Tin tức
Bài viết gần đây
Đánh giá kính hiển vi điện tử quét (SEM) Carl Zeiss: Đỉnh cao phân tích bề mặt
Đánh giá kính hiển vi điện tử quét (SEM) Carl Zeiss: Đỉnh cao phân tích bề mặt 28/04/2026

Phân tích chuyên sâu cùng chuyên gia đo lường V-Proud về ưu điểm của dòng kính hiển vi SEM Zeiss (CSEM & FESEM). Tìm hiểu công nghệ bảo vệ mẫu, tuổi thọ thiết bị và các phân khúc đơn vị ứng dụng thiết bị phù hợp nhất.

Đánh giá các dòng Máy đo tọa độ 3D CMM của Carl Zeiss
Đánh giá các dòng Máy đo tọa độ 3D CMM của Carl Zeiss 28/04/2026

Tập đoàn Zeiss là một trong những đơn vị xuất sắc của Đức đi đầu trong lĩnh vực sản xuất thiết bị quang học với lịch sử hoạt động hơn 178 năm. Trong lĩnh vực đo lường cơ khí, các dòng máy đo tọa độ 3 chiều (CMM) của hãng được chia thành nhiều phân khúc rõ rệt nhằm đáp ứng đa dạng nhu cầu sản xuất.

3 yếu tố quan trọng để đánh giá tốc độ của máy quét laser 3D
3 yếu tố quan trọng để đánh giá tốc độ của máy quét laser 3D 14/04/2026

Tốc độ quét thường là tiêu chí lựa chọn đầu tiên khi mua máy quét laser 3D. Nguyên nhân là do nó đóng vai trò cực kỳ thiết yếu đối với các thao tác tiêu tốn nhiều thời gian, chẳng hạn như kiểm tra chất lượng (QC) trên các loạt chi tiết sản xuất hàng loạt. Điều này đặc biệt đúng khi các chi tiết có diện tích bề mặt cần quét lớn, đòi hỏi người dùng phải thực hiện nhiều đường quét. Vì vậy, trong nhiều trường hợp, thời gian làm việc và năng suất tỷ lệ thuận trực tiếp với tốc độ quét.

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

18/06/2021 5263

“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”.

MỤC LỤC BÀI VIẾT

    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

    Đọc thêm:

    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.

    Đọc thêm:

    • 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.

    Đọc thêm:


    Zalo

    (84) 896 555 247