Giỏ hàng

5 cách trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nâng cao hiệu quả sản xuất

Nhờ những cải tiến gần đây trong điện toán đám mây và lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn, trí thông minh nhân tạo đang tạo ra những bước tiến lớn trong việc cải thiện hiệu quả trong môi trường sản xuất, dẫn đến hiệu suất tốt hơn. AI cũng cung cấp thông tin quan trọng để giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Thị trường AI dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 52% từ năm 2017 đến năm 2025, theo một báo cáo gần đây của Research and Markets.

Tự động hóa máy tạo ra các sản phẩm chất lượng nhanh hơn và hiệu quả hơn, đồng thời cung cấp thông tin quan trọng để giúp người quản lý đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Vẫn còn một số trở ngại, tuy nhiên: Nhiều công ty không muốn chia sẻ dữ liệu sản xuất và xử lý nhạy cảm. Ngoài ra còn có những thách thức của việc tích hợp một lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực. Để làm cho một nhà máy thông minh hoạt động như một hệ thống thống nhất, một số công ty sử dụng nền tảng phần mềm trung gian— "một lớp phần mềm kết nối các chương trình máy khách và hệ thống máy chủ và" dính " chúng với nhau."

Dưới đây là 5 cách mà các nhà sản xuất có thể nâng cao năng suất của họ bằng cách sử dụng AI.

1. Dự báo nhu cầu chính xác hơn

Sử dụng AI và máy học, hệ thống có thể kiểm tra hàng trăm mô hình toán học về khả năng sản xuất và kết quả, và phân tích chính xác hơn trong khi thích ứng với thông tin mới như giới thiệu sản phẩm mới, chuỗi cung ứng gián đoạn hoặc thay đổi đột ngột nhu cầu. Theo hãng tư vấn McKinsey, do máy học có thể giảm khoảng 20% ​​đến 50% hàng tồn kho. AI cũng có thể giới thiệu hiệu quả với một việc gì đó đơn giản như lấy hàng tồn kho. Một nhiệm vụ giao nhân viên một tháng để hoàn thành tại Wal-Mart có thể được hoàn thành trong 24 giờ bằng cách sử dụng máy bay không người lái tinh vi bay qua kho, quét các mục và kiểm tra các mục bị thất lạc.

2. Dự đoán bảo trì

Các tổ chức đang bắt đầu nhận ra rằng nó đáng để đầu tư vào các giải pháp dự đoán bảo trì, vì đó là một cách chắc chắn để cải thiện hiệu quả hoạt động và do đó có tác động gần như ngay lập tức trên lợi nhuận. Dự phòng bảo trì sử dụng cảm biến để theo dõi các điều kiện của thiết bị và phân tích dữ liệu liên tục, cho phép các tổ chức cung cấp thiết bị khi họ thực sự cần thiết thay vì thời gian phục vụ theo lịch trình, giảm thiểu thời gian chết. Máy thậm chí có thể được thiết lập để họ đánh giá điều kiện riêng của họ, đặt hàng các bộ phận thay thế của riêng mình và lên lịch cho kỹ thuật viên khi cần thiết. Việc dự đoán bảo trì hơn nữa, các thuật toán dựa trên dữ liệu lớn có thể được sử dụng để dự đoán các lỗi thiết bị trong tương lai. McKinsey nhận thấy rằng việc tăng cường bảo trì thiết bị công nghiệp tiên tiến AI có thể giảm 10% chi phí bảo trì hàng năm, giảm tới 20% thời gian chết và giảm 25% chi phí kiểm tra.

3. Siêu cá nhân hóa trong sản xuất

Tiến bộ trong AI và phần mềm thông minh cho phép các công ty cá nhân hóa cấp độ tiếp theo bằng cách làm cho sản phẩm và dịch vụ có liên quan cao đến người tiêu dùng cá nhân. Trong một cuộc khảo sát gần đây, 20% người tiêu dùng cho biết họ sẽ sẵn sàng trả thêm 20% phí cho các sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa theo yêu cầu. Và các thương hiệu sẵn sàng cá nhân hóa sản phẩm cũng có thể xây dựng lòng tin lớn hơn với khách hàng của họ. Theo Accenture, 83% người tiêu dùng ở cả USA và Anh sẵn sàng để các nhà bán lẻ đáng tin cậy sử dụng dữ liệu cá nhân của họ để nhận các sản phẩm, đề xuất và ưu đãi được nhắm mục tiêu và phù hợp.

 4. Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Vào cuối năm, dự kiến ​​sẽ có một số loại máy được hỗ trợ bởi các công cụ AI chạy các thuật toán học máy có khả năng tự động cải thiện hiệu quả của các quy trình sản xuất. Các hệ thống AI sẽ giám sát số lượng được sử dụng, thời gian chu kỳ, nhiệt độ, thời gian chờ, lỗi và thời gian xuống để tối ưu hóa các hoạt động sản xuất. Bước đầu tiên trong quá trình triển khai của AI sẽ là chế độ "điều hành hỗ trợ", trong đó AI sẽ chạy ẩn và đề xuất câu trả lời cho nhà điều hành. Hệ thống AI sẽ sử dụng quyết định cuối cùng của người vận hành để tìm hiểu cách thức hoạt động của trí óc con người để chúng có thể được triển khai trong chế độ "thay thế nhà điều hành". Trong tương lai, AI sẽ cho phép chúng ta chuyển đổi dữ liệu thành trí thông minh trong một môi trường kinh doanh bất khả tri, nơi tất cả các máy nói cùng một ngôn ngữ, tăng hiệu quả sản xuất từ ​​máy này sang máy khác. Một ví dụ nữa là phần mềm điều khiển máy khắc laser mini AiKO đã được tích hợp AI để tự động phân tích và nâng cao độ phân giải của ảnh nguồn trong trường hợp ảnh có độ phân giải thấp để sản phẩm khắc sẽ luôn sắc nét 

5. Phân tích mua sắm vật liệu

Tự động kết hợp với việc học máy sẽ ghi lại và nhận xét tất cả mọi thứ, bao gồm các giai đoạn bắt đầu và thiết lập chuỗi cung ứng. McKinsey dự đoán việc học máy sẽ giảm sai số dự báo chuỗi cung ứng xuống 50% và giảm chi phí liên quan đến vận chuyển và kho bãi và quản trị chuỗi cung ứng từ 5% đến 10% và 25% đến 40%, tương ứng. Honeywell đã tích hợp các thuật toán AI và học máy vào mua sắm, tìm nguồn cung ứng chiến lược và quản lý chi phí.

Bài viết liên quan

Gọi Ngay:Hot line
0904.132.679