Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Dựa Trên Vật Lý Đang Thay Đổi Bảo Trì Thiết Bị Dự Đoán Trong Sản Xuất Hiện Đại

Ngành sản xuất của Nhật Bản đang đối mặt với một thách thức nghiêm trọng: trong khi thiết bị sản xuất ngày càng tinh vi và thiết yếu cho hoạt động, nguồn nhân lực kỹ thuật viên có kinh nghiệm vẫn tiếp tục giảm do những biến động về nhân khẩu học. Khoảng cách này đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về các giải pháp bảo trì thông minh không dựa quá nhiều vào chuyên môn con người.

Công ty Mitsubishi Electric (6503.T) đã đáp ứng nhu cầu này thông qua chương trình AI Maisart của mình, đặc biệt tận dụng AI tích hợp vật lý—một công nghệ AI tốt nhất cho các ứng dụng vật lý trong môi trường công nghiệp. Khác với các phương pháp học sâu truyền thống yêu cầu dữ liệu khổng lồ và các chu kỳ đào tạo liên tục, công nghệ mới này kết hợp các nguyên lý vật lý với thuật toán AI để dự đoán sự suy giảm thiết bị với lượng dữ liệu đào tạo ít hơn đáng kể.

Ưu điểm kỹ thuật của Học máy dựa trên Vật lý

Các chiến lược bảo trì truyền thống dựa vào các mô hình toán học do các chuyên gia lĩnh vực xây dựng hoặc các phương pháp dựa trên mô phỏng, đều đòi hỏi nhiều công sức và thời gian để triển khai trên nhiều cơ sở. Sáng kiến của Mitsubishi Electric vượt qua những giới hạn này bằng cách tích hợp kiến thức chuyên môn trực tiếp vào khung AI. Phương pháp lai này cho phép hệ thống ước lượng thời điểm thiết bị sẽ hỏng hoặc suy giảm mà không cần phải có hồ sơ vận hành lịch sử khổng lồ.

Sáng kiến Neuro-Physical AI ưu tiên cả độ tin cậy và an toàn—những yếu tố then chốt khi triển khai AI trong môi trường sản xuất thực tế, nơi mà các lỗi có thể gây ra ngừng sản xuất hoặc vấn đề chất lượng. Bằng cách kết hợp kinh nghiệm phát triển thiết bị phong phú của công ty với các kỹ thuật AI hiện đại, giải pháp này trở nên có thể hành động ngay lập tức trên sàn nhà máy.

Lợi ích thực tế cho hoạt động sản xuất

Lợi ích thực tiễn vượt xa khả năng kỹ thuật. Phát hiện sớm sự suy giảm của thiết bị cho phép các nhà sản xuất lên lịch bảo trì một cách chủ động thay vì phản ứng, loại bỏ các sự cố bất ngờ gây gián đoạn lịch trình và làm giảm chất lượng sản phẩm. Đồng thời, phương pháp này còn giảm các chu kỳ bảo trì không cần thiết, giảm chi phí vận hành trong khi vẫn duy trì hiệu suất của tài sản.

Đối với các cơ sở gặp khó khăn trong việc thu hút và giữ chân nhân viên bảo trì có kỹ năng, công nghệ này như một nhân tố tăng cường—tăng cường chuyên môn con người và cho phép các nhóm nhỏ hơn quản lý danh mục thiết bị lớn hơn một cách hiệu quả hơn. Yêu cầu dữ liệu ít hơn giúp việc triển khai nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với các hệ thống AI truyền thống.