Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) δεν είναι απλώς ένα υποστηρικτικό εργαλείο, αλλά αποτελεί και κινητήρια δύναμη για την καινοτομία, συμβάλλοντας στην υπέρβαση των περιορισμών των παραδοσιακών μεθόδων σχεδιασμού και κατασκευής. Προηγουμένως, η βιετναμέζικη μηχανολογία βασιζόταν κυρίως στον αυτοματισμό και τον αριθμητικό έλεγχο, αλλά τώρα η τάση μετατοπίζεται έντονα προς την έξυπνη αυτόνομη κατασκευή - όπου μηχανές, ρομπότ, συστήματα αισθητήρων και έξυπνα συστήματα ελέγχου ενσωματωμένα στην ΤΝ μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις, να βελτιστοποιούν και να προσαρμόζονται στις πραγματικές συνθήκες παραγωγής.
Ο Δρ. Nguyen Lac Hong, Αντιπρόεδρος του Συνδέσμου Μηχανολόγων Μηχανικών του Βιετνάμ, σημείωσε ότι τεχνολογίες όπως τα Μεγάλα Δεδομένα, το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), ο βιομηχανικός σχεδιασμός και τα μοντέλα "ψηφιακών αντιγράφων" έχουν δημιουργήσει μια ισχυρή μετατόπιση στον τρόπο με τον οποίο διεξάγεται ο μηχανολογικός σχεδιασμός και η κατασκευή. Μέσω της μηχανικής μάθησης, παρουσιάζονται και αξιολογούνται διάφορες επιλογές σύμφωνα με τα πρότυπα ανθεκτικότητας, κόστους παραγωγής ή βάρους, πριν προταθεί η βέλτιστη λύση. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε βιομηχανίες που απαιτούν υψηλή ακρίβεια, όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, η αεροδιαστημική, η ρομποτική και η κατασκευή μηχανημάτων. Στη μηχανική επεξεργασία, η Τεχνητή Νοημοσύνη ενσωματώνεται άμεσα σε συστήματα αριθμητικού ελέγχου υπολογιστή (CNC) για τη βελτιστοποίηση της διαδικασίας κοπής σε πραγματικό χρόνο.
Τεχνολογίες όπως τα Μεγάλα Δεδομένα, το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), ο βιομηχανικός σχεδιασμός και το μοντέλο του «ψηφιακού διδύμου» έχουν επιφέρει μια δραματική αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο διεξάγεται ο μηχανολογικός σχεδιασμός και η κατασκευή.
Δρ. Nguyen Lac Hong, Αντιπρόεδρος του Συνδέσμου Μηχανολόγων Μηχανικών του Βιετνάμ
Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι το σύστημα FANUC Intelligent Edge Link & Drive (FIELD), το οποίο συνδυάζει την Τεχνητή Νοημοσύνη και το Διαδίκτυο των Πραγμάτων για τον συγχρονισμό δεδομένων από πολλαπλές μηχανές CNC, την ανάλυση της κατάστασης λειτουργίας και την αυτόματη πρόβλεψη σφαλμάτων πριν αυτά συμβούν. Ως αποτέλεσμα, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά στην αύξηση της απόδοσης κοπής κατά 10-20% και στη μείωση του χρόνου εγκατάστασης κατά 40% στη μαζική παραγωγή. Υποστηρίζει επίσης προσαρμοστικό έλεγχο, όπου το σύστημα μαθαίνει από προηγούμενα δεδομένα για να καθορίσει τις βέλτιστες συνθήκες κατεργασίας για υλικά όπως τιτάνιο ή κράματα αλουμινίου.
Σχολιάζοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) στη μηχανολογία, ο Δρ. Vu Duong (Πανεπιστήμιο Duy Tan) δήλωσε ότι η ΤΝ εφαρμόζεται για τη βελτιστοποίηση του σχεδιασμού, των διαδικασιών κατασκευής, του ποιοτικού ελέγχου, της πρόβλεψης συντήρησης και της ανάπτυξης νέων υλικών, αυξάνοντας έτσι την παραγωγικότητα, την ακρίβεια και τη συνολική απόδοση. Επιπλέον, οι παράμετροι κατεργασίας, όπως η ταχύτητα κοπής και ο ρυθμός τροφοδοσίας, μπορούν να προσαρμοστούν με ευελιξία για την επίτευξη βέλτιστης απόδοσης. Το σύστημα χρησιμοποιεί κάμερες σε συνδυασμό με αλγόριθμους ΤΝ για την ανάλυση επιφανειών προϊόντων και την ανίχνευση ελαττωμάτων όπως ρωγμές, στρέβλωση ή σφάλματα διαστάσεων.
Παρά τις μεγάλες δυνατότητές της, η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) στη βιομηχανία μηχανολογίας του Βιετνάμ αντιμετωπίζει επί του παρόντος πολλά εμπόδια. Σύμφωνα με τον Δρ. Dinh Van Chien, Διευθυντή του Ινστιτούτου Μηχανολόγων Μηχανικών, Αυτοματισμού και Περιβάλλοντος, η αξιοποίηση των δυνατοτήτων της ΤΝ απαιτεί σημαντικό κόστος και πόρους: επενδύσεις στη δημιουργία υποδομής ΤΝ· εξειδικευμένο λογισμικό· και πρόσληψη ή εκπαίδευση εξειδικευμένου προσωπικού... Από την άλλη πλευρά, η ζήτηση για υπολογιστική υψηλής απόδοσης μπορεί να αυξήσει το λειτουργικό κόστος, απαιτώντας συνεχείς επενδύσεις σε υπολογιστικούς πόρους και συντήρηση...
Το τρέχον επίπεδο εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης βρίσκεται ακόμη σε πειραματικό στάδιο, κυρίως σε μεγάλες εταιρείες και ερευνητικά ιδρύματα. Περισσότερο από το 90% των επιχειρήσεων μηχανολογίας, ιδίως των μικρών και μεσαίων επιχειρήσεων, δεν διαθέτουν ακόμη τους πόρους για την ευρεία αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην παραγωγή. Η πρώτη πρόκληση είναι ότι τα δεδομένα παραγωγής δεν έχουν ψηφιοποιηθεί και συγχρονιστεί. Τα δεδομένα από τον εξοπλισμό κατεργασίας, τις συσκευές μέτρησης ή το λογισμικό σχεδιασμού εξακολουθούν να είναι διασκορπισμένα ή δεν αποθηκεύονται σύμφωνα με ένα ενιαίο πρότυπο. Αυτό αφήνει τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης να μην έχουν δεδομένα από τα οποία να μπορούν να μάθουν και δυσχεραίνει την επίτευξη υψηλής ακρίβειας.
Η εθνική στρατηγική για την έρευνα, την ανάπτυξη και την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης έως το 2030 προσδιορίζει τη μηχανολογία και την κατασκευή ως έναν από τους τομείς προτεραιότητας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι και θα γίνει βασικό στοιχείο που αναδιαμορφώνει τη μηχανολογική βιομηχανία του Βιετνάμ, μεταβαίνοντας από ένα μοντέλο «σχεδιασμού βασισμένο στην εμπειρία» σε ένα μοντέλο «σχεδιασμού βασισμένο σε δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη».
Επιπλέον, υπάρχει έλλειψη διεπιστημονικού προσωπικού. Οι μηχανικοί με ταυτόχρονη γνώση μηχανολογίας, Τεχνητής Νοημοσύνης και αριθμητικής προσομοίωσης είναι σπάνιοι. Εν τω μεταξύ, τα έξυπνα συστήματα παραγωγής απαιτούν τεχνικό εργατικό δυναμικό ικανό να χειρίζεται και να συντηρεί εξοπλισμό που ενσωματώνει αισθητήρες, αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και αριθμητικά μοντέλα. Τεχνολογικά, πολλές έξυπνες μηχανικές συσκευές εισάγονται επί του παρόντος με υψηλό κόστος. Η Τεχνητή Νοημοσύνη που ενσωματώνεται σε εισαγόμενα μηχανήματα λειτουργεί συχνά σαν «μαύρο κουτί», καθιστώντας δύσκολη την προσαρμογή τους στις εγχώριες συνθήκες παραγωγής. Οι εγχώριες επιχειρήσεις δεν έχουν ακόμη κατακτήσει τις μονάδες αισθητήρων, τα συστήματα συλλογής δεδομένων ή το λογισμικό προσομοίωσης που είναι ενσωματωμένο με την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Η εθνική στρατηγική για την έρευνα, την ανάπτυξη και την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης έως το 2030 προσδιορίζει τη μηχανολογία και την κατασκευή ως έναν από τους τομείς προτεραιότητας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι και θα γίνει βασικό στοιχείο που αναδιαμορφώνει τη βιομηχανία μηχανολογίας του Βιετνάμ, μεταβαίνοντας από ένα μοντέλο «σχεδιασμού βασισμένο στην εμπειρία» σε ένα μοντέλο «σχεδιασμού βασισμένο σε δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη». Αυτή δεν είναι μόνο μια τεχνολογική κατεύθυνση, αλλά και ένα στρατηγικό καθήκον για τη βιομηχανία μηχανολογίας στην εποχή του ψηφιακού μετασχηματισμού, συμβάλλοντας στην πρόοδο του Βιετνάμ προς μια έξυπνη, αυτοδύναμη και παγκοσμίως ανταγωνιστική μεταποίηση.
Ωστόσο, σύμφωνα με ειδικούς στον τομέα της μηχανολογίας, η επίτευξη αυτού του στόχου απαιτεί μια στρατηγική και συγχρονισμένη λύση. Πρώτον, είναι απαραίτητο να δημιουργηθεί ένα εθνικό ψηφιοποιημένο αποθετήριο δεδομένων μηχανολογίας, που θα περιλαμβάνει δεδομένα σχεδιασμού, κατεργασίας, προσομοίωσης και αισθητήρων. Αυτό το αποθετήριο δεδομένων θα χρησιμεύσει ως πλατφόρμα για την εκπαίδευση μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης, επιτρέποντας την ευρύτερη εφαρμογή της τεχνολογίας.
Ταυτόχρονα, είναι απαραίτητο να προωθηθεί η διεπιστημονική εκπαίδευση στη μηχανολογία, την ηλεκτρονική και την Τεχνητή Νοημοσύνη, συνδέοντας σχολεία και επιχειρήσεις, ώστε οι μηχανικοί να έχουν την ευκαιρία να εξασκηθούν σε πραγματικές γραμμές παραγωγής. Επιπλέον, είναι απαραίτητο να προωθηθεί η τοπική προσαρμογή έξυπνων μηχανολογικών προϊόντων. Η ανάπτυξη λογισμικού για τον έλεγχο εξοπλισμού κατεργασίας, συστημάτων μηχανικής όρασης ή ψηφιακών μοντέλων αντιγράφων "Make in Vietnam" θα βοηθήσει τις επιχειρήσεις να μειώσουν το κόστος και να αναλάβουν τον έλεγχο της τεχνολογίας. Επιπλέον, είναι απαραίτητο να ενισχυθεί η ερευνητική συνεργασία μεταξύ ινστιτούτων, πανεπιστημίων και επιχειρήσεων για τη διαμόρφωση ενός έξυπνου μηχανικού οικοσυστήματος, δημιουργώντας συνθήκες για τη δοκιμή και την τελειοποίηση της τεχνολογίας πριν από τη διάθεσή της στην αγορά.
Πηγή: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html
![[Εικόνα] Κοντινό πλάνο του πρόσφατα ανακαλυφθέντος «ιερού δρόμου» στο Ιερό του Υιού Μου](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2025/12/13/1765587881240_ndo_br_ms5-jpg.webp)
Σχόλιο (0)