Trong lĩnh vực kỹ thuật, sản xuất và nhiều ngành công nghiệp khác, khả năng thu thập dữ liệu toàn diện là một yếu tố then chốt để đánh giá chất lượng của một máy quét 3D. Đặc biệt, việc máy quét có thể thu thập dữ liệu chính xác từ các lỗ sâu đóng vai trò vô cùng quan trọng. Để so sánh hiệu suất này, chúng tôi đã tiến hành một thử nghiệm nhanh với hai máy quét 3D phổ biến của Scantech: máy quét màu 3D iReal 2E và máy quét laser 3D SIMSCAN.
Ren Acme từ lâu đã là lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng truyền lực trong ngành cơ khí, nhờ vào thiết kế độc đáo và độ bền vượt trội. Tuy nhiên, để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy tối đa, việc kiểm tra chất lượng ren sau khi gia công là một thách thức lớn. Các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đo lường chính xác hình dạng ren, góc sườn 29°, và các khuyết tật bề mặt bên trong mà không gây hư hại cho chi tiết.
Ren Acme là một loại ren rất phổ biến trong các loại máy móc thông thường và xuất hiện trong nhiều ứng dụng khác nhau của máy móc. Vậy điều gì khiến cho loại ren này trở thành 1 sản phẩm "quốc dân" như vậy?
“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:
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”.
Một số hiệu quả khi ứng dụng AI vào các hoạt động sản xuất:
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.
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.
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.
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English