Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.
Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.
Ngay cả những chuyên gia có kiến thức chuyên sâu về việc ứng dụng Generative AI trong ngành sản xuất cũng có thể đang muốn hiểu rõ hơn về lĩnh vực này. Trước đây, ngành sản xuất vốn tốn nhiều thời gian và chi phí, đồng thời khó thích ứng nhanh chóng với những biến động của thị trường.
Tuy nhiên, với sự xuất hiện của Generative AI, mọi khía cạnh trong ngành sản xuất — từ thiết kế sản phẩm đến quản lý chuỗi cung ứng — đang thay đổi một cách mạnh mẽ. Dự báo đến năm 2032, quy mô thị trường Generative AI sẽ đạt 6.398,8 triệu USD, cho thấy tốc độ tăng trưởng ấn tượng.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu 10 ví dụ ứng dụng cụ thể của Generative AI trong ngành sản xuất, đồng thời phân tích chi tiết về những thách thức khi triển khai và triển vọng trong tương lai. Hãy khám phá những thay đổi mang tính cách mạng mà Generative AI mang lại cho ngành sản xuất và tìm ra những gợi ý hữu ích để áp dụng vào doanh nghiệp của bạn.
Kiến Thức Cơ Bản Về Generative AI Và Vai Trò Của Nó Trong Ngành Sản Xuất
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Generative AI, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai
Generative AI Là Gì? Sự Khác Biệt So Với AI Truyền Thống
Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo không chỉ phân tích dữ liệu hiện có mà còn chuyên tạo ra nội dung và giải pháp mới. Nó học các mô hình từ khối lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, video, thiết kế, âm thanh, mã nguồn, mô phỏng… dựa trên hướng dẫn của người dùng.
Trong khi AI truyền thống chỉ dựa vào dữ liệu trong quá khứ để dự đoán và phân tích, thì Generative AI nổi bật bởi khả năng sáng tạo ra cái mới. Nhờ vào khả năng sáng tạo này, ngành sản xuất cũng có thể tạo ra những giá trị mới.
Vai Trò Của Generative AI Trong Ngành Sản Xuất
Trong ngành sản xuất, Generative AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như thiết kế sản phẩm, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng và quản lý chuỗi cung ứng. Ví dụ, trong thiết kế sản phẩm, Generative AI có thể tự động tạo ra nhiều phương án thiết kế dựa trên các điều kiện do nhà thiết kế chỉ định.
Nhờ đó, quá trình thiết kế được rút ngắn đáng kể và việc phát triển các sản phẩm mang tính đổi mới cao trở nên khả thi hơn. Bên cạnh đó, Generative AI còn góp phần nâng cao hiệu quả cho toàn bộ chuỗi cung ứng, từ đó giúp giảm chi phí và rút ngắn thời gian giao hàng.
10 Ví Dụ Ứng Dụng Generative AI Trong Ngành Sản Xuất
1. Thiết Kế Sản Phẩm: Tự Động Tạo Và Tối Ưu Hóa Thiết Kế
Trong quy trình thiết kế sản phẩm truyền thống, các nhà thiết kế phải tự tạo bản vẽ bằng tay và lặp đi lặp lại quy trình chế tạo, đánh giá nguyên mẫu, dẫn đến tiêu tốn nhiều thời gian và chi phí.
Tuy nhiên, với việc ứng dụng Generative AI, nhà thiết kế chỉ cần nhập các thông số kỹ thuật và yêu cầu của sản phẩm, hệ thống AI sẽ tự động tạo ra nhiều phương án thiết kế khác nhau. Nhờ đó, quá trình thiết kế được rút ngắn đáng kể và việc phát triển các sản phẩm mang tính đổi mới cao trở nên khả thi hơn.
Chẳng hạn, hãng chế tạo máy bay Airbus đã sử dụng công cụ Generative AI của Autodesk để thiết kế thành công các bộ phận máy bay nhẹ hơn và có độ bền cao hơn.
AI đã đề xuất những hình dạng sáng tạo chưa từng có trong các thiết kế truyền thống, đồng thời vẫn đảm bảo đáp ứng các yêu cầu về độ bền và trọng lượng. Như vậy, Generative AI đang góp phần quan trọng vào việc đổi mới trong thiết kế sản phẩm.
2. Bảo Trì Dự Đoán: Giảm Thời Gian Ngừng Máy Nhờ Dự Đoán Sự Cố
Tại hiện trường sản xuất, thời gian ngừng máy do sự cố thiết bị có thể gây ra những tổn thất nghiêm trọng. Phương pháp bảo trì truyền thống chủ yếu dựa vào “bảo trì định kỳ”, tức là kiểm tra thiết bị theo lịch cố định. Tuy nhiên, phương pháp này có nguy cơ dẫn đến bảo trì quá mức hoặc không thể ngăn chặn các sự cố bất ngờ. Với bảo trì dự đoán sử dụng Generative AI, hệ thống có thể phân tích dữ liệu cảm biến và các thông tin liên quan để dự đoán trước khi sự cố xảy ra.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể thực hiện bảo trì đúng thời điểm cần thiết, từ đó giảm thiểu tối đa thời gian ngừng máy.
Ví dụ, Siemens đã phát triển hệ thống bảo trì dự đoán mang tên “Senseye Predictive Maintenance” sử dụng công nghệ Generative AI. Hệ thống này phân tích dữ liệu vận hành của máy móc và dữ liệu từ cảm biến theo thời gian thực để phát hiện sớm các dấu hiệu hỏng hóc. Nhờ vậy, thời gian ngừng máy được giảm đáng kể và năng suất được cải thiện rõ rệt.
3. Dự Báo Nhu Cầu: Linh Hoạt Ứng Phó Với Biến Động Nhu Cầu
Dự báo nhu cầu chính xác là yếu tố vô cùng quan trọng đối với ngành sản xuất. Tồn kho dư thừa sẽ làm tăng chi phí lưu trữ, trong khi thiếu hàng tồn kho lại dẫn đến mất cơ hội kinh doanh. Generative AI có khả năng phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, xu hướng thị trường, các chỉ số kinh tế,… để dự đoán nhu cầu trong tương lai với độ chính xác cao. Nhờ đó, việc quản lý tồn kho được tối ưu hóa, giúp giảm chi phí và tối đa hóa lợi nhuận.
Chẳng hạn, trong ngành bán lẻ, các doanh nghiệp đã sử dụng Generative AI để dự báo nhu cầu bằng cách tính đến các yếu tố như mùa vụ, thời tiết, sự kiện,… Qua đó, họ đã tối ưu hóa được việc quản lý hàng tồn kho, linh hoạt ứng phó với biến động nhu cầu và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
4. Sản Xuất Tùy Chỉnh: Cung Cấp Sản Phẩm Phù Hợp Với Nhu Cầu Của Khách Hàng
Khi nhu cầu của khách hàng ngày càng đa dạng, nhu cầu đối với sản xuất tùy chỉnh cũng ngày càng tăng. Tuy nhiên, sản xuất tùy chỉnh truyền thống gặp phải nhiều thách thức như quy trình thiết kế và sản xuất phức tạp hơn, kéo theo chi phí và thời gian sản xuất tăng lên. Nhờ ứng dụng Generative AI, doanh nghiệp có thể tự động hóa việc thiết kế sản phẩm theo yêu cầu cá nhân của khách hàng và hiện thực hóa quy trình sản xuất tùy chỉnh một cách hiệu quả.
Chẳng hạn, trong ngành thời trang, đã xuất hiện các dịch vụ sử dụng Generative AI để thiết kế quần áo phù hợp với vóc dáng và sở thích của từng khách hàng, sau đó sản xuất theo yêu cầu. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhanh chóng cung cấp sản phẩm tối ưu cho từng cá nhân và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.
5. Quản Lý Chuỗi Cung Ứng: Hiện Thực Hóa Việc Mua Sắm Và Logistics Hiệu Quả
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng là một thách thức quan trọng đối với ngành sản xuất. Generative AI giúp tối ưu hóa nhiều quy trình trong toàn bộ chuỗi cung ứng, bao gồm dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm chi phí và nâng cao hiệu quả từ khâu mua sắm đến hậu cần.
Ví dụ, trong ngành logistics, Generative AI đang được sử dụng để tối ưu hóa tuyến giao hàng và cải thiện hiệu suất xếp hàng lên xe tải. Điều này giúp giảm chi phí vận chuyển, rút ngắn thời gian giao hàng và nâng cao hiệu quả tổng thể của chuỗi cung ứng.
6. Kiểm Soát Chất Lượng: Phát Hiện Sản Phẩm Lỗi Và Nâng Cao Chất Lượng
Kiểm soát chất lượng sản phẩm là yếu tố vô cùng quan trọng đối với ngành sản xuất. Trong các phương pháp kiểm tra truyền thống, nhân viên kiểm định thường sử dụng mắt thường để kiểm tra, dẫn đến nguy cơ xảy ra lỗi do con người hoặc bỏ sót.
Tuy nhiên, với việc ứng dụng Generative AI, doanh nghiệp có thể sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh để tự động phát hiện sản phẩm lỗi. Nhờ đó, hiệu suất và độ chính xác trong kiểm soát chất lượng được nâng cao rõ rệt.
Chẳng hạn, trong ngành công nghiệp ô tô, các nhà sản xuất đã triển khai Generative AI để tự động phát hiện các vết trầy xước trên thân xe hoặc các lỗi trong lớp sơn. Điều này giúp giảm thiểu lỗi kiểm tra do con người và đảm bảo cung cấp các sản phẩm có chất lượng cao.
7. Quản Lý Lực Lượng Lao Động: Phân Bổ Nhân Sự Và Nhiệm Vụ Một Cách Tối Ưu
Tại hiện trường sản xuất, việc bố trí nhân sự hợp lý và phân công nhiệm vụ phù hợp là rất quan trọng. Generative AI có thể phân tích các yếu tố như kỹ năng, kinh nghiệm và khối lượng công việc của nhân viên để đề xuất phương án phân bổ nhân sự và nhiệm vụ tối ưu.
Nhờ đó, hiệu suất công việc được nâng cao và nguồn lực lao động được sử dụng hiệu quả hơn.
Chẳng hạn, trong lĩnh vực quản lý kho hàng, Generative AI đang được ứng dụng để tối ưu hóa quy trình lấy hàng và phân bổ nhân sự một cách hợp lý. Kết quả là thời gian làm việc được rút ngắn, chi phí được giảm thiểu và năng suất tổng thể được cải thiện.
8. Nghiên Cứu Và Phát Triển: Thúc Đẩy Phát Triển Vật Liệu Và Sản Phẩm Mới
Việc phát triển vật liệu và sản phẩm mới là yếu tố không thể thiếu để các doanh nghiệp sản xuất duy trì năng lực cạnh tranh. Generative AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu về vật liệu và kết quả thí nghiệm để đề xuất các vật liệu hoặc sản phẩm mới tiềm năng.
Nhờ đó, quá trình nghiên cứu và phát triển (R&D) trở nên hiệu quả hơn và được đẩy nhanh tiến độ.
Chẳng hạn, trong ngành công nghiệp hóa chất, Generative AI đang được ứng dụng để tìm kiếm hợp chất tiềm năng cho thuốc mới hoặc dự đoán đặc tính của vật liệu. Điều này giúp tăng tốc quá trình nghiên cứu và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
9. Soạn Thảo Tài Liệu Và Tuân Thủ Quy Định: Nâng Cao Hiệu Quả Nhờ Tự Động Hóa
Trong ngành sản xuất, doanh nghiệp cần tạo ra nhiều loại tài liệu khác nhau như bản thông số kỹ thuật sản phẩm, hướng dẫn sử dụng và báo cáo. Generative AI có thể tự động hóa việc soạn thảo các tài liệu này, giúp nâng cao hiệu quả công việc.
Bên cạnh đó, AI còn tích hợp khả năng kiểm tra sự tuân thủ các quy định pháp luật và tiêu chuẩn ngành một cách tự động. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể giảm thời gian và chi phí dành cho việc tạo tài liệu, đồng thời dễ dàng đảm bảo yêu cầu tuân thủ.
Chẳng hạn, trong quá trình tạo bản thông số kỹ thuật hay hướng dẫn sử dụng sản phẩm, Generative AI có thể tự động thu thập thông tin cần thiết và tạo ra tài liệu một cách chính xác và nhanh chóng.
Kết quả là hiệu suất công việc được cải thiện và doanh nghiệp có thể cung cấp các tài liệu chất lượng cao.
10. Tối Ưu Hóa Tiêu Thụ Năng Lượng: Giảm Chi Phí Và Tác Động Đến Môi Trường
Trong ngành sản xuất, việc giảm tiêu thụ năng lượng đóng vai trò quan trọng cả về khía cạnh cắt giảm chi phí và giảm thiểu tác động đến môi trường. Generative AI có thể phân tích chi tiết tình trạng sử dụng năng lượng trong nhà máy và đề xuất các mô hình tiêu thụ năng lượng tối ưu.
Nhờ đó, hiệu suất sử dụng năng lượng được nâng cao và chi phí được giảm đáng kể.
Những Thách Thức Trong Việc Triển Khai Generative AI
1.Chất lượng và số lượng dữ liệu
Hiệu suất của Generative AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Tại hiện trường sản xuất, một lượng lớn dữ liệu như dữ liệu từ cảm biến hoặc dữ liệu sản xuất được thu thập, nhưng không phải tất cả đều phù hợp để huấn luyện Generative AI. Để nâng cao chất lượng dữ liệu, cần thực hiện các công việc như làm sạch và xử lý dữ liệu trước.
2. Bảo Mật Và Quyền Riêng Tư
Việc huấn luyện Generative AI có thể liên quan đến việc sử dụng dữ liệu có độ bảo mật cao. Do đó, việc đảm bảo an toàn và quyền riêng tư của dữ liệu là vô cùng quan trọng. Cần áp dụng các biện pháp bảo mật thích hợp để ngăn chặn rò rỉ dữ liệu và truy cập trái phép.
3. Vấn Đề Đạo Đức
Generative AI có thể tạo ra nội dung chứa thông tin sai lệch hoặc định kiến. Do đó, cần xem xét một cách nghiêm túc các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng công nghệ này. Việc xây dựng và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức là điều cần thiết.
Tương Lai Của Ngành Sản Xuất Dưới Tác Động Của Generative AI
Generative AI được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí, cải thiện chất lượng và rút ngắn thời gian sản xuất bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa nhiều quy trình trong ngành sản xuất. Ngoài ra, Generative AI còn có khả năng tạo ra những ý tưởng và giải pháp đột phá mà con người có thể không nghĩ đến.
Trong tương lai, Generative AI sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn trong mọi lĩnh vực của ngành sản xuất, thúc đẩy sự chuyển đổi sang một ngành công nghiệp thông minh hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn.