Trí tuệ nhân tạo AI giúp hiệu quả quy trình quản lý chất lượng như thế nào?

Với sự phổ biến cùng sự cải tiến liên tục để phục vụ cho nhiều mục đích, không quá khó hiểu khi nhiều nhà sản xuất xem Trí tuệ nhân tạo AI như một giải pháp cho các vấn đề chất lượng. Vậy sử dụng AI trong quản lý chất lượng trong nhà máy sản xuất như thế nào? Hãy cùng IPC247 tìm hiểu qua bài viết sau đây.

Quản lý chất lượng với trí tuệ nhân tạo AI

Quản lý chất lượng là gì?

Các nhiệm vụ cơ bản của quản lý chất lượng (Quality Management – QM) bao gồm giám sát các quá trình sản xuất đang diễn ra và kiểm tra sản phẩm trên cơ sở các mẫu ngẫu nhiên của thành phẩm hoặc sản phẩm trung gian, qua đó xác định đối tượng nào không tương ứng với các tiêu chuẩn chất lượng đã đặt ra trong kế hoạch chất lượng Có thể thấy, mục tiêu của QM trong các công ty sản xuất luôn là đạt được càng ít lãng phí càng tốt để tiết kiệm tài nguyên. Điều đó không phải lúc nào cũng hiệu quả. Nguyên nhân là do những sai lệch trong quá trình sản xuất dẫn đến giảm chất lượng thường được nhận biết quá muộn. Do đó, quá trình quản lý chất lượng trong nhà máy ngày nay thường áp dụng các giải pháp, phần mềm hiện đại, nhằm đáp ứng các yêu cầu về sản phẩm ngày càng cao  của thị trường. 

Quản lý chất lượng thông minh với trí tuệ AI

Ngày càng nhiều doanh nghiệp xem AI là ưu tiên chiến lược. Với khả năng hoạt động trong rất nhiều lĩnh vực và có nhiều ứng dụng đặc biệt, các công cụ hỗ trợ AI có thể tăng năng suất và mang lại cho các công ty sự linh hoạt để thích ứng với một môi trường luôn thay đổi.  Nhiều công ty đã bắt đầu kết hợp các công cụ để tự động hóa đánh giá và giám sát các hoạt động sản xuất, đồng thời thực hiện phân tích tình huống thông qua tất cả các tương tác. Một số công cụ sẽ cá nhân hóa việc đào tạo và huấn luyện cũng như cung cấp phản hồi ngay lập tức khi xác định lỗi kịp thời và nhanh chóng trong thời gian thực. Ngày nay, AI dần trở thành một phần quan trọng của quy trình quản lý chất lượng bởi khả năng đáp ứng với nhiều mục tiêu và yêu cầu. Cùng với đó, nó sẽ thúc đẩy việc:

• Ra quyết định dựa trên phân tích
• Sự chính xác
• Tự động hóa
• Đào tạo và huấn luyện thông minh

Trong quản lý chất lượng, AI thường phải có Thị giác máy tính (Computer Vision), một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc hiểu được thế giới thị giác. Với sự trợ giúp của thị giác máy tính, một hệ thống AI có thể định vị và xác định chính xác các hình ảnh và video để lấy thông tin có ý nghĩa từ thế giới thực. Nhóm thị giác máy tính cần thiết lập một bộ quy tắc rõ ràng mô tả chất lượng có ý nghĩa như thế nào trong bối cảnh dự án cũng như các yêu cầu sản xuất. Ngoài các yêu cầu về chất lượng, bộ quy tắc nên bao gồm các Tiêu chí chú thích – tập hợp các quy tắc xác định đối tượng nào cần chú thích, cách chú thích chúng một cách chính xác và mục tiêu chất lượng là gì. Bộ quy tắc này hoàn toàn có thể giúp AI tự học và tự hoàn thiện các dữ liệu cho tương lai. Việc có các nền tảng trực quan nhận biết và lựa chọn các tương tác để đánh giá sẽ tối ưu hóa các tác vụ lặp đi lặp lại với khối lượng công việc lớn. Ngoài ra, dữ liệu kết quả và thông tin chi tiết sẽ thúc đẩy quá trình ra quyết định. Đây cũng chính là lý do mà các nhà quản lý quy trình chất lượng trong nhà máy đang dần ưa chuộng việc sử dụng sự hỗ trợ từ AI.

Trí tuệ AI trong quy trình quản lý chất lượng có khả năng gì?

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo AI vào trong quy trình quản lý chất lượng có thể giúp các nhà máy: 

Kiểm soát chất lượng

Các thuật toán máy tính và thị giác máy tính (Computer Vision) có thể được sử dụng để tự động hóa nhiệm vụ phát hiện lỗi sản phẩm cho nhà máy. Các công nghệ này có thể phát hiện các vấn đề chất lượng bằng cách sử dụng camera hoặc cảm biến để quét, cũng như bằng cách truy cập và phân tích dữ liệu trong thời gian thực, AI sẽ đề xuất các cải thiện quy trình hoạt động để xử lý các tình huống phát sinh lỗi trong sản xuất.

Đáp ứng các yêu cầu về tuân thủ

Một trong những thách thức trong thời đại kỹ thuật số thường khiến các nhà sản xuất đau đầu, đó là việc đáp ứng các yêu cầu về tuân thủ. Tuy vậy, khi sử dụng AI, bạn có thể đáp ứng các yêu cầu này với khả năng giám sát mạnh mẽ trong thời gian thực và phát hiện sự bất thường, cũng như các cơ chế phản hồi tự động. 

Phân tích dự đoán

Các kỹ thuật AI có thể giúp các chuyên gia chất lượng tạo ra các dự báo chính xác. Bằng việc thu thập các dữ liệu sản xuất, trí tuệ nhân tạo có thể xác định các quy trình nào hoạt động chưa hiệu quả, các bộ phận nào thường gây ra lỗi kĩ thuật, từ đó dự báo và hỗ trợ lên kế hoạch xử lý trước khi các sai sót của sản xuất gây ra cho sản phẩm diễn ra. 

Huấn luyện nhân viên

Việc đào tạo nhân viên hiệu quả cũng quan trọng không kém việc đảm bảo chất lượng sản phẩm. Ngày nay,  việc đào tạo cho nhân viên có thể trở nên thú vị và hiệu quả hơn với học máy – Machine Learning. Việc áp dụng các thuật toán học máy có thể cải thiện nội dung hướng dẫn, cá nhân hóa việc huấn luyện hiệu suất và cung cấp phản hồi trực quan tốt hơn.  Một số ngành công nghiệp đã áp dụng công nghệ này. Một ví dụ là Air Methods, một công ty vận chuyển cấp cứu y tế đang sử dụng nền tảng AI dựa trên đám mây có tên là Amplifire để xác định cấp độ kỹ năng của học viên và đưa ra các bài kiểm tra tương ứng bao gồm các câu hỏi trắc nghiệm và phỏng vấn. Điều này dẫn đến đào tạo được cá nhân hóa và hiệu quả, góp phần nâng cao khả năng quản lý nhân sự cho công ty.

Đáp ứng chuỗi cung ứng

Với AI, chúng ta có thể có một chuỗi cung ứng được tối ưu hóa vì các thuật toán có thể được sử dụng để phát hiện và tìm hiểu các nhu cầu của thị trường đối với sản phẩm theo thời gian và từng khu vực địa lý. Điều này có thể giúp các công ty tìm ra các phương án tốt nhất để tiếp cận khách hàng ở từng khu vực, nơi có các nhu cầu về chất lượng và mẫu mã sản phẩm khác nhau. 

Ví dụ: kiểm tra ngoại quan bằng thị giác máy tính

Một ứng dụng phổ biến của AI trong quản lý chất lượng là kiểm tra ngoại quan tự động: camera công nghiệp chụp sản phẩm trên dây chuyền, mô hình thị giác máy tính chạy trên máy tính công nghiệp hoặc thiết bị Edge AI đặt cạnh dây chuyền phát hiện các khuyết tật như vết xước, vết nứt, sai vị trí, rồi phân loại sản phẩm "đạt" hoặc "không đạt". Dữ liệu kiểm tra được lưu lại để cải tiến mô hình và truy vết nguyên nhân lỗi, giúp giảm thao tác kiểm tra thủ công và sai sót do con người.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo AI trong sản xuất

Với tốc độ phát triển nhanh chóng của AI, các tổ chức và doanh nghiệp sản xuất nên bắt đầu xem xét áp dụng công nghệ này trong hoạt động sản xuất và kinh doanh của mình. Điều này có thể đạt được bằng cách:

• Xác định mục tiêu: Các công ty cần nên xem xét, lập kế hoạch cho việc áp dụng AI trong tổ chức của mình. Họ nên xác định rõ yêu cầu và lợi ích của AI sẽ mang lại, các lĩnh vực hoặc hoạt động sản xuất nào cần cũng như việc đào tạo các nhân viên hoạt động hiệu quả với các giải pháp công nghệ mới mẻ này.
• Đào tạo nhân viên: Các công ty không thể hoàn toàn áp dụng công nghệ AI nếu không xây dựng kỹ năng cho nhân viên để làm việc hiệu quả cùng. Nhân viên nên được đào tạo phù hợp bởi các đối tác uy tín hoặc các khóa học trực tuyến về AI để giúp hiểu hơn về công nghệ và cách để làm việc cùng nó mỗi ngày trong nhà máy.
• Lựa chọn nền tảng AI: Các công ty có thể hợp tác với các nhà cung cấp giải pháp AI để chọn nền tảng phù hợp với nhu cầu của họ và tư vấn đầu tư vào việc triển khai nó.