Hai đồng nghiệp trò chuyện đằng sau một tế bào sản xuất trên sàn cửa hàng.

Tận dụng AI trong một doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững

Để đi trước, các công ty phải trở thành doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững. Bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến, các doanh nghiệp này cũng có thể tăng cường sự nhanh nhẹn và hiệu quả. Cuộc thảo luận này tập trung vào vai trò của AI trong việc cải thiện chất lượng sản xuất, thời gian đưa ra thị trường và hiệu quả tài nguyên trong các nhà máy hiện đại.

Định hình quá trình lịch sử

Quá trình lịch sử đã được định hình bởi các nhà tư tưởng sáng tạo, những người có thể hình dung ra những cách tiếp cận mới lạ đối với những thách thức mà họ phải đối mặt. Thật vậy, thời kỳ đồ đá không kết thúc vì chúng ta hết đá mà vì sự phát triển của các giải pháp mới và hiệu quả hơn cho các vấn đề của thời đại.

Tương lai đang được định hình theo cùng một cách. Xu hướng đa chiều trải dài trong kinh doanh, xã hội và công nghệ đang thúc đẩy những thách thức mới cho các công ty hiện đại. Vượt qua những thách thức này sẽ đòi hỏi các công ty phải đổi mới và áp dụng các phương pháp mới để quản lý doanh nghiệp của họ. Cụ thể, các công ty phải chuyển đổi thành các doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững để quản lý vòng đời sản phẩm và sản xuất trong cả thế giới thực và kỹ thuật số.

Đặc điểm chính của một doanh nghiệp kỹ thuật số là khả năng hợp nhất thế giới thực và kỹ thuật số, thu thập dữ liệu từ các hoạt động và biến nó thành những hiểu biết sâu sắc thúc đẩy cải tiến trong thế giới thực. Kết hợp hai thế giới này lại với nhau cho phép luồng dữ liệu giữa tất cả các bên liên quan tham gia vào vòng đời sản phẩm, sản xuất và dịch vụ. Luồng dữ liệu tự do này tăng cường khả năng của một doanh nghiệp kỹ thuật số để thích ứng với nhu cầu thị trường, đổi mới nhanh hơn và nâng cao chất lượng, tất cả trong khi giảm lượng khí thải carbon và sử dụng tài nguyên.

Những điểm rút ra chính:

Đặc điểm quan trọng của một doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững
AI phù hợp với doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững như thế nào
Làm thế nào các nhà sản xuất có thể áp dụng AI ngày nay để hỗ trợ các nỗ lực khử cacbon và cải thiện chất lượng và thời gian đưa ra thị trường

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

Two employees walk and talk on the shop floor at Siemens Electronics Factory, Erlangen.

Hành trình chuyển đổi kỹ thuật số: Siemens Electronics, Erlangen

Siemens' nhà máy điện tử hiện đại ở Erlangen, Đức phải đối mặt với những thách thức tương tự mà nhiều nhà sản xuất đang cố gắng vượt qua. Nhà máy cần tìm cách sản xuất sản phẩm trong khi ưu tiên khử cacbon, tốc độ, chất lượng và hiệu quả chi phí. Nhà máy Điện tử Siemens tại Erlangen, nơi sản xuất bộ chuyển đổi tần số SINAMICS và bộ điều khiển CNC SINUMERIK cho Siemens và khách hàng của mình, cũng phải điều hướng việc tích hợp các giải pháp kỹ thuật số thông minh vào cơ sở hạ tầng và hệ thống kế thừa trong nhà máy.

Nhà máy nhận ra rằng những thách thức này không thể vượt qua nếu không chấp nhận số hóa để tiếp tục chuyển đổi liên tục thành một doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững đã bắt đầu nhiều thập kỷ trước đó. Các giải pháp kỹ thuật số cho kỹ thuật, quản lý sàn xưởng, quản lý vòng đời sản phẩm và hơn thế nữa cung cấp nền tảng. Với những điều này, các công nghệ và chức năng tiên tiến hơn có thể được xây dựng để tăng cường hơn nữa các hoạt động tại Erlangen.

Trí tuệ nhân tạo công nghiệp (AI) là một trong những công nghệ tiên tiến được sử dụng tại trang web. Trong khi AI tập trung vào người tiêu dùng có thể giúp tạo văn bản cho bài phát biểu đám cưới hoặc hình ảnh cho hồ sơ truyền thông xã hội của bạn, các hệ thống AI công nghiệp được triển khai trong máy móc kiểm soát nhà máy, quản lý các hoạt động trên sàn xưởng và phân tích dữ liệu để chỉ ra hiệu suất và hướng dẫn ra quyết định. Các hệ thống AI công nghiệp này phải mạnh mẽ, đáng tin cậy và được chứng minh an toàn ngay cả khi làm việc với sự cộng tác chặt chẽ với nhân viên.

Hôm nay, chúng ta hãy khám phá cách Nhà máy Điện tử Siemens tại Erlangen đang sử dụng AI cấp công nghiệp để hỗ trợ khử cacbon, chất lượng và thời gian đưa ra thị trường cao hơn.

Hành trình chuyển đổi kỹ thuật số: Siemens Electronics, Erlangen

Trước khi các quy trình, máy móc và hệ thống có thể được cải thiện, chúng phải được hiểu thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu. Một doanh nghiệp kỹ thuật số tạo ra một lượng lớn dữ liệu trong các hoạt động hàng ngày. Trong môi trường nhà máy, điều này có thể bao gồm thông tin về mức tiêu thụ năng lượng của các hệ thống khác nhau và toàn bộ nhà máy, dữ liệu thông lượng, dữ liệu hoạt động thời gian thực đến từ các máy được kết nối và hơn thế nữa. Thu thập và hiểu dữ liệu này là rất quan trọng đối với việc quản lý một nhà máy kỹ thuật số hiện đại, nhưng lượng dữ liệu khổng lồ khiến việc tổng hợp và phân tích nó trở thành một nhiệm vụ đầy thách thức.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI: Hiệu quả, tốc độ, chất lượng

May mắn thay, các luồng dữ liệu được kết nối của một doanh nghiệp kỹ thuật số mang đến một cơ hội vàng cho việc áp dụng AI để đẩy nhanh quá trình phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ này. Điều này sẽ thúc đẩy tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của nhà máy cả trên sàn xưởng và trong các hệ thống khác nhanh hơn nhiều so với trước đây. Ví dụ, Nhà máy Điện tử Siemens tại Erlangen đã tận dụng dữ liệu từ khắp nhà máy để thực hiện các biện pháp tiết kiệm năng lượng thông minh, giảm mức tiêu thụ năng lượng 25% và lượng khí thải carbon ròng xuống 50%. Hơn nữa, những cải tiến có mục tiêu đối với hiệu quả sản xuất đã giúp giảm 50% năng lượng sử dụng để sản xuất mỗi sản phẩm.

AI cũng cho phép các kế hoạch bảo trì dự đoán thực sự để đảm bảo rằng thời gian ngừng hoạt động của máy không bao giờ gây bất ngờ cho người vận hành nhà máy. Dữ liệu máy móc và bảo trì được phân tích và so sánh với các trường hợp trong quá khứ để xác định các mẫu và giải pháp tiềm năng. Nhà máy sử dụng bảo trì dự đoán trong quá trình phay xảy ra như một phần của sản xuất bảng mạch in. Quá trình phay tạo ra bụi mịn tích tụ trên các trục phay và có thể cản trở sự quay của trục chính hoặc, với đủ tích tụ, gây ra thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến. Để ngăn chặn sự chậm trễ tốn kém như vậy, giải pháp bảo trì dự đoán giám sát dòng điện và tốc độ trục chính để theo dõi các bất thường và thậm chí dự đoán các trạng thái quan trọng trong tương lai.

Quy trình thông minh là quy trình tốt hơn

AI cũng có thể biến đổi cho các quy trình và máy móc riêng lẻ, thậm chí cho phép sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa con người và robot trong xưởng một cách hiệu quả và an toàn. Nhà máy điện tử Siemens tại Erlangen sử dụng AI và thị giác máy tính để cho phép cánh tay robot chọn và đặt các bộ phận với sự linh hoạt và khắt khe giống như người vận hành. Cánh tay robot truyền thống không có khả năng phân biệt giữa các bộ phận khác nhau, đòi hỏi các bộ phận phải được sắp xếp và sắp xếp trước. Việc kết hợp AI vào hệ thống điều khiển cho robot cho phép chúng xác định và lấy các bộ phận khác nhau ra khỏi một hộp chưa được sắp xếp và đặt chúng chính xác vào vị trí của chúng.

Bằng cách làm cho robot thông minh hơn, các loại hoạt động nhặt và đặt tẻ nhạt này có thể được thực hiện hoàn toàn tự động bởi các robot tiết kiệm chi phí. Tất nhiên, trước khi những cánh tay robot thông minh này có thể được giải phóng, chúng phải được đào tạo. Là một doanh nghiệp kỹ thuật số, nhà máy có thể sử dụng các mô phỏng dựa trên vật lý và Digital Twin để đào tạo hầu như các thuật toán về nhận dạng, chọn và sắp xếp các bộ phận. Dữ liệu đào tạo tổng hợp được tạo và dán nhãn tự động, tăng tốc độ và giảm nỗ lực cần thiết để đào tạo cánh tay robot.

A manufacturing cell that contains robots enabled by AI to pick and place parts.

A Siemens expert points out a digital twin of a PCB production process on a screen to a colleague.</br>

Sử dụng AI để nâng cao độ chính xác và hiệu quả

Các quy trình nhạy cảm hơn cũng có thể được tự động hóa bằng cách cung cấp cho robot sự khôn ngoan thủ công giống như bàn tay con người. Tích hợp cảm biến lực và mô-men xoắn vào bộ hiệu ứng cuối của cánh tay robot do AI điều khiển cho phép nó cảm nhận và điều chỉnh chính xác lực mà nó đang sử dụng để điều khiển một vật thể. Điều này rất quan trọng đối với các quy trình liên quan đến các bộ phận nhỏ và tinh tế, chẳng hạn như các thành phần của bảng mạch in (PCB). Trên thực tế, cánh tay robot xử lý các nhiệm vụ tinh tế như vậy có thể yêu cầu “Fingerspitzengefühl"giống như một bác sĩ phẫu thuật khâu vết thương!

Tại Nhà máy Điện tử Siemens tại Erlangen, việc sản xuất PCB liên quan đến việc lắp các linh kiện điện tử có dây thông qua các lỗ nhỏ trên bề mặt, được gọi là công nghệ xuyên lỗ (THT). THT liên quan đến các bộ phận rất nhạy cảm và tinh tế được cắm vào các lỗ rất nhỏ trên PCB, thường chỉ có đường kính một phần mười milimet. AI cho phép robot xử lý các thành phần một cách nhẹ nhàng, đảm bảo chúng được đặt chính xác và bảo mật mà không bị hư hại. Nói chung, việc tự động hóa một nhiệm vụ tinh tế như vậy làm tăng chất lượng của quy trình và giải phóng nhân viên khỏi sự nhàm chán và công thái học kém liên quan đến một nhiệm vụ như vậy.

Ngoài những lợi ích tức thời của AI, chẳng hạn như tăng chất lượng sản xuất và giảm chi phí, việc bổ sung AI vào môi trường sàn xưởng cũng góp phần vào sự bền vững của nhà máy. Độ chính xác và độ chính xác tăng lên của quy trình lắp THT tự động làm giảm phế liệu và do đó lãng phí vật liệu và năng lượng, làm cho nhà máy tổng thể hiệu quả hơn. Vì robot thông minh không còn yêu cầu các bộ phận được sắp xếp trước, nên các lớp khảm nhựa từng được yêu cầu để sắp xếp các bộ phận được sắp xếp đã trở nên lỗi thời. Kết quả là loại bỏ hàng ngàn bộ phận nhựa cuối cùng trở thành chất thải.

Tương lai cho các doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững

Một doanh nghiệp kỹ thuật số có thể tận dụng AI và số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày để xác định và hành động với các cơ hội khử cacbon, giảm sử dụng tài nguyên, tái chế và hơn thế nữa, trên cả quy trình nội bộ và chuỗi cung ứng toàn cầu. Ví dụ, các quyết định được đưa ra trong thiết kế sản phẩm chiếm 80% tác động môi trường của một sản phẩm đưa ra thế giới thực - nói cách khác, chất thải không hơn là một lỗ hổng thiết kế. Một doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững có thể sử dụng sự kết hợp của Digital Twin toàn diện, dữ liệu và AI để hiểu chi phí bền vững tương đối của các quyết định thiết kế khác nhau, tối ưu hóa hiệu suất hiệu quả, sử dụng vật liệu và khả năng tái chế.

Trong sản xuất, AI có thể giúp tối ưu hóa lịch trình sản xuất để phù hợp với nhu cầu, xác định các cơ hội tiết kiệm năng lượng và giống như ở Erlangen, cải thiện đáng kể chất lượng sản xuất và giảm lãng phí phế liệu và vật liệu. Và, có lẽ quan trọng nhất, AI có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc quản lý chuỗi cung ứng toàn cầu phức tạp, giúp các công ty lựa chọn nhà cung cấp và xây dựng hệ thống hậu cần dựa trên chi phí, chất lượng và tính bền vững. Khi chúng tôi tiếp tục phát triển và mở rộng khả năng của một doanh nghiệp kỹ thuật số bền vững, các cơ sở như Nhà máy Điện tử Siemens tại Erlangen cung cấp một nền tảng chứng minh quan trọng cho các công nghệ và giải pháp có thể giúp khách hàng chuyển đổi để vượt qua những thách thức của ngày hôm nay và tương lai.

A Siemens expert points out a Digital Twin of a product on a screen to a colleague.</br>