Sự hội tụ của các thuật toán học má, phân tích dữ liệu lớn và khả năng kết nối giữa các máy nhờ vào công nghệ Internet of Things (IoT) đang tác động và định hình lại ngành công nghiệp cũng như việc kinh doanh trên toàn cầu. Dưới đây là tổng quan về một số bối cảnh trong tái sản xuất mà những tiến bộ này đang được áp dụng nhanh chóng.
Thiết kế cho tái sản xuất
Rào cản cho tái sản xuất luôn là việc có thể truy ngược trở lại giai đoạn thiết kế sản phẩm ban đầu. Nếu các sản phẩm được thiết kế tốt hơn để hoàn thành các mục tiêu của quá trình tái sản xuất, các nhà sản xuất có thể gặt hái được những cải tiến và hiệu quả to lớn. Việc công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) được ứng dụng ở khắp mọi nơi nhờ các yếu tố của AI tiên tiến như được mô tả ở trên tiếp tục làm mờ ranh giới giữa môi trường ảo và thế giới thực, tạo ra các hệ thống sản xuất mạng-vật lý tinh vi hơn (Cyber-Physical Production Systems-CPPS).
Quy trình tái sản xuất tiên tiến
Các công nghệ AI đang mở rộng khả năng tính toán và kết nối theo cấp số nhân, dẫn đến một khối lượng dữ liệu lớn hơn có thể được phân tích một cách mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Điều này sẽ cho phép các nhà tái sản xuất nghĩ lớn, dám đề ra và phát triển các mục tiêu tham vọng hơn cho các chương trình của họ. Thiếu dữ liệu hoặc khả năng từ các robot tiên tiến sẽ không còn là trở ngại cho các nhà tái sản xuất trong việc xử lý thành công bộ phận sản phẩm và nguyên liệu với tỉ lệ cao hơn.
Robot trong tái sản xuất
Robot đã chứng minh khả năng của mình trong tái sản xuất trong một số trường hợp liên quan đến các bộ phận tương đối nhỏ và đơn giản cần sự giám sát chặt chẽ của con người. Những tiến bộ trong AI đang thay đổi cách xác định và tạo ra các mô hình mới theo cách con người và máy móc tương tác với nhau. Ứng dụng của công nghệ mới nổi này hứa hẹn sẽ mở rộng khả năng của robot trong việc giải quyết các trường hợp phức tạp hơn của tái sản xuất, dần dần giảm tác động của con người và nâng cao hiệu quả.
Dự đoán lỗi nghiêm trọng
Trong các thiết lập sản xuất công nghiệp, áp lực liên tục được đặt ra để nâng cao hiệu quả, tăng năng suất và giảm chi phí. Kết nối IoT và các yếu tố khác của AI đang được đưa vào môi trường này để cải thiện dự đoán bảo trì và tránh sự cố hỏng máy trong các giai đoạn sản xuất quan trọng. Những lợi ích tương tự của việc giám sát thiết bị tự động trong quá trình sản xuất cũng có thể mang lại những lợi ích tương tự cho thiết lập tái sản xuất. Không chỉ thời gian ngừng sản xuất ngoài dự kiến có thể được loại bỏ mà khả năng lập kế hoạch và lên lịch bảo trì định kỳ cũng trở nên chủ động và hiệu quả hơn.
Dự báo hàng tồn kho
Một trong những thách thức quan trọng nhất mà tất cả các nhà tái sản xuất đang phải đối mặt là dự đoán nhu cầu cho các sản phẩm trả lại với dòng chảy các mặt hàng được trả về đi vào quá trình tái sản xuất. Tất nhiên, chất lượng của các vật liệu được trả lại cũng có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể. Các công nghệ AI có thể cải thiện đáng kể các mô hình dự báo sản phẩm trả lại hiện có. Các thành phần của Big Data và học ngôn ngữ máy có thể tận dụng và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực về bán hàng, sử dụng sản phẩm và hoạt động bảo hành, dự đoán chính xác tuổi thọ sản phẩm, tỷ lệ và thời gian của sản phẩm trả về trong quá trình tái sản xuất.
Mạng tái sản xuất linh hoạt (ReRuN)
Tính bền vững là mục tiêu của tái sản xuất trong một thế giới đã chuyển từ một mô hình tuyến tính, nơi các sản phẩm đã sử dụng kết thúc vòng đời tại một bãi chôn lấp khi chúng không còn hoạt động được cho mục đích sử dụng của chúng. Là một xã hội, chúng ta tiếp tục nhận thức hơn nữa về bản chất hữu hạn của tài nguyên thiên nhiên, điều đã khiến các công ty sản xuất sản phẩm theo mô hình tròn, mô hình mà theo đó các bộ phận của một sản phẩm được sử dụng lại nhiều lần.
Như đã nêu ở trên, AI và các công nghệ mới nổi khác đang có những cải tiến đáng kể trong tất cả các giai đoạn của vòng đời sản phẩm xảy ra trước khi tái sản xuất. Bằng cách đưa tư duy ReRuN vào trong giai đoạn thiết kế/khái niệm sản phẩm, hiệu quả của việc tái sản xuất sẽ lớn hơn nữa vì lúc đó dự báo được cải thiện trong tất cả các yếu tố của quá trình tái sản xuất.
Quản lý chuỗi cung ứng vòng kín
Tái sản xuất sẽ không thể có khả năng phục hồi thực sự trừ khi một chiến lược quản lý chuỗi cung ứng khép kín hoàn chỉnh được sử dụng. Các nghiên cứu chuyên sâu về tái sản xuất hiện bây giờ mới bắt đầu thực hiện và nâng cao nhận thức về các cơ hội tác động đến kinh tế bền vững và môi trường bền vững trong quá trình tái sản xuất. Những tiến bộ trong AI và tất cả các công nghệ mới nổi sẽ giúp tái sản xuất bình đẳng với tất cả các giai đoạn khác của vòng đời sản phẩm. Mặc dù sự nhấn mạnh về tái sản xuất chỉ mới bắt đầu mở rộng và nhận được sự chú ý nhưng tái sản xuất nắm giữ nhiều tiềm năng nhất trong việc tác động đến toàn bộ vòng đời của sản phẩm.
Tương lai là đây
Trong tin tức hàng ngày, chúng ta tiếp tục thấy những tiến bộ trong việc phát triển các sản phẩm và quy trình dường như lạc hậu so với các bộ phim và chương trình khoa học viễn tưởng trong những năm 1960 và 1970. Từ những chiếc xe bay để con người lên sao Hỏa, loài người đang bước vào một kỷ nguyên táo bạo mới, nơi chúng ta biết chúng ta có những công nghệ có thể thực hiện bất cứ điều gì chúng ta tưởng tượng ra. Điều này kết hợp với sư gia tăng nhận thức toàn cầu về tính hữu hạn của tài nguyên và sự cần thiết của việc trở thành người quản lý hành tinh tốt sẽ tiếp tục làm cho tái sản xuất được nhấn mạnh và chú trọng hơn trong tất cả các giai đoạn của chu kỳ sản phẩm. Cuối cùng, AI và các công nghệ mới nổi khác cũng đã bắt kịp và đưa cho ngành công nghiệp những công cụ để tạo ra thực tế mới này.
Theo Tạp chí Thông tin & Truyền thông
http://ictvietnam.vn/lanh-dao-cntt/toan-canh-ve-tac-dong-cua-ai-trong-tai-san-xuat.htm
