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?
Trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là một trong những công nghệ cốt lõi của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0. Nhiều quốc gia đã ghi nhận những ảnh hưởng to lớn của AI trong mọi mặt đời sống xã hội, đặc biệt là trong hoạt động sản xuất thông minh.
.jpg)
Nhiều người cho rằng trí tuệ nhân tạo chỉ tập trung vào phát triển tự động hóa công nghiệp, nhưng đây chỉ là một khía cạnh mà AI đang tác động đến. Trí tuệ nhân tạo đang có những ảnh hưởng sâu sắc và toàn diện vào cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 nói chung và các công nghệ mạnh mẽ này đang được các nhà sản xuất sử dụng để thúc đẩy hiệu quả, cải thiện chất lượng và quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn.
.jpg)
Giảm các hao tổn trong sản xuất và ngăn ngừa các quy trình sản xuất kém hiệu quả luôn là một quá trình diễn ra thường xuyên đối với các nhà sản xuất của tất cả các ngành nghề. Ngày nay, điều này đúng hơn bao giờ hết, khi nhu cầu ngày càng tăng đáp ứng sự cạnh tranh ngày càng tăng.
Người tiêu dùng chưa bao giờ có nhiều các lựa chọn trong đời sống như bây giờ. Các cuộc khảo sát gần đây chỉ ra rằng người tiêu dùng ngày càng có xu hướng từ bỏ vĩnh viễn ngay cả những thương hiệu yêu thích của họ nếu chẳng hạn một ngày nào đó họ không tìm thấy món hàng đó trên kệ hàng. Họ sẵn sàng tìm những sản phẩm khác để thỏa mãn các nhu cầu của họ.
Trong bối cảnh như vậy, các nhà sản xuất sẽ phải đối mặt với các áp lực nâng cao quy trình sản xuất nhằm ổn định nguồn cung trên thị trường cũng như những thách thức nâng cao chất lượng hàng hóa theo nhu cầu cao hơn từng ngày của khách hàng. Họ phải tìm cách tối ưu hóa các quy trình sản xuất để giảm chi phí, tăng lợi nhuận.
Hoạt động đảm bảo chất lượng và năng suất dự đoán sử dụng Trí tuệ nhân tạo để phát hiện các nguyên nhân tiềm ẩn của nhiều thiệt hại sản xuất lâu năm mà các nhà sản xuất phải đối mặt hàng ngày. Điều này được thực hiện thông qua phân tích liên tục, sử dụng các thuật toán Học máy được đào tạo riêng để hiểu sâu sắc từng quy trình sản xuất riêng lẻ. Kỹ thuật AI / Machine Learning cụ thể được sử dụng ở đây được gọi là “học có giám sát”, nơi thuật toán được đào tạo để xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu.
Sau đó, các khuyến nghị và cảnh báo tự động có thể được tạo ra để thông báo cho các nhóm sản xuất và kỹ sư xử lý về sự cố sắp xảy ra, đồng thời chia sẻ liền mạch những kiến thức quan trọng về cách ngăn ngừa tổn thất trước khi chúng xảy ra.
Bảo trì dự đoán là một trong những ứng dụng cơ bản và nổi tiếng nhất của Trí tuệ nhân tạo trong cách mạng công nghiệp 4.0. Thay vì thực hiện bảo trì theo một lịch trình định trước, bảo trì dự đoán sử dụng các thuật toán để dự đoán lỗi tiếp theo của một bộ phận/máy móc/hệ thống và sau đó cảnh báo nhân viên thực hiện các quy trình bảo trì tập trung để ngăn chặn sự cố, nhưng không quá sớm để lãng phí thời gian chết một cách không cần thiết .
Một lần nữa, các hệ thống bảo trì dự đoán dựa trên các kỹ thuật Học máy (học không giám sát) để hình thành dự đoán của chúng. Ưu điểm của bảo trì dự đoán rất nhiều, trong đó chúng có thể giảm đáng kể chi phí trong khi loại bỏ nhu cầu về thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch trong nhiều trường hợp.
Bằng cách đề phòng các lỗi bằng thuật toán máy học, các hệ thống có thể tiếp tục hoạt động mà không bị gián đoạn không cần thiết. Khi cần bảo trì, điều đó rất được chú trọng – các kỹ thuật viên được thông báo về các thành phần cần kiểm tra, sửa chữa và thay thế; công cụ nào để sử dụng và phương pháp nào cần tuân theo.
Bảo trì dự đoán cũng dẫn đến Tuổi thọ hữu dụng còn lại (RUL) của máy móc và thiết bị lâu hơn vì các hư hỏng thứ cấp được ngăn chặn trong khi cần lực lượng lao động nhỏ hơn để thực hiện các quy trình bảo dưỡng.
.jpg)
Theo Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), tính đến năm 2020, ước tính có khoảng 1,64 triệu robot công nghiệp đang hoạt động trên toàn thế giới
Trong khi đó, hiệu quả của công việc hợp tác giữa con người và robot đang được cải thiện khi robot sản xuất được chấp thuận để làm việc cùng với con người. Các công việc được robot đảm nhận, người lao động sẽ được cung cấp đào tạo cho các vị trí cấp cao hơn trong lập trình, thiết kế và bảo trì.
Khi việc áp dụng robot trong sản xuất ngày càng tăng, AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho con người cũng như trao cho robot nhiều trách nhiệm hơn trong việc đưa ra các quyết định có thể tối ưu hóa hơn nữa các quy trình dựa trên dữ liệu thời gian thực được thu thập từ sàn sản xuất.
Các nhà sản xuất cũng có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo trong giai đoạn thiết kế. Với một bản tóm tắt thiết kế được xác định rõ ràng làm đầu vào, các nhà thiết kế và kỹ sư có thể sử dụng thuật toán AI, thường được gọi là phần mềm thiết kế chung, để khám phá tất cả các cấu hình có thể có của một giải pháp.
Bản tóm tắt có thể bao gồm các hạn chế và định nghĩa về loại vật liệu, phương pháp sản xuất, hạn chế về thời gian và hạn chế về ngân sách. Sau đó, tập hợp các giải pháp do thuật toán tạo ra có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng máy học. Giai đoạn thử nghiệm cung cấp thông tin bổ sung về ý tưởng / quyết định thiết kế nào hiệu quả và ý tưởng nào không. Bằng cách này, các cải tiến bổ sung có thể được thực hiện cho đến khi tìm được giải pháp tối ưu.
Trí tuệ nhân tạo đang hiện hữu ở mọi nơi trong hệ sinh thái Công nghiệp 4.0 và không chỉ giới hạn tại các khu vực sản xuất. Một ví dụ về điều này là việc sử dụng các thuật toán AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng của các hoạt động sản xuất và giúp họ phản ứng và dự đoán tốt hơn những thay đổi trên thị trường.
Để xây dựng ước tính nhu cầu thị trường, một thuật toán có thể tính đến các mẫu nhu cầu được phân loại theo ngày tháng, vị trí, thuộc tính kinh tế xã hội, hành vi kinh tế vĩ mô, tình trạng chính trị, kiểu thời tiết…
Đây là bước đột phá đối với các nhà sản xuất có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa việc kiểm soát hàng tồn kho, nhân sự, tiêu thụ năng lượng, nguyên liệu thô và đưa ra các quyết định tài chính tốt hơn liên quan đến chiến lược của công ty.
Sự phức tạp của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tự động hóa công nghiệp cũng như trong cách mạng 4.0 đòi hỏi các nhà sản xuất phải hợp tác với các chuyên gia để đạt được các giải pháp tùy chỉnh. Việc cố gắng xây dựng công nghệ cần thiết là rất tốn kém và hầu hết các nhà sản xuất không có đủ kỹ năng và kiến thức cần thiết. Do vậy, từng doanh nghiệp cần phải xây dựng một lộ trình chi tiết trong trường hợp áp dụng các công nghệ AI vào sản xuất để khai thác được hiểu quả nhất các lợi ích từ nó.
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English