KHÁM PHÁ 10 ỨNG DỤNG AI TRONG SẢN XUẤT

Trong kỷ nguyên số 4.0, ứng dụng AI trong sản xuất đang trở thành một xu hướng lớn, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá 10 ứng dụng AI trong sản xuất và những lợi ích to lớn mà nó mang lại cho doanh nghiệp. 

1. Tổng quan về ứng dụng AI trong sản xuất

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi mọi ngành công nghiệp, và sản xuất không phải là ngoại lệ. Trong những năm gần đây, sự phát triển của AI đã mở ra nhiều cơ hội mới, giúp các doanh nghiệp sản xuất nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí. Từ việc tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng đến bảo trì dự đoán, AI đang định hình lại cách các sản phẩm được tạo ra và phân phối.

Theo các báo cáo nghiên cứu, hơn 60% công ty sản xuất hiện đang sử dụng AI trong một hoặc nhiều giai đoạn của quy trình sản xuất. AI không chỉ giúp cắt giảm thời gian chết, mà còn đảm bảo rằng các sản phẩm cuối cùng đạt chất lượng cao nhất. Ngoài ra, AI còn được ứng dụng trong việc phân tích dữ liệu lớn, dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng, tạo ra những thay đổi đáng kể trong hoạt động sản xuất truyền thống.

2. Lợi ích của việc ứng dụng AI trong sản xuất

Ứng dụng AI trong sản xuất mang lại những lợi ích nổi bật dưới đây cho doanh nghiệp: 

• Tăng cường hiệu suất sản xuất: AI có thể tự động hóa các quy trình phức tạp và lặp đi lặp lại, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Điều này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu sai sót
• Giảm chi phí vận hành: AI giúp các doanh nghiệp cắt giảm chi phí bằng cách tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý hàng tồn kho và bảo trì thiết bị

• Cải thiện chất lượng sản phẩm: Các hệ thống AI có thể phát hiện các khuyết tật nhỏ trong quá trình sản xuất, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm hoàn hảo mới được đưa ra thị trường.
• Tăng cường an toàn lao động: Bằng cách sử dụng AI để giám sát và bảo trì thiết bị, doanh nghiệp có thể giảm thiểu nguy cơ tai nạn lao động. Các robot cộng tác có thể thực hiện những công việc nguy hiểm hoặc nặng nhọc, giảm bớt gánh nặng cho công nhân
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp doanh nghiệp dự đoán chính xác nhu cầu sản phẩm và điều chỉnh sản xuất phù hợp, đồng thời quản lý hàng tồn kho hiệu quả

3. 10 ứng dụng AI trong sản xuất nổi bật nhất

AI được ứng dụng rộng rãi trong hoạt động sản xuất. Dưới đây là 10 ứng dụng AI trong sản xuất nổi bật nhất mà doanh nghiệp có thể tham khảo. 

3.1. Kiểm tra chất lượng sản phẩm

Trước đây, việc kiểm tra chất lượng sản phẩm thường được tiến hành thủ công hoặc bán tự động, dẫn đến khả năng bỏ sót các khuyết tật nhỏ, làm giảm chất lượng sản phẩm.

Hiện nay, với sự hỗ trợ của thị giác máy tính (computer vision), AI có thể phát hiện các lỗi nhỏ mà mắt người không thể nhận ra. Từ những vết nứt nhỏ trong linh kiện cơ khí đến sai sót trong lắp ráp điện tử. AI có thể tự động hóa hoàn toàn quy trình này, giảm thiểu sai sót và đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm đạt chất lượng cao mới được đưa ra thị trường.

Ví dụ: BMW sử dụng AI trong việc kiểm tra chất lượng các bộ phận xe hơi, đảm bảo rằng các linh kiện đạt tiêu chuẩn trước khi chúng được lắp ráp vào xe. Hệ thống AI của họ có thể kiểm tra hàng ngàn bộ phận mỗi giờ, với độ chính xác cao hơn nhiều so với kiểm tra thủ công.

>>> XEM THÊM: QA, QC, QS LÀ GÌ?

3.2. Bảo trì dự đoán thiết bị

Bảo trì dự đoán là một bước tiến lớn so với bảo trì định kỳ truyền thống. Thay vì bảo trì thiết bị theo chu kỳ, bảo trì dự đoán sử dụng dữ liệu thực tế về điều kiện của thiết bị để xác định khi nào cần bảo trì. 

Cụ thể, AI và ML kết hợp với các cảm biến IoT có thể phân tích dữ liệu hiệu suất của thiết bị trong thời gian thực nhằm dự báo thời điểm một bộ phận cụ thể có thể hỏng hóc. Điều này không chỉ giúp giảm chi phí bảo trì mà còn tăng tuổi thọ của thiết bị.

Ví dụ: Các nhà sản xuất như Siemens sử dụng các giải pháp bảo trì dự đoán dựa trên AI để giám sát các nhà máy điện và công nghiệp nặng, giúp họ tối ưu hóa quy trình bảo trì và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.

3.3. Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Tối ưu hóa quy trình sản xuất là một thách thức lớn mà các doanh nghiệp phải giải quyết để đạt được hiệu suất cao nhất và giảm thiểu lãng phí.

Ứng dụng AI trong sản xuất giúp phân tích dữ liệu lớn từ các giai đoạn khác nhau trong quy trình sản xuất để phát hiện các yếu tố gây lãng phí, tắc nghẽn. Bằng cách áp dụng các thuật toán học máy, AI có thể đề xuất các cải tiến để tối ưu hóa dòng chảy sản phẩm. Từ đó giúp tăng tốc độ sản xuất và cải thiện chất lượng sản phẩm.

Ví dụ: Nestlé, tập đoàn thực phẩm hàng đầu thế giới, đã áp dụng AI vào việc tối ưu hóa quy trình sản xuất tại các nhà máy của họ. AI giúp Nestlé phân tích và tối ưu hóa các công đoạn sản xuất sô-cô-la, từ việc pha trộn nguyên liệu cho đến đóng gói sản phẩm, giảm thiểu thời gian chu kỳ sản xuất và tăng cường hiệu suất tổng thể.

3.4. Digital Twins (Cặp song sinh kỹ thuật số)

Digital Twin là một mô hình kỹ thuật số mô phỏng một đối tượng vật lý trong thời gian thực. Điều này cho phép các nhà sản xuất mô phỏng, phân tích và tối ưu hóa các quy trình và thiết bị trong môi trường ảo trước khi triển khai thực tế.

AI được tích hợp trong các hệ thống Digital Twin giúp cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất của thiết bị, dự báo các vấn đề tiềm ẩn và đề xuất các cải tiến trong quy trình sản xuất. AI cũng giúp Digital Twin trở nên thông minh hơn, có thể tự học hỏi và cải tiến dựa trên dữ liệu mới.

Ví dụ: Trong ngành hàng không, các hãng như Airbus sử dụng Digital Twin để mô phỏng và giám sát hiệu suất của động cơ máy bay, giúp tối ưu hóa hoạt động và bảo trì động cơ.

3.5. Quản lý chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng là một trong những yếu tố quan trọng nhất đối với hoạt động sản xuất. Tuy nhiên, việc quản lý chuỗi cung ứng thường rất phức tạp, đặc biệt khi có nhiều bên liên quan và các yếu tố ngoại cảnh như biến động thị trường, thay đổi nhu cầu khách hàng. AI đã giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình quản lý chuỗi cung ứng bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa quá trình vận chuyển. 

Ví dụ: Amazon sử dụng AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng của họ từ quản lý hàng tồn kho đến dự báo nhu cầu và tối ưu hóa lộ trình giao hàng, giúp họ đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3.6. Dự báo nhu cầu sản phẩm

Dự báo nhu cầu sản phẩm chính xác là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp lên kế hoạch sản xuất hiệu quả, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa.

AI đã sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và hành vi khách hàng, từ đó dự báo chính xác nhu cầu sản phẩm trong tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch sản xuất, giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa nguồn lực.

Ví dụ: Coca-Cola sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ các kênh bán hàng và dự báo nhu cầu sản phẩm, giúp họ sản xuất và phân phối sản phẩm một cách hiệu quả và đúng thời điểm.

3.7. Quản lý hàng tồn kho

Quản lý hàng tồn kho hiệu quả là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp sản xuất giảm chi phí và duy trì dòng chảy hàng hóa ổn định. Theo đó, AI có khả năng tự động hóa các chức năng quản lý hàng tồn kho, từ theo dõi mức tồn kho đến dự báo nhu cầu bổ sung. Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu trong thời gian thực và đưa ra các quyết định tự động về việc nhập hàng hoặc giảm lượng hàng tồn kho, giúp tránh tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa.

Ví dụ: Walmart sử dụng AI để tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho tại hàng ngàn cửa hàng trên toàn thế giới, giúp họ duy trì nguồn cung hàng hóa ổn định và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả.

3.8. Dự báo giá sản phẩm

Định giá sản phẩm đúng là yếu tố quan trọng trong chiến lược kinh doanh, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của doanh nghiệp. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử về giá cả, xu hướng thị trường và các yếu tố tác động khác để dự báo giá sản phẩm trong tương lai. Từ đó, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định về giá cả một cách nhanh chóng và chính xác nhằm tối ưu hóa lợi nhuận.

Ví dụ: Amazon và các nền tảng thương mại điện tử khác sử dụng AI để tự động điều chỉnh giá cả dựa trên các yếu tố như nhu cầu, tình trạng tồn kho và giá của đối thủ cạnh tranh, đảm bảo rằng họ luôn giữ được lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

3.9. Robot trong sản xuất

Robot đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều quy trình sản xuất, giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và đòi hỏi độ chính xác cao. Robot với sự hỗ trợ của AI cũng có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người. Chẳng hạn như lắp ráp linh kiện và kiểm tra chất lượng sản phẩm. 

Ví dụ: Trong ngành công nghiệp điện tử, Foxconn đã sử dụng robot có sự hỗ trợ của AI để lắp ráp các thiết bị điện tử phức tạp như điện thoại thông minh. Những robot này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ với độ chính xác cao, đồng thời có thể học hỏi từ dữ liệu sản xuất để cải thiện quy trình lắp ráp nhằm giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ sản xuất.

3.10. Quản lý quan hệ khách hàng

Trước đây, việc quản lý khách hàng thường được thực hiện thủ công, dẫn đến việc phản hồi chậm và thiếu sự cá nhân hóa trong dịch vụ. Tuy nhiên, AI đã giúp cải thiện điều này thông qua các hệ thống CRM thông minh. Những hệ thống này có thể phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi và xu hướng mua sắm của họ để cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa. Chẳng hạn như đề xuất các sản phẩm phù hợp với nhu cầu mua sắm của từng người. 

Ngoài ra, AI cũng giúp tự động hóa việc tương tác với khách hàng, chẳng hạn như phản hồi tự động các câu hỏi quen thuộc trong thời gian nhanh chóng. Từ đó giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao sự hài lòng. 

Ví dụ: Salesforce - một trong những nền tảng CRM hàng đầu thế giới, đã tích hợp AI vào hệ thống của mình để giúp doanh nghiệp tự động hóa các tương tác với khách hàng. Chẳng hạn như gửi email chào hàng đến cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng nhanh chóng. Điều này không chỉ tăng cường hiệu quả kinh doanh mà còn giúp duy trì mối quan hệ tốt đẹp lâu dài với khách hàng.

4. Thách thức khi ứng dụng AI trong sản xuất

Mặc dù ứng dụng AI trong sản xuất mang lại nhiều cơ hội phát triển cho doanh nghiệp nhưng cũng đặt ra những thách thức nhất định. Dưới đây kà một số thách thức cơ bản mà doanh nghiệp phải đối mặt khi ứng dụng AI trong sản xuất:

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc ứng dụng AI trong sản xuất yêu cầu các doanh nghiệp phải đầu tư vào hạ tầng công nghệ, phần mềm, và đào tạo nhân lực. Điều này có thể là một thách thức đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc có ngân sách hạn chế

• Thiếu kỹ năng chuyên môn: Để ứng dụng AI thành công, doanh nghiệp cần có đội ngũ nhân viên với kiến thức chuyên sâu về AI và ML. Tuy nhiên, việc tuyển dụng những nhân sự này không phải là điều dễ dàng

• Khó khăn khi tích hợp với hệ thống hiện tại: Việc tích hợp AI vào các hệ thống sản xuất hiện tại có thể gặp khó khăn do sự không tương thích về công nghệ hoặc phần mềm. Điều này có thể dẫn đến gián đoạn trong sản xuất, gây tốn thời gian và nguồn lực

• Bảo mật và quyền riêng tư: Các hệ thống AI thường xuyên thu thập và xử lý dữ liệu nhạy cảm liên quan đến khách hàng, đối thủ. Nếu không được quản lý đúng cách, nó có thể dẫn đến các rủi ro bảo mật, gây ra các vấn đề pháp lý không mong muốn

5. Xu hướng ứng dụng AI trong sản xuất trong tương lai

Trong những năm tới, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong việc định hình lại ngành sản xuất. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, kết hợp với các công nghệ khác như IoT (Internet of Things), dữ liệu lớn (Big Data) và điện toán đám mây sẽ tạo ra một môi trường sản xuất thông minh, tự động hóa cao và có khả năng phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường.

AI trong sản xuất sẽ không chỉ dừng lại ở việc tự động hóa các quy trình hiện tại mà sẽ tiến xa hơn trong việc tạo ra các hệ thống sản xuất hoàn toàn tự chủ, với khả năng tự học và tự tối ưu hóa. Các nhà máy tương lai sẽ sử dụng AI để quản lý mọi khía cạnh của quá trình sản xuất, từ quản lý nguyên liệu đầu vào, dự báo nhu cầu, tối ưu hóa quy trình sản xuất, đến quản lý chuỗi cung ứng và tương tác với khách hàng.

Tuy vẫn còn một số thách thức, nhưng với sự phát triển không ngừng của công nghệ, ứng dụng AI trong sản xuất sẽ tiếp tục mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng, những chia sẻ trong bài viết sẽ giúp doanh nghiệp ứng dụng AI trong sản xuất một cách hiệu quả để nhanh chóng bắt kịp xu hướng và nâng cao lợi thế cạnh tranh trên thị trường.