Tin tức
Bài viết gần đây
Giải pháp Renishaw chính hãng cùng V-Proud – Nâng cấp hiệu suất đo lường vượt trội
Giải pháp Renishaw chính hãng cùng V-Proud – Nâng cấp hiệu suất đo lường vượt trội 16/01/2025

Với tư cách là đại diện chính hãng của Renishaw tại Việt Nam, V-Proud tự hào cung cấp các giải pháp đo lường và kiểm soát chất lượng tối ưu, mang lại giá trị vượt trội cho các nhà máy sản xuất. Chúng tôi hiểu rằng sự chính xác và hiệu quả là yếu tố quan trọng trong mọi dây chuyền sản xuất hiện đại.

Tại sao cần xác định độ nhám bề mặt?
Tại sao cần xác định độ nhám bề mặt? 06/01/2025

Bề mặt nào cũng có một mức độ nhám nhất định. Không chú ý đến mức độ chính xác của độ nhám bề mặt có thể có tác động đáng kể đến chất lượng tổng thể của sản phẩm. Ví dụ: độ nhám bề mặt có thể tác động đến bề mặt trông như thế nào, lớp sơn phủ có bám dính chắc chắn vào bề mặt hay không?

Tiêu chuẩn VDI/VDE 2612/2613 - Bước tiến cho đo lường bánh răng chính xác
Tiêu chuẩn VDI/VDE 2612/2613 - Bước tiến cho đo lường bánh răng chính xác 19/12/2024

Trong ngành công nghiệp hiện đại, đặc biệt là lĩnh vực sản xuất bánh răng, việc đảm bảo độ chính xác tuyệt đối không chỉ giúp nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn xây dựng uy tín thương hiệu. Đây là lúc tiêu chuẩn VDI/VDE 2612/2613 xuất hiện như một "kim chỉ nam" cho các hệ thống đo lường bánh răng tiên tiến.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào sản xuất tăng tốc độ nghiên cứu phát triển sản phẩm

18/06/2021 3662

“AI sẽ thực hiện sản xuất, kiểm soát chất lượng, rút ​​ngắn thời gian thiết kế và giảm lãng phí vật liệu, cải thiện việc tái sử dụng sản xuất, thực hiện bảo trì dự đoán, v.v”.

Theo nghiên cứu của Capgemini, hơn một nửa số nhà sản xuất châu Âu (51%) đang triển khai các giải pháp AI (trí tuệ nhân tạo),  Nhật Bản (30%) và Mỹ (28%). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào sản xuất mang đến một khả năng chưa từng có để đẩy mạnh năng lực sản xuất, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tăng tốc độ nghiên cứu và phát triển (R&D).

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng hầu hết các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo vào sản xuất giúp cải thiện:

  • Bảo trì (29% các trường hợp sử dụng AI trong sản xuất)
  • Chất lượng (27%)

Andrew Ng, người đồng sáng lập Google Brain và Coursera, cho biết:

AI sẽ thực hiện sản xuất, kiểm soát chất lượng, rút ​​ngắn thời gian thiết kế và giảm lãng phí vật liệu, cải thiện việc tái sử dụng sản xuất, thực hiện bảo trì dự đoán, v.v”.

Điều gì thúc đẩy sự bức thiết để ứng dụng AI? Hiệu quả của ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào sản xuất

  • Biến động doanh thu cao
  • Cần liên tục tìm cách tiết kiệm chi phí
  • Thời gian sản xuất cần ngắn hơn
  • Tăng cường các quy định và quy trình kiểm tra
  • Học hỏi và thích ứng bên trong các công xưởng

Một số hiệu quả khi ứng dụng AI vào các hoạt động sản xuất:

  • Kiểm tra lỗi tự động

Ngay cả những người giám sát tinh mắt cũng sẽ thất bại trong việc kiểm định chất lượng sản phẩm, chẳng hạn trong việc tìm ra lỗ hổng bằng một nửa chiều rộng của sợi tóc. Các nhà máy chế tạo các sản phẩm về vi mạch và bảng mạch, sử dụng camera AI có độ phân giải cực cao, được gọi là “Thị giác máy”. Công nghệ có thể chỉ ra những khiếm khuyết rất nhỏ và chính xác hơn nhiều so với mắt người và đảm bảo không bị lỡ nhịp với cường độ sản xuất cao.

  • Bảo trì tiên đoán – Predictive Mantain

Các nhà sản xuất tận dụng công nghệ AI để xác định thời gian chết và tai nạn tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến. Hệ thống AI giúp các nhà sản xuất dự báo khi nào hoặc nếu thiết bị chức năng sẽ bị lỗi để bảo trì và sửa chữa nó có thể được lên lịch trước khi sự cố xảy ra. Nhờ bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI , các nhà sản xuất có thể nâng cao hiệu quả đồng thời giảm chi phí hỏng hóc của máy móc. Các nhà máy thông minh – smart factory như những nhà máy do LG vận hành đang sử dụng Azure Machine Learning để phát hiện và dự đoán các lỗi trong máy móc của họ trước khi phát sinh vấn đề. Điều này cho phép bảo trì dự đoán có thể cắt giảm sự chậm trễ bất ngờ, có thể tốn hàng chục ngàn bảng. 

  • Tăng tốc độ nghiên cứu phát triển (R&D)

Đối với các nhà sản xuất, trí tuệ nhân tạo cũng phát huy tác dụng thông qua một quy trình mới gọi là thiết kế thế hệ. Nó hoạt động theo cách này: Các nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các mục tiêu thiết kế cùng với các tham số cho vật liệu, phương pháp sản xuất và các ràng buộc về chi phí trong phần mềm thiết kế chung. Phần mềm sau đó khám phá tất cả các hoán vị có thể có của một giải pháp và nhanh chóng tạo ra các lựa chọn thay thế thiết kế, công nghệ này được biết tới là “sinh đôi kỹ thuật số – Digital Twin”. Cuối cùng, nó thúc đẩy Machine Learning để kiểm tra và học hỏi từ mỗi lần lặp lại những gì hoạt động và những gì không.

AI đang được các công ty như Airbus sử dụng để tạo ra hàng ngàn thiết kế thành phần trong thời gian cần thiết để nhập một vài số vào máy tính.


Zalo

(84) 896 555 247