SongAI

- Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) đang đóng vai trò quan trọng trong việc tái định hình ngành công nghiệp sản xuất, nhờ khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
- Các LLM có thể giúp cải thiện hiệu quả sản xuất bằng cách tối ưu hóa các quy trình sản xuất và giảm thiểu lãng phí thông qua dự đoán chính xác hơn về nhu cầu và nguồn cung.
- Trong ngành công nghiệp sản xuất, LLMs được sử dụng để phát triển các hệ thống tự động hóa thông minh, có khả năng tự học hỏi và thích ứng với các điều kiện sản xuất thay đổi.
- Các công ty đang áp dụng LLM để cải thiện giao tiếp và hợp tác giữa con người và máy móc, qua đó nâng cao năng suất và an toàn lao động.
- LLM cũng đóng góp vào việc phát triển sản phẩm mới bằng cách phân tích xu hướng thị trường và phản hồi của khách hàng, giúp các công ty nhanh chóng thích ứng với thị trường.
- Công nghệ này còn giúp giảm chi phí đào tạo nhân viên, do khả năng cung cấp hướng dẫn và đào tạo tự động, cá nhân hóa cho từng nhân viên.
- Một số thách thức khi triển khai LLM trong sản xuất bao gồm vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, cần thiết lập các chính sách bảo mật dữ liệu chặt chẽ và đảm bảo tính minh bạch trong quá trình xử lý dữ liệu.

📌 Mô hình ngôn ngữ lớn đang thay đổi ngành công nghiệp sản xuất bằng cách cải thiện hiệu quả, năng suất và đổi mới sản phẩm. Các công ty sử dụng LLM để tối ưu hóa quy trình, phát triển sản phẩm mới và cải thiện an toàn lao động, mặc dù còn đối mặt với thách thức về bảo mật dữ liệu.

Citations:
[1] https://www.weforum.org/agenda/2024/04/why-large-language-models-are-so-important-for-the-future-of-the-manufacturing-industry/

- Siemens đang tích hợp AI tạo sinh vào quy trình sản xuất để cải thiện hiệu suất và tăng cường sự linh hoạt.
- Công nghệ AI tạo sinh của Siemens giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất thông qua việc tự động hóa và cá nhân hóa.
- AI tạo sinh được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của quy trình sản xuất, bao gồm thiết kế sản phẩm, quản lý chuỗi cung ứng và bảo trì dự đoán.
- Siemens tin rằng việc áp dụng AI tạo sinh sẽ giúp các nhà sản xuất giảm thời gian sản xuất, giảm chi phí và tăng cường khả năng cạnh tranh.
- Công ty cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo nhân viên để họ có thể tận dụng tối đa lợi ích của AI tạo sinh trong sản xuất.
- Siemens đang hợp tác với các đối tác công nghệ và tổ chức giáo dục để phát triển và triển khai giải pháp AI tạo sinh trong ngành công nghiệp sản xuất.

📌 Siemens đang dẫn đầu trong việc áp dụng AI tạo sinh vào ngành công nghiệp sản xuất, mở ra cơ hội cải thiện đáng kể hiệu suất và sự linh hoạt cho các nhà sản xuất. Bằng cách tối ưu hóa quy trình sản xuất thông qua tự động hóa và cá nhân hóa, Siemens không chỉ giúp giảm thời gian và chi phí sản xuất mà còn tăng cường khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp. Sự hợp tác với các đối tác công nghệ và tổ chức giáo dục cũng cho thấy cam kết của Siemens trong việc phát triển và triển khai công nghệ AI tạo sinh, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo nhân viên để họ có thể tận dụng tối đa lợi ích từ công nghệ này.

• BMW thông báo sẽ triển khai robot hình người trong các nhà máy sản xuất xe hơi của mình, bắt đầu từ nhà máy tại Spartanburg, South Carolina.
• Robot có chiều cao 5 feet 6 inch và nặng 130 pound, được sản xuất bởi startup Robotics có trụ sở tại California là Figure, sau khi đã xác định được các trường hợp sử dụng ban đầu.
• Figure 01, robot của hãng, đã học cách làm cà phê sử dụng hệ thống AI từ đầu đến cuối và được thiết kế để thực hiện các công việc không mong muốn hoặc nguy hiểm, như công việc sản xuất thuộc loại khó khăn, không an toàn hoặc nhàm chán.
• Các robot của Figure hứa hẹn sẽ tăng năng suất, giảm chi phí và tạo ra môi trường làm việc an toàn, ổn định hơn. Đây là lần đầu tiên robot tự động, giống người được sử dụng trong môi trường sản xuất ô tô.
• Robot sử dụng bàn tay năm ngón cho việc lắp ráp và tự động nghỉ mỗi năm giờ để đi tới trạm sạc.
• Việc triển khai robot đã đặt ra thêm tranh luận về việc tự động hóa có thể thay thế việc làm của con người; khoảng 11.000 người làm việc tại cơ sở của BMW ở South Carolina.
• Reuters cho biết quan hệ đối tác sẽ bắt đầu với số lượng nhỏ robot của Figure được sử dụng bởi BMW và sẽ mở rộng nếu đạt được các mục tiêu hiệu suất. Sau khi được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chúng sẽ được tích hợp vào quy trình sản xuất trong 12-24 tháng tới.

📌 Việc BMW đưa robot hình người vào sản xuất là một bước tiến công nghệ quan trọng, nhưng cũng gây nên lo ngại về tương lai việc làm của con người. Robot của Figure sẽ được đưa vào hoạt động tại nhà máy Spartanburg trong khoảng thời gian 12-24 tháng tới và sẽ được mở rộng nếu thử nghiệm thành công. Các robot này không chỉ có khả năng tăng năng suất mà còn giảm chi phí và tạo ra môi trường làm việc an toàn hơn. Tuy nhiên, điều này đặt ra câu hỏi về số lượng việc làm bị ảnh hưởng khi khoảng 11.000 người đang làm việc tại cơ sở của BMW ở South Carolina, là nhà xuất khẩu ô tô lớn nhất tại Mỹ.

• Công nghệ digital twin đã thúc đẩy sự tăng trưởng về năng suất và hiệu quả trong sản xuất toàn cầu, cải thiện thiết kế sản phẩm và quy trình vận hành, đồng thời giảm thời gian chết và tăng cường hiệu suất. Generative AI (GenAI) có khả năng tăng cường và nhân đôi giá trị của digital twins, mở ra khả năng mới trong thiết kế, vận hành và sản xuất.
• 61% các giám đốc điều hành đang hợp tác với công ty công nghệ chuyên biệt để đạt được mục tiêu về sản xuất thông minh. Kết hợp GenAI với digital twins có thể giúp giảm 15% thời gian sản xuất và tăng 10% sản lượng cho các nhà sản xuất quy mô lớn.
• Intel sử dụng digital twins và GenAI để tối ưu hóa hoạt động và tăng sản lượng nhà máy. Họ đã áp dụng digital twin để giải quyết vấn đề vận chuyển vật liệu tự động và sử dụng dữ liệu từ các kịch bản mô phỏng để tối ưu hóa sản lượng.
• Các tổ chức không nên chờ đợi đối thủ mà nên hành động ngay bằng cách đầu tư chiến lược vào công nghệ có khả năng mở rộng để chạy các tải công việc thế hệ tiếp theo. Điều này bao gồm nâng cấp từ kiến trúc lạc hậu, mở rộng linh hoạt, tích hợp cơ sở hạ tầng thông minh và số hóa cũng như làm cho quy trình sản xuất trở nên linh hoạt và có tính module hơn.

📌 Sự kết hợp của AI tạo sinh và digital twins giúp giảm 15% thời gian sản xuất và tăng 10% sản lượng cho các nhà sản xuất quy mô lớn. Với AI tạo sinh, digital twins có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết, dự đoán và đề xuất các phương án thay thế để kiểm tra trong môi trường digital twin không rủi ro. 

• Ngành sản xuất đang trải qua chuyển đổi số do AI.
• McKinsey dự báo AI sẽ tạo ra $13 nghìn tỷ hoạt động kinh tế vào năm 2030.
• 90% nhà sản xuất ô tô dự định chuyển đổi số vào năm 2027.
• AI giúp giải quyết thách thức thiếu hụt lao động.
• Triển khai AI với mục tiêu cụ thể như kiểm soát chất lượng, sử dụng OCR.
• AI cải thiện độ chính xác dữ liệu, giảm lỗi và theo dõi linh kiện.
• AI học và thích ứng qua tạo mạng lưới thần kinh, yêu cầu GPU và dữ liệu hình ảnh chất lượng.
• Phương pháp phát hiện bất thường mới trong AI giúp phân biệt linh kiện tốt và lỗi.

📌 AI đang mở ra cơ hội lớn trong ngành sản xuất, với khả năng tạo ra $13 nghìn tỷ hoạt động kinh tế vào năm 2030 theo dự báo của McKinsey. Sự kết hợp giữa các ứng dụng AI như OCR và phương pháp phát hiện bất thường trong AI hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu suất và chất lượng sản xuất. Các công ty sản xuất ô tô, với gần 90% dự định chuyển đổi số vào năm 2027, cũng như sự thiếu hụt lao động dự kiến lên đến 2.1 triệu công việc vào năm 2030, đang đối mặt với thách thức lớn mà AI có thể giải quyết.