Tin tức
Bài viết gần đây
EQUATOR-X: CUỘC CÁCH MẠNG "KỶ NGUYÊN MỚI" CHO ĐO LƯỜNG TẠI XƯỞNG SẢN XUẤT
EQUATOR-X: CUỘC CÁCH MẠNG "KỶ NGUYÊN MỚI" CHO ĐO LƯỜNG TẠI XƯỞNG SẢN XUẤT 03/07/2026

Trong ngành gia công cơ khí chính xác, sự dịch chuyển từ mô hình "kiểm soát chất lượng tại phòng Lab" (Quality Control Room) sang "kiểm soát trực tiếp tại xưởng" (Shopfloor Metrology) không còn là xu hướng, mà đã trở thành tiêu chuẩn bắt buộc. Việc phải dừng máy CNC, mang chi tiết vào phòng lạnh, gá đặt lên máy đo tọa độ CMM và chờ đợi hàng giờ đồng hồ để có kết quả đo kiểm là một sự lãng phí khổng lồ về mặt thời gian (Lead time) và tiềm ẩn rủi ro sản xuất ra hàng loạt phế phẩm.

HỆ THỐNG KIỂM TRA NHIỄM BẨN ION METRONELEC CONTAMINO: GIẢI PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ SẠCH BO MẠCH (PCBA)
HỆ THỐNG KIỂM TRA NHIỄM BẨN ION METRONELEC CONTAMINO: GIẢI PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ SẠCH BO MẠCH (PCBA) 26/06/2026

Trong quá trình sản xuất và gia công bo mạch in (PCBA), việc loại bỏ hoàn toàn các cặn bẩn hóa học, chất trợ hàn (flux) và các tạp chất ion là yêu cầu bắt buộc để đảm bảo tuổi thọ của sản phẩm. Nếu không được kiểm soát tốt, các ion dư thừa dưới tác động của độ ẩm và điện áp sẽ sinh ra hiện tượng di cư điện hóa (Electrochemical Migration), gây đoản mạch và hỏng hóc nghiêm trọng.

Metronelec: Giải pháp thử nghiệm tính hàn, đánh giá mối hàn điện tử một cách toàn diện
Metronelec: Giải pháp thử nghiệm tính hàn, đánh giá mối hàn điện tử một cách toàn diện 26/06/2026

Trong quá trình sản xuất và lắp ráp điện tử (PCBA), chất lượng của một bo mạch phụ thuộc rất lớn vào độ tin cậy của các mối hàn. Một mối hàn hoàn hảo không chỉ đòi hỏi công nghệ hàn tiên tiến mà còn phụ thuộc vào tính hàn (solderability) của chính linh kiện và bề mặt bo mạch in (PCB). Để đo lường khách quan yếu tố sống còn này, Metronelec – nhà tiên phong với hơn 40 năm kinh nghiệm – đã mang đến hệ thống Solderability Tester / Wetting Balance.

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

18/06/2021 5418

“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