INDUSTRIAL AX & AUTONOMOUS MANUFACTURING

26/09/2025

Autonomous manufacturing: Là hệ thống sản xuất có khả năng vận hành độc lập mà không cần can thiệp trực tiếp từ con người. Đây là cấp độ cao nhất của sản xuất thông minh (Smart Manufacturing), nơi nhà máy có thể: Tự vận hành (Self-operating); Tự thích ứng (Self-adaptive); Tự tối ưu (Self-optimizing); Tự phục hồi (Self-healing)

Autonomous manufacturing đang thu hút sự chú ý như một công nghệ cốt lõi giúp vượt qua giới hạn về năng lực cạnh tranh của ngành sản xuất truyền thống, giảm thiểu sự phức tạp trong việc tái cấu trúc chuỗi cung ứng toàn cầu và giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động nghiêm trọng. Thông qua việc tự động hóa quy trình sản xuất và phân tích dữ liệu thời gian thực, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu quả vận hành, đồng thời xây dựng một hệ thống sản xuất linh hoạt dựa trên dự đoán và tối ưu hóa, qua đó đảm bảo năng lực cạnh tranh sản xuất mới.

AI AUTONOMOUS MANUFACTURING?

MANUFACTURING AX ARCHTECTURE ĐƯỢC XEM KIẾN TRÚC ĐỂ HIỆN THỰC HÓA INDUSTRIAL AX & AUTONOMOUS MANUFACTURING

Đây là một “phương thức sản xuất mới” nhằm phát triển và sản xuất sản phẩm, dịch vụ bằng một hệ thống sản xuất tự động hóa thông minh để đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu của thị trường và khách hàng, sau đó giao đến tận tay người tiêu dùng. Phương thức này đảm bảo năng lực cạnh tranh sản xuất mới bằng cách tự động hóa một cách thông minh toàn bộ quy trình từ hoạch định/thiết kế sản phẩm đến sản xuất và cung ứng, sử dụng các công nghệ kỹ thuật số mới nhất như AI, IIoT, Digital Twin, mà không cần người hoặc với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Kiến trúc Manufacturing Ax Archtecture

AI tối ưu hóa điều kiện sản xuất

Phân tích tối ưu hóa điều kiện sản xuất và cung cấp đề xuất/hướng dẫn về điều kiện sản xuất. Giảm thiểu thời gian chết (downtime) và xác định nguyên nhân sự cố một cách rõ ràng hơn. Áp dụng các điều kiện sản xuất ổn định và nhanh chóng cho sản phẩm chất lượng dựa trên phân tích xu hướng. Giảm thời gian ngừng hoạt động do lỗi sản phẩm bằng cách phát hiện và xử lý nhanh chóng nguyên nhân sự cố.

Digital Twin

Kết nối thông tin thời gian thực: hỗ trợ phân tích trạng thái và giám sát theo thời gian thực dựa trên dữ liệu được thu thập từ các cảm biến và thiết bị IoT được gắn trên các tài sản vật lý. Qua đó, có thể phát hiện trước các tình huống sự cố và thực hiện các biện pháp kiểm soát và xử lý tức thì.

Liên kết với các giải pháp AI: Trên bảng điều khiển (dashboard) thời gian thực, người dùng có thể kiểm tra nhanh các giải pháp AI đang được áp dụng và giám sát luồng dữ liệu quy trình, qua đó nhanh chóng nhận biết được những thay đổi hoặc các biến số.

Mô phỏng: Nhiều thử nghiệm khác nhau vốn bị hạn chế trong thực tế do các vấn đề về chi phí và an toàn, nay có thể được thực nhiều lần, một cách tự do trong môi trường ảo dựa trên Digital Twin. Qua đó, có thể phân tích chính xác và tối ưu hóa các biến số cũng như điều kiện của quy trình, nhằm vượt qua những giới hạn về rủi ro và chi phí.

Gen.AI là giải pháp dựa trên nền tảng tri thức chuyên sâu trong lĩnh vực sản xuất mới nhất, cho phép người dùng giao tiếp với AI bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần kiến thức về ngôn ngữ lập trình. Đặc điểm đáng chú ý nhất là khả năng trả lời các câu hỏi dựa trên kiến thức về nhà máy và dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, thông qua việc liên kết với các hệ thống nội bộ như ERP, MES. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể sử dụng AI tạo sinh chuyên biệt cho ngành sản xuất mà không cần lo lắng về việc rò rỉ các tài liệu mật ra bên ngoài.

Document.AI xem xét cấu trúc của tài liệu và loại dữ liệu, sau đó phân tích cú pháp (Parsing) tài liệu thành một định dạng được tối ưu hóa cho việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ (LLM) và ứng dụng RAG (Retrieval Augmented Generation). Quá trình phân tích cú pháp là công việc tìm hiểu cấu trúc của tài liệu, tách riêng các yếu tố đa dạng như văn bản, bảng, hình ảnh, công thức, sau đó chuyển chúng thành định dạng mà máy tính có thể hiểu được. Bằng cách để AI xử lý các quy trình phân loại, sắp xếp và tiền xử lý tài liệu mà trước đây con người phải tự thực hiện, hiệu quả công việc có thể được nâng cao đáng kể.

Tài liệu tham khảo.

Xu, Liming; Mak, Stephen; Proselkov, Yaniv; Brintrup, Alexandra (November 2024). "Towards autonomous supply chains: Definition, characteristics, conceptual framework, and autonomy levels". Journal of Industrial Information Integration. 42 (100698). arXiv:2401.14183. doi:10.1016/j.jii.2024.100698.
Lu, Yuqian; Xu, Xun; Wang, Lihui (July 2020). "Smart manufacturing process and system automation – A critical review of the standards and envisioned scenarios". Journal of Manufacturing Systems. 56: 312–325. doi:10.1016/j.jmsy.2020.06.010. S2CID225557967.