AI đưa ép đùn công nghiệp bước vào kỷ nguyên tự tối ưu hóa

Các nhà sản xuất có thể triển khai các hệ thống điều khiển không chỉ thực thi các lệnh mà còn hiểu được các quy trình

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một hướng tiếp cận hoàn toàn mới. Thay vì dựa vào các thuật toán điều khiển cố định như các hệ thống Điều khiển quy trình tiên tiến (APC) truyền thống, các nền tảng AI thế hệ mới có khả năng tự học từ dữ liệu sản xuất, liên tục phân tích hàng nghìn tín hiệu cảm biến và điều chỉnh quy trình theo thời gian thực.

Một trong những giải pháp tiêu biểu là nền tảng điều khiển quy trình của Liveline Technologies. Khác với các dự án APC thường mất nhiều tháng triển khai và đòi hỏi chi phí hàng triệu USD, giải pháp này có thể tích hợp lên hạ tầng hiện hữu trong khoảng 4-6 tuần với chi phí thấp hơn đáng kể.

Quá trình triển khai được chia thành ba giai đoạn. Đầu tiên, hệ thống kết nối với PLC và các cảm biến để học toàn bộ đặc tính vận hành của dây chuyền. Tiếp đó, AI vận hành ở "chế độ ma" (Ghost Mode), mô phỏng mọi quyết định và tối ưu hóa mà không tác động trực tiếp đến sản xuất nhằm kiểm chứng độ chính xác. Chỉ khi mô hình đạt độ tin cậy cao, hệ thống mới chuyển sang chế độ điều khiển vòng kín, tự động điều chỉnh các thông số vận hành theo thời gian thực nhưng vẫn đảm bảo tuân thủ các giới hạn an toàn của thiết bị.

Điểm đáng chú ý là giải pháp được thiết kế theo mô hình SaaS trên nền tảng đám mây, có thể kết nối với PLC, SCADA, MES và các hệ thống lưu trữ dữ liệu hiện có mà không cần thay đổi kiến trúc điều khiển của nhà máy. Điều này giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tài sản hiện hữu thay vì phải đầu tư dây chuyền mới.

Hiệu quả thực tế đã được chứng minh tại Cooper Standard - nhà cung cấp linh kiện ô tô toàn cầu. Sau khi triển khai AI trên 22 dây chuyền ép đùn tại tám nhà máy, doanh nghiệp ghi nhận mức giảm tới 47% biến động quy trình, giảm 35% phế phẩm và tăng hiệu suất thiết bị (OEE) tới 15%. Trong lĩnh vực ép đùn nhựa phản ứng, hệ thống còn giúp giảm 98% hiện tượng tắc nghẽn, trong khi các dây chuyền sản xuất sợi quang tăng công suất tới 75%.

Xu hướng này cho thấy AI đang đưa ngành sản xuất vượt qua giai đoạn tự động hóa truyền thống để tiến tới sản xuất tự chủ (Autonomous Manufacturing). Thay vì chỉ thực hiện các lệnh được lập trình sẵn, hệ thống AI có thể học quy luật vận hành, dự đoán biến động và tự tối ưu hóa liên tục. Điều này không chỉ giúp giảm phụ thuộc vào kinh nghiệm của kỹ thuật viên mà còn góp phần chuẩn hóa chất lượng giữa các nhà máy, bảo tồn tri thức vận hành và khai thác tối đa năng lực của dây chuyền hiện có. Đây được xem là bước tiến quan trọng trong quá trình xây dựng các nhà máy thông minh thế hệ mới.

Theo automation.com