Trí tuệ nhân tạo và máy móc có khả năng tự học giúp cải thiện năng suất sản xuất

Các kỹ sư tại Trung tâm nghiên cứu sản xuất nâng cao tại Nhà máy 2050 ở Sheffield, Vương quốc Anh đang nghiên cứu cách thức vận dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để trình diễn  trong hội thảo. Mục đích là tạo ra một buổi trình diễn để giới thiệu những sản phẩm công nghệ mới, cũng như thể hiện những ưu việt của AI trong cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0, giúp nâng cao năng suất.

Buổi trình diễn sẽ lần đầu tiên được tổ chức theo chiến lược quảng quá AI mới được thử nghiệm sản xuất tại Nhà máy 2050, nhằm tìm cách khai thác khả năng sáng tạo được thực hiện với AI và các kỹ thuật tự học của máy móc trong Trung tâm Nghiên cứu Sản xuất Tiên tiến (AMRC) và cung cấp những trải nghiệm thực tế cho các trường hợp cần xử lý kỹ thuật trong môi trường sản xuất công nghiệp.

Rikki Coles, Kỹ sư dự án AI cho Tập đoàn sản xuất tích hợp của AMRC tại Nhà máy 2050 cho biết, họ sử dụng các thiết bị điện toán bên cạnh việc sử dụng các máy CNC. Họ đã thu thập dữ liệu tiêu thụ năng lượng trong quá trình sản xuất các bộ phận treo ô tô. Để đo trên máy CNC, nhưng sử dụng AI và khai thác khả năng tự học của máy móc, chúng ta thực sự có thể làm được rất nhiều với dữ liệu đơn giản như vậy.

Dữ liệu từ các thiết bị điện toán biên từ đối tác Tinsley Bridge đã được gửi đến dịch vụ điện toán đám mây AMRC, và sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu mới nhất, chạy qua thuật toán AI để cung cấp những hiểu biết mới về kiểm soát và giám sát các quy trình sản xuất.

Phân tích tín hiệu công suất từ ​​dữ liệu, thuật toán có khả năng tự tìm kiếm các mẫu hoặc hiện tượng bất thường lặp lại, tìm ra có bao nhiêu thành phần được gia công và sản xuất. Rikki cho biết: Dự án chứng minh cho ngành công nghiệp rằng với một thiết bị giá rẻ đối chiếu dữ liệu khá đơn giản, AI và bộ máy tự học có thể được sử dụng để đưa ra những kết luận có giá trị từ dữ liệu này cho nhà sản xuất.

Giám đốc kỹ thuật tại Tinsley Bridge, Russell Crow, cho biết: “Truy vấn tỷ lệ sử dụng máy giúp chúng ta hiểu rõ hơn những gì được sản xuất vào thời điểm nào, tăng khả năng đánh giá hiệu quả theo lộ trình. Dữ liệu này sẽ cho phép chúng ta xem xét việc tăng năng suất trên thực tế sản xuất.”

Thay vì đầu tư chi phí lớn và mất thời gian cho các trung tâm gia công thông minh tích hợp kỹ thuật số mới, chúng ta có thể làm việc với AMRC để cải thiện các khả năng hiện có của chúng ta mà vẫn đạt được kết quả tương tự. Chúng ta tăng cường dữ liệu thu thập bằng cách lắp một chiếc kẹp hiện tại (đầu dò hiện tại) đơn giản vào máy móc; một giải pháp không phức tạp, không gây gián đoạn hoặc ngừng hoạt động sản xuất.

Aiden Lockwood, Kiến trúc sư trưởng của Tập đoàn AMRC cho biết người trình diễn dự án sẽ cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ khác thấy cách công nghệ Công nghiệp 4.0 dễ dàng và rẻ tiền có thể được truy cập như thế nào: “Thông thường, các công cụ này được xây dựng thành các gói thương mại ngoài tầm với của một số doanh nghiệp vừa và nhỏ, do đó, có một sự hiểu lầm rằng các kỹ thuật sản xuất Công nghiệp 4.0 dành cho những người chơi lớn xử lý dữ liệu cực kỳ phức tạp được thu thập trong một thời gian dài.”

Tuy nhiên, AI đang phát triển và những kỹ thuật này hiện cung cấp cho các doanh nghiệp nhỏ hơn khả năng làm được nhiều hơn với dữ liệu của họ. Trong dự án này, chúng ta đang sử dụng một bộ dữ liệu đơn giản, được thu thập trong một khoảng thời gian ngắn để cung cấp lợi ích thực sự cho công ty.

Aiden cho biết AMRC muốn cho thấy việc sử dụng AI trong sản xuất sẽ như thế nào đối với các doanh nghiệp nhỏ: “Sự hình thành chiến lược AI của chúng ta sẽ cho phép chúng ta dẫn đầu trong việc phát triển các khả năng mới và đưa cộng đồng học thuật, công nghệ và kinh doanh của khu vực cùng nhau giáo dục và trình diễn công nghệ AI cho các ngành sản xuất; học hỏi từ sự phát triển trong bán lẻ, tài chính và tiếp thị.”

Giai đoạn tiếp theo của dự án sẽ chứng kiến ​​các kỹ sư tại AMRC đào tạo hệ thống nhiều hơn nữa để thuật toán có thể phát hiện các thành phần không tuân thủ trong khi sản xuất hoặc xác định sự cố khi máy cần can thiệp, chẳng hạn như hao mòn công cụ không nhất quán ảnh hưởng đến chất lượng thành phần sản phẩm.

“Bên cạnh dữ liệu tiêu thụ năng lượng, kế hoạch là cung cấp thuật toán với dữ liệu có sẵn về những thành phần sản xuất không phù hợp. Vì vậy, cũng như cung cấp sự rõ ràng xung quanh việc sử dụng máy, thuật toán về cơ bản sẽ tìm hiểu quy trình sản xuất hàng hóa tốt như thế nào và có thể chủ động theo dõi các quy trình sản xuất đang diễn ra”, Rikki nói.

Russell nói: “Những hiểu biết mà AI sẽ cung cấp sẽ cho phép chúng ta xác định khi nào máy của chúng ta sẽ yêu cầu can thiệp để thay đổi công cụ hoặc chúng ta có thể chạy chúng trong bao lâu mà không cần can thiệp. Dự đoán lỗi công cụ và kéo dài tuổi thọ công cụ cũng sẽ ảnh hưởng đến tỷ lệ thời gian đầu tiên của chúng ta, giảm các bộ phận không xác nhận và tăng năng suất.”

Trong tương lai, những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của chúng ta sẽ cho phép chúng ta vận hành máy móc hiệu quả hơn, vì vậy chúng ta có thể dành thời gian để các kỹ sư của chúng ta làm việc với các nhiệm vụ giá trị gia tăng như lập trình cho nhiều công việc hoặc máy móc, tạo ra một nhà máy thông minh hơn sẽ giúp ích chúng ta sản xuất các sản phẩm kỹ thuật tiên tiến.

Văn phòng NSCL biên dịch