Trong ngành công nghiệp sản xuất hiện đại, đặc biệt là trong các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao như hàng không vũ trụ, đóng tàu và sản xuất máy móc hạng nặng, việc đo lường các chi tiết có kích thước lớn luôn là một thách thức. Các phương pháp truyền thống thường tốn kém, mất nhiều thời gian và dễ bị ảnh hưởng bởi môi trường. Đây là lý do vì sao API Radian Laser Tracker ra đời, mang đến một giải pháp đột phá, hiệu quả và đáng tin cậy.
KScan là máy quét 3D cầm tay được thiết kế để định nghĩa lại quy trình đo lường và kiểm soát chất lượng. Với tốc độ thu thập dữ liệu nhanh chóng và độ chính xác vượt trội, KScan giúp tối ưu hóa sản xuất, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu suất. Đây là giải pháp cần thiết để chuyển đổi nhà máy thành một hệ sinh thái sản xuất thông minh.
Trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0, tốc độ và độ chính xác là hai yếu tố then chốt quyết định sự thành công của một doanh nghiệp. Khi đối mặt với việc số hóa các vật thể phức tạp và có kích thước lớn, các giải pháp truyền thống thường gặp phải giới hạn về hiệu suất và tính linh hoạt. Tuy nhiên, với sự xuất hiện máy quét 3D SCANTECH KSCAN-X như một lời giải hoàn hảo, kết hợp hiệu suất đỉnh cao và thiết kế đột phá để mang lại một giải pháp toàn diện.
Trong một cuộc khảo sát được thực hiện cách đây một thời gian của Forbes Insights về trí tuệ nhân tạo, 44% số người được khảo sát đến từ các ngành sản xuất ô tô và sản xuất đã xếp loại AI là rất quan trọng đối với chức năng sản xuất trong năm năm tới, trong khi gần một nửa 49% đã trả lời rằng để thành công, họ cần đến công nghệ này. Vậy trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng của nó trong sản xuất là gì?
AI hay trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các quá trình này bao gồm học tập, lý luận và tự điều chỉnh. Một số ứng dụng của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia tư vấn, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính. Trí tuệ nhân tạo đang tiến bộ vượt bậc và trở thành một yếu tố quan trong biến đổi thế giới của chúng ta về mặt xã hội, kinh tế và chính trị.
Lĩnh vực nghiên cứu AI được ra đời tại một hội thảo khoa học tại Đại học Dartmouth năm 1956. Những người tham dự bao gồm: Allen Newell (CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Minsky (MIT) và Arthur Samuel (IBM) đã trở thành những người sáng lập và lãnh đạo nghiên cứu AI. Họ và các sinh viên của mình đã tạo ra các chương trình mà báo chí mô tả là “đáng kinh ngạc” tại thời điểm đó. Ngày nay, AI là một thuật ngữ bao gồm tất cả mọi thứ, từ robot tự động hóa quá trình đến robot thực tế.
Với sự trợ giúp của AI, một lượng lớn dữ liệu có thể được phân tích để lập bản đồ thể hiện sự phân bổ của các quốc gia nghèo đói và biến đổi khí hậu, tự động hóa các hoạt động nông nghiệp và tưới tiêu, cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe và học tập, dự đoán mô hình tiêu thụ, hợp lý hóa việc sử dụng năng lượng và quản lý chất thải. Ở quy mô doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo AI và ứng dụng của nó đóng vai trò phân tích và xác định các vấn đề trong vận hành thông qua dữ liệu hiệu quả hơn con người, từ đó cho phép các điều hành thấu hiểu hơn về doanh nghiệp của mình.
Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại theo nhiều cách. Người đầu tiên đã phân loại AI là AI yếu hoặc AI mạnh. Tuy nhiên, cách phân loại Trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng nhiều hiện nay có nguồn gốc từ Arend Hintze, một giáo sư trợ lý sinh học tích hợp và khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học bang Michigan. Ông đã phân loại AI thành bốn loại và những loại này như sau:
Digital twin (Bản sao số) là một bản sao kỹ thuật số của một vật thể thực tế, được tạo ra từ các luồng dữ liệu thu thập được từ các cảm biến gắn trong vật thể đó. Như vậy, bản sao số là hình ảnh phản chiếu song song của vật thể theo thời gian thực. Trong một số trường hợp, một bản sao số thể hiện cả tình trạng hiện tại và quá khứ của vật thể. Bản sao số là bước phát triển của công nghệ Internet of Things (IoT) trong công nghiệp, được kết hợp với kỹ năng học máy và trí tuệ nhân tạo.
Kỹ thuật bản sao số đặc biệt hữu ích khi làm việc với thiết bị từ xa. Các cảm biến được nhúng trong thiết bị sẽ thu thập dữ liệu về trạng thái, điều kiện làm việc hoặc vị trí theo thời gian thực. Cùng lúc đó, một hệ thống tính toán trên nền tảng điện toán đám mây sẽ nhận và xử lý tất cả dữ liệu mà các cảm biến gửi về. Hệ thống sẽ áp dụng công nghệ máy học đưa ra các phương án hoạt động, khám phá các khả năng phát sinh trên bản sao số. Từ đó đưa ra những điều chỉnh, dự báo có thể được áp dụng trực tiếp cho thiết bị vật lý.
Thông thường, các nhà sản xuất sẽ ứng dụng phương pháp bảo trì dự phòng (Prevetative maintenance) – Thường xuyên kiểm tra các thiết bị máy móc và điều chỉnh chúng, kể cả lúc chưa cần thiết. Tuy nhiên, bảo trì dự phòng không dựa trên tình trạng thực tế của thiết bị, do đó, việc bảo dưỡng đôi khi trở nên dư thừa và lãng phí. Ngày nay, bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) sẽ giám sát tình trạng thực tế của thiết bị để dự đoán khi nào xảy ra hỏng hóc và tiến hành bảo trì máy móc trước khi sự cố xảy ra.
Để dự đoán các lỗi hỏng hóc có thể xảy ra, các nhà sản xuất sẽ dựa trên công nghệ IoT tích hợp cảm biến trên các thiết bị để báo cáo lại tình trạng theo thời gian thực. Tùy tình hình thực tế và bài toán được áp dụng mà mỗi nhà sản xuất sẽ chọn cho mình kĩ thuật dự đoán phù hợp nhất dựa trên: Độ rung, tạo ảnh nhiệt, phân tích sóng âm và sóng siêu âm, phân tích dầu, kiểm tra khí thải và giám sát tình trạng.
Người ta nhận ra rằng, thị giác của con người không thể đáp ứng được nhu cầu tìm ra những lỗi rất nhỏ trong quá trình sản xuất. Nhưng một cỗ máy được trang bị camera nhạy hơn gấp nhiều lần so với mắt thường trong tương lai có thể giải quyết bải toán này.
Cơ chế tạo nên thị giác máy tính được xây dựng từ các thuật toán máy học (Machine Learning) đối với một lượng lớn hình ảnh được thu thập trước. Cơ chế này cho phép máy móc không chỉ ghi nhận hình ảnh được cung cấp mà còn sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý và học hỏi từ chúng. Nó thậm chí còn có thể gửi một cảnh báo ngay lập tức khi phát hiện ra một vấn đề hoặc khiếm khuyết. Công nghệ này được gọi là nhận dạng vấn đề tự động.
Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất cũng phát huy tác dụng thông qua một quy trình mới gọi là Generative Design — thiết kế dựa trên thuật toán. Nó hoạt động theo cơ chế: 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 sẽ dựng lên tất cả các phương án có thể có dựa trên các thông số đó. Cuối cùng, nó sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm tra và học hỏi từ biến thể được tạo ra và biết đâu là phương án thực sự tối ưu nhất. Công nghệ này sẽ thực sự hữu ích đối với các thiết kế đòi hỏi độ phức tạp cao và đặc biệt chính xác như thiết kế cánh cho máy bay, hoặc thiết kế cánh lướt gió hoặc pin cho xe điện mới.
Trong thực tế, trí tuệ nhân tạo AI và các ứng dụng còn ảnh hưởng đến mọi mặt của đời sống xã hội, không phải riêng trong lĩnh vực sản xuất. Tuy nhiên đối với hoạt động sản xuất, Trí tuệ nhân tạo AI không chỉ là động lực thúc đẩ sự phát triển mà nó còn là chía khóa mở ra tương lai đầy hứa hẹn cho các doanh nghiệp sử dụng hiệu quả công nghệ này.
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English