Cách cải thiện kiểm soát chất lượng AI trong sản xuất
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một tài nguyên mạnh mẽ đối với các công ty sản xuất, nhưng nó vẫn có thể đáng tin cậy hơn. Các cơ sở sản xuất cạnh tranh nhất sẽ phải tinh chỉnh mối quan hệ với AI để nâng cao tính toàn vẹn của dữ liệu. Những kỹ thuật và công cụ nào mà công nhân trong ngành tự động hóa và sản xuất nên sử dụng để cải thiện kiểm soát chất lượng AI?
Cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu
Nếu robot sử dụng thị giác máy tính để nhận diện các khuyết tật trên dây chuyền sản xuất, chúng phải có hình ảnh rõ ràng về mọi vấn đề. Dữ liệu thiếu hoặc không đầy đủ có thể ảnh hưởng đến kiểm soát chất lượng, đặc biệt khi truyền đạt thông tin cho nhân viên. Dữ liệu cũng phải chứa thông tin hơn là chỉ mô tả các vấn đề về hình ảnh. Nó cần cung cấp bối cảnh bằng cách giải thích các yếu tố như vật liệu, môi trường và thiết bị.
Cải thiện dữ liệu là cách tốt nhất để vượt qua trở ngại này. Điều này có thể đạt được bằng cách chỉ định nhiều hạng mục hơn, mở rộng siêu dữ liệu và thêm nhiều vào kích thước mẫu.
Tích hợp các công nghệ cảm biến đa mô hình
Máy bay không người lái, cobot (robot hợp tác) hoặc thiết bị Internet of Things (IoT) cần có khả năng sử dụng nhiều giác quan. Nó phải có khả năng phát hiện các thay đổi về nhiệt độ, hình ảnh và âm thanh. Những khả năng này rất quan trọng khi nhiều sản phẩm bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường hoặc sự cố chất lượng tín hiệu khi đặc tính của chúng thay đổi.
Đánh giá chất lượng từ nhiều yếu tố sẽ tăng cơ hội chính xác. Trong một nghiên cứu, chiến lược này đã hiệu quả trong việc cân bằng các khía cạnh vĩ mô và vi cấu trúc của mẫu thực phẩm. AI có thể nhận thấy các yếu tố này theo cách không phá hủy, giúp duy trì việc bảo quản thực phẩm trong suốt quá trình chế biến. Các mẫu đã được phân tích vẫn có thể được chuyển đến khách hàng mà không tạo ra lãng phí.
Học tập liên tục và thích nghi
Các nhà sản xuất phải biết rằng đào tạo AI là một công việc không có điểm dừng. Không có điểm kết thúc khi bộ dữ liệu đã đủ đầy. Lực lượng lao động phải liên tục cung cấp dữ liệu để AI có thể sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để học hỏi thêm. Việc cải thiện khả năng nhận diện vấn đề kiểm soát chất lượng của AI phụ thuộc vào sự sẵn sàng học hỏi và chuyển hóa những gì họ quan sát được vào AI một cách liên tục.
Học tập liên tục cũng liên quan đến khả năng của nhà sản xuất trong việc làm sạch và quản lý bộ dữ liệu. Các cuộc kiểm toán định kỳ sẽ phát hiện ra những sự trùng lặp, sai lệch và vấn đề về tính toàn vẹn có thể làm sai lệch kết quả. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng kỹ thuật đặc trưng và độ chính xác của mô hình để giải thích các quyết định đáng ngờ. Nếu thiếu sự chịu trách nhiệm này, AI sẽ không thể thích nghi với nhu cầu thay đổi không ngừng của tổ chức.
Nó tạo ra một vòng lặp phản hồi tích cực, khuyến khích nhân viên theo đuổi kiến thức và sửa chữa những thiếu sót trong AI. Học tập và thích nghi liên tục trở nên thỏa mãn nếu thông tin cung cấp và thu thập tối ưu hóa quy trình sản xuất, ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng, mua sắm và sản xuất.
Ví dụ, nhân viên có thể cải thiện khả năng dự báo của AI bằng cách phân tích xu hướng và nhu cầu sản phẩm. Cuối cùng, AI sẽ phân loại các mặt hàng dựa trên khả năng gây ra tắc nghẽn hoặc bị thay đổi nhu cầu trong quá trình sản xuất.
Kỹ thuật phát hiện bất thường tiên tiến
Máy ảnh và cảm biến có thể nhận thấy sự thay đổi màu sắc hoặc vết lõm trên bao bì. Những công cụ này sẽ chỉ tiết lộ một số vấn đề mà một dây chuyền sản xuất lỗi có thể tạo ra. Cuối cùng, bộ nhớ AI sẽ mở rộng để nhận diện nhiều bất thường hơn so với những gì các nhà sản xuất thường làm.
Hãy xem xét cách mà AI có thể kiểm tra thành phần vật liệu của bao bì nhựa của một món đồ chơi để xác định tính an toàn cho trẻ em. Nó cũng có thể tìm thấy những bất ổn nhỏ nhất trong một thiết bị điện tử, như bảng mạch in, và thực hiện mô phỏng để xác định liệu nó có bị hư hại trong quá trình vận chuyển hay không.
Đây là những mối quan tâm mà kỹ thuật viên có thể không nhận ra ngay lập tức. AI có thể giảm thiểu các bất thường khó tìm để tiết kiệm chi phí và bảo vệ khách hàng.
Giao diện thân thiện và công cụ hợp tác
Nhiều lỗi kiểm soát chất lượng với AI xuất phát từ chính mô hình. Tuy nhiên, một số lỗi đến từ nhân viên. Việc làm cho giao diện người dùng (UI) dễ điều khiển nhất có thể là rất quan trọng để đảm bảo việc đào tạo nhất quán và vận hành dễ dàng trên sàn. Nhân viên phải hiểu các hình ảnh trực quan dữ liệu đại diện cho điều gì và cách báo cáo các chỉ số chất lượng cho cấp trên hoặc kiểm toán viên tuân thủ.
Các nhà sản xuất có thể hỗ trợ bằng cách mở rộng cơ hội đào tạo cho nhân viên. Cần có các khóa đào tạo giới thiệu và các hội thảo tiếp theo để nâng cao kiến thức của nhân viên về các công cụ AI. Cách tiếp cận này sẽ giúp tạo ra các môi trường hợp tác, nơi nhiều người cùng nhập liệu hoặc bình luận về hành vi của AI trong một không gian số tập trung.
Các nhà sản xuất cũng có thể triển khai các mô hình AI cắm và chạy, hoạt động tự động và có thời gian áp dụng nhanh vì chúng yêu cầu ít đào tạo.
Tăng cường kiểm soát chất lượng dựa trên AI
Các nhà sản xuất cần AI tốt hơn để rút ngắn thời gian sản xuất, tăng năng suất và đảm bảo kiểm soát chất lượng cao hơn. Những chiến lược này giải quyết các thiếu sót phổ biến trong AI công nghiệp, vì vậy các bên liên quan phải đầu tư đều vào việc phát triển, nghiên cứu và triển khai chúng. Làm như vậy sẽ đảm bảo các sản phẩm được chế tạo một cách chuyên nghiệp đến tay khách hàng một cách an toàn và nhanh chóng.
