Cải thiện quy trình sản xuất bằng thị giác máy tính

Hiệu quả là điều cần thiết trong sản xuất, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cạnh tranh và giữ chân khách hàng của một công ty. Để tăng năng suất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận, hiệu quả trở thành yếu tố then chốt trong thành công của một công ty. Trong thị trường luôn thay đổi ngày nay, các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm những cách để nâng cao hiệu quả nhằm vượt trội so với đối thủ cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng. 

Một cách quan trọng để nâng cao hiệu quả trong sản xuất là thông qua việc sử dụng thị giác máy tính. Công nghệ này bao gồm nhiều ứng dụng và nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phát hiện đối tượng thời gian thực, phân đoạn và phân loại, có thể giúp đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và tối ưu hóa các bước khác nhau của quy trình sản xuất tổng thể. Bằng cách triển khai các công nghệ này, nhà sản xuất có thể cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động và độ tin cậy của sản phẩm, cuối cùng dẫn đến sự hài lòng của khách hàng và thành công trong kinh doanh.

Thị giác máy tính trong sản xuất

Công nghệ luôn đóng một vai trò quan trọng trong ngành sản xuất. Từ máy móc trên sàn sản xuất đến việc phát triển các hệ thống tự động hóa phức tạp, thế giới sản xuất liên tục đón nhận các công nghệ mới để cải thiện và hợp lý hóa các hoạt động khác nhau. Bất chấp những tiến bộ này, ngành công nghiệp vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Vậy, khi nào có thể sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI)?

Việc tích hợp AI trong các quy trình sản xuất mang đến những giải pháp đầy hứa hẹn để nâng cao hiệu quả, đảm bảo chất lượng sản phẩm và giải quyết những thách thức lâu dài. Hãy cùng khám phá cách các công nghệ dựa trên AI, chẳng hạn như thị giác máy tính, có thể thúc đẩy sự thay đổi trong sản xuất.

Đếm và theo dõi sản phẩm

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để đếm sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp. Bằng cách theo dõi chính xác số lượng mặt hàng được sản xuất, các nhà sản xuất có thể theo dõi tốc độ sản xuất, quản lý hàng tồn kho và đảm bảo rằng các mục tiêu sản xuất được đáp ứng. Các tính năng đếm đối tượng có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và giúp duy trì kiểm soát chất lượng nhất quán trong suốt quá trình sản xuất.

‍

Kiểm tra các mặt hàng xem có bị lỗi không

Một cách khác mà AI thị giác có thể hợp lý hóa quy trình sản xuất là phát hiện các lỗi sản phẩm. Các mô hình computer vision như Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để phát hiện các lỗi trong sản phẩm. Ví dụ: trong sản xuất dược phẩm, nó có thể được sử dụng để phát hiện các khuyết tật trên viên thuốc như vết nứt, sứt mẻ hoặc nhiễm bẩn trên viên thuốc khi chúng di chuyển dọc theo dây chuyền lắp ráp. 

Khi phát hiện bộ phận bị lỗi, hệ thống có thể kích hoạt phản hồi tự động để loại bỏ sản phẩm lỗi, duy trì chất lượng sản phẩm và đảm bảo chỉ những sản phẩm hoàn hảo mới tiếp tục quy trình. 

‍

Kiểm tra bề mặt chính xác bằng cách sử dụng phân đoạn

Các mô hình thị giác máy tính khác nhau cũng có thể được huấn luyện để phân đoạn thể hiện vì nó có thể đặc biệt hữu ích cho kiểm tra bề mặt chính xác trong sản xuất. Công nghệ này có thể phân đoạn diện tích bề mặt của sản phẩm để phát hiện những khuyết điểm nhỏ, chẳng hạn như vết trầy xước, vết lõm hoặc lớp phủ không đồng đều. Ví dụ:

• Sản xuất các bộ phận kim loại: Trong ngành công nghiệp ô tô hoặc hàng không vũ trụ, phân đoạn thể hiện có thể được sử dụng để kiểm tra các bộ phận kim loại xem có bị lỗi bề mặt hay không. Bằng cách phân tích toàn bộ diện tích bề mặt, hệ thống có thể xác định ngay cả những khuyết điểm nhỏ nhất có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc độ bền của bộ phận.
  ‍
• Sản xuất hàng dệt may: Trong sản xuất hàng dệt may, phân đoạn (segmentation) có thể phát hiện sự không nhất quán trong các mẫu vải hoặc xác định các khuyết tật như rách, vết bẩn hoặc biến đổi màu sắc. Điều này đảm bảo rằng chỉ những loại vải dệt chất lượng cao mới được sử dụng trong các sản phẩm cuối cùng.
  ‍
• Sản xuất thiết bị điện tử: Đối với các thiết bị điện tử, phân đoạn có thể kiểm tra bảng mạch để tìm các lỗi sản xuất như lỗi hàn, thiếu linh kiện hoặc sai lệch. Điều này giúp duy trì độ tin cậy và chức năng của các sản phẩm điện tử.

‍

Lợi ích của thị giác máy tính trong sản xuất

Tăng cường tốc độ và độ chính xác 

Thị giác máy tính tăng cường đáng kể tốc độ và độ chính xác của việc xác định các khuyết tật bằng cách liên tục theo dõi dây chuyền sản xuất suốt ngày đêm. Nó ngay lập tức gắn cờ mọi điểm không đều, đảm bảo phản hồi ngay lập tức và giám sát liên tục.

Phản hồi ngay lập tức và giám sát liên tục này cho phép:

• Hành động khắc phục nhanh chóng
  ‍
• Giảm thời gian sản phẩm bị lỗi còn nằm trên dây chuyền
  ‍
• Giảm thiểu đáng kể rủi ro các mặt hàng bị lỗi đến tay khách hàng

Bằng cách đảm bảo xác định và ứng phó nhanh chóng, tính năng phát hiện theo thời gian thực duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao và ngăn chặn các vấn đề tiềm ẩn leo thang.

Giảm chi phí nhân công và tỷ lệ phế liệu

Thị giác máy tính có thể giảm chi phí nhân công bằng cách tự động hóa quy trình kiểm tra, loại bỏ nhu cầu kiểm tra chất lượng thủ công. Tự động hóa này không chỉ làm giảm số lượng nhân viên cần thiết mà còn giảm thiểu sai sót của con người, cải thiện hơn nữa hiệu quả và độ chính xác của quy trình sản xuất.

Hoạt động 24/7 và tăng thông lượng

Không giống như thanh tra viên là con người, hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi. Khả năng này đảm bảo rằng các dây chuyền sản xuất có thể chạy 24/7 mà không ảnh hưởng đến chất lượng, dẫn đến tăng năng suất và sử dụng tốt hơn các nguồn lực sản xuất. Việc giám sát liên tục và các vòng phản hồi tức thì đảm bảo rằng mọi sai lệch so với tiêu chuẩn chất lượng đều được giải quyết kịp thời, dẫn đến chất lượng sản phẩm ổn định hơn. Điều này, đến lượt nó, có thể dẫn đến tăng sự hài lòng của khách hàng và giảm trả hàng hoặc khiếu nại.

Những thách thức của thị giác máy tính trong sản xuất

Chi phí triển khai và tích hợp với các hệ thống hiện có 

Việc triển khai các hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng, điều này có thể hạn chế đối với các nhà sản xuất nhỏ hơn. Ngoài ra, việc tích hợp các hệ thống phát hiện đối tượng dựa trên AI mới với các quy trình và công nghệ sản xuất hiện có có thể phức tạp và tốn thời gian. Đảm bảo hoạt động liền mạch đòi hỏi phải lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận.

Đào tạo và chuyên môn cần thiết cho hoạt động

Vận hành và bảo trì các hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn. Đào tạo liên tục là cần thiết để cập nhật cho lực lượng lao động những công nghệ và phương pháp mới nhất. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể tạo ra kết quả dương tính hoặc âm tính sai, dẫn đến xác định không chính xác. Quản lý những điểm không chính xác này là rất quan trọng để duy trì chất lượng sản phẩm và hiệu quả hoạt động. Điều này bao gồm liên tục tinh chỉnh các mô hình, điều chỉnh ngưỡng tin cậy để phát hiện và phân loại, đồng thời triển khai các vòng phản hồi để giảm thiểu lỗi và cải thiện độ chính xác của hệ thống theo thời gian.

Duy trì và cập nhật hệ thống phát hiện

Bảo trì và cập nhật thường xuyên là điều cần thiết để giữ cho hệ thống phát hiện hoạt động hiệu quả. Điều này bao gồm cập nhật phần mềm, hiệu chỉnh lại cảm biến và giải quyết mọi vấn đề kỹ thuật phát sinh. Ví dụ về các vấn đề kỹ thuật cần được giải quyết bao gồm trục trặc cảm biến, chẳng hạn như camera không chụp được ảnh đúng cách do hư hỏng phần cứng, lỗi phần mềm khiến hệ thống bị treo hoặc tạo ra kết quả không chính xác và lỗi truyền dữ liệu dẫn đến mất hoặc hỏng dữ liệu.

Tương lai sẽ ra sao?

Quản lý hàng tồn kho thông minh

Thị giác máy tính sẽ cho phép các hệ thống quản lý hàng tồn kho thông minh hơn. Các hệ thống tự động sử dụng thị giác máy tính sẽ liên tục theo dõi mức tồn kho, phát hiện sự khác biệt và tối ưu hóa quy trình bổ sung hàng. Điều này sẽ làm giảm khả năng hết hàng và tình trạng thừa hàng, đảm bảo rằng các nhà sản xuất duy trì mức tồn kho tối ưu. Điều này có thể dẫn đến những lợi ích đáng kể, bao gồm:

• Tiết kiệm chi phí: Bằng cách tránh tình trạng thừa hàng, các nhà sản xuất có thể tiết kiệm chi phí liên quan đến việc lưu trữ hàng tồn kho dư thừa, chẳng hạn như phí kho bãi cao và rủi ro sản phẩm trở nên lỗi thời. Mặt khác, giảm thiểu tình trạng hết hàng giúp ngăn ngừa sự chậm trễ sản xuất tốn kém và mất doanh số khi hết hàng tồn kho.
  ‍
• Tăng cường hiệu quả hoạt động: Hệ thống quản lý kho tự động giúp đơn giản hóa quy trình bổ sung hàng hóa, giảm sự can thiệp thủ công. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.
  ‍
• Cải thiện quan hệ với nhà cung cấp: Dữ liệu hàng tồn kho chính xác cho phép các nhà sản xuất quản lý các mối quan hệ với nhà cung cấp hiệu quả hơn, đảm bảo giao hàng kịp thời và duy trì chuỗi cung ứng đáng tin cậy.

Dây chuyền lắp ráp tự động

Thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các dây chuyền lắp ráp hoàn toàn tự động. Các dây chuyền này sẽ có thể điều chỉnh hoạt động một cách linh hoạt dựa trên dữ liệu thời gian thực, làm cho chúng linh hoạt và hiệu quả hơn. Ví dụ: nếu một mô hình thị giác máy tính phát hiện ra lỗi trong một máy, nó có thể cung cấp dữ liệu này cho một hệ thống điều khiển riêng biệt, hệ thống này sẽ tự động định tuyến lại các tác vụ cho các máy khác, đảm bảo dòng sản xuất liên tục mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này có thể dẫn đến một số lợi ích, bao gồm giảm thời gian ngừng hoạt động, tăng năng suất, chất lượng sản phẩm nhất quán và giảm chi phí vận hành.

Những điều cần nhớ

Trong bài viết này, chúng tôi đã nhấn mạnh tầm quan trọng của hiệu quả trong sản xuất và cách thị giác máy tính có thể thúc đẩy đáng kể điều đó. Các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể đóng một vai trò cơ bản trong việc hợp lý hóa các quy trình trong sản xuất trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau nhờ tính linh hoạt của chúng cho các tác vụ khác nhau, cho phép độ chính xác cao hơn, chi phí vận hành thấp hơn và duy trì nhất quán các tiêu chuẩn chất lượng sản phẩm cao. Nhìn chung, thị giác máy tính có thể được sử dụng trong các giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất, khiến nó trở thành một đồng minh linh hoạt và mạnh mẽ trong lĩnh vực này.

Bạn tò mò về những tiến bộ mới nhất trong thị giác máy tính? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Tài liệu Ultralytics hoặc GitHub của chúng tôi để biết các bản cập nhật mới nhất. Ngoài ra, các ứng dụng AI của họ trong các lĩnh vực như Nông nghiệp và Sản xuất rất đáng để xem để có thêm thông tin chi tiết.