Ý – Các hệ thống đảm bảo chất lượng có ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp các nhà sản xuất giải quyết vấn đề chi phí gia tăng do phát sinh phế phẩm và sản phẩm lỗi cần gia công lại. Thay vì phụ thuộc vào quy trình kiểm tra cuối của dây chuyền sản xuất, doanh nghiệp đã sử dụng công nghệ AI để giám sát quy trình sản xuất theo thời gian thực và phát hiện sớm các rủi ro về chất lượng. Những thông tin chuyên sâu từ dữ liệu này giúp đưa ra quyết định nhanh hơn ngay tại nhà máy, vừa nâng cao chất lượng sản phẩm vừa giảm tình trạng kém hiệu quả trong vận hành.

Tại sao việc kiểm soát chất lượng theo truyền thống là chưa đủ?
Phương pháp kiểm tra thụ động chỉ phát hiện các sai sót sau khi sản phẩm đã hoàn thành, khiến nhà sản xuất phải gánh chịu toàn bộ chi phí nguyên vật liệu lãng phí và tiến độ bị chậm trễ. Chi phí cho phế phẩm và gia công lại thường chiếm 2,2% doanh thu hàng năm, chưa kể những thiệt hại kéo theo do giảm hiệu quả sử dụng máy móc/ thiết bị. Đến khi phát hiện ra sự cố, nguyên vật liệu cùng thời gian vận hành máy móc đã bị lãng phí.

Độ phức tạp của sản phẩm ngày càng tăng cùng các yêu cầu về dung sai ngày càng phức tạp khiến phương pháp kiểm tra và xử lý thụ động này không còn phù hợp. Các nhà sản xuất cần những hệ thống chất lượng có khả năng phát hiện các độ lệch chuẩn nhỏ nhất trong quy trình trước khi chúng biến thành lỗi nghiêm trọng. Công nghệ AI giải quyết vấn đề này bằng cách liên tục giám sát điều kiện sản xuất và nhận diện rủi ro chất lượng xuyên suốt tiến trình, thay vì chỉ dựa vào các đợt kiểm tra thủ công.

Sử dụng công nghệ AI đảm bảo chất lượng để phát hiện lỗi sản phẩm
Các hệ thống thị giác nhân tạo (AI vision) kiểm tra linh kiện theo thời gian thực để phát hiện các lỗi kích thước và khuyết tật bên ngoài trước khi chúng chuyển sang khâu sản xuất tiếp theo. Đồng thời, bộ nhớ AI phân tích dữ liệu thu thập từ các cảm biến thiết bị và dây chuyền sản xuất để dự đoán rủi ro hỏng hóc, từ đó kích hoạt bảo trì kịp thời và duy trì chất lượng sản phẩm ổn định.

Các mô hình học sâu (deep learning) nâng cao năng lực đảm bảo chất lượng công nghệ AI nhờ vào khả năng nhận diện những biến đổi nhỏ bên ngoài của sản phẩm và quy trình, điều mà các hệ thống kiểm tra dựa trên quy tắc truyền thống thường bỏ sót. Không dừng lại ở kiểm tra trực quan, công nghệ AI liên tục phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để phát hiện hiện tượng lệch quy trình (process drift) (*) trước khi xảy ra sự cố. Nhờ sớm phát hiện các mẫu độ rung hoặc mô-men xoắn bất thường, nhà sản xuất có thể điều chỉnh tham số vận hành, ngăn ngừa lỗi chất lượng và giảm tối đa phế phẩm lẫn chi phí sửa sản phẩm.
(*) Process drift: Mô tả hiện tượng các thông số kỹ thuật của dây chuyền sản xuất dần dần bị lệch khỏi trạng thái chuẩn ban đầu theo thời gian. Sự thay đổi này diễn ra rất chậm và nhỏ, chưa vượt quá ngưỡng báo động ngay lập tức, nhưng sẽ dẫn đến sản phẩm bị lỗi nếu không được điều chỉnh kịp thời.

Tự động hóa và công nghệ AI giúp đánh giá chất lượng tốt hơn và nâng cao hiệu suất sản xuất
Công nghệ AI kết hợp các thiết bị kiểm tra tự động với robot để tăng tốc quá trình xác minh chất lượng, đồng thời mang lại kết quả kiểm tra nhất quán. Các hệ thống tiên tiến tự động phân loại lỗi và duy trì khả năng truy xuất nguồn gốc kỹ thuật số cho từng linh kiện, tạo nên một hồ sơ chất lượng toàn diện.

Trong bối cảnh các nhà sản xuất tiếp tục đầu tư vào công nghệ sản xuất với độ chính xác cao, thị trường laser sợi quang xung sử dụng cấu hình khuếch đại công suất dao động chủ (MOPA) dự kiến sẽ đạt tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 7,5% vào năm 2034. Sự bùng nổ này đến từ việc ứng dụng rộng rãi trong chế tạo công nghiệp và nhu cầu ngày càng tăng đối với các môi trường sản xuất tự động, độ chính xác cao.

Công nghệ AI còn giúp củng cố công tác quản lý chất lượng bằng cách liên tục phản hồi kết quả kiểm tra ngược lại hệ thống sản xuất, thay vì xem kiểm tra là một hoạt động riêng biệt ở cuối quy trình. Mô hình khép kín (closed-loop) này cho phép tự động điều chỉnh các thông số máy móc và thiết lập quy trình dựa trên dữ liệu chất lượng thời gian thực trước khi sai sót lan rộng.

Các ứng dụng công nghệ AI giúp giảm việc gia công lại trong sản xuất
Hao mòn máy móc và sự suy giảm chất lượng thiết bị sẽ dần gây ra sai lệch kích thước cùng các lỗi sản phẩm, những vấn đề ngày càng khó phát hiện nếu tiếp tục sản xuất. Để giảm rủi ro này, các nhà sản xuất sử dụng công nghệ kỹ thuật số song sinh (digital twin) tích hợp công nghệ AI để mô phỏng các thay đổi trước khi đưa vào thực tế, cho phép kỹ sư đánh giá hiệu quả điều chỉnh quy trình mà không làm gián đoạn dây chuyền đang hoạt động. Kỹ thuật số song sinh cũng nâng cao năng suất chế tạo linh kiện bằng cách cung cấp khả năng bảo trì dự đoán và phân tích nguyên nhân sâu xa dựa trên dữ liệu xuyên suốt quá trình sản xuất.

Bằng cách tích hợp các mô hình kỹ thuật số với dữ liệu sản xuất thời gian thực, hệ thống AI giúp phát hiện các rủi ro sớm về chất lượng và thẩm định các cải tiến quy trình trước khi triển khai thực tế. Việc tìm ra nguyên nhân nhanh hơn giúp nhà sản xuất xử lý triệt để sự cố chất lượng, nâng cao độ ổn định của quy trình và giảm chi phí phế phẩm lẫn gia công lại.

Xây dựng nền tảng dữ liệu cho việc cải tiến chất lượng bằng công nghệ AI
Việc tích hợp nền tảng hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và hệ thống quản lý chất lượng (QMS) sẽ tạo ra một nền tảng dữ liệu thống nhất, được công nghệ AI hỗ trợ đưa ra quyết định hiệu quả hơn. Khi thông tin sản xuất và chất lượng luân chuyển liền mạch giữa các hệ thống, nhà sản xuất có thể xác định sự cố chất lượng với độ chính xác cao hơn. Dữ liệu sản xuất chuẩn hóa, chất lượng cao cũng giúp nâng cao độ chính xác của mô hình AI nhờ giảm các sai lệch có thể dẫn đến dự báo thiếu tin cậy hoặc khuyến nghị không hiệu quả.

Triển khai AI thành công không chỉ dừng lại ở công nghệ mà còn phụ thuộc vào sự hợp tác chặt chẽ giữa các bộ phận kỹ thuật, vận hành và quản lý chất lượng. Mỗi nhóm đóng góp chuyên môn để thẩm định dữ liệu và chuyển đổi các góc nhìn phân tích thành những cải tiến quy trình thực tế. Cách tiếp cận liên phòng ban này giúp doanh nghiệp triển khai các sáng kiến tự động hóa đạt hiệu quả rõ rệt trong việc giảm phế phẩm, giảm khối lượng gia công lại và hạn chế sự biến động trong sản xuất.

Biến công nghệ AI thành lợi thế cạnh tranh trong sản xuất
Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy quản lý chất lượng tiến tới tối ưu hóa quy trình liên tục, và việc đảm bảo chất lượng bằng công nghệ AI giúp quy trình này đi kèm khả năng đánh giá thông minh nhằm giảm tỷ lệ phế phẩm và tăng tính ổn định. Những nhà sản xuất ưu tiên các giải pháp tự động hóa có khả năng mở rộng và tích hợp ổn định với hệ thống hiện có sẽ củng cố được năng lực vận hành xuất sắc trong dài hạn, đồng thời xây dựng một mô hình sản xuất thích ứng và linh hoạt hơn.

Để xem các tin bài khác về “Kiểm soát chất lượng”, hãy nhấn vào đây.

 

Nguồn: Industrial Technology