ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການອອກແບບ ແລະ ການປະມວນຜົນກົນຈັກໂດຍໃຊ້ແອັບພລິເຄຊັນ AI.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ກຳລັງກາຍເປັນປັດໄຈສຳຄັນໃນການປັບໂຄງສ້າງອຸດສາຫະກຳວິສະວະກຳກົນຈັກຄືນໃໝ່. ໃນຂະນະທີ່ສະເໜີວິທີແກ້ໄຂທີ່ມີປະສິດທິພາບ, AI ຍັງສ້າງສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆທີ່ອຸດສາຫະກຳວິສະວະກຳກົນຈັກຫວຽດນາມຈຳເປັນຕ້ອງປະເຊີນ ​​ແລະ ປັບຕົວເພື່ອບັນລຸຄວາມກ້າວໜ້າ.

ດຳເນີນງານສາຍການຜະລິດກົນຈັກຢູ່ບໍລິສັດ Tomerco An Khang, ກຸ່ມອຸດສາຫະກຳ ຫງອກລຽບ ( ຮ່າໂນ້ຍ ). (ພາບໂດຍ TUỆ NGHI)

ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນເທົ່ານັ້ນ, AI ຍັງເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນໃຫ້ແກ່ນະວັດຕະກໍາ, ຊ່ວຍເອົາຊະນະຂໍ້ຈຳກັດຂອງວິທີການແບບດັ້ງເດີມໃນການອອກແບບ ແລະ ການຜະລິດ. ກ່ອນໜ້ານີ້, ວິສະວະກຳກົນຈັກຫວຽດນາມອາໄສການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການຄວບຄຸມຕົວເລກເປັນຫຼັກ, ແຕ່ປະຈຸບັນທ່າອ່ຽງກຳລັງປ່ຽນໄປສູ່ການຜະລິດແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ສະຫຼາດ - ບ່ອນທີ່ເຄື່ອງຈັກ, ຫຸ່ນຍົນ, ລະບົບເຊັນເຊີ ແລະ ລະບົບຄວບຄຸມອັດສະລິຍະທີ່ປະສົມປະສານກັບ AI ສາມາດຕັດສິນໃຈ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບການຜະລິດໃນໂລກຕົວຈິງ.

ດຣ. ຫງວຽນ ລາກ ຮົ່ງ, ຮອງປະທານສະມາຄົມວິສະວະກຳກົນຈັກຫວຽດນາມ, ໄດ້ໃຫ້ຂໍ້ສັງເກດວ່າ ເຕັກໂນໂລຊີຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT), ການອອກແບບອຸດສາຫະກຳ, ແລະ ຮູບແບບ "ສຳເນົາດິຈິຕອນ" ໄດ້ສ້າງການປ່ຽນແປງທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນວິທີການອອກແບບ ແລະ ການຜະລິດກົນຈັກ. ຜ່ານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ທາງເລືອກຕ່າງໆຈະຖືກນຳສະເໜີ ແລະ ປະເມີນຜົນຕາມມາດຕະຖານຄວາມທົນທານ, ຕົ້ນທຶນການຜະລິດ, ຫຼື ນ້ຳໜັກກ່ອນທີ່ຈະສະເໜີວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດ. ສິ່ງນີ້ມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນອຸດສາຫະກຳທີ່ຕ້ອງການຄວາມແມ່ນຍຳສູງເຊັ່ນ: ຍານຍົນ, ການບິນອະວະກາດ, ຫຸ່ນຍົນ, ແລະ ການຜະລິດເຄື່ອງຈັກ. ໃນການປະມວນຜົນກົນຈັກ, AI ຖືກລວມເຂົ້າໂດຍກົງກັບລະບົບຄວບຄຸມຕົວເລກຄອມພິວເຕີ (CNC) ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຕັດໃນເວລາຈິງ.

ເຕັກໂນໂລຊີຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT), ການອອກແບບອຸດສາຫະກໍາ, ແລະຮູບແບບ "ຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ" ໄດ້ນໍາເອົາການປ່ຽນແປງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍມາສູ່ວິທີການອອກແບບແລະການຜະລິດກົນຈັກ.

ດຣ. ຫງວຽນລາກຮົ່ງ, ຮອງປະທານສະມາຄົມວິສະວະກຳກົນຈັກຫວຽດນາມ

ຕົວຢ່າງທີ່ດີແມ່ນລະບົບ FANUC Intelligent Edge Link & Drive (FIELD), ເຊິ່ງລວມເອົາ AI ແລະ IoT ເພື່ອປະສານຂໍ້ມູນຈາກເຄື່ອງ CNC ຫຼາຍເຄື່ອງ, ວິເຄາະສະຖານະການປະຕິບັດງານ, ແລະຄາດຄະເນຄວາມຜິດພາດໂດຍອັດຕະໂນມັດກ່ອນທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, AI ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບການຕັດໄດ້ 10-20% ແລະຫຼຸດຜ່ອນເວລາຕິດຕັ້ງລົງ 40% ໃນການຜະລິດຈຳນວນຫຼາຍ. ມັນຍັງຮອງຮັບການຄວບຄຸມແບບປັບຕົວໄດ້, ບ່ອນທີ່ລະບົບຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາເພື່ອກຳນົດເງື່ອນໄຂການເຄື່ອງຈັກທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວັດສະດຸເຊັ່ນ: ໂລຫະປະສົມ titanium ຫຼື ອາລູມິນຽມ.

ໃນການໃຫ້ຄວາມເຫັນກ່ຽວກັບ AI ໃນວິສະວະກຳກົນຈັກ, ດຣ. ຫວູເຢືອງ (ມະຫາວິທະຍາໄລຢຸຍເຕີນ) ໄດ້ກ່າວວ່າ AI ຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການອອກແບບ, ຂະບວນການຜະລິດ, ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ການຄາດຄະເນການບຳລຸງຮັກສາ ແລະ ການພັດທະນາວັດສະດຸໃໝ່, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ປະສິດທິພາບໂດຍລວມ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຕົວກຳນົດການເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ: ຄວາມໄວໃນການຕັດ ແລະ ອັດຕາການປ້ອນສາມາດປັບໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ປະສິດທິພາບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ລະບົບດັ່ງກ່າວໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບລວມກັບອັລກໍຣິທຶມ AI ເພື່ອວິເຄາະພື້ນຜິວຜະລິດຕະພັນ ແລະ ກວດຫາຂໍ້ບົກຜ່ອງເຊັ່ນ: ຮອຍແຕກ, ການບິດເບືອນ, ຫຼື ຄວາມຜິດພາດດ້ານມິຕິ.

ເຖິງວ່າຈະມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ແຕ່ການນຳໃຊ້ AI ໃນອຸດສາຫະກຳວິສະວະກຳກົນຈັກຂອງຫວຽດນາມໃນປະຈຸບັນກໍ່ຍັງປະເຊີນກັບອຸປະສັກຫຼາຍຢ່າງ. ອີງຕາມທ່ານດຣ. ດິ່ງ ວັນ ຊວນ, ຜູ້ອຳນວຍການສະຖາບັນວິສະວະກຳກົນຈັກ, ອັດຕະໂນມັດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ, ການນຳໃຊ້ທ່າແຮງຂອງ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ຊັບພະຍາກອນທີ່ສຳຄັນ: ການລົງທຶນໃນການສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI; ຊອບແວພິເສດ; ແລະ ການຮັບສະໝັກ ຫຼື ຝຶກອົບຮົມບຸກຄະລາກອນທີ່ມີທັກສະ... ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄວາມຕ້ອງການສຳລັບການປະມວນຜົນທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສາມາດເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານ, ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການລົງທຶນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຊັບພະຍາກອນການປະມວນຜົນ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາ...

ລະດັບການນຳໃຊ້ AI ໃນປະຈຸບັນຍັງຢູ່ໃນໄລຍະທົດລອງ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຢູ່ໃນບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ສະຖາບັນຄົ້ນຄວ້າ. ຫຼາຍກວ່າ 90% ຂອງທຸລະກິດວິສະວະກຳກົນຈັກ, ໂດຍສະເພາະວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງ, ຍັງບໍ່ທັນມີຊັບພະຍາກອນທີ່ຈະນຳໃຊ້ AI ໃນການຜະລິດຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ສິ່ງທ້າທາຍທຳອິດແມ່ນຂໍ້ມູນການຜະລິດຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຖືກປ່ຽນເປັນດິຈິຕອລ ແລະ ປະສານເຂົ້າກັນ. ຂໍ້ມູນຈາກອຸປະກອນເຄື່ອງຈັກ, ອຸປະກອນວັດແທກ, ຫຼື ຊອບແວອອກແບບຍັງກະແຈກກະຈາຍ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ເກັບໄວ້ຕາມມາດຕະຖານທີ່ເປັນເອກະພາບ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ຮູບແບບ AI ຂາດຂໍ້ມູນທີ່ຈະຮຽນຮູ້ ແລະ ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະບັນລຸຄວາມແມ່ນຍຳສູງ.

ຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ, ພັດທະນາ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ຈົນຮອດປີ 2030 ໄດ້ກຳນົດວິສະວະກຳກົນຈັກ ແລະ ການຜະລິດເປັນໜຶ່ງໃນຂົງເຂດບູລິມະສິດ. AI ແມ່ນ ແລະ ຈະກາຍເປັນອົງປະກອບຫຼັກທີ່ປັບປຸງອຸດສາຫະກຳວິສະວະກຳກົນຈັກຂອງຫວຽດນາມ, ໂດຍປ່ຽນຈາກຮູບແບບ "ການອອກແບບທີ່ອີງໃສ່ປະສົບການ" ໄປສູ່ຮູບແບບ "ການອອກແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ປັນຍາປະດິດ".

ນອກຈາກນັ້ນ, ຍັງມີການຂາດແຄນບຸກຄະລາກອນສາຂາວິຊາຕ່າງໆ; ວິສະວະກອນທີ່ມີຄວາມຮູ້ພ້ອມໆກັນກ່ຽວກັບວິສະວະກຳກົນຈັກ, AI, ແລະ ການຈຳລອງຕົວເລກແມ່ນຫາຍາກ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ລະບົບການຜະລິດອັດສະລິຍະຕ້ອງການກຳລັງແຮງງານດ້ານວິຊາການທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການດຳເນີນງານ ແລະ ບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນທີ່ລວມເອົາເຊັນເຊີ, ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ແບບຈຳລອງຕົວເລກ. ໃນດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ, ອຸປະກອນກົນຈັກອັດສະລິຍະຫຼາຍຢ່າງໃນປະຈຸບັນຖືກນຳເຂົ້າດ້ວຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ. AI ທີ່ປະສົມປະສານເຂົ້າໃນເຄື່ອງຈັກທີ່ນຳເຂົ້າມັກຈະເຮັດວຽກຄືກັບ "ກ່ອງດຳ," ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະປັບແຕ່ງພວກມັນໃຫ້ເໝາະສົມກັບເງື່ອນໄຂການຜະລິດພາຍໃນປະເທດ. ທຸລະກິດພາຍໃນປະເທດຍັງບໍ່ທັນເປັນແມ່ບົດໃນໂມດູນເຊັນເຊີ, ລະບົບການເກັບກຳຂໍ້ມູນ, ຫຼື ຊອບແວການຈຳລອງທີ່ປະສົມປະສານກັບ AI.

ຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ, ພັດທະນາ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ຮອດປີ 2030 ໄດ້ກຳນົດວິສະວະກຳກົນຈັກ ແລະ ການຜະລິດເປັນໜຶ່ງໃນຂົງເຂດບູລິມະສິດ. AI ແມ່ນ ແລະ ຈະກາຍເປັນອົງປະກອບຫຼັກທີ່ປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກຳວິສະວະກຳກົນຈັກຂອງຫວຽດນາມ, ປ່ຽນຈາກຮູບແບບ "ການອອກແບບທີ່ອີງໃສ່ປະສົບການ" ໄປສູ່ຮູບແບບ "ການອອກແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ອີງໃສ່ປັນຍາປະດິດ". ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນທິດທາງເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນວຽກງານຍຸດທະສາດສຳລັບອຸດສາຫະກຳວິສະວະກຳກົນຈັກໃນຍຸກການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນ, ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມກ້າວໜ້າຂອງຫວຽດນາມໄປສູ່ການຜະລິດທີ່ສະຫຼາດ, ເພິ່ງຕົນເອງ, ແລະ ມີການແຂ່ງຂັນທົ່ວໂລກ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຂະແໜງວິສະວະກຳກົນຈັກ, ການບັນລຸເປົ້າໝາຍນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີແກ້ໄຂທີ່ມີຍຸດທະສາດ ແລະ ສອດຄ່ອງກັນ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນວິສະວະກຳກົນຈັກດິຈິຕອນແຫ່ງຊາດ, ລວມທັງການອອກແບບ, ເຄື່ອງຈັກ, ການຈຳລອງ ແລະ ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ. ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນນີ້ຈະເປັນແພລດຟອມສຳລັບການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ.

ໃນເວລາດຽວກັນ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງສົ່ງເສີມການຝຶກອົບຮົມແບບສหสัมพันธ์ໃນສາຂາວິສະວະກຳກົນຈັກ, ເອເລັກໂຕຣນິກ, ແລະ AI, ເຊື່ອມຕໍ່ໂຮງຮຽນ ແລະ ທຸລະກິດຕ່າງໆ ເພື່ອໃຫ້ວິສະວະກອນມີໂອກາດໄດ້ຝຶກຊ້ອມໃນສາຍການຜະລິດຕົວຈິງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງສົ່ງເສີມການທ້ອງຖິ່ນຂອງຜະລິດຕະພັນກົນຈັກອັດສະລິຍະ. ການພັດທະນາຊອບແວສຳລັບຄວບຄຸມອຸປະກອນເຄື່ອງຈັກ, ລະບົບວິໄສທັດເຄື່ອງຈັກ, ຫຼື ຮູບແບບຈຳລອງດິຈິຕອນ "Make in Vietnam" ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ ແລະ ຄວບຄຸມເຕັກໂນໂລຊີ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງເສີມສ້າງການຮ່ວມມືດ້ານການຄົ້ນຄວ້າລະຫວ່າງສະຖາບັນ, ມະຫາວິທະຍາໄລ, ແລະ ທຸລະກິດຕ່າງໆ ເພື່ອສ້າງລະບົບນິເວດກົນຈັກອັດສະລິຍະ, ສ້າງເງື່ອນໄຂສຳລັບການທົດສອບ ແລະ ປັບປຸງເຕັກໂນໂລຊີໃຫ້ສົມບູນແບບກ່ອນທີ່ຈະນຳມັນອອກສູ່ຕະຫຼາດ.

ກວາງມິນ

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html