Ưu điểm của việc sử dụng ML và AI trong việc tối ưu hóa các hoạt động công nghiệp

Mục tiêu chính của Data Analytics là lập kế hoạch và tối ưu các hoạt động. Trên thực tế, hiện nay các công ty đã sử dụng kỹ thuật để tối ưu những hoạt động của mình. Đặc biệt là sử dụng ML để đưa Data Analytics đến một cấp độ khác.

Mặt khác, AI lại là một lựa chọn tuyệt vời trong khía cạnh này. Bạn có thể sử dụng AI để nâng cao hiệu quả và năng suất của các ngành công nghiệp quan trọng.

Để có cái nhìn trực quan hơn, mời các bạn cùng xem qua về ngành công nghiệp sản xuất thép qua ví dụ dưới đây:

Các công ty sản xuất thép có thể sử dụng rộng rãi các công cụ AI như hệ thống điều khiển, cảm biến và tối ưu hóa dựa trên ML. AI còn có khả năng đưa ra những công nghệ khác nhau để cải thiện công việc sản xuất thép theo phương pháp sinh lợi nhuận.

Dưới đây là bảy lĩnh vực chính mà ML có thể giúp đỡ trong ngành sản xuất thép. Chúng ta hãy cùng xem xét nhé!

1. Dự đoán nhu cầu: Các công ty lớn đầu tư một cách rất khôn ngoan, chính vì vậy, cần có dự đoán một cách chính xác nhu cầu sử dụng thép của những công ty đó. Đây chính là lĩnh vực mà ML tiếp cận tới. Nó sử dụng các công cụ như là dữ liệu về kinh tế vĩ mô kết hợp với lịch sử nhu cầu về thép để làm nên kết quả dự đoán.
2. Tìm nguồn cung ứng/ quản lý kiểm kê hàng hóa: Những nguyên liệu bình thường để sản xuất thép là phế liệu (sắt vụn). Chính vì vậy, cần phải dự đoán tính khả dụng của nó. AI có thể tạo ra "chỉ mục phế liệu" theo đó các công ty có thể khám phá ra khả năng của việc sử dụng phương pháp bảo hiểm rủi ro để mua thép.
3. Tối ưu hóa lịch trình sản xuất thép: Mối quan tâm chính đối với bất kỳ công ty sản xuất thép nào đó chính là thời điểm sản xuất và sản phẩm. Ở khía cạnh này ta giả định rằng tầm quan trọng nhất khi năng lượng điện là một trong những yếu tố đầu vào quan trọng nhất. Các mô hình tối ưu hóa giảm thiểu chi phí năng lượng bằng cách tối đa hóa tiêu thụ năng lượng. Đặc biệt là những thời điểm không phải giờ cao điểm. Việc nhận định thời điểm không phải giờ cao điểm chính là việc của ML và AI. kết hợp với việc xác định thời gian để tôi thép thì ta sẽ có được một dự đoán tối ưu nhất để thực hiện việc sản xuất thép.
4. Tối ưu hóa sản xuất: Trong quá trình sản xuất thép có thể có những sự việc xảy ra ngoài mong muốn. Ví dụ: Thép nóng chảy có thể thoát ra khỏi khuôn trong quá trình đúc hoặc là thép có thể thoát ra từ các con lăn trên sàn nhà máy... Những việc ngoài ý muốn đó có thể khiến việc sản xuất dừng lại và gây tổn thất nặng nề cho công ty. ML có thể dự đoán sự xuất hiện và từ đó công ty có thể xem xét và giảm thiểu những rủi ro này. Điều này giúp tối ưu hóa việc sản xuất.
5. Dự đoán về việc bảo trì: Thông thường. các công ty sản xuất thép có lịch bảo trì thường xuyên, thường là hàng tuần. AI có thể giúp bằng cách dự đoán khi nào những chiếc máy cụ thể yêu cầu bảo trì. Do đó bạn có thể thực hiện việc bảo dưỡng dựa trên nhu cầu thay vì lịch bảo trì cố định hàng xuần. Điều này rất quan trọng trong trường hợp các công ty sản xuất có số lượng lớn máy móc.
6. Giảm chi phí sản xuất:Các tools AI sẽ giúp xác định các mối tương quan toán học, nhờ đó mà loại bỏ chi phí sản xuất. Đồng thời, nó sẽ nâng cao chất lượng sản xuất thép.
7. Hệ thống cảnh báo sớm: AI cho phép ngành công nghiệp thực hiện các bước cải chính đúng thời hạn và ngăn ngừa tai nạn không mong muốn. Việc sửa chữa máy móc dựa trên nhu cầu này đóng vai trò lớn trong việc nâng cao tuổi thọ của các máy công nghiệp.

Qua ví dụ về ngành công nghiệp thép vừa rồi chắc các bạn cũng thấy phần nào ưu điểm của việc áp dụng ML và AI vào việc tối ưu hóa ngành công nghiệp.

Hiện nay, nhiều công ty sản xuất hàng đầu đã sử dụng ML và AI để cải thiện hoạt động sản xuất của họ. Việc tích hợp hai có chế này có thể mang nhiều lợi ích cho các công ty như vậy, điều này còn tăng lợi nhuận của các công ty này. Một số công ty có mô hình như vậy mà kết nối các khía cạnh khác nhau như hoạt động kinh tế của họ đã giúp tối ưu hóa hiệu suất của công ty. Thống kê cho thấy ML có thể năng năng lực sản xuất tối thiểu 20% trong khi giảm tỷ lệ tiêu thụ nguyên vật liệu xuống 4%

Tham khảo: medium - The advantages of using ML and AI in optimizing industrial operations