Ngày 10 tháng 10 năm 2023
Từ các dây chuyền lắp ráp đầu tiên đến cuộc cách mạng robot hóa, ngành sản xuất liên tục nỗ lực tìm kiếm cách mới để tăng năng suất đồng thời giảm chi phí. Ngày nay, các xu hướng lớn đang thúc đẩy nhu cầu biến đổi tiếp theo, và Trí tuệ Nhân tạo sinh sản đang giúp mở đường cho con đường tiến về phía trước.
Những yếu tố như đứt gãy chuỗi cung ứng đã tạo ra hỗn loạn trong lợi nhuận, với dự kiến 45% lợi nhuận hàng năm trung bình của các công ty sẽ bị mất trong thập kỷ tiếp theo. Gần hơn, các công ty đang gặp khó khăn trong việc điền đầy các khoảng trống lao động quan trọng, với hơn một nửa (54%) số nhà sản xuất đối mặt với thiếu hụt lao động.
Những thách thức như vậy đòi hỏi những giải pháp mới. Và Trí tuệ Nhân tạo sinh sản có tiềm năng mang đến chúng. Nó có thể biến đổi quy trình bảo dưỡng và khắc phục sự cố ngay lập tức. Nó có thể đề xuất cách làm cho dây chuyền sản xuất trở nên hiệu quả hơn hoặc ít tốn phí. Thậm chí nó có thể thiết kế các bộ phận hoặc sản phẩm mới để đưa doanh nghiệp sản xuất lên một tầm cao mới.
Bằng cách nâng cao quy trình sản xuất, Trí tuệ Nhân tạo sinh sản có thể giảm thời gian ngừng máy, cải thiện sản lượng, thực hiện tiết kiệm chi phí và tăng cường sự hài lòng của người dùng cuối cùng. Không ngạc nhiên khi 82% tổ chức đang xem xét hoặc hiện đang sử dụng Trí tuệ Nhân tạo sinh sản tin rằng nó sẽ hoặc đang định sẽ thay đổi đáng kể hoặc biến đổi ngành công nghiệp của họ (Nghiên cứu đo lường Gen AI của Google Cloud, tháng 7 năm 2023).
Cách áp dụng Trí tuệ Nhân tạo sinh sản trong sản xuất
Với khả năng độc đáo của mình để xử lý và hiểu rõ lượng lớn dữ liệu, Trí tuệ Nhân tạo sinh sản có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau – không chỉ để cải thiện năng suất hoặc hiệu suất. Dưới đây là năm trường hợp sử dụng đặt Trí tuệ Nhân tạo sinh sản vào công việc biến đổi ngành sản xuất.
- Quy trình bảo dưỡng thông minh: Sử dụng gen AI để giám sát và dự đoán nhu cầu bảo dưỡng của các thiết bị sản xuất, giúp giảm thiểu thời gian ngừng máy và tăng hiệu suất.
- Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Gen AI có thể được áp dụng để tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng, dự đoán rủi ro và giảm thiểu ảnh hưởng của những gián đoạn.
- Thiết kế sản phẩm thông minh: Sử dụng gen AI để tạo ra các mô hình thiết kế mới và cải thiện các sản phẩm, giúp tăng cường sự sáng tạo trong quá trình sản xuất.
- Quản lý năng lực lao động: Gen AI có thể hỗ trợ quản lý nhân sự bằng cách dự đoán và giải quyết những khoảng trống lao động, giúp duy trì sự liên tục trong sản xuất.
- Tối ưu hóa năng lượng và tài nguyên: Áp dụng gen AI để theo dõi và tối ưu hóa sử dụng năng lượng và tài nguyên, giảm thiểu lãng phí và chi phí liên quan.
Bằng cách này, gen AI không chỉ giúp cải thiện hiệu suất sản xuất mà còn mở ra nhiều cơ hội để biến đổi ngành công nghiệp sản xuất.
1. Giám sát sự kiện (event) do máy móc sinh ra
Bảo trì dự đoán là chiến lược thực hành tốt nhất nhằm xác định và khắc phục các sự cố có thể xảy ra trên thiết bị trước khi chúng xảy ra. Theo Deloitte, nó tăng cường năng suất lên 25%, giảm sự cố xuống 70%, và giảm chi phí bảo dưỡng xuống 25%.
Trí tuệ Nhân tạo sinh sản có thể đóng vai trò chủ chốt trong việc biến đổi quy trình bảo dưỡng và duy trì sự tiên phong với bảo dưỡng dự đoán. Nó giúp các nhà sản xuất tối ưu hóa hoạt động bằng cách diễn giải dữ liệu telemetric từ thiết bị và máy móc để giảm thời gian ngừng máy không kế hoạch, đạt được hiệu suất hoạt động và tối đa hóa sự sử dụng. Nếu phát hiện vấn đề, gen AI cũng có thể đề xuất các giải pháp tiềm năng và kế hoạch dịch vụ để giúp đội ngũ bảo dưỡng khắc phục vấn đề. Các kỹ sư sản xuất có thể tương tác với công nghệ này bằng ngôn ngữ tự nhiên và các câu hỏi thông thường, làm cho nó trở nên trực quan với lực lượng lao động hiện tại và hấp dẫn với nhân viên mới.
Xem video này để thấy làm thế nào gen AI giúp một công ty vận tải khắc phục sự cố trên một đầu máy xe lửa bị lỗi.
2. Tự động hóa dịch vụ chăm sóc khách hàng
Duyệt độ cao cho dịch vụ hậu mãi trong ngành sản xuất đang ngày càng tăng. Theo Salesforce, 80% khách hàng doanh nghiệp mong đợi các công ty phản hồi và tương tác với họ trong thời gian thực, và 82% nói rằng chăm sóc cá nhân ảnh hưởng đến sự trung thành của họ.
Để đáp ứng những kỳ vọng này, các nhà sản xuất ngày càng nhiều hợp tác với Trí tuệ Nhân tạo sinh sản – cung cấp một trải nghiệm dịch vụ khách hàng hữu ích và giá trị gia tăng, tự động hóa và tăng tốc thời gian giải quyết cho các tương tác phổ biến như sự cố sản phẩm, đặt hàng các bộ phận thay thế, lên lịch bảo dưỡng, thông tin về sản phẩm và hoạt động của sản phẩm.
Xem video này để thấy làm thế nào gen AI cải thiện dịch vụ khách hàng cho một nhà sản xuất ô tô, cung cấp hỗ trợ thời gian thực cho chủ xe ô tô khi họ thấy một đèn cảnh báo không mong muốn.
3. Tìm kiếm và tổng hợp tài liệu kỹ thuật
Trong ngành sản xuất, các hướng dẫn sản phẩm và dịch vụ có thể trở nên rất phức tạp – làm cho việc cho các kỹ thuật viên dịch vụ tìm kiếm thông tin quan trọng để sửa chữa một bộ phận bị hỏng trở nên khó khăn. Quá trình đặt hàng và báo giá cũng có thể rất phức tạp, với đội ngũ bán hàng thường phải giải mã một loạt thông tin trước khi tạo báo giá cho khách hàng.
Trí tuệ Nhân tạo sinh sản có thể nhanh chóng lọc thông qua hàng thế hệ tài liệu suốt quá trình sản phẩm, trích xuất và tóm tắt thông tin cần thiết cho đội ngũ bán hàng và kỹ thuật viên. Ví dụ, nó có thể hiển thị hướng dẫn bảo dưỡng dưới định dạng dễ hiểu, từng bước một để kỹ thuật viên có thể bắt đầu công việc ngay lập tức. Nó cũng có thể tổng hợp đơn đặt hàng và nhanh chóng cung cấp báo giá cho khách hàng, loại bỏ nhu cầu cho đội ngũ bán hàng phải tham chiếu email với sự có sẵn của hàng tồn kho một cách thủ công.
4. Khám phá danh mục sản phẩm/dịch vụ
Bằng cách sử dụng Trí tuệ Nhân tạo sinh sản, các nhà sản xuất có một phương pháp hiệu quả để phù hợp yêu cầu với các thông số kỹ thuật của sản phẩm mà họ mua, và cung cấp dịch vụ tương tự cho khách hàng của họ.
Các ứng dụng bán hàng có khả năng sử dụng gen AI có thể cung cấp các gợi ý bán hàng dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử, dữ liệu tồn kho, dữ liệu chính và nhiều hơn nữa. Các gợi ý bán hàng có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các thuật toán học máy đặc biệt được trang bị các chức năng phản hồi liên tục hoặc thời gian thực để tối ưu hóa kết quả được đề xuất. Kết quả có thể được kết hợp với các số liệu mô tả hơn về dữ liệu bán hàng kết hợp với thông tin siêu dữ liệu được tải lên bởi đại lý bán hàng, mang lại một cái nhìn rõ ràng vào quy trình mua hàng.
5. Tư vấn lựa chọn đơn vị cung ứng phù hợp
Như đã đề cập ở trên, sự đứt gãy trong chuỗi cung ứng đang ảnh hưởng đáng kể đến các nhà sản xuất. Ngoài việc phải đối mặt với những gián đoạn dài hạn này, các nhà sản xuất ngày càng đối mặt với việc tìm kiếm nguồn cung vật liệu có trách nhiệm, đạo đức và bền vững. Để hỗ trợ điều này, khả năng nhìn thấy toàn bộ chuỗi cung ứng là ưu tiên hàng đầu cho các nhà điều hành chuỗi cung ứng.
Trí tuệ Nhân tạo sinh sản có thể hoạt động như một tư vấn chuỗi cung ứng, cung cấp khả năng nhìn thấy lớn hơn trong các mạng phức tạp và đưa ra các đề xuất cho những nhà cung cấp phù hợp nhất dựa trên các tiêu chí liên quan – như đặc điểm kỹ thuật của bảng vật liệu, sự có sẵn và lịch trình giao hàng của nguyên liệu, hoặc các chỉ số bền vững. Thông thạo trong việc trích xuất điều khoản sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ các tài liệu pháp lý và hợp đồng, nó có thể cung cấp thông tin thời gian thực về hiệu suất chuỗi cung ứng để giúp cải thiện quyết định.
