Công nghiệp 4.0 không còn là một thuật ngữ thời thượng trong các hội nghị. Bước vào bất kỳ nhà máy hiện đại nào, bạn sẽ thấy nó hiện hữu trong tiếng rì rầm của các thiết bị được kết nối, ánh sáng từ các nút tính toán biên (edge-computing) và các bảng điều khiển đám mây theo dõi sản lượng trên khắp các châu lục. Các nhà sản xuất đã và đang sử dụng trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật trong công nghiệp (IIoT) và điện toán đám mây để xây dựng các nhà máy thông minh thực thụ. Cuộc hội thoại đã thay đổi. Chúng ta không còn hỏi liệu chuyển đổi số có diễn ra hay không. Chúng ta đang tìm hiểu xem điều gì sẽ xảy ra sau khi các máy móc được cắm điện.
Khi máy móc không chỉ dừng lại ở việc báo cáo mà bắt đầu đưa ra quyết định
Làn sóng đầu tiên của Công nghiệp 4.0 là về khả năng hiển thị. Các kỹ sư gắn cảm biến vào động cơ, máy bơm và băng chuyền để họ có thể theo dõi hiệu suất từ máy tính bảng thay vì dùng bảng kẹp tài liệu. Các nền tảng đám mây thu thập các dữ liệu đo lường từ xa này vào các nhật ký lịch sử. Nó hữu ích, nhưng mang tính thụ động.
Giai đoạn tiếp theo đòi hỏi nhiều hơn thế. Máy móc giờ đây phải đưa ra quyết định. Sự khác biệt đó rất quan trọng. Một cảm biến báo cho bạn biết trục chính đang chạy quá nóng là điều hữu ích. Nhưng một hệ thống tự động giảm tốc độ trục chính, cảnh báo người vận hành và sắp xếp lại lịch trình của các công đoạn tiếp theo trước khi chất lượng bị biến động mới là sự thay đổi mang tính đột phá. Sự chuyển dịch từ sản xuất kết nối sang sản xuất nhận thức (cognitive manufacturing) chính là điều phân biệt giữa những người tiên phong và những người dẫn đầu.
Bảo trì dự báo và sự kết thúc của văn hóa "hỏng mới sửa"
Trong nhiều thập kỷ, bảo trì có nghĩa là chờ đợi sự cố xảy ra. Hoặc bạn bảo dưỡng thiết bị theo một lịch trình cứng nhắc, thay thế các bộ phận dù chúng vẫn còn hoạt động tốt, hoặc bạn phản ứng với các lỗi thảm khốc làm dừng toàn bộ dây chuyền. Cả hai cách tiếp cận đều gây lãng phí tiền bạc.
AI thay đổi phương trình này bằng cách phân tích dữ liệu sản xuất trong thời gian thực. Các thuật toán tiếp nhận các đặc tính rung, mô hình nhiệt, các bất thường về âm thanh và hàm lượng hạt trong dầu. Chúng học nhịp điệu bình thường của một máy cụ thể và gắn cờ các sai lệch có thể dự báo trước sự cố vài giờ, vài ngày hoặc vài tuần. Bạn không còn phải chờ máy hỏng. Bạn dự báo được các lỗi trước khi chúng xảy ra.
Đây chính là bảo trì dự báo trong thực tế. Một vòng bi động cơ không cần phải bị kẹt và làm hỏng hộp số. Các đội bảo trì nhận được các lệnh làm việc mục tiêu với các phụ tùng phù hợp đã được chuẩn bị sẵn. Thời gian dừng máy ngoài kế hoạch giảm xuống. Tuổi thọ tài sản được kéo dài. Nhà máy tiếp tục vận hành.
Nơi AI thực sự đang thay đổi công việc
Ngoài bảo trì, AI đang tái định hình ngành sản xuất theo những cách cụ thể, tác động trực tiếp lên bảng cân đối kế toán.
Bảo trì dự báo: Giám sát dựa trên tình trạng sử dụng các cảm biến IoT và mô hình học máy để dự báo sự xuống cấp của thiết bị. Thay vì kiểm tra theo lịch trình, các đội ngũ sẽ hành động dựa trên nhu cầu thực tế.
Kiểm tra chất lượng bằng AI: Camera và các hệ thống thị giác máy tính kiểm tra bề mặt, mối hàn và các cụm lắp ráp với tốc độ mà mắt người không thể sánh kịp. Các hệ thống này phát hiện các khuyết tật ở cấp độ micron, các lỗi ngoại quan hoặc các thành phần bị lệch và loại bỏ sản phẩm ngay lập tức. Điều này giúp giảm tỷ lệ phế phẩm và bảo vệ uy tín thương hiệu.
Lập kế hoạch sản xuất: Các thuật toán lập lịch thông minh tính đến khả năng sẵn có của máy móc, ca làm việc của nhân lực, cung ứng nguyên vật liệu và ưu tiên đơn hàng. Khi một dây chuyền gặp sự cố hoặc có đơn hàng gấp, hệ thống sẽ tính toán lại toàn bộ trình tự trong vài giây thay vì buộc các nhà lập kế hoạch phải xây dựng lại các bảng tính một cách thủ công.
Dự báo nhu cầu: AI phân tích các đơn hàng trong quá khứ, tín hiệu thị trường, xu hướng theo mùa và thậm chí cả các dữ liệu bên ngoài như chỉ số vận tải hoặc mô hình thời tiết. Các nhà sản xuất điều chỉnh sản lượng phù hợp với nhu cầu thực tế sắp tới thay vì sản xuất dựa trên sự phỏng đoán.
Trí tuệ chuỗi cung ứng: Khả năng hiển thị thời gian thực về tình trạng của nhà cung cấp, sự gián đoạn logistics, tình trạng tắc nghẽn cảng và mức tồn kho cho phép các đội ngũ thu mua phản ứng trước khi tình trạng thiếu hụt xảy ra. Hệ thống sẽ gắn cờ các rủi ro và đề xuất các lựa chọn nguồn cung thay thế.
Tối ưu hóa năng lượng: Các thuật toán giám sát mức tiêu thụ toàn nhà máy và điều chỉnh hệ thống HVAC, khí nén và các chu kỳ máy dựa trên tải thực tế và giá năng lượng. Các nhà máy cắt giảm lãng phí năng lượng mà không làm giảm năng suất.
Những công cụ này giúp tăng năng suất và giảm chi phí vì chúng loại bỏ sự cản trở trong các quyết định mà trước đây con người phải thực hiện với thông tin không đầy đủ.
Coi dữ liệu như một loại nguyên liệu thô
Dữ liệu là tài sản quan trọng nhất trong một nhà máy hiện đại. Mọi máy móc đều tạo ra thông tin. Động cơ báo cáo dòng điện tiêu thụ. PLC ghi lại thời gian chu kỳ. Các trạm kiểm tra chất lượng ghi lại các phép đo. Khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể gây quá tải cho các đội ngũ nếu thiếu hạ tầng để xử lý chúng.
Mục tiêu là chuyển hóa dữ liệu thành kết quả. Điều này đòi hỏi nhiều hơn là chỉ việc lưu trữ. Nó yêu cầu các đường ống dữ liệu sạch, các mô hình có tính ngữ cảnh và các giao diện cung cấp thông tin chuyên sâu có thể chuyển hóa thành hành động cho những người cần đến chúng. Các nhà sản xuất thành công sử dụng