Như đã nêu trong phần 1 của loạt bài này, AI sẵn sàng đảm nhận vai trò lớn hơn trong việc trợ giúp ngành công nghiệp ở mọi nơi, từ xưởng sản xuất đến bàn ý tưởng. Tuy nhiên, để AI thực hiện được vai trò của mình như một người trợ giúp chắc chắn và đáng tin cậy, nó phải có khả năng đáp ứng được sự khắc nghiệt của thế giới công nghiệp. Sau khi giai đoạn chứng minh khái niệm trôi qua, các giải pháp AI phải được nâng cấp lên cấp độ công nghiệp như là bước tiếp theo trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của ngành.

Ý nghĩa của việc đưa AI lên cấp độ công nghiệp

Để đảm bảo an ninh nội bộ và quy trình kinh doanh, cũng như tạo ra các sản phẩm trong các lĩnh vực công nghiệp: chăm sóc sức khỏe, hàng không vũ trụ, ô tô, thực phẩm và đồ uống, cũng như sản xuất dược phẩm, các ứng dụng phải được thiết kế ổn định, có nghĩa là chúng được tạo ra chặt chẽ và đã được chứng minh là hoạt động tốt. Dưới đây là một số yêu cầu để AI được coi là cấp công nghiệp, nhưng hai yếu tố quan trọng nhất là sự chăm chỉ và đối tác.

Những chuyên gia phát triển trí tuệ nhân tạo cần phải đổ công sức chăm chỉ để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ không chỉ giải thích được mà còn đáng tin cậy và chắc chắn. Việc xây dựng các giải pháp trí tuệ nhân tạo phù hợp với các hoạt động công nghiệp không chỉ là một thách thức lớn, nó tương tự như việc đưa trí tuệ nhân tạo vào sử dụng ban đầu. Đồng thời, môi trường văn hóa của các đội ngũ trí tuệ nhân tạo hiện nay thường chú trọng vào khám phá dữ liệu – điều này có thể khiến những nhà nghiên cứu dữ liệu cảm thấy nhàm chán khi phải đối mặt với công việc phức tạp nhằm tạo ra những giải pháp mà có thể tin cậy khi triển khai trong quá trình vận hành.

Quá trình phát triển và vận hành trí tuệ nhân tạo (AI) cấp công nghiệp đòi hỏi một nỗ lực hợp tác, bao gồm một tập hợp các kỹ năng mà hiếm khi có thể tìm thấy tất cả trong một doanh nghiệp. Sự chuyên môn trong lĩnh vực tự động hóa, kết hợp với kỹ năng tích hợp IT/OT, được coi là quan trọng vô cùng. Kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực kinh doanh, đồng nghĩa với khả năng tiếp cận thông tin cơ bản, là một điều kiện tiên quyết để xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng hoạt động mạnh mẽ trong môi trường công nghiệp. Và cuối cùng, sự hiểu biết chặt chẽ về trí tuệ nhân tạo (AI) là không thể thiếu.

Các thách thức liên quan đến việc đưa trí tuệ nhân tạo (AI) lên quy mô công nghiệp có sự đồng điệu với những khó khăn mà ngành công nghiệp ô tô đối mặt khi giải quyết vấn đề phức tạp của lái xe tự động. Điều này bao gồm các khía cạnh như phương pháp xác minh và xác nhận, phương pháp đánh giá và chứng nhận, sự chấp nhận từ các cơ quan quy định, cũng như mối quan hệ phức tạp giữa pháp luật, ví dụ như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu sắp tới, và thực hiện để tuân thủ, cùng với các phương pháp tốt nhất trong quản lý rủi ro.

Tất cả những thách thức này đòi hỏi sự thảo luận chặt chẽ, truyền đạt kiến thức và sự hình thành trong cộng đồng giáo dục, doanh nghiệp khởi nghiệp, các chuyên gia tích hợp hệ thống và người tiêu dùng cuối cùng. Việc xây dựng một cộng đồng thông tin và kinh nghiệm chung giữa các bên liên quan là quan trọng để đối mặt và vượt qua những thách thức này, tạo điều kiện cho sự phát triển bền vững của công nghiệp AI cấp công nghiệp.

Xây dựng AI cấp công nghiệp với các đối tác

Với một ngành phát triển nhanh như AI, thường các công ty khởi nghiệp có khả năng nhanh chóng nhận ra và đưa ra thị trường một khái niệm được hỗ trợ bởi những tiến bộ AI mới nhất. Tuy nhiên, khi đưa những giải pháp đó vào sản xuất, nhiều công ty muốn có thành tích lâu dài và độ tin cậy đã được chứng minh do các đối tác lớn hơn, có uy tín hơn mang lại. Đây là lý do tại sao khi nói đến việc xây dựng AI cấp công nghiệp, sự hợp tác là chìa khóa – giữa các công ty khởi nghiệp và các công ty đã thành lập cũng như giữa các nhà phát triển và khách hàng.

Ví dụ về điều này, Siemens hợp tác với một công ty khởi nghiệp ở Tây Ban Nha chuyên phát triển các thuật toán đặc biệt thông minh để phát hiện rò rỉ trong hệ thống phân phối nước. Siemens đã tích hợp thuật toán AI của họ vào giải pháp công nghiệp SiWater của chúng tôi và giờ đây, đồng hồ đo nước chính xác của chúng tôi đã được tinh chỉnh để hoạt động với các thuật toán AI này. Tuy nhiên, ngành phân phối nước bão hòa, vốn chủ yếu do các cơ quan chính phủ và công ty đại chúng điều hành, cần nhiều hơn là việc tích hợp một số AI. Sự ổn định lâu dài là yêu cầu then chốt đối với họ, không chỉ ở cấp độ công nghệ mà còn trong mối quan hệ kinh doanh.

Siemens cũng đang triển khai AI trong các hoạt động công nghiệp của mình. Nhà máy Siemens Electronics Works Amberg hàng năm sản xuất 17 triệu linh kiện SIMATIC để tự động hóa các nhà máy và máy móc. Việc kiểm tra bằng tia X tốn nhiều thời gian đã hạn chế năng suất sản xuất của họ. Vì vậy, các kỹ sư của Siemens đã phát triển thuật toán AI để dự đoán khả năng xảy ra lỗi sản xuất và do đó cần phải kiểm tra chất lượng bằng cách sử dụng phương pháp phân tích vòng kín. Với thuật toán mới, họ có thể giảm bớt nỗ lực thử nghiệm, tăng năng lực sản xuất và linh hoạt trong việc lập kế hoạch, do đó giảm vốn đầu tư 500.000 Euro.

Đây chỉ là một số ví dụ về cách xây dựng quan hệ đối tác có thể giúp thúc đẩy việc áp dụng công nghệ AI trong các ngành khác nhau và tại sao trên thực tế, sự hợp tác đó lại rất quan trọng để hiểu được những thách thức trong việc xây dựng và triển khai AI cấp công nghiệp, mạnh mẽ trên nhiều ứng dụng .

Xây dựng một tương lai vững mạnh với AI

Trí tuệ nhân tạo, dưới tư cách là một công nghệ, vẫn đang tồn tại, tuy nhiên, việc triển khai nó trong điều kiện khắc nghiệt của ngành công nghiệp không phải là một thách thức đơn giản. AI cấp công nghiệp, được xây dựng theo các tiêu chuẩn cao về độ tin cậy và được hỗ trợ bởi các đối tác, sẽ đóng một vai trò quan trọng trong hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của nhiều công ty và ngành công nghiệp trong tương lai. Mặc dù nhiệm vụ này không phải là điều dễ dàng, nhưng những lợi ích mà ngành công nghiệp sẽ đạt được từ sự triển khai của AI cấp công nghiệp sẽ nhiều hơn so với chi phí và khó khăn. AI đang tự định hình mình là công nghệ chủ chốt cho thế giới ngày mai, và điều này đem lại những cơ hội đáng kể cho sự tiến bộ và phát triển trong ngành.

Tham khảo thêm tại: Blogs Siemens Digital Industries Software

Leave A Comment

Bài viết liên quan