5 LỢI ÍCH CỦA AI TRONG KIỂM TRA CHẤT LƯỢNG

Table of Contents

AI (Trí tuệ nhân tạo): Giải pháp kiểm soát chất lượng thông minh cho sản xuất hiện đại

Các phương pháp kiểm soát chất lượng có thể khác nhau tùy theo ngành và từng nhà sản xuất. Tuy nhiên, khi kiểm tra sản phẩm thực tế, hầu hết các quy trình kiểm tra chất lượng trong sản xuất đều khá giống nhau. Thông thường, nhân viên được đào tạo sẽ trực tiếp quan sát từng sản phẩm để quyết định đạt hay không đạt.

Mặc dù con người làm việc rất hiệu quả nhưng chúng ta cũng có thể mắc lỗi do vô tình, mệt mỏi hoặc mất tập trung khi công việc lặp đi lặp lại. Chưa kể, con người cần nghỉ ngơi, nghỉ phép và đến lúc cũng phải nghỉ hưu.

Vì thế, từ lâu các nhà sản xuất đã bắt đầu tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng. Họ dùng thêm máy móc như camera, hệ thống chiếu sáng và công nghệ thị giác máy (machine vision) để hỗ trợ con người. Những công nghệ này giúp kiểm tra nhanh hơn và nhiều hơn, nhưng đôi khi vẫn có giới hạn.

Hiện nay, các nhà sản xuất đang tìm đến giải pháp hiện đại hơn: AI (Trí tuệ nhân tạo) và học máy (machine learning). Những công cụ như FactoryTalk® Analytics™ VisionAI™ của Rockwell Automation đang được sử dụng để nâng cấp việc kiểm tra chất lượng.

Ông Carl Lewis, Quản lý Sản phẩm cấp cao tại Rockwell Automation, chia sẻ: “Giải pháp kiểm tra chất lượng bằng AI của chúng tôi giúp các nhà máy nhìn ra những điểm mà trước đây họ bỏ sót. Chúng tôi phát triển hệ thống kiểm tra bằng hình ảnh mà không cần viết mã, giúp cải thiện chất lượng, tăng năng suất và cung cấp dữ liệu quý giá từ quá trình sản xuất theo thời gian thực.”

Hệ thống kiểm tra bằng AI (Artificial Intelligence hay Trí tuệ nhân tạo) này không chỉ cung cấp dữ liệu giúp sản phẩm tốt hơn, mà còn giúp giảm lỗi, giảm lãng phí, thời gian dừng máy và chi phí vận hành. Thế hệ mới của công nghệ kiểm tra bằng hình ảnh và AI này có thể tự học, tự điều chỉnh khi điều kiện thay đổi, đồng thời thu thập và chia sẻ dữ liệu chất lượng liên tục 24/7.

Dữ liệu này giúp nhân viên chất lượng và vận hành nhà máy nhanh chóng phát hiện và xử lý sự cố sản xuất. Ông Lewis cho biết thêm: “Tác động của hệ thống này là rất lớn – từ phát hiện lỗi trong dây chuyền lắp ráp ô tô đến lỗi trong sản phẩm tiêu dùng có thể gây ra việc thu hồi sản phẩm. Có vô số ứng dụng trong công nghiệp, như phát hiện lỗi kích thước, lỗi bao bì hay các vấn đề chất lượng khác – trước khi sản phẩm rời khỏi nhà máy. Công nghệ này thực sự mang lại giá trị to lớn.”

AI (Trí tuệ nhân tạo) là gì?

Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ cho phép máy móc và máy tính có thể “suy nghĩ” và hành động giống như con người. Với sự hỗ trợ của AI, máy móc có thể học hỏi kiến thức mới, giải quyết vấn đề, đưa ra quyết định, thậm chí là sáng tạo – tương tự như con người.

Các thiết bị và ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể nhận diện đồ vật, hiểu ngôn ngữ con người và phản hồi một cách tự nhiên. Chúng có khả năng học hỏi từ dữ liệu mới hoặc từ kinh nghiệm trong quá khứ để ngày càng thông minh hơn. Một số hệ thống AI còn có thể tự đưa ra đề xuất hoặc thực hiện hành động mà không cần con người can thiệp. Ví dụ rõ ràng nhất là xe tự lái – có thể tự động rẽ, dừng hoặc tăng tốc tùy vào tình huống giao thông.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo giúp máy móc trở nên thông minh, hỗ trợ con người tốt hơn và tự động hóa nhiều công việc hàng ngày.

Học máy (Machine Learning) là gì? Giải thích dễ hiểu cho người mới bắt đầu

Machine learning (hay còn gọi là học máy) là một nhánh nhỏ trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo. Đây là công nghệ giúp máy tính có thể tự học từ dữ liệu và cải thiện hiệu quả theo thời gian – mà không cần con người lập trình từng bước cụ thể.

Thay vì phải dạy máy cách làm từng việc, chúng ta chỉ cần cung cấp cho nó một lượng dữ liệu đủ lớn. Từ đó, máy sẽ tự nhận ra các mẫu (pattern) và học cách đưa ra dự đoán hoặc quyết định – tương tự như cách con người học từ kinh nghiệm.

Một phương pháp mạnh mẽ trong machine learning là sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo – một hệ thống thuật toán được mô phỏng theo cách hoạt động của não bộ con người. Khi máy tính sử dụng deep learning (học sâu – một kỹ thuật nâng cao trong machine learning), nó có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp hơn như nhận diện hình ảnh, hiểu giọng nói hoặc điều khiển xe tự hành.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo là mục tiêu giúp máy móc trở nên thông minh, còn machine learning là công cụ giúp chúng học hỏi và đạt được điều đó một cách tự động

AI-va-hoc-may-su-khac-biet — *Sự khác biệt chính giữa AI và học máy*

Sự khác nhau giữa AI (Trí tuệ nhân tạo) và Học máy (Machine-learning) là gì?

Trí tuệ nhân tạo) và học máy không phải là cùng một khái niệm, nhưng chúng có liên quan chặt chẽ với nhau. Dưới đây là điểm khác biệt cơ bản giữa hai công nghệ này:

Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm rộng, dùng để chỉ những hệ thống hoặc máy móc có thể “cảm nhận”, học hỏi, suy nghĩ, tương tác hoặc thích nghi giống như con người.
Học máy là một phần của AI. Nó giúp máy móc tự rút ra kiến thức từ dữ liệu mà chúng thu thập được, rồi học hỏi từ chính dữ liệu đó để cải thiện hiệu suất.

Khi kết hợp trí tuệ nhân tạo và học máy vào các công cụ kiểm tra chất lượng, các nhà sản xuất có thể tự động hóa quá trình kiểm tra bằng hình ảnh và thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Nhờ đó, họ nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng tốc độ sản xuất và cải thiện lợi nhuận.

5 lợi ích hàng đầu của hệ thống kiểm tra bằng AI (Trí tuệ nhân tạo) và học máy (Machine-learning)

1. Trí tuệ nhân tạo học như con người nhưng không bao giờ mệt mỏi

Các hệ thống kiểm tra chất lượng bằng AI có thể hoạt động liên tục 24/7 mà không cần nghỉ ngơi. Với khả năng phát hiện lỗi và điểm bất thường chính xác hơn mắt người, AI giúp phát hiện sớm vấn đề, giảm lãng phí và tránh được những lỗi lớn về sau.

Ví dụ, những tập đoàn lớn như Samsung đã tăng đáng kể năng suất nhờ vào hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy tính. Một nhà sản xuất chip bán dẫn ở châu Á ghi nhận số lượng khiếu nại từ khách hàng giảm mạnh chỉ sau 6 tháng áp dụng hệ thống AI kiểm tra hình ảnh. Lý do thành công? AI làm việc ổn định mọi lúc, mọi nơi. Hệ thống này có thể tự động chụp ảnh và kiểm tra sản phẩm mà không cần sự hỗ trợ từ con người, giúp duy trì chất lượng cao cả ngày lẫn đêm.

2. AI phát hiện cả những lỗi nhỏ nhất

Nhờ công nghệ thị giác máy tiên tiến, AI có thể kiểm tra sản phẩm cực kỳ chính xác. Hệ thống hoạt động nhất quán, không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc hay sự mệt mỏi như con người. Nhiều hệ thống AI hiện nay có thể phát hiện hơn 99% lỗi sản phẩm – vượt xa khả năng của con người hay các thiết bị cũ.

Thậm chí, nó còn nhận diện được các lỗi siêu nhỏ – những lỗi chỉ lộ ra khi sản phẩm đến tay khách hàng. Với hình ảnh độ phân giải siêu cao, chúng có thể phân loại nhiều loại lỗi chỉ trong một lần quét, giúp quá trình kiểm tra diễn ra nhanh hơn và chính xác hơn.

Chẳng hạn, một công ty sản xuất phụ tùng ô tô đã sử dụng AI để kiểm tra linh kiện chính xác của họ. Kết quả: hệ thống AI phát hiện những lỗi lớp phủ mà con người không nhìn thấy – nguyên nhân khiến linh kiện bị hỏng sớm. Nhờ phát hiện sớm, họ đã xử lý triệt để và giảm đáng kể các yêu cầu bảo hành chỉ trong vòng một năm.

3. Dữ liệu trong tầm tay

Nhờ sự kết hợp giữa AI và công nghệ đám mây, các nhà máy có thể truy cập dữ liệu sản xuất theo thời gian thực, từ bất kỳ đâu. Từ quản lý xưởng đến ban giám đốc, ai cũng có thể dễ dàng theo dõi tình hình sản xuất và ra quyết định nhanh chóng, chính xác.

Kết nối với nền tảng như Google Cloud hay AWS cho phép giám sát nhiều dây chuyền sản xuất hoặc nhà máy khác nhau chỉ trên một bảng điều khiển trung tâm hoặc thiết bị di động. Hệ thống cũng có thể tự động gửi cảnh báo nếu phát hiện tỉ lệ lỗi tăng, giúp xử lý kịp thời trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng.

4. AI mang lại hiệu quả đầu tư rõ ràng

Các hệ thống kiểm tra bằng AI không chỉ thông minh mà còn mang lại giá trị thực tế, giúp doanh nghiệp thu hồi vốn nhanh. Hệ thống AI dựa trên nền tảng đám mây dễ lắp đặt, dễ cấu hình và có thể di chuyển giữa các khu vực sản xuất chỉ trong vài giờ.

Khác với hệ thống thị giác máy truyền thống cần lập trình phức tạp, giải pháp AI hiện đại có thể được “huấn luyện” để nhận diện sản phẩm mới chỉ trong vài ngày. Điều này đặc biệt phù hợp với những nhà sản xuất có nhiều dòng sản phẩm hoặc thường xuyên thay đổi thiết kế. Kết quả là: chất lượng cải thiện, kiểm tra nhanh hơn và lỗi ít hơn – chỉ sau vài tuần áp dụng.

AI cũng rất linh hoạt – có thể triển khai ngay tại chỗ (on-site) hoặc trên đám mây (cloud), dễ dàng tích hợp với hệ thống hiện tại mà không cần thay đổi lớn. Tất cả những điều này giúp tiết kiệm chi phí, rút ngắn thời gian triển khai và mang lại hiệu quả đầu tư nhanh chóng.

5. AI (Trí tuệ nhân tạo) giúp tiết kiệm chi phí vận hành

Trí tuệ nhân tạo không chỉ giúp phát hiện lỗi tốt hơn, mà còn giúp giảm chi phí vận hành. Bằng cách tự động hóa quy trình kiểm tra, doanh nghiệp có thể cắt giảm nhân công làm công việc lặp đi lặp lại, để họ tập trung vào những việc có giá trị cao hơn như cải tiến quy trình hay giải quyết sự cố.

Do dễ dàng mở rộng quy mô, hệ thống AI có thể áp dụng cho nhiều dây chuyền hay nhà máy mà không cần tuyển thêm người. Khi được triển khai tại chỗ (edge computing), hệ thống kiểm tra còn nhanh hơn và tiết kiệm chi phí truyền tải dữ liệu lên đám mây. Kết hợp thông minh giữa con người và công nghệ như vậy sẽ giúp doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn, tiết kiệm hơn và linh hoạt hơn mỗi ngày.

AI thế hệ mới trong kiểm tra chất lượng – Bước tiến đột phá trong sản xuất hiện đại

Công nghệ kiểm tra chất lượng bằng AI (Trí tuệ nhân tạo) thế hệ mới không chỉ nâng cao chất lượng kiểm tra, mà còn làm cho quy trình nhanh hơn và tốt hơn. Với các nhà sản xuất, điều này đồng nghĩa với năng suất cao hơn, sản phẩm chất lượng hơn, ít thời gian dừng máy hơn, ít lãng phí hơn – và lợi nhuận cao hơn.

Tìm hiểu thêm về hệ thống kiểm tra hình ảnh thông minh thế hệ mới tại FactoryTalk Analytics VisionAI.