MỸ – Việc triển khai các mô hình của công ty Skild AI trên dây chuyền lắp ráp của tập đoàn Foxconn tại thành phố Houston (ở miền nam nước Mỹ) đã đưa cuộc tranh luận về công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong robot công nghiệp lên một tầm cao mới. Sự hội tụ vận hành giữa AI hiệu suất cao, phần cứng robot nền tảng và quy mô sản xuất hàng loạt trong thực tế đã chứng minh khả năng hiện thực hóa.
Công ty khởi nghiệp Skild AI đang triển khai công nghệ của mình trên các dây chuyền sản xuất nơi Foxconn chế tạo tủ rack máy chủ cho hệ thống Blackwell của tập đoàn NVIDIA. Đồng thời, công ty Skild AI đang hợp tác cùng hai công ty ABB Robotics và Universal Robots để tích hợp phần mềm này vào các nền tảng robot công nghiệp sẵn có.
Khả năng khái quát hóa cao hơn Cốt lõi chiến lược của sự phát triển này nằm ở việc chuyển dịch khỏi mô hình tự động hóa trước đây. Robot công nghiệp truyền thống có lợi thế kinh tế lớn tại nhiều nhà máy với điều kiện là các quy trình mang tính tiêu chuẩn hóa, có tính lặp lại và đồng bộ hóa chặt chẽ. Tuy nhiên, nó sẽ chạm tới giới hạn khi đối mặt với sự đa dạng của sản phẩm, thay đổi mẫu mã thường xuyên, điều kiện nguyên vật liệu biến động hoặc sự bàn giao thiếu cấu trúc giữa các quy trình.
Công ty Skild AI giải quyết chính xác vấn đề này với mục tiêu cho phép các hệ thống robot vượt xa các chuỗi chuyển động đơn lẻ được lập trình cứng nhắc, hướng tới các khả năng vận hành mang tính khái quát hóa cao hơn. Điều này đang thu hút sự quan tâm của các nhà quản trị công nghiệp vì nó có thể giúp tự động hóa các lĩnh vực công việc vốn trước đây quá biến động, quá phức tạp hoặc quá tốn kém để thực hiện. Việc triển khai này là một bước thương mại sớm hướng tới “AI vật lý” (physical AI) (*) tổng quát trong sản xuất. (*) Physical AI: là một bước tiến hóa của công nghệ trí tuệ nhân tạo, nơi AI không chỉ tồn tại trong thế giới kỹ thuật số (như chatbot hay chương trình tạo ảnh) mà có khả năng cảm nhận, suy luận và tương tác trực tiếp với thế giới vật chất. Nếu ChatGPT là “bộ não” biết nói, thì physical AI là “bộ não” có thêm thân thể và giác quan để thực hiện các công việc tay chân phức tạp.
Từ tối ưu hóa chu kỳ thuần túy đến sử dụng công suất linh hoạt Đối với các giám đốc nhà máy, giám đốc sản xuất và quản lý tự động hóa, sự thay đổi này tạo ra một khung đánh giá mới. Câu hỏi quyết định không còn chỉ đơn thuần là liệu robot có thể thực hiện một tác vụ về mặt kỹ thuật hay không, mà là khả năng xử lý các biến số, ngoại lệ và sự thay đổi của chúng ổn định đến mức nào. Khi các hệ thống robot với khả năng nhận thức và logic ra quyết định dựa trên AI thực sự sẵn sàng cho sản xuất, đòn bẩy kinh tế sẽ chuyển dịch từ việc chỉ tối ưu hóa thời gian chu kỳ sang việc khai thác công suất một cách linh hoạt.
Điều này đặc biệt phù hợp với các ngành công nghiệp có danh mục sản phẩm, nhu cầu và quy mô lô hàng thay đổi nhanh chóng. Trong môi trường đó, robot có khả năng thích ứng có thể giảm thiểu chi phí biến động, những chi phí mà trước đây phải bù đắp bằng nhân sự dự phòng, tái lập kế hoạch tốn kém hoặc tự động hóa từng phần thiếu hiệu quả. Việc triển khai này diễn ra trong bối cảnh triển khai nhà máy Nvidia Blackwell càng khẳng định sự hội tụ chặt chẽ giữa robot, năng lực tính toán và chính sách công nghiệp. Cho thấy sự mở rộng mạnh mẽ hơn của năng lực sản xuất tại Mỹ trong các lĩnh vực công nghệ cao.
Chưa có bằng chứng về một sự đột phá trên diện rộng Đồng thời, ngành công nghiệp không nên chủ quan, vội vàng xem đó là bằng chứng của một sự đột phá trên diện rộng. Đặc biệt, khi robot tích hợp các thành phần học hỏi hoặc thích ứng ngoài phương pháp lập trình truyền thống, các yêu cầu về kiểm định, an toàn, quản lý thay đổi và quản trị vận hành sẽ ngày càng tăng cao.
Đối với các hoạt động sản xuất, điều này có nghĩa là: Việc triển khai các hệ thống AI trong robot công nghiệp đòi hỏi nền tảng dữ liệu vững chắc, các quy trình xử lý sự cố được xác định rõ ràng, các giao diện kết nối an toàn với hệ thống điều khiển dây chuyền, và một mô hình vận hành xem việc cập nhật phần mềm cũng như giám sát hiệu suất là một phần định kỳ của công tác bảo trì. Điều này cũng làm thay đổi vai trò của các bộ phận kỹ thuật, công nghệ thông tin và công nghệ vận hành. Trong khi sự tích hợp cơ khí và logic dựa trên bộ điều khiển logic có thể lập trình (PLC – programmable logic controller) vốn là trọng tâm từ trước đến nay, thì khả năng đánh giá hiệu suất robot dựa trên dữ liệu và cải thiện hiệu suất đó một cách có kiểm soát ngay trong quá trình vận hành sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong tương lai.
Hưởng lợi vượt trội từ giai đoạn tiếp theo của tự động hóa công nghiệp Đối với các nhà quản lý sản xuất, một kết luận rõ ràng có thể được rút ra: Giá trị công nghiệp của AI trong robot không xuất phát chủ yếu từ những thành tựu mang tính trình diễn thuần túy, mà từ khả năng sử dụng có kiểm soát trong các điều kiện sản xuất thực tế. Trường hợp của công ty Skild AI, tập đoàn Foxconn, tập đoàn Nvidia đúng là một minh chứng cho thấy ngành công nghiệp đang tiến tới kỷ nguyên tự động hóa thích ứng, được định nghĩa bằng phần mềm. Những doanh nghiệp tiếp tục đánh giá chiến lược robot của mình chỉ dựa trên chi phí đầu tư ban đầu và thời gian chu kỳ có thể sẽ nhận ra sự chuyển dịch này quá muộn. Ngược lại, những doanh nghiệp sớm xây dựng chuyên môn về dữ liệu, mô phỏng, kiến trúc tích hợp và quản trị AI sẵn sàng cho nhà máy sản xuất sẽ nâng cao cơ hội hưởng lợi vượt trội từ giai đoạn tiếp theo của tự động hóa công nghiệp.
Để xem các tin bài khác về “Tự động hóa”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Hannover Messe
