Ba câu hỏi dành cho công ty Altair về việc sử dụng và lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong các dự án phát triển, quy trình sản xuất và nhà máy kỹ thuật số.
1. Các công ty công nghiệp có thể mong đợi những lợi ích cụ thể nào từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo AI, chẳng hạn như về trực quan hóa và mô phỏng?
Mô phỏng dưới dạng thử nghiệm ảo được thiết lập ở nhiều công ty để tiết kiệm nguyên mẫu và tài nguyên – nhưng việc chuẩn bị và đánh giá chúng nằm trong tay của một số chuyên gia. Ví dụ, với sự trợ giúp của các phương pháp học máy, các mẫu hành vi có thể được xác định trong các nghiên cứu biến thể mở rộng trong quá trình phát triển sản phẩm. Bằng cách áp dụng cái gọi là phân cụm, các bộ tham số có thể được sắp xếp thành các nhóm thể hiện hành vi thuận lợi, chẳng hạn như trong việc tối ưu hóa các thành phần liên quan đến an toàn trong các vụ tai nạn xe cộ hoặc trong các quy trình sản xuất phức tạp.
AI hỗ trợ Expert Emulation Mô phỏng chuyên gia để đưa ra kết luận đúng nhanh hơn từ hàng loạt thử nghiệm lớn và mang đến cho nhiều người hơn trong quá trình phát triển cơ hội đánh giá chúng. Đây chính là chìa khóa của AI công nghiệp: kết hợp chuyên môn kỹ thuật với chuyên môn dữ liệu và trích xuất giá trị bổ sung từ dữ liệu.
“Mô hình thay thế dự đoán của công ty chúng tôi được hỗ trợ bởi máy học có tiềm năng lớn để bổ sung cho chuyên môn con người, cung cấp thông tin chi tiết mới và tăng hiệu quả trong khi rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm.” Tiến sĩ Moritz Frenzel, Giám đốc kỹ thuật Thiết kế và mô phỏng khoa học dữ liệu kỹ thuật chia sẻ
Ví dụ tham khảo: BMW – Mô phỏng chuyên môn kỹ thuật với AI
Mô phỏng cũng có thể tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình học tập và thậm chí tạo dữ liệu từ các điều kiện vận hành mà không người vận hành máy nào muốn thực hiện trên máy móc của mình. Nó cũng có thể lập bản đồ các hiệu ứng mà các cảm biến không thể chụp được. Bằng cách này, các ứng dụng để bảo trì dự đoán và kiểm soát tích cực chất lượng sản phẩm và giảm thiểu phế liệu có thể được hiện thực hóa thông qua sự cộng sinh của AI và mô phỏng. Một số trường hợp sử dụng về các chủ đề Trí tuệ nhân tạo trong mô phỏng, sự kết hợp giữa AI với cặp kỹ thuật số song sinh và AI trong sản xuất đã được trình bày gần đây tại hội nghị AI dành cho các Kỹ sư.
2. Trí tuệ nhân tạo AI có thể giúp tăng hiệu quả và tính linh hoạt trong nhà máy kỹ thuật số như thế nào, và bạn đưa ra những giải pháp cụ thể nào trong lĩnh vực này?
AI có thể tăng hiệu quả một cách nhanh chóng tại các nhà máy. Nhưng xung đột về bản chất tổ chức, công nghệ hoặc tài chính cản trở việc triển khai nhiều dự án AI: Các phòng ban hoạt động một cách biệt lập, khối lượng dữ liệu tăng nhanh và việc thiếu chuyên gia khoa học dữ liệu trầm trọng. Các công ty cần giải quyết các điểm xung đột này để thực hiện thành công các dự án phân tích dữ liệu nhanh và có thể mở rộng.
Giải pháp trí tuệ nhân tạo và dữ liệu toàn diện, Nền tảng Altair® RapidMiner®, cho phép triển khai các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và máy học nhanh hơn bằng cách kết nối ba tài nguyên quan trọng nhất: Dữ liệu, Con người và Quy trình.
Nền tảng Altair® RapidMiner®, giải pháp AI và dữ liệu doanh nghiệp toàn diện
3. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và bản sao kỹ thuật số (Digital twin) có thể giúp nâng cao chất lượng của các quy trình sản xuất trong công nghiệp như thế nào?
Ví dụ về Patrone và Mongiello, những người đang tìm kiếm công nghệ để theo dõi và kiểm soát quá trình tạo hình kim loại tấm của họ và đã chọn giải pháp Digital Twin của công ty Altair, là một minh chứng hoàn hảo cho điều này.
Digital Twin được tăng cường AI giúp hiểu được tác động của nhiều yếu tố khác nhau đối với quá trình tạo hình, và do đó cải thiện chất lượng của các bộ phận được sản xuất. Điều này làm giảm 15% tỷ lệ phế liệu và tăng khả năng sinh lời cũng như tính bền vững. Để biết thêm thông tin, vui lòng nhấn vào đây.
Các ứng dụng và cách tiếp cận cơ bản của chúng được thảo luận chi tiết hơn trong kênh chủ đề AI cho Tầng nhà máy (AI for the Factory Floor topic channel).
Báo cáo Frictionless AI Report năm 2023 cung cấp thông tin tổng quan toàn diện về cách các công ty đang triển khai các chiến lược dữ liệu và AI, tác động của vấn đề cản trở và cách bạn có thể giải quyết các nguyên nhân gốc rễ.
Để xem các tin bài khác về “Trí tuệ nhân tạo”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Hannover Messe
