Biến động các điều kiện thị trường, hạn chế chuỗi cung ứng, tình trạng thiếu lao động và một ngành công nghiệp toàn cầu có nhịp độ nhanh đang buộc các nhà sản xuất thuộc mọi quy mô phải đánh giá lại cách họ vận hành. Nhiều nhà sản xuất đã bắt đầu áp dụng công nghệ để duy trì lợi thế cạnh tranh và giải quyết các thách thức kinh doanh lâu dài. Từ tự động hóa đến công nghệ kỹ thuật số, IoT công nghiệp, v.v., các doanh nghiệp có thể tận dụng những đổi mới này để cuối cùng nắm bắt dữ liệu từ các hệ thống, quy trình và con người khác nhau để cung cấp những hiểu biết chiến lược cần thiết để đưa ra quyết định tốt hơn.
Không có nghi ngờ rằng các công ty này có rất nhiều dữ liệu để làm việc. Theo một nghiên cứu của McKinsey, sản xuất tạo ra 1,9 petabyte hoặc 1.900, 000 terabyte dữ liệu hàng năm. Vấn đề là họ cần một cách tốt hơn để nắm bắt và phân tích dữ liệu và biến nó thành thông tin có thể sử dụng, và họ cần phải làm điều đó một cách nhanh chóng. Do đó, nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang Trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm cơ hội với dữ liệu của họ để cải thiện hoạt động của họ.
Tại sao AI hoàn hảo để phân tích dữ liệu?
Từ việc cải thiện sản lượng sản xuất và thời gian hoạt động, đến dự báo chính xác nhu cầu và máy giám sát từ xa, và thậm chí kiểm soát tài sản và cải thiện chất lượng sản phẩm, AI có thể được tận dụng để cải thiện đáng kể hiệu quả và năng suất tổng thể.
Đó không phải là phép thuật, mà là một tập hợp các thuật toán phức tạp phân tích một lượng lớn dữ liệu, tương quan hoặc tìm hiểu các mẫu trong các biến khác nhau và áp dụng kiến thức đó cho các điều kiện hiện tại để giúp dự đoán các trạng thái trong tương lai. Điều này không có nghĩa là con người không thể thực hiện các nhiệm vụ này, nhưng Al có thể thực hiện chúng nhanh hơn và xử lý nhiều dữ liệu hơn với độ chính xác cao hơn, cải thiện kết quả kinh doanh.
Ví dụ, trong bất kỳ môi trường sản xuất nào, theo truyền thống, một số nhóm làm việc và máy móc khác nhau đều thu thập dữ liệu của riêng họ. Thông tin từ mỗi thiết bị có thể thay đổi về chất lượng, định dạng và thời gian, có thể tạo ra những trở ngại và gây khó khăn cho việc phân tích và lượm lặt mọi hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu.
Với sự trợ giúp của công nghệ AI, một lượng lớn dữ liệu có thể được xử lý nhanh chóng, cho phép các công ty kết hợp nhanh chóng và chính xác thông tin hoạt động, dự đoán kết quả dựa trên các lựa chọn thay thế và cho phép các nhà sản xuất đưa ra quyết định nhanh nhẹn, thông báo. Khả năng dự đoán trước này là nơi sức mạnh của AI nằm và nó có thể làm tăng đáng kể sản lượng sản phẩm.
Bằng cách xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề chất lượng sản phẩm, AI có thể giúp giảm khuyết điểm sản phẩm và tỷ lệ phế liệu và tăng năng suất sản xuất. Với thông tin và phân tích chi tiết, các nhà sản xuất có thể giải quyết các vấn đề kiểm soát chất lượng trước khi chúng tác động trực tiếp đến lợi nhuận của công ty. Hãy xem xét một ví dụ như vậy.
Sử dụng AI để cải thiện chất lượng động cơ
Một nhà sản xuất động cơ toàn cầu sản xuất động cơ diesel lớn cho các bộ máy phát điện, các ứng dụng hải quân và biển và xe quân sự. Sau khi lắp ráp, mỗi động cơ phải chịu thử nghiệm nghiêm ngặt. Trong quá trình thử nghiệm, ngay cả các nhà khai thác có kinh nghiệm nhất cũng thường không phát hiện ra các dấu hiệu tinh tế của một vấn đề, dẫn đến những thất bại thảm khốc trong quá trình thử nghiệm hoặc một khi động cơ đang hoạt động. Những thất bại này đã gây ra tổn thất đáng kể, các lô hàng bị trì hoãn, tạo ra các khu vực thử nghiệm bị tồn đọng và sản xuất ngược dòng, tiêu tốn của công ty hàng triệu đô la hàng năm và bị ảnh hưởng tiêu cực đến việc giao hàng đúng hạn.
Vấn đề không phải là thiếu dữ liệu, mà là cách sử dụng. Trên thực tế, nhà máy đã thu thập dữ liệu quy trình trong nhiều năm, nhưng chỉ sử dụng nó cho công việc tiếp theo sau khi xảy ra thất bại. Bằng cách xem xét dữ liệu theo cách phản ứng này, nhóm không thể hiểu tại sao những thất bại này xảy ra hoặc chủ động giải quyết chúng. Cuối cùng, những vấn đề này được coi là chi phí kinh doanh cho đến khi công ty xem xét việc sử dụng AI trên dữ liệu hiện có để dự đoán sự cố tài sản quan trọng trước khi chúng xảy ra.
Nhà sản xuất đã bắt đầu với một chương trình thí điểm để đặt nền tảng dữ liệu cần thiết cho AI để tạo ra ảnh hưởng. Với nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử, công ty trước tiên đã tiến hành làm sạch và phân tích dữ liệu, với sự trợ giúp của AI, giảm 20 tỷ điểm dữ liệu từ 100 động cơ xuống còn 6 tỷ điểm dữ liệu có ảnh hưởng nhất trong 48 giờ.
Tiếp theo, kết nối nhiều bộ mô hình theo thời gian và mô hình để trực quan hóa dữ liệu và xác định bất kỳ khoảng trống dữ liệu nào. Dựa trên phân tích khoảng cách, các điều chỉnh đã được thực hiện để trích xuất một số dữ liệu nhất định thường xuyên hơn, do đó cải thiện mô hình. Bằng cách sử dụng nền tảng AI, toàn bộ phân tích được thực hiện trong môi trường có nguy cơ thấp mà không có bất kỳ tác động nào đến sản xuất hiện tại.
Từ dữ liệu này, các nhà sản xuất có thể thiết lập các đường cơ sở, xác định xu hướng và dị thường và phát triển các kế hoạch để đưa thông tin vào hành động. Chỉ trong vài tuần, họ đã tạo ra một báo cáo xác định một nhóm động cơ rủi ro theo số sê -ri. Dựa trên thông tin này, các nhà sản xuất nghi ngờ rằng các động cơ này có xác suất các vấn đề cao hơn trong các thử nghiệm kiểm soát chất lượng hoặc trong lĩnh vực này. Bằng cách liên kết dữ liệu kiểm tra với các lỗi sản phẩm thực tế, báo cáo đã xác định chính xác hơn 80 phần trăm sự cố động cơ trong vài năm.
Điều quan trọng cần lưu ý là dự án này là một quá trình lặp đi lặp lại, vì mô hình AI không ngừng học hỏi. Trong khoảng 45 ngày, mô hình đã có thể dự đoán trước khi thất bại 30 phút với tỷ lệ dương tính giả bằng không.
Giảm thiểu sự gián đoạn đối với hoạt động
Trong quá trình ra mắt chính thức, giải pháp AL được kết nối với dữ liệu thời gian thực được tạo bởi hệ thống điều khiển thử nghiệm và giao diện máy người (HMI). Điều này không có tác dụng đối với hoạt động bình thường. Trên thực tế, mô hình đã được tích hợp với phần mềm thử nghiệm tiêu chuẩn của công ty và nhà điều hành thậm chí không nhận thức được rằng nó đã được triển khai. Họ chỉ cần biết rằng bây giờ giao diện HMI của họ sẽ thông báo cho họ về bất kỳ vấn đề tiềm năng nào và cách đối phó với họ.
Trong 90 ngày đầu tiên, ứng dụng AI đã phát hiện 20 sự kiện thời gian thực, tránh được hơn 4,5 triệu đô la thiệt hại động cơ và đạt được lợi tức đầu tư 10 lần (ROI) cho dự án.
Như trường hợp này minh họa, việc tận dụng AI có thể cung cấp cho các nhà sản xuất một cách để chủ động giảm các khiếm khuyết chất lượng, tiết kiệm tiền và cải thiện tỷ lệ giao hàng trong khi giảm thiểu sự gián đoạn đối với hoạt động. Bắt đầu với một nền tảng vững chắc về dữ liệu và làm việc với các đối tác có kinh nghiệm, AI có thể cung cấp những hiểu biết cần thiết để thúc đẩy kết quả kinh doanh và giúp các nhà sản xuất cạnh tranh trong môi trường kinh doanh phát triển nhanh chóng ngày nay.
Nhưng AI không phải là một giải pháp một kích cỡ phù hợp. Tùy thuộc vào nhu cầu, ứng dụng và tình huống cụ thể của bạn, các giải pháp khác nhau cần được tùy chỉnh. Do đó, điều quan trọng là phải có một đối tác đáng tin cậy ở bên cạnh bạn. Khi nói đến AI, họ có thể đánh giá bạn đang ở đâu trên hành trình chuyển đổi kỹ thuật số, hiểu mục tiêu hoặc thách thức của bạn và xác định giải pháp từ các nhà cung cấp hàng đầu phù hợp nhất với nhu cầu thực tế của bạn.