Sau tự động hóa, các nhà máy hướng tới sản xuất thông minh hơn

Ảnh minh họa có sử dụng AI

Trong nhiều năm qua, các doanh nghiệp sản xuất đã đẩy mạnh tự động hóa nhằm tăng tốc độ vận hành, giảm công việc lặp lại và nâng cao độ chính xác. Robot, máy móc và phần mềm ngày càng hiện đại, nhưng phần lớn những cải tiến này vẫn tập trung vào từng công đoạn riêng lẻ.

Bước phát triển tiếp theo là kết nối các công nghệ đó trong một hệ thống sản xuất thống nhất, nơi dữ liệu và kiến thức chuyên môn có thể được khai thác để hỗ trợ các quyết định thông minh hơn.

Các doanh nghiệp ngày càng chú trọng tích hợp AI vào phần mềm công nghiệp và quy trình sản xuất. Điều này đặc biệt quan trọng khi các nhà máy hiện đại tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng thông tin vẫn phân tán trong nhiều hệ thống, cơ sở dữ liệu, tài liệu kỹ thuật và kinh nghiệm của người lao động.

Kết nối tri thức và dữ liệu trong sản xuất

Các dây chuyền hiện đại có thể chế tạo những chi tiết phức tạp với độ chính xác cao. Tuy nhiên, kiến thức cần thiết để vận hành và tối ưu các quy trình này thường nằm rải rác trong tài liệu kỹ thuật, phần mềm và kinh nghiệm của các chuyên gia.

Một kỹ sư có thể hiểu rõ lý do lựa chọn phương pháp gia công, trong khi lập trình viên lưu trữ dữ liệu liên quan trên một hệ thống khác. Máy móc liên tục tạo ra thông tin vận hành, còn thiết bị kiểm tra chất lượng ghi nhận kết quả của sản phẩm đã hoàn thiện.

Khi các nguồn thông tin không được kết nối, việc chia sẻ và khai thác kiến thức giữa các công đoạn trở nên khó khăn.

Tự động hóa đã giúp từng hoạt động sản xuất đạt hiệu quả cao hơn. Tuy nhiên, để tiếp tục cải thiện năng suất và chất lượng, doanh nghiệp cần kết nối dữ liệu, kiến thức và kinh nghiệm chuyên môn trong toàn bộ quy trình.

AI đang góp phần thay đổi cách phần mềm sản xuất hỗ trợ người dùng. Thay vì chỉ lưu trữ thông tin, các hệ thống mới có thể giúp kỹ sư và lập trình viên tìm kiếm, tiếp cận và áp dụng kiến thức kỹ thuật ngay trong quá trình làm việc.

Một ví dụ là giải pháp Manufacturing Copilots của Sandvik, đưa kiến thức chuyên ngành vào môi trường phần mềm mà kỹ sư và lập trình viên đang sử dụng. Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận hướng dẫn mà không cần rời khỏi quy trình làm việc hiện tại.

Các công cụ này được huấn luyện trên nguồn kiến thức chuyên ngành độc quyền của Sandvik, bao gồm tài liệu kỹ thuật và lịch sử hỗ trợ khách hàng.

Khi AI ngày càng phổ biến, độ chuyên sâu và chất lượng của nguồn tri thức được sử dụng để huấn luyện sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu quả ứng dụng trong các môi trường công nghiệp có tính chuyên môn cao.

Sandvik cũng cung cấp các công cụ số có khả năng đưa ra khuyến nghị gia công ngay trong quy trình sử dụng phần mềm sản xuất có sự hỗ trợ của máy tính (CAM). Những giải pháp này cho thấy xu hướng đưa năng lực phân tích và hỗ trợ ra quyết định đến gần hơn với hoạt động sản xuất thực tế.

Hướng tới nhà máy có khả năng học hỏi và cải tiến liên tục

Tiềm năng lớn hơn xuất hiện khi các công nghệ thông minh không chỉ hoạt động trong từng phần mềm riêng biệt mà còn kết nối được với nhiều công đoạn sản xuất.

Một quy trình chế tạo thường bao gồm thiết kế, lập kế hoạch sản xuất, lập trình, gia công và kiểm tra chất lượng. Mỗi giai đoạn đều tạo ra dữ liệu có thể hỗ trợ các quyết định ở các giai đoạn tiếp theo.

Thông qua chuỗi dữ liệu số liên tục (digital thread), thông tin có thể được truyền xuyên suốt các công đoạn. Dữ liệu thiết kế hỗ trợ lập kế hoạch, kế hoạch định hướng quá trình gia công, trong khi kết quả kiểm tra chất lượng phản ánh những gì thực tế diễn ra trên dây chuyền.

Khi dữ liệu được phản hồi trở lại các giai đoạn trước, hệ thống sẽ hình thành một vòng lặp khép kín. Kết quả sản xuất thực tế có thể được sử dụng để điều chỉnh các quyết định tiếp theo, thay vì xem mỗi công đoạn là một hoạt động độc lập.

Cách tiếp cận này mở rộng vai trò của tự động hóa. Nếu trước đây công nghệ chủ yếu giúp máy móc thực hiện công việc nhanh hơn, ổn định hơn và có khả năng lặp lại cao hơn, thì việc kết nối các quy trình tự động cho phép doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để cải thiện quyết định trên toàn hệ thống.

Những vấn đề trong sản xuất có thể được phát hiện sớm hơn, kỹ sư có thêm thông tin để đánh giá tình huống, còn kinh nghiệm từ một bộ phận có thể hỗ trợ hoạt động của những bộ phận khác.

Trong mô hình này, chuyên môn của con người vẫn giữ vai trò thiết yếu. AI và phần mềm kết nối giúp kiến thức dễ tiếp cận và ứng dụng hơn, đồng thời tạo điều kiện để các chuyên gia tập trung giải quyết những vấn đề kỹ thuật phức tạp, tìm kiếm phương pháp sản xuất hiệu quả hơn về chi phí và bền vững hơn.

Sandvik đang thúc đẩy cách tiếp cận này thông qua chiến dịch Brains với thông điệp “Tri thức phát triển khi được chia sẻ”, nhấn mạnh giá trị của việc kết nối và khai thác kiến thức trong sản xuất.

Bước tiến tiếp theo của ngành công nghiệp vì vậy có thể không chỉ đến từ những thiết bị tự động hóa mới, mà còn từ khả năng kết nối và tận dụng hiệu quả nguồn tri thức sẵn có trong nhà máy.

Khi kiến thức được chia sẻ giữa con người, phần mềm, máy móc và các quy trình, hoạt động sản xuất có thể chuyển từ tự động hóa từng công đoạn sang những hệ thống có khả năng liên tục học hỏi và cải tiến.

Theo Interesting Engineering