Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng phổ biến trong ngành tự động hóa sản xuất, nhưng không phải mọi loại AI đều giống nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân biệt giữa AI phân tích dữ liệu và AI tổng hợp (Generative AI - GenAI), đồng thời tìm hiểu cách các công ty công nghệ tự động hóa đang áp dụng GenAI để nâng cao hiệu suất sản xuất và thiết kế.

AI Công Nghiệp: AI Phân Tích Dữ Liệu và AI Tổng Hợp (GenAI)

Sự khác biệt giữa AI phân tích dữ liệu và GenAI

AI trong sản xuất không chỉ là một công nghệ đơn lẻ mà bao gồm nhiều loại khác nhau phục vụ những mục đích riêng biệt:

AI phân tích dữ liệu: Đây là công nghệ đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều năm qua, chủ yếu tập trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ hệ thống sản xuất để tìm ra xu hướng và phát hiện bất thường. 

Các ứng dụng phổ biến bao gồm:

Dự đoán bảo trì thiết bị

Phân tích hiệu suất sản xuất

Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu từ hệ thống quản lý sản xuất (MES) và phần mềm quản lý doanh nghiệp (ERP)

GenAI

AI tổng hợp (GenAI): Khác với AI phân tích dữ liệu, GenAI có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, mã nguồn hoặc video. Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất của GenAI là hiện tượng "ảo giác" - khi AI tạo ra thông tin không chính xác do học từ dữ liệu không đáng tin cậy. Trong môi trường công nghiệp, GenAI chỉ hoạt động hiệu quả khi được huấn luyện trên dữ liệu đáng tin cậy từ hệ thống nội bộ của doanh nghiệp.

Ứng dụng phổ biến gồm: 

Tạo tài liệu kỹ thuật tự động: GenAI có thể tổng hợp dữ liệu từ hệ thống MES, ERP để tạo ra các báo cáo sản xuất, tài liệu hướng dẫn bảo trì hoặc quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP).

Hỗ trợ kỹ thuật viên qua trợ lý ảo AI: Thay vì phải tra cứu hàng trăm trang tài liệu, kỹ thuật viên có thể nhận được phản hồi nhanh chóng từ trợ lý AI được đào tạo trên dữ liệu nội bộ.

Mô phỏng và đào tạo nhân sự: GenAI có thể tạo ra mô phỏng dựa trên dữ liệu thực tế để giúp đào tạo nhân sự trong môi trường ảo mà không cần can thiệp trực tiếp vào hệ thống sản xuất.

Tối ưu hóa quá trình thiết kế và sản xuất: Trong lĩnh vực thiết kế cơ khí và tự động hóa, GenAI có thể hỗ trợ tạo mẫu, tối ưu hóa thiết kế sản phẩm dựa trên dữ liệu đầu vào.

Cách các nhà cung cấp công nghệ tự động hóa đang ứng dụng GenAI

Hiện nay, nhiều công ty công nghệ lớn đang tích hợp GenAI vào các hệ thống tự động hóa sản xuất để tăng hiệu quả vận hành:

• Siemens và ServiceNow: Hợp tác để tích hợp GenAI vào quản lý an ninh mạng công nghiệp và vận hành sản xuất. Siemens sử dụng GenAI trong Siemens Industrial Copilot, giúp người vận hành truy vấn dữ liệu và nhận hướng dẫn chi tiết dựa trên dữ liệu thực tế của nhà máy.

• Rockwell Automation: Ứng dụng GenAI vào thiết kế tự động hóa. Công nghệ này giúp các kỹ sư tự động hóa tối ưu hóa thiết kế sản phẩm và kiểm tra tính tuân thủ với các tiêu chuẩn an toàn và an ninh mạng.

Minh họa: Siemens 

Tương lai của GenAI trong sản xuất công nghiệp

GenAI không chỉ đơn thuần là một công cụ tạo nội dung mà còn đang giúp các doanh nghiệp tự động hóa nâng cao hiệu quả sản xuất và quản lý nhân lực. Khi được triển khai đúng cách, nó có thể:

✔ Tăng tốc thiết kế sản phẩm: Giúp kỹ sư tạo hàng trăm mẫu thiết kế nhanh chóng, tối ưu hóa theo các tiêu chí như chi phí, hiệu suất hoặc tính bền vững.
✔ Cải thiện an ninh mạng: Kiểm tra sự tuân thủ của hệ thống với các tiêu chuẩn bảo mật công nghiệp.
✔ Chuẩn hóa quy trình thiết kế: Hỗ trợ kỹ sư duy trì sự nhất quán trong thiết kế hệ thống giữa các nhà máy và môi trường làm việc khác nhau.

Điều quan trọng là phải hiểu rằng GenAI trong công nghiệp không giống như các mô hình GenAI phổ thông như Chat GPT. Khi được ứng dụng trong môi trường có kiểm soát, nó mang lại giá trị to lớn và giúp doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

LIÊN HỆ VỚI CHÚNG TÔI ĐỂ ĐƯỢC TƯ VẤN!

THÔNG TIN LIÊN HỆ

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN GIẢI PHÁP SAO MAI

Địa chỉ: Tầng 4, Lucky Building, 81 Trần Thái Tông,
Cầu Giấy, Hà Nội

Hotline: 0908.184.188

Email:  info@saomaisoft.com

Website: https://www.fasolutions.vn/

Fanpage: https://www.facebook.com/ssg.fasolutions/

Từ khóa: AI công nghiệp, Generative AI trong sản xuất, AI phân tích dữ liệu

📌 Nguồn bài viết gốc: Automation World