AI đang chuyển đổi ngành sản xuất ô tô toàn cầu thế nào?

Dây chuyền lắp ráp tĩnh trước đây đã phát triển thành một hệ sinh thái thông minh, thích ứng, cho phép các nhà sản xuất đáp ứng nhu cầu của một thị trường thay đổi nhanh chóng.

Học máy nâng cao hiệu quả thông qua dữ liệu

Hãy tưởng tượng một dây chuyền lắp ráp học hỏi và cải tiến với mỗi chiếc xe được sản xuất. Đây là lời hứa của máy học (ML), một công nghệ AI nền tảng cho phép các hệ thống tối ưu hóa quy trình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Về bản chất, ML sử dụng các thuật toán để phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu và đưa ra quyết định cải thiện hiệu quả hoạt động. Một ứng dụng nổi bật là bảo trì dự đoán, trong đó các mô hình ML phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự đoán các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Điều này giúp giảm thời gian chết ngoài kế hoạch, tiết kiệm chi phí và kéo dài tuổi thọ thiết bị.

ML là xương sống của "nhà máy thông minh", nơi các thiết bị và cảm biến IoT tạo ra các môi trường kết nối với nhau. Các hệ thống thích ứng này phản ứng theo thời gian thực với các biến động nhu cầu hoặc thách thức về hoạt động, khiến chúng trở nên quan trọng đối với sản xuất hiện đại.

Học sâu - Độ chính xác và khả năng thích ứng

Học sâu (DL), một tập hợp con của ML, tiến xa hơn một bước bằng cách mô phỏng cấu trúc não người. Nó vượt trội trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh và video, cho phép các ứng dụng tiên tiến như kiểm tra trực quan. Công nghệ này có ý nghĩa quan trọng đối với sản xuất ô tô trên nhiều lĩnh vực từ xưởng thân xe, ép và dập, đến xưởng sơn và lắp ráp.

Ví dụ, các hệ thống chạy bằng DL có thể phát hiện các khiếm khuyết cực nhỏ trong các thành phần - những khiếm khuyết mà mắt người không nhìn thấy - đảm bảo các tiêu chuẩn chất lượng nhất quán, vượt xa phạm vi có thể đạt được khi không có chúng hoặc bằng các quy trình “thủ công” hơn. Các hệ thống này vượt trội hơn các phương pháp truyền thống bằng cách xác định các bất thường mà mắt người hoặc máy ảnh thông thường không nhìn thấy.

Ngoài kiểm soát chất lượng, DL đang tạo ra làn sóng trong lĩnh vực robot hỗ trợ. Các robot được trang bị thuật toán DL có khả năng thích ứng động với môi trường của chúng, thực hiện các nhiệm vụ như hàn và sơn với độ chính xác vô song. Việc tích hợp DL vào phân tích dự đoán cho phép các nhà sản xuất thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực, tối ưu hóa quy trình sản xuất ngay lập tức. Khả năng thích ứng này đảm bảo các nhà sản xuất có thể duy trì độ chính xác ngay cả trong các môi trường phức tạp, nhịp độ nhanh.

AI tạo sinh: Định nghĩa lại sự đổi mới

AI tạo sinh đang chuyển đổi quy trình sáng tạo trong sản xuất ô tô. Bằng cách khám phá vô số sự hoán vị của thiết kế và quy trình, nó cung cấp các giải pháp cân bằng hiệu suất, chi phí và hiệu quả.

Hãy tưởng tượng các kỹ sư thử nghiệm hàng chục lần lặp lại thiết kế trong vòng vài phút – AI tạo sinh giúp điều này trở nên khả thi. Khả năng này đặc biệt mang tính chuyển đổi trong các lĩnh vực như tạo mẫu, nơi AI tạo sinh đẩy nhanh chu kỳ phát triển và giảm chi phí bằng cách đề xuất các thiết kế mới, hiệu suất cao.

Một xu hướng chính trong AI tạo sinh là tích hợp với các công cụ CAD (thiết kế hỗ trợ), cho phép các kỹ sư tự động hóa việc khám phá các khả năng thiết kế. Các hệ thống này không chỉ tạo ra các thiết kế mà còn thử nghiệm chúng theo các thông số hiệu suất, tạo ra các giải pháp sáng tạo nhẹ, bền và bền vững.

AI tạo sinh cũng mở rộng tác động của mình đến đào tạo lực lượng lao động, tạo ra các thực tế mô phỏng các điều kiện của nhà máy. Những môi trường này nâng cao kỹ năng và nhận thức về an toàn, chuẩn bị cho các nhóm đối mặt với sự phức tạp của sản xuất hiện đại.

Tinh giản hoạt động

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đang cách mạng hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian trong sản xuất ô tô bằng cách tự động hóa quy trình làm việc và quy trình với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Về bản chất, RPA sử dụng rô-bốt để xử lý các nhiệm vụ dựa trên quy tắc như nhập dữ liệu, lập lịch và báo cáo với tốc độ và độ chính xác. Điều này cho phép các nhà sản xuất tập trung nguồn nhân lực vào các hoạt động chiến lược và có giá trị cao, thúc đẩy đáng kể năng suất và hiệu quả.

Các xu hướng hiện tại trong RPA làm nổi bật sự tích hợp của nó với các hệ thống phân tích và ra quyết định do AI điều khiển, phát triển tự động hóa đơn giản thành tự động hóa thông minh.

Trong lĩnh vực ô tô, RPA hỗ trợ sản xuất bằng cách tự động hóa kiểm tra chất lượng và báo cáo tuân thủ. Một xu hướng mới nổi là triển khai RPA để nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách tự động hóa theo dõi đơn hàng và hỗ trợ sau bán hàng, đảm bảo thời gian phản hồi nhanh hơn và sự hài lòng của khách hàng cao hơn.

Thuật toán tối ưu hóa

Trong một ngành mà từng giây đều có giá trị, thuật toán tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng để đảm bảo các nguồn lực được sử dụng hết tiềm năng của chúng. Các mô hình toán học này phân tích các biến số như chi phí, thời gian và tính khả dụng của vật liệu để đưa ra các giải pháp hiệu quả nhất.

Các thuật toán tối ưu hóa đặc biệt có giá trị trong việc lập lịch sản xuất, nơi chúng đảm bảo rằng máy móc, nhân công và vật liệu được sử dụng hết tiềm năng của chúng, giảm thiểu lãng phí và sự chậm trễ trong khi tăng thông lượng.

Các xu hướng hiện tại trong các thuật toán tối ưu hóa nhấn mạnh vào việc tích hợp chúng với phân tích dữ liệu thời gian thực, cho phép các nhà sản xuất đưa ra quyết định thích ứng trong môi trường năng động. Ví dụ, các thuật toán này có thể điều chỉnh lịch sản xuất để ứng phó với sự gián đoạn chuỗi cung ứng hoặc nhu cầu thay đổi của khách hàng, đảm bảo hiệu quả liên tục.

Khi các nhà sản xuất chuyển sang xe điện (EV), các thuật toán tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện thiết kế pin và quy trình sản xuất. Bằng cách xác định cấu hình hiệu quả nhất, các công cụ này đẩy nhanh quá trình áp dụng EV trong khi giảm chi phí sản xuất. Một xu hướng khác là ứng dụng của chúng trong quản lý năng lượng, nơi các công cụ tối ưu hóa giúp các nhà máy giảm mức tiêu thụ năng lượng bằng cách xác định các thông số vận hành hiệu quả về chi phí và bền vững nhất.

Bảo trì dự đoán

Chi phí cho thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch có thể rất lớn, nhưng việc bảo trì dự đoán đang giúp các nhà sản xuất tránh được những gián đoạn này.

Sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến, các hệ thống bảo trì dự đoán phân tích dữ liệu từ các cảm biến được nhúng trong thiết bị sản xuất để phát hiện các bất thường và dự đoán các lỗi tiềm ẩn. Phương pháp này cho phép các nhà sản xuất giải quyết các vấn đề trước khi chúng leo thang, giảm thiểu sự gián đoạn bất ngờ và kéo dài tuổi thọ của máy móc quan trọng.

Bảo trì dự đoán sử dụng các cảm biến hỗ trợ IoT để thu thập dữ liệu thời gian thực như nhiệt độ, độ rung và áp suất từ thiết bị, sau đó các mô hình AI sẽ phân tích để dự đoán các sự cố tiềm ẩn.

BMW hiện là công ty dẫn đầu trong lĩnh vực này, tích hợp bảo trì dự đoán trên toàn bộ các cơ sở của mình để theo dõi tình trạng thiết bị và tối ưu hóa lịch trình sửa chữa. Bằng cách kéo dài tuổi thọ máy móc và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động bất ngờ, các nhà sản xuất tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành. Sự ra đời của khái niệm điện toán biên đã cải tiến hơn nữa các hệ thống này, cho phép dự đoán nhanh hơn và hành động ngay lập tức, đảm bảo quy trình sản xuất diễn ra suôn sẻ hơn.

Hơn nữa, những tiến bộ trong điện toán biên cho phép các nhà sản xuất xử lý dữ liệu cục bộ, cho phép dự đoán và hành động nhanh hơn. Sự tích hợp AI và IoT này tạo nền tảng cho hệ sinh thái sản xuất thông minh hơn, tự duy trì, đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả lâu dài.

Kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi

Kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi là một trường hợp sử dụng AI mang tính chuyển đổi khác trong sản xuất ô tô.

Các quy trình kiểm soát chất lượng truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào các cuộc kiểm tra thủ công, có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người. AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, cách mạng hóa chức năng này bằng cách cho phép phát hiện lỗi tự động, có độ chính xác cao.

Các hệ thống AI sử dụng “thị giác máy tính” để phân tích hình ảnh và video được ghi lại trong quá trình sản xuất, xác định các lỗi như trầy xước, sai lệch hoặc không nhất quán. Các hệ thống thị giác máy tính tiên tiến được hỗ trợ bởi AI phân tích dữ liệu hình ảnh từ các camera được lắp đặt trên dây chuyền sản xuất, xác định ngay cả những lỗi nhỏ nhất trong các thành phần hoặc thành phẩm. Ví dụ, Audi sử dụng các hệ thống kiểm tra hình ảnh do AI điều khiển để nâng cao chất lượng mối hàn trong quá trình lắp ráp xe. Các hệ thống này phát hiện ra các khuyết điểm và cũng cung cấp phản hồi theo thời gian thực, cho phép sửa chữa ngay lập tức.

Việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các hệ thống chất lượng dự đoán cho phép các nhà sản xuất dự đoán các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, tận dụng dữ liệu sản xuất trong quá khứ và phân tích theo thời gian thực.

Tối ưu hóa quy trình bằng bản sao kỹ thuật số

Bản sao kỹ thuật số - bản sao ảo của các hoạt động vật lý - là một trong những công cụ mang tính chuyển đổi nhất trong sản xuất ô tô hiện đại. Các bản sao kỹ thuật số này mô phỏng mọi khía cạnh của quy trình sản xuất, từ hiệu suất máy móc đến luồng vật liệu, cung cấp thông tin chi tiết vô giá để tối ưu hóa.

Bằng cách tích hợp AI vào các mô hình song sinh kỹ thuật số, các nhà sản xuất có thể phân tích lượng lớn dữ liệu, xác định tình trạng kém hiệu quả và thử nghiệm các cải tiến quy trình trong môi trường ảo trước khi triển khai chúng trong thế giới thực.

Ford đã sử dụng các bản sao kỹ thuật số hỗ trợ AI để mô phỏng các tình huống dây chuyền lắp ráp, xác định các điểm nghẽn và hợp lý hóa quy trình làm việc. Daimler sử dụng công nghệ này trong sản xuất động cơ, tối ưu hóa thiết kế và hiệu suất trong nhiều điều kiện khác nhau.

Việc sử dụng các bản sao kỹ thuật số trong quản lý năng lượng là một xu hướng mới nổi khác, trong đó các mô phỏng giúp tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng trên khắp các nhà máy. Bằng cách theo dõi dữ liệu thời gian thực và đưa dữ liệu trở lại mô hình ảo, các nhà sản xuất có thể đảm bảo điều chỉnh động cho các hoạt động, cải thiện hiệu quả và tính bền vững.

Sản xuất tự động

Sản xuất tự động đại diện cho đỉnh cao của ứng dụng AI trong ngành công nghiệp ô tô, nơi toàn bộ dây chuyền sản xuất hoạt động với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Robot do AI điều khiển và các hệ thống tự động hợp tác liền mạch để thực hiện các nhiệm vụ sản xuất, từ xử lý vật liệu đến các quy trình lắp ráp phức tạp. Mức độ tự động hóa này giúp tăng cường độ chính xác, giảm chi phí lao động và cho phép sản xuất 24/7.

Các nhà máy Gigafactory của Tesla là ví dụ điển hình cho sản xuất tự động, với các rô-bốt chạy bằng AI quản lý hầu hết mọi giai đoạn sản xuất, bao gồm lắp ráp bộ pin và hệ thống truyền động điện.

Những rô-bốt này hoạt động cùng với các hệ thống AI giúp tối ưu hóa quy trình làm việc theo thời gian thực, đảm bảo hiệu quả tối đa. Sản xuất tự động cũng kết hợp các rô-bốt cộng tác, hay còn gọi là cobot, hoạt động cùng với người vận hành để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc nguy hiểm. Ford sử dụng cobot trong dây chuyền sản xuất của mình để hỗ trợ công nhân lắp ráp các thành phần phức tạp, giảm mệt mỏi và cải thiện độ chính xác.

Sản xuất tự động mở rộng sang các hệ thống vận chuyển vật liệu tự động, trong đó AI quản lý luồng linh kiện giữa các trạm làm việc, giảm thời gian chờ đợi và tối đa hóa thông lượng. Ngoài ra, việc tích hợp AI với các kỹ thuật sản xuất bồi đắp, chẳng hạn như in 3D, cho phép sản xuất theo yêu cầu các thành phần phức tạp, giúp tăng cường tính linh hoạt hơn nữa. Bằng cách kết hợp sự khéo léo của con người với độ chính xác của máy móc, sản xuất tự động chạy bằng AI cho phép các OEM đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với các loại xe chất lượng cao trong khi vẫn duy trì tính linh hoạt trong sản xuất.

Thế hệ sản xuất ô tô tiếp theo với AI

Tương lai của AI trong sản xuất ô tô đang chuẩn bị chuyển đổi, với các công nghệ mới nổi định nghĩa lại mọi khía cạnh của sản xuất. Hãy tưởng tượng một nhà máy nơi máy móc không chỉ hoạt động mà còn học hỏi và cải thiện thông qua sự hợp tác.

Sự thay đổi công nghệ này được thúc đẩy bởi sự gia tăng đầu tư vào ngành, đẩy nhanh việc áp dụng AI trong sản xuất ô tô. Các nhà sản xuất ô tô hàng đầu như Tesla, Toyota và BMW đang dẫn đầu sự chuyển đổi này bằng cách thành lập các trung tâm nghiên cứu AI chuyên dụng tập trung vào thiết kế tạo sinh, hệ thống tự động và tối ưu hóa năng lượng.

Hãy tưởng tượng những nỗ lực hợp tác giữa các nhà sản xuất ô tô và các công ty công nghệ đang định hình lại bối cảnh: những đột phá trong khoa học vật liệu và bản sao kỹ thuật số đang biến các phương pháp sản xuất bền vững và hiệu quả thành hiện thực.

Các sáng kiến và trợ cấp của chính phủ cho sản xuất thông minh khuếch đại động lực này, đặc biệt là ở các khu vực như Châu Âu và Châu Á, nơi cuộc đua hiện đại hóa sản xuất ô tô đã đạt đến đỉnh điểm.

Nam Nguyễn