thường trong dữ liệu sản xuất để dự đoán sự cố kỹ thuật trước khi chúng xảy ra – một ứng dụng được gọi là bảo trì dự đoán (predictive maintenance). Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm đáng kể các sự cố ngoài ý muốn và tiết kiệm chi phí bảo trì.
Bên cạnh đó, AI còn được ứng dụng rộng rãi trong kiểm soát chất lượng, khi các hệ thống thị giác máy tính tự động quét và phân tích sản phẩm trong thời gian thực để phát hiện lỗi, giúp đảm bảo đầu ra đồng đều và đạt tiêu chuẩn.
Đọc thêm: Công nghệ AI là gì? Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong doanh nghiệp
2. Ứng dụng của AI trong sản xuất và ví dụ thực tế
Việc tích hợp AI vào sản xuất đang thúc đẩy ngành công nghiệp hướng tới những tiến bộ và hiệu quả chưa từng có. Dưới đây là các ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo trong từng giai đoạn sản xuất: từ hoạch định chiến lược, bảo trì đến kiểm duyệt chất lượng sản phẩm.
2.1 Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)
AI trong sản xuất giúp doanh nghiệp chủ động giám sát tình trạng thiết bị và dự đoán sự cố tiềm ẩn, nhờ vào các thuật toán học máy (ML). Thay vì chờ đến khi thiết bị hỏng mới xử lý, hệ thống sẽ cảnh báo trước, giúp giảm thiểu thời gian gián đoạn và tiết kiệm chi phí bảo trì.
Một công nghệ quan trọng hỗ trợ bảo trì dự đoán là bản sao kỹ thuật số (Digital Twin) – mô hình ảo của thiết bị thực tế, được kết nối với dữ liệu cảm biến theo thời gian thực. AI phân tích các dữ liệu này để mô phỏng hoạt động, phát hiện bất thường và đưa ra cảnh báo trước khi sự cố xảy ra.
Ví dụ thực tế:
Với mỗi dòng xe được sản xuất, Ford Motor tạo ra các mô hình ảo mô phỏng từng giai đoạn trong quy trình sản xuất – từ thiết kế, lắp ráp, đến vận hành thực tế. Các mô hình này được kết nối với dữ liệu cảm biến từ máy móc trong nhà máy, cho phép AI phân tích và theo dõi tình trạng thiết bị theo thời gian thực. Khi có dấu hiệu bất thường (chẳng hạn như rung động bất thường, tăng nhiệt độ…), hệ thống có thể cảnh báo sớm về nguy cơ hỏng hóc, từ đó giúp kỹ thuật viên lên lịch bảo trì kịp thời trước khi sự cố xảy ra.
Không chỉ vậy, bản sao kỹ thuật số còn giúp Ford xác định những điểm thất thoát năng lượng trong quá trình vận hành, từ đó tối ưu hóa tiêu thụ điện và cải thiện hiệu suất tổng thể của dây chuyền sản xuất.
2.2 Cobots – Robot cộng tác tăng hiệu suất vận hành
Cobots (Collaborative Robots) hay Robot cộng tác, là những robot được trang bị công nghệ AI, có khả năng làm việc song song với con người trong môi trường sản xuất. Khác với robot truyền thống thường hoạt động độc lập trong khu vực cách ly, cobots linh hoạt hơn – chúng có thể nhận biết môi trường xung quanh, xác định vật thể, di chuyển trong không gian phức tạp và xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại với độ chính xác cao.
Cobots thường được triển khai tại các trung tâm hoàn thiện đơn hàng, nơi chúng hỗ trợ quá trình lấy hàng, đóng gói, kiểm tra chất lượng hoặc lắp ráp.
Ví dụ thực tế:
Tại Amazon, hệ thống cobots tích hợp học máy (ML) được sử dụng trong các quy trình lắp ráp và kiểm định hàng hóa. Những cobot này giúp tăng tốc độ xử lý đơn hàng, đảm bảo độ chính xác và tối ưu hóa hoạt động hậu cần, từ đó nâng cao hiệu quả tổng thể của chuỗi cung ứng.
2.3 Kiểm soát chất lượng sản phẩm
AI cũng mang đến một bước tiến mới trong hoạt động kiểm soát chất lượng sản phẩm. Nhờ các thuật toán thị giác máy tính, nhà sản xuất có thể phân tích hình ảnh hoặc video của sản phẩm để phát hiện chính xác các khuyết điểm, điểm bất thường hoặc sai lệch so với tiêu chuẩn – những lỗi mà con người khó phát hiện bằng mắt thường. Điều này giúp đảm bảo sản phẩm khi xuất xưởng đạt chất lượng cao và đồng đều.
Ví dụ thực tế:
Foxconn, tập đoàn sản xuất thiết bị điện tử hàng đầu thế giới, đã ứng dụng AI kết hợp thị giác máy tính để nâng cao hiệu quả kiểm soát chất lượng linh kiện trên quy mô lớn. Các thuật toán này không chỉ giúp phát hiện lỗi nhanh chóng mà còn phân tích dữ liệu cảm biến và dữ liệu lịch sử để nhận diện các xu hướng có thể dẫn đến lỗi sản phẩm. Nhờ đó, Foxconn có thể chủ động xử lý sự cố trước khi chúng ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra, giúp tối ưu hiệu suất và giảm thiểu chi phí liên quan đến hàng lỗi.
2.4 Dự báo nhu cầu thị trường
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo nhu cầu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhận diện sớm biến động nhu cầu, điều chỉnh kế hoạch sản xuất phù hợp, hạn chế tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa tồn kho.
Ví dụ thực tế:
Zara, thương hiệu thời trang nhanh nổi tiếng thế giới, sử dụng AI trong việc phân tích chuyên sâu dữ liệu từ nhiều nguồn như phản hồi khách hàng, doanh số bán hàng, và kể cả xu hướng trên mạng xã hội. Nhờ đó, hãng có thể sớm nhận diện các xu hướng thời trang đang được ưa chuộng và điều chỉnh kế hoạch sản xuất cũng như phân phối một cách linh hoạt. Chính sự nhạy bén này giúp Zara luôn bắt kịp, thậm chí đón đầu những xu hướng thời trang “hot” nhất, từ đó duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
2.5 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Trong chuỗi cung ứng, AI đóng vai trò quan trọng nhờ khả năng phân tích dữ liệu lớn (big data) và dự đoán chính xác các biến động của thị trường. Các thuật toán học máy (machine learning) giúp doanh nghiệp:
- Dự báo nhu cầu tiêu dùng chính xác hơn dựa trên dữ liệu bán hàng trong quá khứ và xu hướng thị trường.
- Tối ưu quản lý hàng tồn kho, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc tồn đọng hàng hóa.
- Hợp lý hóa hoạt động hậu cần, từ lập kế hoạch cung ứng đến tối ưu hóa lộ trình vận chuyển.
Ví dụ thực tế:
Walmart, tập đoàn bán lẻ hàng đầu thế giới, sử dụng AI để dự báo nhu cầu khách hàng, phân tích dữ liệu bán hàng và điều chỉnh mức tồn kho tương ứng. Nhờ đó, chuỗi bán lẻ này có thể duy trì lượng hàng phù hợp, giảm chi phí lưu kho và tránh tình trạng cháy hàng. Bên cạnh đó, Walmart còn sử dụng thuật toán định tuyến thông minh để tối ưu hóa quá trình giao hàng – vừa nhanh hơn, vừa tiết kiệm chi phí.
2.6 Phát triển sản phẩm mới
AI đang mở ra hướng đi mới cho quá trình phát triển sản phẩm nhờ khả năng phân tích dữ liệu sâu rộng về xu hướng tiêu dùng, thị hiếu khách hàng và hoạt động của đối thủ. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể xây dựng kế hoạch phát triển sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu của thị trường.
Chẳng hạn, trong ngành sản xuất bán dẫn, công nghệ học máy (ML) có thể giúp phát hiện các lỗi trong linh kiện, dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong thiết kế và đề xuất cách bố trí tối ưu nhằm tăng năng suất khi thiết kế vi mạch (IC).
Bên cạnh đó, các phần mềm thiết kế ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) cũng giúp đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm mới. Chúng cho phép các kỹ sư nhanh chóng khám phá nhiều phương án thiết kế khác nhau dựa trên các mục tiêu kỹ thuật và kinh doanh cụ thể.
Ví dụ thực tế:
Tập đoàn NVIDIA ứng dụng các thuật toán học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu từ các kiến trúc thiết kế chip. Nhờ đó, họ có thể sớm phát hiện các điểm lỗi tiềm ẩn trong thiết kế mới và tối ưu hóa bố cục vi mạch.
Thông qua phần mềm phân tích sản xuất tích hợp AI, NVIDIA không chỉ rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường mà còn cắt giảm chi phí và tăng hiệu quả sản xuất. Đây là minh chứng rõ ràng cho vai trò của AI trong việc hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy quá trình đổi mới sản phẩm trong ngành công nghiệp công nghệ cao.
Đọc thêm: AI trong giáo dục là gì? 7+ Ứng dụng thực tiễn của AI trong dạy và học
3. Lợi ích khi ứng dụng AI trong ngành sản xuất
Những ví dụ thực tiễn đã cho thấy, với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các nhà sản xuất không chỉ làm được nhiều việc hơn mà còn làm tốt hơn và nhanh hơn. Cụ thể, việc tích hợp AI vào hệ thống sản xuất mang lại nhiều lợi ích thiết thực như:
– Nâng cao chất lượng sản phẩm: AI giúp phát hiện sớm và chính xác các khuyết điểm trong quá trình sản xuất, từ đó giảm thiểu tỷ lệ sản phẩm lỗi. Hệ thống còn cung cấp phản hồi theo thời gian thực để xác định nguyên nhân gốc rễ, đồng thời hỗ trợ tạo mẫu nhanh, giúp phát hiện lỗi thiết kế ngay từ giai đoạn đầu của quá trình phát triển sản phẩm.
– Cải thiện khả năng ra quyết định: Nhờ phân tích dữ liệu chuyên sâu, AI cung cấp những thông tin chi tiết, đáng tin cậy, giúp đội ngũ quản lý và kỹ thuật đưa ra quyết định nhanh chóng và chuẩn xác hơn, từ đó mang lại hiệu quả kinh doanh cao hơn.
– Thúc đẩy năng suất: Tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất với sự hỗ trợ của AI cho phép doanh nghiệp sử dụng nguồn lực và thời gian hợp lý hơn. Các công đoạn sản xuất được rút ngắn mà vẫn đảm bảo chất lượng đầu ra.
– Giảm bớt chi phí: AI không chỉ giúp cắt giảm chi phí nhờ tự động hóa mà còn nhờ các yếu tố khác như bảo trì dự đoán và mô hình bản sao kỹ thuật số (digital twin). Chính những yếu tố này giúp kéo dài tuổi thọ máy móc, tiết kiệm nhiên liệu, thời gian và các nguồn tài nguyên. Đồng thời, quản lý chuỗi cung ứng bằng AI giúp lập kế hoạch sản xuất, kiểm soát tồn kho tốt hơn, từ đó giảm thiểu chi phí phát sinh.
– Tăng cường tính bền vững: Nhờ khả năng tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, năng lượng, hậu cần và kho bãi, AI giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí và giảm tác động tiêu cực đến môi trường. Đây là một bước tiến quan trọng hướng tới mục tiêu sản xuất xanh và bền vững.
Đọc thêm: Ứng dụng AI trong Y tế: Bước tiến mới cho ngành chăm sóc sức khỏe
4. Quy trình triển khai AI vào hệ thống vận hành sản xuất
Việc triển khai AI trong sản xuất đòi hỏi một lộ trình rõ ràng với từng bước cụ thể để đảm bảo sự thành công. Sau đây là các bước triển khai cơ bản mà doanh nghiệp có thể tham khảo:
Bước 1 – Xác định những lĩnh vực cần ứng dụng AI:
Bắt đầu bằng việc phân tích toàn diện hoạt động sản xuất nhằm xác định những khu vực có tiềm năng cải tiến cao nhất, chẳng hạn như bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng, hoặc quản lý hàng tồn kho. Việc hiểu rõ các điểm nghẽn và thách thức trong quy trình hiện tại sẽ giúp doanh nghiệp triển khai AI đúng trọng tâm, tránh đầu tư dàn trải hoặc thiếu định hướng.
Bước 2 – Thu thập và tổng hợp dữ liệu:
AI chỉ có thể phát huy tối đa tiềm năng khi được “nuôi dưỡng” bằng dữ liệu chính xác và có liên quan. Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu từ các thiết bị, cảm biến và quy trình sản xuất. Việc tổ chức dữ liệu hợp lý là nền tảng quan trọng để AI đưa ra phân tích và đề xuất có giá trị.
Bước 3 – Hợp tác với đơn vị phát triển AI uy tín:
Lựa chọn một đối tác công nghệ có kinh nghiệm để phát triển giải pháp AI phù hợp với đặc thù hoạt động của doanh nghiệp. Các đơn vị này không chỉ cần đáp ứng yêu cầu về chuyên môn kỹ thuật, mà còn phải hiểu rõ đặc trưng của ngành, giúp tích hợp AI vào hệ thống hiện có một cách liền mạch, hạn chế tối đa gián đoạn.
Bước 4 – Khởi động với các dự án thí điểm:
Đừng vội tích hợp AI vào toàn bộ hệ thống sản xuất. Thay vào đó, doanh nghiệp hãy triển khai thử nghiệm ở quy mô nhỏ để đánh giá hiệu quả thực tế. Qua đó, doanh nghiệp có thể kiểm nghiệm khả năng hoạt động của hệ thống, đo lường ROI và thực hiện tinh chỉnh cần thiết trước khi triển khai trên quy mô lớn hơn.
Bước 5 – Đào tạo đội ngũ nhân sự:
Tổ chức các chương trình đào tạo để giúp nhân viên hiểu rõ về vai trò, lợi ích và cách sử dụng các hệ thống tích hợp AI. Qua đó, lực lượng lao động có thể dễ dàng thích nghi với sự đổi mới, “cộng tác” tốt hơn với các yếu tố trí tuệ nhân tạo và nâng cao năng lực sản xuất.
Bước 6 – Liên tục giám sát và tối ưu hóa:
Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần theo dõi sát sao hiệu suất hoạt động của hệ thống AI. Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và phản hồi từ nhân viên để cập nhật, điều chỉnh và tối ưu giải pháp, đảm bảo công nghệ luôn đồng hành và phát triển cùng mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.
5. Tạm kết
Qua những chia sẻ về AI trong sản xuất là gì, từ ứng dụng cho đến các ví dụ thực tiễn, có thể thấy rằng trí tuệ nhân tạo đang từng bước tái định hình toàn bộ ngành công nghiệp. Dù là trong lĩnh vực dệt may, cơ khí, hay điện tử, AI đều góp phần nâng cao năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm, và trở thành một mắt xích không thể thiếu trong hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp sản xuất hiện đại.
Ngoài ra, nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm một giải pháp chuyển đổi số mạnh mẽ, đừng ngần ngại kết nối với Base.vn – Nền tảng quản trị doanh nghiệp toàn diện, với hơn 60+ ứng dụng thông minh hỗ trợ tối ưu quy trình Công việc, Dự án, Nhân sự, Tài chính và nhiều hơn thế nữa.
