Cải thiện sản xuất bằng thị giác máy tính

Hiệu quả là yếu tố thiết yếu trong sản xuất, tác động trực tiếp đến khả năng duy trì sức cạnh tranh và làm hài lòng khách hàng của 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 công ty. Trong thị trường luôn thay đổi như hiện nay, các doanh nghiệp liên tục tìm kiếm cách nâng cao hiệu quả để vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng thay đổi 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 theo 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 toàn bộ quy trình sản xuất. Bằng cách triển khai các công nghệ này, các 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.

Tầm nhìn máy tính trong sản xuất

Công nghệ luôn đóng vai trò quan trọng trong ngành sản xuất. Từ máy móc trên sàn sản xuất đến sự phát triển của các hệ thống tự động hóa tinh vi, thế giới sản xuất liên tục áp dụng các công nghệ mới để cải thiện và hợp lý hóa nhiều 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 vào quy trình sản xuất mang lại các giải pháp đầy hứa hẹn để nâng cao hiệu quả, đảm bảo chất lượng sản phẩm và giải quyết các thách thức lâu dài. Hãy cùng khám phá cách các công nghệ do AI thúc đẩy, 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 sản phẩm được sản xuất, nhà sản xuất có thể theo dõi tốc độ sản xuất, quản lý hàng tồn kho và đảm bảo đạt được mục tiêu sản xuất. 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 có lỗi không

Một cách khác mà AI thị giác có thể hợp lý hóa quy trình sản xuất là phát hiện ra những khiếm khuyết của sản phẩm. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để phát hiện ra những khiếm khuyết trong các mặt hàng. Ví dụ, trong sản xuất dược phẩm , nó có thể được sử dụng để phát hiện ra các khiếm khuyết trên thuốc như vết nứt , vết mẻ hoặc nhiễm bẩn trên thuốc khi chúng di chuyển dọc theo dây chuyền lắp ráp. 

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

‍

Kiểm tra bề mặt chính xác bằng cách phân đoạn

Các mô hình thị giác máy tính khác nhau cũng có thể được đào tạo ví dụ như phân đoạn vì nó có thể đặc biệt hữu ích cho việc 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 các khuyết điểm nhỏ, chẳng hạn như vết xước, vết lõm hoặc lớp phủ không đều. Ví dụ:

• Sản xuất linh kiện kim loại : Trong ngành công nghiệp ô tô hoặc hàng không vũ trụ, phân đoạn trường hợp có thể được sử dụng để kiểm tra các bộ phận kim loại để tìm khuyết tật bề mặt. Bằng cách phân tích toàn bộ diện tích bề mặt, hệ thống có thể xác định ngay cả những khuyết tật nhỏ nhất có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc độ bền của bộ phận.
  ‍
• Sản xuất dệt may : Trong sản xuất dệt may, phân khúc có thể phát hiện ra 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 có hàng dệt may chất lượng cao mới được sử dụng trong các sản phẩm cuối cùng.
  ‍
• Sản xuất thiết bị điện tử : Đối với thiết bị điện tử, phân đoạn có thể kiểm tra các lỗi sản xuất trên bảng mạch 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

Tốc độ và độ chính xác được cải thiện 

Tầm nhìn máy tính tăng đáng kể tốc độ và độ chính xác của việc xác định lỗi bằng cách liên tục giám sát dây chuyền sản xuất suốt ngày đêm. Nó ngay lập tức đánh dấu bất kỳ sự bất thường nào, đảm bảo phản hồi ngay lập tức và giám sát liên tục.

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

• Hành động khắc phục nhanh chóng
  ‍
• Giảm thời gian sản phẩm lỗi nằm trên dây chuyền
  ‍
• Giảm thiểu đáng kể nguy cơ hàng hóa lỗi đến tay khách hàng

Bằng cách đảm bảo nhận dạng và phản hồi nhanh chóng, phát hiện theo thời gian thực duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao và ngăn ngừa các vấn đề tiềm ẩn leo thang.

Giảm chi phí lao động và tỷ lệ phế liệu

Thị giác máy tính có thể giảm chi phí lao động 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 sự cần thiết mà còn giảm thiểu lỗi của con người, cải thiện hiệu quả và độ chính xác của quy trình sản xuất.

Hoạt động 24/7 và tăng năng suất

Hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, không giống như các thanh tra viên con người. 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 thông lượng và sử dụng tốt hơn các nguồn lực sản xuất. Việc giám sát liên tục và các vòng phản hồi ngay lập tức đảm bảo rằng bất kỳ sai lệch nào so với tiêu chuẩn chất lượng đều được giải quyết kịp thời, dẫn đến chất lượng sản phẩm đồng đều hơn. Điều này, đến lượt nó, có thể dẫn đến tăng sự hài lòng của khách hàng và giảm việc trả lại 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 khoản đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng, có thể hạn chế đối với các nhà sản xuất nhỏ hơn. Ngoài ra, việc tích hợp các hệ thống phát hiện đối tượng do AI điều khiển 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 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 về các công nghệ và phương pháp mới nhất. Ngoài ra, hệ thống AI có thể tạo ra kết quả dương tính hoặc âm tính giả, dẫn đến nhận dạng 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 việc liên tục tinh chỉnh các mô hình, điều chỉnh ngưỡng tin cậy để phát hiện và phân loại, và 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 duy trì hệ thống phát hiện hoạt động hiệu quả. Điều này bao gồm cập nhật phần mềm, hiệu chuẩn lại cảm biến và giải quyết mọi vấn đề kỹ thuật phát sinh. Ví dụ về các vấn đề kỹ thuật có thể cần được giải quyết bao gồm trục trặc cảm biến, chẳng hạn như camera không chụp được ảnh đúng cách do hỏng phần cứng, lỗi phần mềm khiến hệ thống bị sập hoặc tạo ra đầu ra 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 tồn kho. Điều này sẽ làm giảm khả năng hết hàng và tình trạng tồn kho quá mức, đảm bảo rằng các nhà sản xuất duy trì mức tồn kho tối ưu. Điều này có thể mang lại những lợi ích đáng kể, bao gồm:

• Tiết kiệm chi phí : Bằng cách tránh tình trạng tồn kho quá mức, 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, việc giảm thiểu tình trạng hết hàng giúp ngăn ngừa tình trạng chậm trễ sản xuất tốn kém và mất doanh số khi hết hàng tồn kho.
  ‍
• Tăng hiệu quả hoạt động : Hệ thống quản lý hàng tồn kho tự động hợp lý hóa quy trình bổ sung hàng tồn kho, giảm nhu cầu can thiệp thủ công. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động chung và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.
  ‍
• Nâng cao mối quan hệ với nhà cung cấp : Dữ liệu hàng tồn kho chính xác cho phép nhà sản xuất quản lý mối quan hệ với nhà cung cấp hiệu quả hơn, đảm bảo giao hàng đúng hạn và duy trì chuỗi cung ứng đáng tin cậy.

Dây chuyền lắp ráp tự động

Thị giác máy tính có thể đóng 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 năng động dựa trên dữ liệu thời gian thực, giúp chúng linh hoạt và hiệu quả hơn. Ví dụ, nếu mô hình thị giác máy tính phát hiện ra lỗi trong máy, thì nó có thể cung cấp dữ liệu này cho một hệ thống điều khiển riêng biệt, hệ thống này sẽ tự động chuyển hướng các tác vụ sang các máy khác, đảm bảo luồng sản xuất liên tục mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này có thể mang lại một số lợi ích, bao gồm giảm thời gian chết, tăng năng suất, chất lượng sản phẩm đồng đều và giảm chi phí vận hành.

Những điểm chính

Trong bài viết này, chúng tôi đã nêu bật tầm quan trọng của hiệu quả trong sản xuất và cách thị giác máy tính có thể thúc đẩy đáng kể hiệu quả này. Các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể đóng 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 đối với các nhiệm vụ khác nhau, cho phép đạt được độ chính xác cao hơn, chi phí vận hành thấp hơn và duy trì liên tục 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 có tò mò về những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực thị giác máy tính không? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Ultralytics Docs hoặc GitHub để biết những cập nhật mới nhất. Ngoài ra, các ứng dụng AI của họ trong các lĩnh vực như Nông nghiệp và Sản xuất cũng đáng để xem để biết thêm thông tin chi tiết.