Việc thực hiện AI để kiểm soát quá trình là không dễ dàng. Nó đòi hỏi thiết kế cẩn thận, thử nghiệm và triển khai. Nó cũng đòi hỏi đánh giá liên tục. Dưới đây là một số lời khuyên để giúp bắt đầu nhanh chóng.
Với việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong các ứng dụng như sản xuất, ra quyết định và hiệu quả hoạt động, sản xuất có thể sẽ trải qua một sự chuyển đổi lớn. Việc mở rộng AI có khả năng cải thiện đáng kể cách chúng ta quan niệm, tạo và xây dựng, dẫn đến sự phát triển sáng tạo và hiệu quả trong các lĩnh vực này. Khi công nghệ AI trưởng thành, trở nên dễ tiếp cận hơn và có sẵn rộng rãi, tác động của nó sẽ chỉ tăng lên.
Các phương pháp truyền thống để kiểm soát các quá trình thường dựa vào các mô hình và quy tắc được xác định trước, thường dựa trên dữ liệu lịch sử và chuyên môn của con người. Tuy nhiên, các phương pháp này cũng có những hạn chế của chúng, đặc biệt là khi xử lý sự phức tạp ngày càng tăng, tính biến đổi và không thể đoán trước của các quy trình sản xuất hiện đại và môi trường mà chúng hoạt động. Ngoài ra, các phương pháp này thường không tận dụng tối đa lượng lớn dữ liệu có thể dự đoán được, được tạo ra trong thời gian thực bởi các cảm biến và hệ thống hiện đại. Đây là nơi trí tuệ nhân tạo đi vào chơi.
Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa rộng rãi là khả năng của máy móc để làm những việc mà chúng ta thường nghĩ đòi hỏi trí thông minh của con người. Trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ các mối quan hệ toán học giữa các biến, đó là lý do tại sao chúng ta thường mô tả các chương trình AI hoặc thuật toán là "mô hình AI". Trong thập kỷ qua, các mô hình học máy học cách cải thiện hiệu suất thông qua dữ liệu thay vì lập trình rõ ràng đã trở nên nổi bật.
Gần đây, điều này đã được tăng cường hơn nữa bởi sự gia tăng của các mô hình nền tảng và AI tổng quát. Các mô hình cơ sở là các mô hình lớn được đào tạo trên các bộ dữ liệu rất lớn có thể được điều chỉnh theo nhiều nhiệm vụ khác nhau. Đẩy AI vào dòng chính hơn bao giờ hết.
Những lợi ích tiềm năng của trí tuệ nhân tạo
Nói chung, AI có thể cung cấp các phép đo, giải pháp và truyền thông tốt hơn.
Tăng năng suất: Thông thường, các nhà sản xuất có nhiều dữ liệu hơn họ biết phải làm gì và dữ liệu là nhiên liệu cho AI. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu, các mẫu ẩn, dị thường và hiểu biết có thể được phát hiện. Những mối quan hệ này sau đó có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về quy trình và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Điều này lần lượt tối ưu hóa hiệu suất quá trình và giảm thời gian chết.
Cải thiện chất lượng, khả năng phục hồi và tính bền vững: AI có thể giúp các nhà sản xuất giám sát và duy trì chất lượng nguyên liệu, sản phẩm và thiết bị bằng cách phát hiện và ứng phó với các khiếm khuyết, dị thường và lỗi trong thời gian thực. Khi dữ liệu tăng và độ phức tạp tăng lên, điều này cho phép chúng tôi sử dụng các vật liệu mới nhanh hơn trong trường hợp gây gián đoạn cung cấp và sử dụng hiệu quả các vật liệu tự nhiên hoặc tái chế với các thuộc tính thay đổi.
Tăng sự đổi mới và khả năng cạnh tranh: Các doanh nghiệp có thể áp dụng AI để đổi mới nhanh hơn và tăng tốc độ phát triển sản phẩm. Điều này có thể bao gồm các thiết kế sản phẩm tốt hơn, chẳng hạn như các thiết kế được điều khiển bởi các mô phỏng dựa trên dữ liệu nhanh và hiệu quả và các cấu hình lại nhanh hơn do cung và cầu. Trong tương lai, AI thậm chí có thể giúp phá vỡ kiến thức im lặng về thiết kế, sản xuất và chuỗi cung ứng, cho phép thay đổi bước trong khả năng.
Giảm chất thải: Công nghệ AI có thể giảm chất thải liên quan đến vật liệu, năng lượng, thời gian và không gian. Điều này có thể có nhiều hình thức, bao gồm kết hợp giám sát quá trình với phát hiện dị thường để sửa lỗi hoặc dừng công việc trên các bộ phận bị lỗi và sử dụng trí tuệ nhân tạo để vận hành các quy trình theo cách giảm thiểu năng lượng hoặc sử dụng vật liệu.
Trao quyền cho con người: Hệ thống AI có thể nâng cao kiến thức của người lao động bằng cách dễ dàng truy cập vào những hiểu biết chuyên gia phù hợp nhất. AI cũng có thể giúp giao tiếp và phối hợp với khách hàng và nhà cung cấp, ví dụ như sử dụng chatbots.
Cách sử dụng thành công trí tuệ nhân tạo để kiểm soát quá trình
Việc thực hiện AI để kiểm soát quá trình là không dễ dàng. Nó đòi hỏi thiết kế cẩn thận, thử nghiệm và triển khai. Nó cũng đòi hỏi đánh giá liên tục. Dưới đây là một số lời khuyên để giúp bắt đầu nhanh chóng.
1. Xác định mục tiêu và số liệu: Trước khi bạn bắt đầu sử dụng AI để kiểm soát quá trình, bạn cần có một tầm nhìn rõ ràng về những gì bạn muốn đạt được và cách đo thành công và bạn nên xác định các mục tiêu cụ thể và các chỉ số hiệu suất chính phù hợp với mục tiêu kinh doanh và mong đợi của khách hàng.
2. Hiểu dữ liệu: Dữ liệu là nền tảng của các mô hình AI. Không có dữ liệu tốt, bạn không thể xây dựng các hệ thống AI tốt. Điều quan trọng là phải hiểu các nguồn có sẵn và loại, định dạng, chất lượng, độ lệch và tính khả dụng mà các nguồn này có thể cung cấp. Nói chung, nhiều dữ liệu hơn là tốt hơn, nhưng nói chung, một bộ dữ liệu nhỏ, sạch sẽ hữu ích hơn một bộ dữ liệu lớn, ồn ào và sai lệch. Cuối cùng, đảm bảo rằng nguồn dữ liệu được bảo vệ. Các mô hình AI thường dễ bị tấn công đối nghịch làm suy giảm hoặc lật đổ các quyết định.
3. Chọn công nghệ AI phù hợp: Nhiều công nghệ AI khác nhau có sẵn để kiểm soát quy trình và các công nghệ mới liên tục được phát minh. Công nghệ AI đúng phải được chọn phù hợp với các đặc điểm dữ liệu, yêu cầu quy trình và mục tiêu. Ngoài ra còn có sự đánh đổi để xem xét giữa độ phức tạp, độ chính xác, tốc độ, khả năng mở rộng và khả năng diễn giải của các công nghệ AI. Nó thường là tốt nhất để sử dụng các kỹ thuật đơn giản nhất để đạt được kết quả chấp nhận được.
4. Xác minh hệ thống AI: Trước khi triển khai kiểm soát quy trình, bạn cần đảm bảo hệ thống đang hoạt động như mong đợi. Xác nhận được thực hiện bằng cách định lượng mức độ của nó đáp ứng các số liệu được xác định trước đó. Nói chung, quan điểm của một hệ thống AI là khả năng đưa ra những dự đoán hữu ích trong các tình huống chưa từng thấy trước đây. Do đó, điều quan trọng là đánh giá hệ thống dựa trên dữ liệu mà hệ thống chưa từng thấy trước đây. Ngoài ra, các hệ thống dựa trên AI đôi khi có thể hoạt động theo những cách không thể đoán trước, vì vậy tốt nhất là thiết lập các biện pháp bảo vệ để kiểm soát các rủi ro đó.
5. Giám sát: Sau khi triển khai, khung cần được theo dõi và cải thiện thường xuyên. Để theo dõi kết quả, một bảng điều khiển tốt với các báo cáo, cảnh báo và nhật ký sẽ là một trợ giúp lớn.