Sản xuất tinh gọn trong thị giác máy tính

Một động lực thúc đẩy trong lĩnh vực sản xuất kể từ kỷ nguyên công nghiệp là nỗ lực tăng sản lượng đồng thời cắt giảm lãng phí. Trọng tâm này đã đặt nền móng cho những gì chúng ta hiện biết là sản xuất tinh gọn (lean manufacturing) hay sản xuất tiết kiệm.

Đó là một phương pháp sản xuất hàng hóa nhằm mục đích làm được nhiều hơn với ít nguồn lực hơn. Điều này bao gồm cắt giảm thời gian sản xuất, giảm lãng phí và sử dụng ít tài nguyên hơn, đồng thời vẫn cung cấp chính xác những gì khách hàng cần. 

Mặc dù mang lại hiệu quả, các hệ thống sản xuất tinh gọn truyền thống cũng có những hạn chế. Chúng thường dựa vào công nhân để theo dõi các hoạt động theo cách thủ công và đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm, điều này có thể dẫn đến sai sót. Ngay cả những sai lầm nhỏ, chẳng hạn như một thành phần bị đặt sai vị trí, có thể gây ra sự chậm trễ tốn kém và lãng phí tài nguyên. 

Để giải quyết vấn đề này, nhiều nhà sản xuất đang chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI). Ví dụ: họ đang áp dụng thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan.

Các hệ thống Vision AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu để phát hiện các vấn đề hoặc mô hình mà nếu không có thể không được chú ý. Điều này giúp các nhà máy giải quyết các mối lo ngại trước khi chúng gây ra sự chậm trễ, giảm thời gian ngừng hoạt động và cải thiện chất lượng sản phẩm. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá thị giác máy tính trong sản xuất tinh gọn và các trường hợp sử dụng của nó. Hãy bắt đầu!

Thị giác máy tính trong môi trường công nghiệp là gì?

Trong môi trường công nghiệp, thị giác máy tính có thể là một công cụ sản xuất tinh gọn (lean manufacturing) hiệu quả. Tận dụng camera và công nghệ AI, các hệ thống này có thể giám sát dây chuyền lắp ráp, thiết bị và sản phẩm để phát hiện lỗi, cải thiện hiệu quả và đảm bảo tuân thủ an toàn.

Thị giác máy tính hoạt động như thế nào: Một góc nhìn tinh gọn

Việc sử dụng Vision AI thường bắt đầu bằng quá trình thu thập dữ liệu trực quan, trong đó camera hoặc cảm biến trong nhà máy sản xuất thu thập dữ liệu về sản phẩm và thiết bị. Tiếp theo là xử lý dữ liệu, trong đó hình ảnh hoặc video được làm sạch và chuẩn bị để phân tích. Quá trình này có thể bao gồm làm sắc nét hình ảnh, điều chỉnh kích thước hoặc làm nổi bật các chi tiết quan trọng để hệ thống dễ dàng diễn giải hơn.

Sau đó, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 phát huy tác dụng. Các mô hình này hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện. Chúng có thể phân tích dữ liệu trực quan để xác định các khuyết tật, đo kích thước sản phẩm và xác minh xem các mặt hàng có đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng hay không. 

Ví dụ: một giải pháp thị giác máy tính (computer vision solution) có thể được sử dụng để kiểm tra xem một sản phẩm có kích thước chính xác hay không hoặc số lượng mặt hàng đã được sản xuất có đúng hay không. Nếu hệ thống phát hiện ra sự bất thường, nó có thể kích hoạt báo động hoặc gửi thông tin cập nhật đến một bảng điều khiển trung tâm. Các phản hồi tự động này giúp các nhà máy phát hiện sớm các vấn đề, giảm lãng phí và duy trì sản xuất tinh gọn hiệu quả.

‍

Các công nghệ chính thúc đẩy thị giác máy tính công nghiệp 

Dưới đây là một số công nghệ chính thúc đẩy các hệ thống thị giác máy tính công nghiệp trong sản xuất tinh gọn: 

• Phần cứng chụp ảnh tiên tiến: Thị giác máy tính công nghiệp dựa vào camera và cảm biến chất lượng cao để thu thập dữ liệu rõ ràng trong thời gian thực. Trong nhiều trường hợp, các thiết bị biên cũng được sử dụng để tiền xử lý và lưu trữ dữ liệu trực quan tại chỗ, giảm độ trễ và yêu cầu về băng thông.
  
  
• Các phương pháp tiền xử lý ảnh (Image preprocessing): Trước khi phân tích, ảnh thô được tăng cường và chuẩn hóa bằng các kỹ thuật như lọc và dò cạnh, giúp cải thiện độ rõ nét của ảnh.

• Kiến trúc học sâu: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là xương sống của thị giác máy tính. Được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn, các mô hình này học các mẫu trực quan để phân loại đối tượng, phát hiện dị thường hoặc đo lường các đặc trưng với độ chính xác cao. Các kiến trúc dựa trên CNN như YOLO11 đặc biệt hữu ích trong sản xuất vì tốc độ và độ chính xác theo thời gian thực của chúng.

• Các khả năng của thị giác máy tính: Các mô hình như YOLO11 hỗ trợ một số tác vụ thị giác máy tính. Chúng bao gồm nhận diện đối tượng (tìm và định vị các mục), phân loại hình ảnh (xác định một mục là gì), phân đoạn thể hiện (vẽ đường viền các phần hoặc thành phần cụ thể) và theo dõi đối tượng (theo dõi các mục khi chúng di chuyển). Các khả năng này làm cho việc kiểm tra, kiểm soát chất lượng và quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực hiệu quả hơn trên các nhà máy và nhà kho.

Nguyên tắc sản xuất tinh gọn với các ứng dụng thị giác máy tính

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về sản xuất tinh gọn và các công nghệ chính thúc đẩy nó, hãy xem xét kỹ hơn một số ví dụ về sản xuất tinh gọn áp dụng thị giác máy tính.

Kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi tự động

Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 có thể được huấn luyện để tự động phát hiện các khuyết tật bề mặt trong sản phẩm, chẳng hạn như vết nứt hoặc các khuyết điểm khác. Điều này làm cho phát hiện khuyết tật trở thành một phần quan trọng của kiểm soát chất lượng trong sản xuất tinh gọn. 

Không giống như kiểm tra thủ công truyền thống, vốn chậm và dễ xảy ra lỗi, các hệ thống này có thể phân tích hình ảnh trong thời gian thực khi sản phẩm di chuyển dọc theo băng chuyền. Chúng có thể gắn cờ các khuyết tật, sắp xếp các mặt hàng theo chất lượng và thậm chí đếm sản phẩm (chẳng hạn như thuốc viên) trước khi đóng gói và vận chuyển.

‍

Tối ưu hóa quy trình sản xuất & giảm thời gian chu kỳ

Cải tiến quy trình trong sản xuất tinh gọn thường dựa vào quan sát thủ công, tính thời gian các tác vụ bằng đồng hồ bấm giờ hoặc xem xét các báo cáo. Các phương pháp này dễ bị lỗi và sai lệch, có thể làm gián đoạn dòng sản xuất. 

Thị giác máy tính có thể can thiệp để giải quyết vấn đề này bằng cách theo dõi chính xác việc hoàn thành nhiệm vụ, xác định sự chậm trễ hoặc tắc nghẽn và giám sát công việc đang tiến hành trong toàn nhà máy. Các mô hình như YOLO11 cũng có thể theo dõi công nhân kho và các nhiệm vụ họ thực hiện, cung cấp thông tin chi tiết giúp cân bằng khối lượng công việc. Ví dụ: có thể giao nhiều công nhân hơn cho các nhiệm vụ mất nhiều thời gian hơn để hoàn thành.

‍

Quản lý kho và hậu cần thông minh

Quy trình làm việc logistics đã sử dụng các công nghệ như mã vạch và thẻ RFID trong nhiều năm. Tuy nhiên, gần đây, thị giác máy tính đã nổi lên như một công cụ quan trọng cho sản xuất tinh gọn trong quản lý chuỗi cung ứng, cho phép theo dõi thời gian thực, nhận dạng nhãn và đếm hàng tồn kho tự động. Điều thú vị là các công ty như Amazon đã sử dụng thị giác máy tính trong bộ phận logistics của họ để di chuyển các gói hàng và hợp lý hóa các hoạt động kho.

Bảo trì dự đoán để tăng thời gian hoạt động

Bạn có thể xem máy móc như cơ bắp của bất kỳ cơ sở sản xuất nào. Nếu không có chúng, quá trình sản xuất sẽ dừng lại. Điều này làm cho việc bảo trì trở thành một phần quan trọng của sản xuất tinh gọn. 

Các phương pháp truyền thống thường rơi vào hai loại: sửa chữa máy móc sau khi chúng bị hỏng hoặc bảo dưỡng chúng theo lịch trình cố định, cho dù cần thiết hay không. Cả hai cách tiếp cận đều có thể dẫn đến sự cố bất ngờ, lãng phí công sức và chi phí cao hơn.

Tuy nhiên, thị giác máy tính có thể theo dõi thiết bị trong thời gian thực và phát hiện các sự cố sớm, trước khi chúng gây ra hỏng hóc lớn. Các mô hình Vision AI có thể phát hiện các vết nứt, rò rỉ và các dấu hiệu cảnh báo sớm khác, cho phép các đội bảo trì ứng phó nhanh chóng. Kết quả là thời gian ngừng hoạt động ít hơn, sửa chữa tốn kém ít hơn và máy móc bền hơn.

Nâng cao an toàn và quản lý trực quan

Trong các nhà máy sản xuất, sự an toàn của công nhân thường dựa vào người giám sát, kiểm tra định kỳ và nhân viên tự giác tuân thủ các quy tắc. Điều này gây khó khăn cho việc đảm bảo rằng thiết bị an toàn luôn được đeo hoặc các hướng dẫn được tuân thủ một cách nhất quán.

Theo truyền thống, các công cụ như hệ thống Andon (các công cụ báo hiệu trực quan làm nổi bật các vấn đề trên dây chuyền sản xuất để phản ứng nhanh chóng) đã được sử dụng để báo cáo các vấn đề như vậy. Nhưng chúng thường dựa vào con người để nhấn nút hoặc ghi lại sự cố. Hệ thống thị giác máy tính có thể là một giải pháp tự động hóa sản xuất tuyệt vời cho việc này. 

Ví dụ: các mô hình computer vision như YOLO11 có thể được training để phát hiện thiết bị an toàn, chẳng hạn như mũ cứng, găng tay và áo bảo hộ. Chúng cũng có thể được sử dụng để phát hiện khi ai đó đi vào khu vực hạn chế hoặc nguy hiểm mà không được phép, giúp duy trì một nơi làm việc an toàn hơn, không có nguy hiểm.

‍

ROI của thị giác máy tính trong sản xuất tinh gọn

Tiếp theo, hãy xem qua một số lợi ích chính của quy trình sản xuất tinh gọn được tích hợp với thị giác máy tính.

Nâng cao chất lượng & giảm thiểu làm lại 

Thị giác máy tính cải thiện chất lượng sản phẩm bằng cách đảm bảo các khuyết tật được phát hiện sớm và nhất quán. Bằng cách xác định các lỗi trước khi sản phẩm rời khỏi dây chuyền, nó ngăn chặn các mặt hàng bị lỗi được đóng gói và vận chuyển. Điều này làm giảm việc làm lại, giảm thiểu phế liệu và giải quyết trực tiếp sự lãng phí do các khuyết tật trong sản xuất tinh gọn.

Tăng hiệu quả và năng suất 

Vision AI tăng tốc sản xuất bằng cách thay thế các kiểm tra thủ công chậm chạp bằng các kiểm tra tự động nhanh chóng. Nó đảm bảo các tắc nghẽn được xác định và các quy trình diễn ra suôn sẻ hơn trên toàn bộ dây chuyền sản xuất. Kết quả là, các nhà máy thông minh có thể đạt được năng suất và sản lượng cao hơn mà không làm giảm chất lượng.

Tiết kiệm chi phí đáng kể 

Giảm lãng phí, thời gian ngừng hoạt động và làm lại dẫn đến tiết kiệm lớn về nhân công và vật liệu. Thị giác máy tính cũng làm giảm các yêu cầu bảo hành bằng cách ngăn chặn các sản phẩm bị lỗi đến tay khách hàng. Theo thời gian, những hiệu quả này cải thiện việc sử dụng tài nguyên và giảm chi phí vận hành.

Cải thiện an toàn & công thái học 

Tự động hóa các công việc nguy hiểm hoặc lặp đi lặp lại bằng thị giác máy tính giúp người lao động tránh xa nguy hiểm. Hệ thống thị giác cũng có thể theo dõi việc tuân thủ các thiết bị an toàn và các khu vực hạn chế. Cùng với nhau, các biện pháp này làm giảm tai nạn, giảm thiểu căng thẳng và củng cố các nguyên tắc sản xuất tinh gọn ưu tiên con người.

Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để cải tiến liên tục 

Các giải pháp Vision AI tạo ra dữ liệu trực quan có tác động, có thể được phân tích để đưa ra những hiểu biết sâu sắc. Các nhà sản xuất có thể sử dụng dữ liệu này để theo dõi hiệu suất, giám sát các KPI và phát hiện các điểm không hiệu quả. Điều này hỗ trợ triết lý Kaizen, nhấn mạnh sự cải tiến liên tục thông qua những thay đổi nhỏ, gia tăng, cộng lại thành những lợi ích lớn trong dài hạn.

Tương lai của sản xuất tinh gọn với thị giác máy tính

Khi công nghệ tiến bộ, có khả năng chúng ta sẽ thấy nhiều ứng dụng AI hơn được áp dụng trong sản xuất, với computer vision đóng vai trò trung tâm. Một phát triển lớn là công nghệ digital twin, sử dụng dữ liệu cảm biến và hệ thống vision để tái tạo môi trường sản xuất trực tiếp để theo dõi thời gian thực, phân tích dự đoán và thử nghiệm kịch bản. 

Một là việc sử dụng các hệ thống hình ảnh tiên tiến như camera 3D, nhiệt và siêu phổ, giúp tăng cường khả năng phát hiện khuyết tật và kiểm soát chất lượng bằng cách xác định các vấn đề mà mắt người không nhìn thấy được. Kết hợp với các thuật toán AI, các công nghệ này có thể phát hiện các dấu hiệu hao mòn sớm, ngăn ngừa hỏng hóc và giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, hỗ trợ các nguyên tắc của sản xuất tinh gọn để thúc đẩy hiệu quả và độ tin cậy cao hơn.

Những điều cần nhớ

Thị giác máy tính cho phép các cơ sở sản xuất tinh gọn xác định sớm các vấn đề, giảm lãng phí, cải thiện an toàn cho người lao động và tăng tốc sản xuất. Khi công nghệ Vision AI tiếp tục phát triển, nó có thể đóng vai trò lớn hơn nữa trong việc làm cho sản xuất tinh gọn trở nên đáng tin cậy và dễ dàng hơn.

Tham gia cộng đồng và kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá thêm về AI. Xem các trang giải pháp của chúng tôi để đọc về AI trong lĩnh vực bán lẻ và thị giác máy tính trong nông nghiệp. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!