Machine learning là gì? Ứng dụng học máy trong doanh nghiệp sản xuất

Mã Sản Phẩm: : Ung dung cong nghe 18
Tên Sản Phẩm: : Machine learning là gì? Ứng dụng học máy trong doanh nghiệp sản xuất
Danh Mục: : HỆ THỐNG QLSX MES
Thương Hiệu: : Hệ thống điều hành và thực thi sản xuất
Giá: : Liên Hệ

Machine learning là gì? Được hiểu là “học máy”, machine learning có ứng dụng sâu rộng trong nhiều lĩnh vực đời sống. Vậy trong sản xuất, công nghệ này hữu ích như thế nào?

Chi Tiết Sản Phẩm

Áp lực giảm chi phí sản xuất, rút ngắn thời gian giao hàng, đồng thời đảm bảo chất lượng sản phẩm ngày càng gia tăng, đòi hỏi các doanh nghiệp phải liên tục tìm kiếm và áp dụng những công nghệ tiên tiến nhất. Một trong những công nghệ đột phá đang làm thay đổi cục diện ngành sản xuất chính là machine learning (học máy). Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu machine learning là gì, những ứng dụng thực tiễn của nó trong ngành sản xuất và cách thức doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ này để đạt được hiệu quả tối ưu.

machine-learning-la-gi

1. Machine learning là gì? Phân loại machine learning

Hãy tưởng tượng việc dạy một đứa trẻ phân biệt giữa táo và cam. Bạn không cần phải liệt kê tất cả các đặc điểm của táo và cam, mà chỉ cần cho trẻ xem nhiều hình ảnh của cả hai loại quả. Dần dần, trẻ sẽ tự nhận ra sự khác biệt và có thể phân biệt chúng một cách chính xác. Machine Learning cũng hoạt động theo cách tương tự.

Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có khả năng tự học từ dữ liệu mà không cần được lập trình chi tiết. Thay vì phải viết các quy tắc cụ thể cho từng trường hợp, chúng ta "huấn luyện" máy tính bằng cách cung cấp một lượng lớn dữ liệu, từ đó máy tính sẽ tự tìm ra các mẫu, quy luật và xây dựng mô hình để dự đoán hoặc đưa ra quyết định cho các dữ liệu mới.

Machine Learning khác với lập trình truyền thống ở chỗ nó không dựa trên các quy tắc được định nghĩa trước. Thay vào đó, nó dựa trên dữ liệu để tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Điều này cho phép Machine Learning giải quyết những vấn đề phức tạp mà lập trình truyền thống khó hoặc không thể xử lý.

phan-loai-machine-learning

Có nhiều loại hình Machine Learning khác nhau, nhưng phổ biến nhất là:

Supervised Learning (Học có giám sát): Máy tính được huấn luyện bằng dữ liệu đã được gán nhãn. Ví dụ, trong việc phân loại táo và cam, mỗi hình ảnh sẽ được gán nhãn là "táo" hoặc "cam". Mục tiêu là máy tính học được cách gán nhãn cho các hình ảnh mới một cách chính xác. Trong sản xuất, loại hình này có thể được dùng để dự đoán lỗi sản phẩm dựa trên dữ liệu cảm biến.
Unsupervised Learning (Học không giám sát): Máy tính được huấn luyện bằng dữ liệu không được gán nhãn. Mục tiêu là máy tính tự tìm ra các mẫu, nhóm hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Trong sản xuất, Unsupervised Learning có thể được dùng để phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng.
Semi-supervised learning (Học bán giám sát): Học bán giám sát là phương pháp trung gian giữa học có giám sát và không giám sát. Trong quá trình đào tạo, sử dụng một tập dữ liệu nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn không có nhãn. Học bán giám sát giúp giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu có nhãn cho thuật toán học có giám sát và là lựa chọn hợp lý khi việc gán nhãn cho dữ liệu quá tốn kém.

Trong ngành sản xuất, ứng dụng machine learning là gì? Trong sản xuất, công nghệ này có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực, từ việc dự đoán nhu cầu sản phẩm, tối ưu hóa quy trình sản xuất, đến việc bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng. Ví dụ, một hệ thống có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên máy móc để dự đoán khi nào máy móc có khả năng gặp sự cố, từ đó giúp doanh nghiệp lên kế hoạch bảo trì kịp thời, tránh gián đoạn sản xuất.

Xem thêm: CÔNG NGHỆ MÁY HỌC MACHINE LEARNING VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ

2. Ứng dụng của Machine Learning trong sản xuất

Machine Learning mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp sản xuất, từ tối ưu hóa quy trình đến nâng cao hiệu quả kinh doanh. Những ứng dụng tiêu biểu như:

2.1 Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Dự đoán và ngăn ngừa sự cố máy móc (Predictive Maintenance): Machine Learning phân tích dữ liệu cảm biến (nhiệt độ, độ rung, áp suất) để dự đoán sự cố. Điều này cho phép doanh nghiệp lên kế hoạch bảo trì chủ động, giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến và tối ưu hóa chi phí. Ví dụ, trong một nhà máy sản xuất ô tô, công nghệ này có thể dự đoán khi nào robot hàn cần bảo trì, tránh gián đoạn dây chuyền sản xuất.
Tối ưu hóa lịch trình sản xuất và phân bổ nguồn lực: Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử đơn hàng, năng lực sản xuất và thời gian hoàn thành, học máy giúp xây dựng lịch trình sản xuất tối ưu, phân bổ nguồn lực hiệu quả (nhân công, máy móc, nguyên vật liệu), giảm thời gian chờ đợi và tối đa hóa sản lượng.
Kiểm soát chất lượng sản phẩm tự động: Hệ thống Machine Learning huấn luyện với hình ảnh sản phẩm lỗi và đạt chuẩn có khả năng tự động kiểm tra chất lượng trên dây chuyền sản xuất, phát hiện và loại bỏ sản phẩm lỗi nhanh chóng và chính xác, từ đó giảm thiểu lãng phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.

2.2 Quản lý chuỗi cung ứng

Dự báo nhu cầu: Công nghệ phân tích dữ liệu lịch sử doanh số, xu hướng thị trường và mùa vụ để dự báo nhu cầu sản phẩm trong tương lai, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa lượng hàng tồn kho, tránh thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức. Ví dụ, một công ty sản xuất đồ uống có thể dự báo nhu cầu mùa hè để sản xuất và phân phối hàng kịp thời.
Quản lý vận chuyển và logistics: Machine Learning tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, quản lý đội xe và theo dõi hàng hóa trong thời gian thực, giúp giảm chi phí và thời gian giao hàng.

2.3 Phát triển sản phẩm mới

Phân tích dữ liệu thị trường và dự đoán xu hướng: Công nghệ học máy phân tích dữ liệu từ mạng xã hội và xu hướng tìm kiếm để nắm bắt nhu cầu thị trường, hỗ trợ quá trình nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới.
Tối ưu hóa thiết kế sản phẩm: Công nghệ này có thể mô phỏng và tối ưu hóa thiết kế sản phẩm, giảm thời gian và chi phí thử nghiệm.

Những ứng dụng này không chỉ giảm chi phí sản xuất và tăng năng suất mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm, nâng cao khả năng cạnh tranh. Việc ứng dụng Machine Learning là bước đi chiến lược giúp doanh nghiệp phát triển bền vững trong thời đại công nghiệp 4.0.

3. SEEACT-MES - Hệ thống quản lý sản xuất ứng dụng machine learning

SEEACT-MES của DACO Việt Nam là giải pháp quản lý sản xuất toàn diện, tích hợp công nghệ Machine Learning tiên tiến, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Phần mềm không chỉ cung cấp các tính năng quản lý cốt lõi mà còn khai thác sức mạnh của học máy để mang lại nhiều lợi ích vượt trội:

Dự đoán và cảnh báo sớm: SEEACT-MES sử dụng học máy để phân tích dữ liệu sản xuất theo thời gian thực, dự đoán các sự cố tiềm ẩn như hỏng hóc máy móc, chậm trễ trong sản xuất, hoặc sản phẩm không đạt tiêu chuẩn. Hệ thống gửi cảnh báo sớm đến người quản lý, giúp họ chủ động khắc phục kịp thời, tránh gián đoạn sản xuất và giảm thiểu thiệt hại.

Phát hiện bất thường: Ứng dụng machine learning của SEEACT-MES cho phép tự động phát hiện các mẫu dữ liệu bất thường, giúp nhanh chóng xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề và ngăn chặn sự cố lặp lại. Ví dụ, hệ thống có thể nhận diện sự thay đổi đột ngột trong mức tiêu thụ năng lượng của máy móc, cảnh báo rằng có thể máy đang gặp sự cố.

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance): SEEACT-MES phân tích dữ liệu vận hành của máy móc để dự đoán thời điểm bảo trì. Điều này giúp doanh nghiệp chuyển từ bảo trì định kỳ sang bảo trì dự đoán, tối ưu hóa chi phí và giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến.

Tối ưu hóa hiệu suất sản xuất: Dựa trên dữ liệu lịch sử và thời gian thực, SEEACT-MES sử dụng Machine Learning để đề xuất điều chỉnh quy trình, phân bổ nguồn lực, và quản lý kho hàng, nhằm tối ưu hóa hiệu suất tổng thể và giảm thiểu lãng phí.

Nâng cao chất lượng sản phẩm: Bằng cách phân tích dữ liệu chất lượng, SEEACT-MES giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng và đề xuất biện pháp cải tiến, nâng cao sản phẩm đầu ra.

Tích hợp liền mạch: SEEACT-MES được thiết kế để tích hợp dễ dàng với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp, giúp triển khai và sử dụng hiệu quả.

4. Triển khai machine learning trong doanh nghiệp sản xuất

Dưới đây là các bước cơ bản để triển khai học máy trong doanh nghiệp sản xuất một cách hiệu quả:

Xác định vấn đề cần giải quyết: Machine learning Phân tích các vấn đề cụ thể trong quy trình sản xuất, chẳng hạn như dự đoán sự cố máy móc, tối ưu hóa lịch trình sản xuất, hoặc cải thiện chất lượng sản phẩm.
Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cảm biến, hệ thống quản lý sản xuất, hoặc dữ liệu lịch sử sản xuất. Dữ liệu phải đủ lớn và phong phú để xây dựng mô hình học máy.
Tiền xử lý dữ liệu: Ở bước này, cần làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu nhằm đảm bảo tính chính xác. Điều này bao gồm việc loại bỏ dữ liệu không hợp lệ, xử lý giá trị thiếu, và chuyển đổi dữ liệu về định dạng phù hợp.
Chọn mô hình Machine learning: Chọn loại mô hình học máy phù hợp với vấn đề đã xác định, chẳng hạn như hồi quy cho dự đoán giá trị liên tục hoặc phân loại cho việc phân nhóm sản phẩm.
Đào tạo mô hình: Sử dụng dữ liệu đã thu thập để đào tạo mô hình học máy. Tối ưu hóa các tham số của mô hình học máy để đạt được hiệu suất tốt nhất.
Đánh giá mô hình: Kiểm tra mô hình machine learning trên tập dữ liệu kiểm tra để đánh giá độ chính xác và khả năng tổng quát của nó. Sử dụng các chỉ số độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu để đánh giá.
Triển khai và giám sát: Triển khai mô hình vào quy trình sản xuất thực tế. Giám sát hiệu suất của mô hình và thu thập phản hồi để điều chỉnh và cải thiện mô hình theo thời gian.
Cập nhật và bảo trì: Thường xuyên cập nhật mô hình với dữ liệu mới và điều chỉnh cho phù hợp với sự thay đổi của môi trường sản xuất.

Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của AI, machine learning, các chatbot đã trở thành một công cụ đắc lực trong đời sống của mỗi người. Trong lĩnh vực sản xuất, ứng dụng machine learning tương lai sẽ trở nên phổ biến, mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp. Để không bị tụt hậu trong đà phát triển này, doanh nghiệp nên ứng dụng công nghệ hiện đại đến từ các doanh nghiệp có kinh nghiệm dày dặn, tận tâm. SEEACT-MES chính là một giải pháp hữu ích để mang lại những cải tiến vượt trội cho doanh nghiệp. Liên hệ đến hotline DACO 0904.675.995 để được chuyên gia tư vấn và nhận demo miễn phí.

Xem thêm:

Sản Phẩm Liên quan