Digital Industries | Sản xuất

Kiểm tra chất lượng hỗ trợ AI ở quy mô toàn cầu

Bởi: Ali Ali, Giám đốc bán hàng, Sản phẩm và Hàng tiêu dùng Siemens

Sản xuất luôn là một hành động cân bằng giữa tốc độ, chất lượng và sự đổi mới. Đối với các nhà sản xuất hàng hóa đóng gói tiêu dùng, hành động cân bằng đó thậm chí còn phức tạp hơn khi danh mục sản phẩm đang mở rộng, các định dạng đóng gói đang phát triển nhanh hơn và dây chuyền sản xuất dự kiến sẽ đáp ứng nhiều biến thể hơn bao giờ hết. Đồng thời, người tiêu dùng tiếp tục mong đợi những sản phẩm hoàn hảo mỗi khi họ mua hàng.

Proctor & Gamble (P&G) muốn đảm bảo chất lượng tốt nhất cho khách hàng của mình. Trên hàng ngàn sản phẩm và dây chuyền sản xuất trên toàn thế giới, ngay cả những thay đổi nhỏ về vật liệu, bao bì, đồ họa, kết cấu hoặc điều kiện sản xuất cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả chất lượng. Các công nghệ kiểm tra truyền thống được thiết kế cho một thế giới trước đó. Sản xuất hiện đại đòi hỏi một cái gì đó thích nghi hơn.

Thách thức đó giúp giải thích tại sao Kiểm tra chất lượng dựa trên AI đang nổi lên như một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI công nghiệp. Khả năng kiểm tra mọi sản phẩm ở tốc độ sản xuất đầy đủ, học hỏi từ sự biến thể thay vì bị gián đoạn bởi nó và mở rộng các khả năng đó trên toàn cầu mang đến cho các nhà sản xuất một cách mới để cạnh tranh. Visual Inspection Cockpit (VIC) của Siemens, được phát triển với sự hợp tác của P&G, cho thấy AI, máy tính Industrial Edge và thị giác máy có thể chuyển đổi đảm bảo chất lượng từ yêu cầu sản xuất thành lợi thế kinh doanh chiến lược như thế nào.

Cung cấp năng lượng kiểm tra chất lượng để giải quyết các quy trình sản xuất phức tạp, nhanh hơn

Dây chuyền sản xuất nhanh của P&G, với sự biến đổi cao, chính xác là môi trường mà quy trình kiểm tra đòi hỏi một giải pháp cụ thể, thông minh. Dây chuyền sản xuất phải đáp ứng thông lượng cao, đổi mới sản phẩm liên tục, thiết kế bao bì phát triển và các vật liệu tự nhiên co giãn, dịch chuyển, nhăn hoặc thay đổi trong quá trình sản xuất.

Trong lịch sử, các hệ thống thị giác máy dựa trên quy tắc đã được sử dụng để phát hiện các vấn đề chất lượng. Mặc dù hiệu quả trong môi trường ổn định, các hệ thống này thường yêu cầu điều chỉnh lại rộng rãi bất cứ khi nào sản phẩm, vật liệu, điều kiện ánh sáng hoặc cài đặt sản xuất thay đổi. Khi sự thay đổi sản xuất tăng lên, việc duy trì hiệu suất kiểm tra có thể ngày càng tốn nhiều tài nguyên.

Roland Joseph, giám đốc kỹ thuật cấp cao, Điều khiển thông minh và Tự động hóa tại P&G, giải thích: “Các hệ thống thị giác truyền thống dựa trên quy tắc chỉ đơn giản là phải vật lộn để đáp ứng nhu cầu kiểm tra thuộc tính chất lượng sản phẩm quan trọng và những thay đổi liên tục mà môi trường sản xuất và đổi mới của chúng tôi đưa ra. Chúng tôi cần những khả năng nhanh nhẹn và mạnh mẽ hơn đáng kể.”

Những gì P&G cần không chỉ đơn giản là một hệ thống kiểm tra tốt hơn. Công ty cần một cách tiếp cận khác về cơ bản, một cách tiếp cận có khả năng cung cấp độ chính xác kiểm tra liên tục ở tốc độ dòng đồng thời thích ứng với thực tế của sản xuất hiện đại.

Điện toán công nghiệp giúp AI có thể triển khai trên quy mô lớn

Vài năm trước khi hợp tác với Siemens, P&G đã xác định tiềm năng của việc học sâu để giải quyết những thách thức kiểm tra chất lượng mà các công nghệ thông thường gặp khó khăn để giải quyết. Công ty đã phát triển và triển khai thành công một giải pháp nội bộ trên hơn 150 môi trường sản xuất, chứng minh giá trị của kiểm tra dựa trên AI.

Thách thức tiếp theo là quy mô.

Triển khai AI công nghiệp trên toàn cầu đòi hỏi nhiều hơn là phát triển các mô hình chính xác. Nó đòi hỏi cơ sở hạ tầng tiêu chuẩn hóa, sức mạnh tính toán đáng tin cậy, khả năng phục hồi hoạt động, quản lý vòng đời, quy trình triển khai phần mềm và hỗ trợ lâu dài. Đây là những khả năng biến một thí điểm thành công thành một khả năng toàn doanh nghiệp.

Bằng cách hợp tác với Siemens, P&G đã kết hợp chuyên môn sản xuất và đổi mới học sâu với nền tảng Industrial Edge, máy tính công nghiệp được cung cấp bởi GPU NVIDIA và cơ sở hạ tầng AI công nghiệp được thiết kế để triển khai trên nhiều cơ sở và môi trường sản xuất.

Paul Thomas, giám đốc thị giác máy và ứng dụng AI tại P&G, cho biết: “Chúng tôi đã thiết kế giải pháp này để giải quyết vô số thách thức trong ngành mà hệ thống thị giác truyền thống không thể chạm vào: đặc tính chính xác của các thành phần chồng chèn, sự tinh tế của các lỗi tương phản thấp, độ phức tạp của các sản phẩm và bao bì được trang trí cao, phối hợp thời gian chặt chẽ, tích hợp PLC thời gian thực với loại bỏ sản phẩm đơn lẻ ở tốc độ sản xuất cao với kiểm tra liên tục.”

Kết quả là một giải pháp cho phép Industrial AI hoạt động ở nơi sản xuất diễn ra: trực tiếp trên sàn nhà máy, trong thời gian thực và với tốc độ.

Liên kết liên quan:

Khả năng kiểm tra mọi sản phẩm ở tốc độ sản xuất đầy đủ, học hỏi từ sự biến thể thay vì bị gián đoạn bởi nó và mở rộng các khả năng đó trên toàn cầu mang đến cho các nhà sản xuất một cách mới để cạnh tranh. Visual Inspection Cockpit (VIC) của Siemens, được phát triển với sự hợp tác của P&G, cho thấy AI, máy tính Industrial Edge và thị giác máy có thể chuyển đổi đảm bảo chất lượng từ yêu cầu sản xuất thành lợi thế kinh doanh chiến lược như thế nào.

Hệ thống thị giác máy trở thành một nền tảng cho Industrial AI

VIC có ý nghĩa không chỉ vì những gì nó làm, mà vì những gì nó đại diện.

Về cốt lõi, VIC sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa dựa trên AI để phân tích hình ảnh sản xuất trực tiếp và xác định các vấn đề chất lượng khó phát hiện bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc truyền thống. Chạy trên Siemens Industrial Edge, hệ thống thực hiện phân tích thời gian thực mà không ảnh hưởng đến thông lượng và có thể tự động kích hoạt các hành động sản xuất hạ nguồn khi các lỗi được xác định.

Tuy nhiên, điểm khác biệt rộng hơn là VIC không phải là một ứng dụng cô lập. Nó là một phần của hệ sinh thái đang phát triển của Siemens đang làm cho AI công nghiệp trở nên thiết thực, có thể mở rộng và có thể lặp lại trong các môi trường sản xuất.

Ví dụ, Siemens SIMATIC danh mục tự động hóa cung cấp nền tảng tự động hóa có thể mở rộng cho phép các nhà sản xuất tiêu chuẩn hóa và mở rộng hoạt động trên các cơ sở trong khi vẫn duy trì tính nhất quán và hiệu quả hoạt động. Triết lý tương tự làm nền tảng cho VIC: triển khai tiêu chuẩn hóa, kỹ thuật lặp lại và quản lý quy mô doanh nghiệp thay vì tùy chỉnh từng địa điểm.

Tương tự, của chúng tôi Công nghệ SynThai thể hiện cách thị giác máy hỗ trợ AI có thể được tăng tốc thông qua việc tạo dữ liệu tổng hợp, cho phép các nhà sản xuất tạo và đào tạo các mô hình thị giác nhanh hơn trong khi giảm nỗ lực liên quan đến việc thu thập và chú thích dữ liệu hình ảnh vật lý. Khi việc áp dụng thị giác máy mở rộng, dữ liệu tổng hợp và phát triển mô hình AI trở thành những bổ sung quan trọng cho các công nghệ triển khai sản xuất như VIC.

Một ví dụ khác là Siemens Vision AI Control for Machines giải pháp, tận dụng Industrial Edge và phân tích AI thời gian thực để cho phép máy móc phát hiện các điều kiện, đưa ra quyết định và tương tác trực tiếp với PLC trên sàn nhà máy. Giống như VIC, nó mang khả năng AI đến gần hơn với hoạt động, cho phép phản hồi nhanh hơn và tự chủ cao hơn mà không cần dựa vào tài nguyên tính toán ở xa.

Kết hợp lại với nhau, những công nghệ này tiết lộ điều có thể là điểm khác biệt quan trọng nhất của Siemens trong AI công nghiệp: không phải là một ứng dụng duy nhất, mà là một khuôn khổ đầu cuối giúp các nhà sản xuất phát triển, triển khai, mở rộng và vận hành các khả năng AI trong suốt vòng đời sản xuất. VIC là một ví dụ về chiến lược đó trong hành động.

Industrial AI cho sản xuất mang lại kết quả vượt quá khả năng kiểm tra

Trong môi trường sản xuất khắt khe của P&G, VIC thực hiện kiểm tra liên tục đối với các sản phẩm có sự khác biệt tự nhiên về ngoại hình, kết cấu, đồ họa, căn chỉnh, cấu trúc, lớp và đặc tính đóng gói. Thay vì dựa vào các quy tắc được xác định hẹp, hệ thống có thể thích ứng với các biến thể này trong khi vẫn duy trì hiệu suất kiểm tra.

Như Roland Joseph đã nói, “Bạn không thể cung cấp một sự đổi mới cao cấp mà không có phương tiện để kiểm tra và kiểm soát chất lượng của nó với tốc độ nhanh chóng.”

Các kết quả có thể đo lường được rất hấp dẫn. Giải pháp cung cấp phạm vi kiểm tra liên tục ở tốc độ sản xuất đầy đủ, giảm phế liệu từ 10 đến 20 phần trăm tùy thuộc vào sản phẩm, cải thiện tính nhất quán giữa các biến thể sản phẩm và giảm sự phụ thuộc vào kiểm tra thủ công và nỗ lực tái xác nhận lặp đi lặp lại. Các triển khai mới cũng có thể được vận hành nhanh hơn từ năm đến mười lần so với các hệ thống thị giác máy theo yêu cầu truyền thống.

“Mọi thứ chặt chẽ hơn, chính xác hơn, tự tin hơn”, Roland Joseph nói. “Chúng tôi có thể kiểm tra mọi sản phẩm và có bằng chứng để hỗ trợ nó.”

Có lẽ quan trọng nhất, thông tin chất lượng do VIC tạo ra trở thành một phần của hệ sinh thái sản xuất kỹ thuật số rộng lớn hơn, giúp các nhóm sản xuất xác định xu hướng, cải thiện sự ổn định của quy trình và hỗ trợ cải tiến hoạt động liên tục.

Kiểm soát chất lượng trở thành một lợi thế cạnh tranh

Câu chuyện về VIC không chỉ là thị giác máy. Đó là về cách các nhà sản xuất có thể chuyển từ lấy mẫu sang kiểm tra liên tục, từ các quy tắc tĩnh đến trí thông minh thích ứng và từ các triển khai riêng biệt sang AI công nghiệp có thể mở rộng toàn cầu. Bằng cách kết hợp các mô hình AI, điện toán Industrial Edge, cơ sở hạ tầng tự động hóa và khả năng sử dụng ở cấp nhà máy, Siemens và P&G đã chỉ ra cách trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một phần của hoạt động sản xuất hàng ngày thay vì chỉ giới hạn trong các dự án thí điểm.

Khả năng đó có ý nghĩa vượt xa việc sản xuất Hàng hóa Đóng gói Tiêu dùng. Các ngành công nghiệp từ thực phẩm và đồ uống đến dược phẩm, bao bì, điện tử và sản xuất tiên tiến phải đối mặt với nhiều thách thức tương tự: tăng độ phức tạp của sản phẩm, kỳ vọng chất lượng ngày càng tăng và nhu cầu mở rộng đổi mới mà không phải hy sinh hiệu suất hoạt động. Các nhà sản xuất có thể kiểm tra mọi sản phẩm, phản ứng với sự thay đổi trong thời gian thực, giảm lãng phí và liên tục cải thiện thông qua thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu sẽ có vị trí tốt hơn để cạnh tranh. Công nghệ VIC của chúng tôi cung cấp một ví dụ rõ ràng về cách AI công nghiệp đang giúp biến tương lai đó thành hiện thực ngay hôm nay.

Xuất bản: Ngày 15 tháng 10 năm 2026