Biz Tech

Thăm nhà máy 4.0, áp dụng trí tuệ nhân tạo và máy học vào sản xuất

Văn Quốc Thứ Sáu | 25/10/2019 08:50

Ảnh: basf.com

Các nhà máy 4.0 sẽ kết nối hệ thống của các nhà cung cấp và khách hàng để dự đoán trước nhu cầu và tự động điều chỉnh sản xuất.
Ảnh: basf.com

Nhà máy hóa chất Caojing gần Thượng Hải, một mê cung gồm những đường ống, giàn cần cẩu và bồn chứa, là nơi đang thử nghiệm áp dụng trí tuệ nhân tạo (A.I) và máy học (machine learning) vào sản xuất. Sau một cuộc thử nghiệm thành công ở châu Âu, tập đoàn nhựa Đức Covestro đang thí điểm một hệ thống tiên tiến ở khu phức hợp Caojing này. Phần mềm của Covestro sử dụng máy học để nhận diện các mô hình lặp đi lặp lại và những sai lệch trong cách một động cơ vận hành. Những hiểu biết và phân tích sâu này có thể giúp phần mềm dự đoán khả năng hỏng hóc của máy móc trước cả 8 tháng để tránh máy rơi vào tình trạng “ở không” chờ sửa do bị hư bất ngờ.

“Vấn đề lớn nhất với các nhà máy là khi máy móc bị hỏng không báo trước, bạn buộc phải cho sửa khẩn cấp và thậm chí phải đóng cửa cả đơn vị. Nhưng nếu biết trước thời điểm máy bị hỏng, bạn có thể lên kế hoạch kịp thời”, Jane Arnold, đứng đầu bộ phận kiểm soát quy trình toàn cầu tại Covestro, nhận định.

 

Covestro dự kiến sẽ áp dụng sáng kiến dự báo hỏng hóc thiết bị trên phạm vi toàn thế giới. Sáng kiến này cho thấy cách mà năng lực máy tính mới, các cảm biến và phần cứng đang mở ra cánh cửa cho “những nhà máy được kết nối”. Trong các nhà máy này, máy móc thiết bị sẽ “nói chuyện” với nhau bằng cách truyền tải dữ liệu không dây. Phần mềm thông minh của chúng có thể học hỏi qua kinh nghiệm và ra quyết định, nó thậm chí có thể tự động vận hành.

Mục tiêu trong tương lai là kết nối hệ thống của các nhà cung cấp và khách hàng để dự báo trước nhu cầu và tự động điều chỉnh sản xuất cho phù hợp. Đây được gọi là cách mạng công nghiệp 4.0, hứa hẹn mang đến sự thay đổi trong cách các sản phẩm được thiết kế, sản xuất và tiêu thụ, cũng như sự thay đổi về vai trò của con người trong sản xuất.

Dù cách mạng công nghiệp 4.0 dựa vào ngành robot học hay in 3D thì mục tiêu vẫn là cải thiện chất lượng, độ chính xác và tính hiệu quả trong sản xuất trong khi đáp ứng được nhu cầu và giảm chi phí. Khả năng gia tăng năng suất của cách mạng 4.0 đang được so sánh với thời kỳ bùng nổ theo sau sự phát minh động cơ hơi nước, với giá trị có thể lên đến 3.700 tỉ USD cho các nhà sản xuất và các nhà cung cấp vào năm 2025, theo một nghiên cứu của McKinsey.

 

Đối với Daniel Küpper, Giám đốc Điều hành tại Boston Consulting Group, có 3 giai đoạn trên con đường tiến tới một nhà máy được kết nối hoàn toàn. Giai đoạn 1 kết nối thiết bị để thu thập dữ liệu từ các cửa hàng. Giai đoạn 2 sử dụng thông tin này để dự đoán nhu cầu và tổ chức các hoạt động. Một ví dụ là “dịch vụ bảo trì dự đoán trước” được triển khai bởi Kone, một nhà sản xuất thang máy Phần Lan. Kone theo dõi các thang máy của Hãng từ xa và gửi các kỹ sư đến bảo trì trước khi thang máy xuất hiện vấn đề. Giai đoạn cuối cùng và khó khăn nhất là kết nối các dự án kỹ thuật số khác nhau trong một nhà máy và chuỗi cung ứng của nó.

Thực ra, đã có những nhà máy hoàn toàn tự động hóa mà không cần sự hiện diện của con người. Tại nhà máy ở Thâm Quyến (Trung Quốc) của nhà sản xuất hàng điện tử Foxconn, khâu sản xuất là hoàn toàn tự động, khi máy học và A.I “chịu trách nhiệm” điều hành và bảo dưỡng thiết bị cũng như theo dõi hoạt động sản xuất.

Việc kết nối với hệ thống của các nhà cung cấp và khách hàng để dự đoán nhu cầu và tự động điều chỉnh sản xuất sẽ giúp hoạt động sản xuất xuyên suốt và mang lại những lợi ích lớn lao như máy móc tự động thay đổi lịch trình sản xuất để sử dụng năng lượng khi giá năng lượng rẻ hơn hoặc khi các nguồn năng lượng tái tạo có sẵn. Nhưng để đạt được tầm nhìn này, một thách thức đặt ra là trong khi nhiều công ty công nghiệp đang ở giai đoạn 2 (tức giai đoạn sử dụng thông tin thu thập được để dự đoán nhu cầu) thì nhiều doanh nghiệp lại “thoát ly”, theo Daniel Küpper. Đó là bởi vì họ vẫn chưa thấy được lợi ích mà những thay đổi mang lại, ông cho biết.

 

Thực vậy, “việc áp dụng công nghệ vào trong sản xuất vẫn còn chậm chạp ở các ngành nghề và các khu vực”, một báo cáo năm 2018 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) và McKinsey nhận định. Theo một khảo sát mà báo cáo này viện dẫn, chỉ 29% công ty công nghiệp bắt đầu áp dụng công nghệ mới vào các quy trình sản xuất, 41% vẫn còn đang thử nghiệm các dự án tại một địa điểm và 30% vẫn chưa rục rịch gì cả.

Protolabs, một công ty sản xuất nhanh các nguyên mẫu, đã thành công sử dụng một “sợi chỉ kỹ thuật số” xuyên suốt các quy trình của mình. Các khách hàng tải lên một thiết kế 3D sản phẩm của họ và nhận được một bảng báo giá cho phép họ thay đổi các vật liệu và số liệu. Protolabs có thể theo dõi tiến triển của một đơn đặt hàng thông qua hệ thống của mình và theo dõi việc sử dụng các thiết bị của Hãng. “Điều đó có nghĩa là chúng tôi có một vòng lặp phản hồi và chuyển dữ liệu qua bộ phận thiết kế của chúng tôi, qua các bộ phận sản xuất và vận chuyển”, Stephen Dyson, đứng đầu bộ phận 4.0 tại Protolabs, cho biết.

Mặc cho mối lo ngại rằng máy móc sẽ cướp đi việc làm nhưng nhiều doanh nghiệp cho biết việc thiếu các kỹ năng đang kìm hãm quá trình số hóa. Một số công việc tay chân có lẽ sẽ biến mất vào năm 2050 nhưng các công việc như kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu và kỹ thuật viên sẽ rất cần đến.

Tại nhà máy Covestro ở Trung Quốc, Jane Arnold vẫn chưa chắc chắn liệu A.I có khả năng hoàn toàn vận hành máy móc trong tương lai gần. Bà tin rằng những lợi ích khiêm tốn có được trong khâu sản xuất nhờ các dự án kỹ thuật số sẽ có tác động to lớn một khi được triển khai trên quy mô lớn. “Nếu nhờ biết trước mà chúng ta có thể giảm thời gian ở không của máy móc khoảng 1-2%, chúng ta sẽ tiết kiệm được một khoản đáng kể trong dài hạn. Nếu ban đầu thời gian hoạt động thực của thiết bị là 90%, rồi bạn cải thiện con số này lên 92%, đó là một sự thay đổi có ý nghĩa rất lớn về khối lượng sản xuất và doanh số bán”, bà nói.

►Công nghiệp 4.0: Thêm công nhân hay mua Robot

Tạp hóa lên đời 4.0

Con nợ thời 4.0

Nguồn Financial Times

Tin cùng chuyên mục

Tin nổi bật trong ngày

Tin mới