AI trong xưởng sản xuất: Vượt qua sự cường điệu để tìm ra giá trị công nghiệp thực sự

Điều gì thực sự đang xảy ra với AI trong các nhà máy của chúng ta?
Hãy thành thật mà nói: chúng tôi đã nghe những từ thông dụng này trong nhiều năm. Nhưng giờ đây, AI cuối cùng cũng đang thực hiện bước nhảy vọt từ những bài thuyết trình hào nhoáng của bộ phận CNTT sang thực tế nghiệt ngã của tầng Công nghệ vận hành (OT). Đây không phải là một cuộc cách mạng bất ngờ; đó là một sự phát triển cần thiết, được thúc đẩy bởi một thực tế đơn giản là lợi nhuận của chúng tôi ngày càng chặt chẽ hơn bao giờ hết và thời gian ngừng hoạt động đột xuất là rất nguy hiểm.
Sự thay đổi thực sự không phải ở sự phức tạp; đó là về độ tin cậy. Một cuộc khảo sát gần đây xác nhận những gì chúng ta đã biết: hầu hết các nhà sản xuất (khoảng 72%) đang triển khai AI chủ yếu để cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động. Đây không phải là trừu tượng; đó là việc làm cho lò hơi chạy hiệu quả hơn 2% hoặc phát hiện hỏng ổ trục sớm hơn ba tuần.
Những công ty tiên phong như Siemens và ABB không theo đuổi “cảnh quay mặt trăng”. Họ đang tìm cách làm cho các quy trình hiện tại trở nên thông minh hơn. Như một Phó chủ tịch ngành đã nói, phần dễ dàng nhất là sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ sản xuất hiện có hiệu quả hơn. Phần khó khăn - và nơi có tiền thật - là sử dụng AI để hình dung lại một cách cơ bản cách chúng ta xây dựng mọi thứ.

Tại sao chúng ta lại đặt cược vào học máy ngay bây giờ
Chúng tôi đang áp dụng AI vì quá trình tự động hóa truyền thống đã gặp trở ngại trong việc giải quyết các vấn đề có tính biến đổi và khó đoán. Bốn trường hợp sử dụng hiện đang chứng minh giá trị của AI:

• Bảo trì dự đoán: Yêu cầu bắt buộc về thời gian hoạt động

Đây là ứng dụng sát thủ. Chúng tôi mệt mỏi với việc phản ứng với các báo động. AI/ML, được hỗ trợ bởi dữ liệu từ các cảm biến IoT công nghiệp của chúng tôi, cho phép chúng tôi dự đoán các dấu hiệu lỗi mà phân tích của con người hoặc biểu đồ kiểm soát thống kê đơn giản sẽ bỏ sót. Hãy nghĩ về nhóm giải pháp: Bạn không chỉ mua một cảm biến; bạn đang mua một hệ thống. Các công ty như Rockwell Automation (Allen-Bradley) đang sử dụng nền tảng phân tích của họ để tiếp thu dữ liệu truyền động – nhịp tim của máy. Họ đã sử dụng thành công điều này để xác định những thay đổi cơ học tinh vi, chẳng hạn như sự lệch trục của cánh quạt trong hệ thống thông gió của mỏ. Đây không phải là điều lạ mắt; đó là sự an toàn sống còn và nó giúp duy trì hoạt động sản xuất. Đó là chuyển việc bảo trì từ ngừng hoạt động theo kế hoạch sang các biện pháp can thiệp mang tính dự đoán.

• Kiểm soát chất lượng ở tốc độ dây chuyền

Thanh tra con người rất tuyệt, nhưng họ cảm thấy mệt mỏi. Thị giác máy được hỗ trợ bởi AI thì không. Các nhà sản xuất đang sử dụng các hệ thống được tích hợp với bộ điều khiển và I/O của Schneider Electric hoặc ABB để thực hiện phát hiện lỗi với số lượng lớn, tức thì. Kết quả? Tính nhất quán có chất lượng cao hơn, ít phế liệu hơn và tăng cường đáng kể tính toàn vẹn của quy trình.

• Tối ưu hóa năng lượng: Tìm kiếm tiền ẩn

Năng lượng thường là chi phí hoạt động lớn thứ hai hoặc thứ ba. AI không chỉ đo lường mức tiêu thụ; nó kết nối nó với quá trình. Nó có thể cho bạn biết không chỉ lượng điện năng mà máy nén khí sử dụng mà còn cho biết liệu đây có phải là thời điểm tối ưu nhất để chạy máy hay không dựa trên tải hiện tại, nhiệt độ bên ngoài và biểu giá năng lượng dự kiến.

• Robotics: Phá vỡ chu trình cố định

Vẻ đẹp của robot công nghiệp từng là sự lặp lại hoàn hảo của chúng. Nhược điểm? Bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào ở các bộ phận đều có nghĩa là dây chuyền đã dừng lại. AI mang lại cho robot khả năng thích ứng về mặt nhận thức và thị giác để xử lý các bộ phận có hình dáng không hoàn hảo hoặc những thay đổi nhỏ về vật liệu - một bước quan trọng hướng tới sản xuất thực sự linh hoạt.

Thách thức hội nhập: Khi các nhà cung cấp xung đột
Giá trị lớn nhất không đến từ một chương trình AI duy nhất; nó đến từ việc kết nối các luồng dữ liệu. Chúng tôi cần thông tin chi tiết về AI từ trạm chất lượng để giao tiếp với hệ thống quản lý năng lượng, sau đó đưa ra lịch bảo trì dự đoán.
Đây là nơi cao su gặp mặt đường và là nơi hệ sinh thái thương hiệu đóng vai trò quan trọng. Nếu bạn đang chạy một hệ thống tích hợp lớn, bạn cần các nhà cung cấp có thể thu hẹp khoảng cách OT-IT:

• Siemens đẩy mạnh phương pháp tiếp cận Digital Twin tích hợp của mình, cố gắng mô hình hóa toàn bộ nhà máy bằng kỹ thuật số trước khi mã chạm vào máy vật lý.
• ABB tập trung vào việc liên kết các hệ thống kiểm soát của mình với phân tích đám mây để quản lý hiệu suất tài sản trên toàn đội.

Sự thận trọng xung quanh AI sáng tạo
Gen AI rất thú vị trong thế giới CNTT, nhưng nó đang tiến triển chậm trong OT và vì lý do chính đáng. Những hạn chế là rất lớn. Chúng tôi không tạo bản sao tiếp thị; chúng tôi đang kiểm soát dòng điện.
Khi triển khai tính năng phát hiện điểm bất thường, chúng tôi sử dụng Machine Learning để xử lý các con số nhưng chúng tôi cũng bắt đầu sử dụng Gen AI để cung cấp chẩn đoán. Tức là, ML phát hiện ra mô hình kỳ lạ và Gen AI ngay lập tức đưa ra lời giải thích hợp lý, dễ hiểu cho con người: "Rung động này có thể là do sự giãn nở nhiệt trong vỏ khớp nối". Điều này làm giảm đáng kể thời gian phản ứng của con người và tạo dựng niềm tin vào tự động hóa. Nhưng cho đến khi những mô hình này được đảm bảo an toàn và tuân thủ nghiêm ngặt (đặc biệt là trong các lĩnh vực được quản lý), chúng sẽ vẫn là những công cụ hỗ trợ chứ không phải là những người ra quyết định tự chủ.

Kết luận: Tập trung vào ROI chứ không phải cường điệu
Sự "thức tỉnh quyền tự chủ" thực sự là về chủ nghĩa thực dụng. Các nhà sản xuất thành công với AI là những người tập trung vào một vấn đề cụ thể với lợi tức đầu tư (ROI) rõ ràng, chẳng hạn như cắt giảm thời gian ngừng hoạt động hoặc giảm phế liệu. Họ đang hợp tác chặt chẽ với các đối tác hệ thống điều khiển của mình - AB, ABB's, Siemens và Schneider Electrics trên thế giới - để đảm bảo rằng các thuật toán mới mạnh mẽ này được tích hợp an toàn, đáng tin cậy và thực tế vào DNA công nghiệp của nhà máy. Đó là cách bạn biến một từ thông dụng thành một lợi thế cạnh tranh bền vững.

✨Bạn có thể liên hệ với Vicky để được hỗ trợ nhanh chóng bằng cách gửi emailsales7@apterpower.com hoặc gửi tin nhắn qua WhatsApp tại+86 18030175807để nhận được phản hồi và cập nhật nhanh chóng.

Sản phẩm được đề xuất