Tốc độ thay đổi của công nghệ trong thập kỷ qua gần như chưa từng có trong lịch sử loài người và nó chỉ được dự đoán là sẽ trở nên ngoạn mục hơn trong những năm tới: blockchain, robot, điện toán cạnh, trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn, in 3D, cảm biến, machine vision, internet vạn vật, chỉ là một số trong những thay đổi công nghệ lớn đang ở trên bờ vực của các ngành công nghiệp.
Việc lập kế hoạch chiến lược cho việc áp dụng và tận dụng một số hoặc tất cả các công nghệ này sẽ rất quan trọng trong ngành sản xuất. Tại Hoa Kỳ, ngành sản xuất đóng góp 2,17 nghìn tỷ đô la cho hoạt động kinh tế hàng năm, nhưng vào năm 2025 - chỉ còn thời gian ngắn - McKinsey dự báo rằng "các nhà máy thông minh" có thể tạo ra tới 3,7 nghìn tỷ đô la giá trị. Nói cách khác, những công ty có thể nhanh chóng biến các nhà máy của mình thành trung tâm tự động hóa thông minh sẽ là những công ty chiến thắng lâu dài từ những khoản đầu tư đó.
“Nếu bạn vẫn gắn bó với cách cũ và không có khả năng số hóa các quy trình sản xuất, chi phí của bạn có thể sẽ tăng lên, sản phẩm của bạn sẽ bị chậm đưa ra thị trường và khả năng cung cấp giá trị gia tăng đặc biệt cho khách hàng của bạn sẽ giảm xuống,” Stephen Ezell, một chuyên gia về chính sách đổi mới toàn cầu tại Quỹ Công nghệ Thông tin và Đổi mới, cho biết trong một báo cáo của Intel về tương lai của AI trong sản xuất.
Những công nghệ này khi được áp dụng trong môi trường nhà máy hoặc sản xuất không còn là thứ tốt để có, mà là thứ quan trọng đối với doanh nghiệp. Theo một báo cáo nghiên cứu gần đây của Forbes Insights, 93% người được hỏi từ lĩnh vực ô tô và sản xuất xếp hạng AI là "rất quan trọng" hoặc "hoàn toàn quan trọng đối với thành công". Tuy nhiên, chỉ có 56% số người được hỏi này có kế hoạch tăng chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo dưới 10%.
Sự khác biệt giữa việc nhận ra tầm quan trọng của các công nghệ mới cho phép tự động hóa nhà máy nhiều hơn và ý chí chi tiêu cho chúng sẽ là sự khác biệt giữa những công ty thắng và những công ty thua. Có lẽ sự do dự đầu tư vào thứ gì đó như AI có thể được quy cho việc thiếu hiểu biết về ROI, khả năng hoặc các trường hợp sử dụng trong thế giới thực của nó. Các nhà phân tích ngành Gartner, Inc. vẫn xếp nhiều ứng dụng của AI vào "đỉnh cao của kỳ vọng quá cao" sau tất cả.
Nhưng AI, cụ thể là deep learning hoặc machine vision dựa trên ví dụ, kết hợp với machine vision dựa trên quy tắc truyền thống có thể mang lại cho nhà máy sản xuất và nhóm của họ những sức mạnh siêu phàm. Hãy lấy một quy trình như lắp ráp phức tạp một chiếc điện thoại thông minh hiện đại hoặc các thiết bị điện tử tiêu dùng khác. Sự kết hợp của machine vision dựa trên quy tắc và deep learning có thể giúp các bộ phận lắp ráp robot xác định các bộ phận chính xác, xác định các khác biệt như ốc vít bị thiếu hoặc vỏ máy bị lệch, giúp phát hiện xem một bộ phận có bị thiếu hay lắp ráp ở một vị trí khác trên sản phẩm hay không, và nhanh chóng xác định xem đó có phải là vấn đề hay không. Và họ có thể làm điều này ở quy mô khổng lồ.
Sự kết hợp của machine vision và deep learning là cách để các công ty áp dụng các công nghệ thông minh hơn sẽ mang lại cho họ quy mô, độ chính xác, hiệu quả và tăng trưởng tài chính cho thế hệ tiếp theo. Nhưng việc hiểu rõ sự khác biệt giữa machine vision truyền thống và deep learning và cách chúng bổ sung cho nhau, thay vì thay thế, là điều cần thiết để tối đa hóa các khoản đầu tư đó.
Kết luận:
Công nghệ 4.0 đang biến đổi ngành sản xuất với tốc độ chóng mặt. Các công ty cần nhanh chóng áp dụng các công nghệ mới như AI, deep learning, machine vision để nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận.
