Các chuyên gia sản xuất cho biết có những cách cụ thể mà việc tích hợp AI vào ngành có thể giúp giảm chi phí và cải thiện lợi nhuận khi đối mặt với căng thẳng thương mại, nhưng lưu ý rằng nó sẽ không phải là một viên đạn bạc.
“Khi Mỹ áp thuế 25%, nếu bạn có thể giảm giá cung cấp, giả sử 20%… thì chúng ta có thể trung hòa chi phí bổ sung do thuế quan,” Chi-Guhn Lee, một giáo sư Đại học Toronto và giám đốc trung tâm AI trong Sản xuất, cho biết.
Hiện tại, ông cho biết việc áp dụng AI trong sản xuất của Canada là “phổ biến rộng rãi” và sự quan tâm rất cao trên toàn ngành, nhưng việc triển khai đang ở các giai đoạn rất khác nhau đối với các công ty khác nhau. Ông nói, một số công ty đã đầu tư từ nhiều năm trước và hiện “khá tiên tiến.”
Cũng có sự khác biệt rõ rệt giữa các ngành công nghiệp của Mỹ và Canada, Jayson Myers, Giám đốc điều hành của Next Generation Manufacturing Canada, cho biết. Ông nói rằng trung bình, các công ty Canada có một “lợi thế lớn” so với các đối tác Mỹ của họ vì “chúng tôi không dựa vào khối lượng sản phẩm đưa ra ngoài.”
“Chúng tôi dựa vào khả năng chuyên môn hóa sản phẩm, khả năng chuyên môn hóa dịch vụ cho khách hàng. Và đó là nơi AI thực sự có thể giúp ích.”
Ông nói rằng một trong những lợi thế lớn của AI trong sản xuất sẽ diễn ra trên sàn nhà máy, nơi thiết bị có thể hưởng lợi từ những thứ như dự đoán bảo trì và chỉ dẫn.
Một lợi thế khác mà AI có thể mang lại là trong quản lý chuỗi cung ứng.
Myers cho biết công nghệ có thể giúp “phân tích năng lực chuỗi cung ứng và rủi ro chuỗi cung ứng” trong khi tự động hóa một số quy trình nhất định.
Những gì AI có thể cung cấp cho ngành, Myers nói, là việc phát triển “các hệ thống dự đoán” và nhận dạng dữ liệu nhanh chóng làm nổi bật các rủi ro hoặc khiếm khuyết. Một ví dụ, ông nói, là trong việc phát triển các vật liệu mới cho mục đích sử dụng công nghiệp. Các lĩnh vực khác bao gồm robot tự hành hoặc phương tiện trên sàn nhà máy, cũng như phân tích dữ liệu thiết bị để dự đoán và tránh các sự cố.
Nhưng nếu không được triển khai đúng cách, AI không thể phát huy hết tiềm năng của nó.
Myers nói: “Điều quan trọng nhất đối với bất kỳ công ty nào sử dụng AI là thực sự hiểu những gì bạn đang cố gắng đạt được với tư cách là một công ty, và xem xét cách AI có thể được triển khai để cải thiện bất kỳ quy trình nào thực sự quan trọng đối với kế hoạch kinh doanh của bạn.”
Yi Li, đồng sáng lập và phó chủ tịch điều hành của công ty phần mềm robot Maple Advanced Robotics Inc., cho biết công ty của ông đã phát triển một hệ thống robot tự hành sử dụng AI và thị giác 3D để thực hiện các công việc đòi hỏi kỹ năng như chà nhám, hàn, phun sơn và hơn thế nữa.
Ví dụ, Li cho biết công ty của ông làm việc với một doanh nghiệp nhỏ có trụ sở tại Toronto sử dụng hệ thống này để có một robot chà nhám tủ bếp – một công việc thường khó tự động hóa.
Li nói: “Mỗi cánh cửa có một kích thước khác nhau, vì vậy nếu bạn sử dụng robot theo cách truyền thống, nó sẽ mất rất nhiều thời gian lập trình.”
Với cách tiếp cận của công ty ông, có thể mất khoảng bốn giây để tạo ra một tấm bằng cách sử dụng một bản quét, “trong sản xuất gần như là thời gian thực,” ông nói.
Ông cho biết robot có thể đạt sản lượng tối đa hàng ngày khoảng 350 tấm mỗi ngày trong thời gian sản xuất tám giờ, tương đương với sản lượng của khoảng ba hoặc bốn công nhân làm việc bằng tay.
Một trường hợp sử dụng cụ thể khác cho AI trong sản xuất là để kiểm tra chất lượng, theo Lee.
Ông nói: “Tôi nghĩ rằng xử lý hình ảnh dựa trên học máy vượt xa mức hiệu suất mà con người có thể đạt được.”
Myers nói rằng điều quan trọng là phải ghi nhớ rằng AI không hoạt động một mình trong môi trường sản xuất. Thay vào đó, ông nói rằng nó cần được tích hợp cùng với các công cụ như cảm biến và có thể đọc dữ liệu từ thiết bị.
“AI chỉ tốt khi dữ liệu bạn đưa vào nó. Vì vậy, chất lượng dữ liệu cho đến nay là vấn đề lớn nhất mà bất kỳ việc triển khai AI nào cũng phải đối mặt,” ông nói.
Trong khi một số công ty đã triển khai thành công công nghệ này vào các quy trình sản xuất của họ, những công ty khác phải đối mặt với các rào cản.
Lee nói rằng đối với các công ty nhỏ, chi phí có thể trở thành một khoản đầu tư nặng nề.
Ông nói thêm rằng một số công việc có thể khó giải quyết bằng AI, đặc biệt nếu dữ liệu bị hạn chế.
Myers nói rằng cũng có thể có một khoảng cách về kỹ năng đối với các nhà sản xuất áp dụng AI vào hoạt động của họ, nơi những người có kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ rất quan trọng đối với việc triển khai.
Ông cũng nhấn mạnh an ninh mạng là một vấn đề tiềm ẩn.
Ông nói: “Bạn càng trở nên kỹ thuật số, bạn càng mở ra cho mình rủi ro mạng.”
The Canadian Press
