Kinhtetrithuc.vn – Hai lĩnh vực sản xuất và logistics đang chịu áp lực nâng cao hiệu quả, linh hoạt hơn, bền bỉ hơn. Công nghệ phát triển nhanh chóng thúc đẩy nhiều doanh nghiệp chuyển sang tự động hóa.
Hiện nay, một vấn đề lớn mà ngành công nghiệp phải đối mặt là khoảng cách kỹ năng nới rộng. Nhiều báo cáo lưu ý trong 5 – 10 năm tới gần một nửa số kỹ sư của châu Âu sẽ nghỉ hưu. Song song đó các dây chuyền sản xuất trở nên phức tạp hơn, khối lượng dữ liệu phi cấu trúc nhiều lên, máy móc ngày càng tinh vi. Chuyên môn của con người không theo kịp sự phức tạp của công nghệ gây nên tình trạng kém hiệu quả.
Các nhà kho cũng chịu áp lực không kém. Với lượng hàng lưu kho cần quản lý nhiều hơn bao giờ hết, phương pháp thủ công quá chậm, quá tốn kém mà lại thiếu chính xác. Đây là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) cùng tự động hóa phát huy tác dụng. Loạt công nghệ như máy bay không người lái (UAV) hay cảm biến thông minh đang được sử dụng để giám sát hàng với độ chính xác cao. Chúng tạo bản sao kỹ thuật số của nhà kho, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực.
Robotics 1.0 nâng cấp thành trí tuệ linh hoạt
Theo nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Công ty Sereact (chuyên phát triển mô hình AI dùng cho kho bãi) Ralf Gulde, hình mẫu robot cũ không còn phù hợp nhu cầu thời đại mới.
“Nhiều người vẫn coi robot là công cụ chủ yếu để giải quyết thách thức trong sản xuất công nghiệp. Suốt nhiều thập kỷ robot được sử dụng bởi các ngành như ô tô, chúng thực hiện công việc mã hóa lặp đi lặp lại, ít hoặc không tích hợp cảm biến. Hình mẫu Robotics 1 chẳng phù hợp với môi trường kho bãi năng động ngày nay nữa. Hãy tưởng tượng một nhà kho với hàng trăm triệu mặt hàng độc đáo. Với phương pháp truyền thống thì việc huấn luyện một robot xử lý từng mặt hàng là bất khả thi”, Giám đốc Gulde phân tích.
Giải pháp của Sereact đem lại bước tiến vượt bậc. Mô hình hành động ngôn ngữ thị giác (VLAM) dùng cấu trúc AI cốt lõi biến đầu vào văn bản cùng hình ảnh nhận dạng thành tác vụ vật lý.
Giám đốc Gulde cho biết: “Chúng tôi là một trong những công ty đầu tiên áp dụng mô hình ngôn ngữ và thị giác lớn vào robot. Robot Sereact có thể thích nghi với nhiều môi trường, vật thể, tác vụ khác nhau – tính năng vô cùng quan trọng ở môi trường năng động như nhà kho”.
Hệ thống do công ty phát triển thu thập lượng lớn dữ liệu thực tế (hàng trăm gigabyte mỗi ngày) giúp robot liên tục cải thiện khả năng khái quát hóa và vận hành trên nhiều loại phần cứng, từ cánh tay khớp nối đến bộ phận điều khiển di động. Giám đốc Gulde nhấn mạnh: “Thay vì chờ robot hình người trở nên đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí trong 5 – 10 năm tới, chúng ta có thể tự động hóa ngay bây giờ”.
Bản sao kỹ thuật số
Nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Công ty Dexory (phát triển robot) Andrei Danescu áp dụng cách tiếp cận khác nhưng mang tính bổ sung. Nền tảng DexoryView của họ được thiết kế để cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu theo thời gian thực trong kho, với sự hỗ trợ từ bản sao kỹ thuật số. Giám đốc Danescu tuyên bố: “Công nghệ như của chúng tôi cho phép hoạt động gần như không có lỗi vận hành đồng thời tối đa hóa hiệu quả.
DexoryView quét không gian kho rồi lập tức lập bản đồ. Giám đốc Danescu mô tả: “Hãy tưởng tượng một nhà kho có 100.000 địa điểm. Kiểm tra thủ công từng địa điểm mất nhiều tuần, nhưng chúng tôi có thể quét chúng trong vòng chưa đầy 1 ngày. Chúng tôi không chỉ chụp ảnh mà còn tạo phân tích dữ liệu đa chiều cho người dùng biết không gian đang được sử dụng như thế nào, tình hình theo thời gian thực ra sao”.
Ông cũng nhấn mạnh vai trò của con người, tin tưởng vào hợp tác người – robot. Con người tập trung vào giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định nhanh chóng còn robot đóng vai trò hỗ trợ bằng dữ liệu lẫn tốc độ.
Chuẩn hóa dữ liệu phi cấu trúc và thay đổi theo đội ngũ lao động thế hệ mới
Đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Công ty Deltia Maximilian Fischer phát triển phần mềm công nghiệp giúp nhà kho xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
“Họ có thể không nhận ra mình có bao nhiêu dữ liệu. Tập trung dữ liệu về một mối và cung cấp khả năng bao quát toàn diện rất quan trọng mặc dù khoản đầu tư ban đầu vô cùng đáng kể”, theo Giám đốc Fischer.
Giải pháp của Deltia áp dụng phân tích dự đoán cùng trực quan hóa dữ liệu để dây chuyền vận hành hiệu quả hơn. Camera được dùng không phải để giám sát mà đóng vai trò cảm biến số hóa không gian làm việc.
Bên cạnh hàng loạt công cụ cùng nền tảng, sự thay đổi thế hệ cũng đang định hình lại lực lượng lao động. Gen Z ưu tiên kỹ thuật số, rất am hiểu công nghệ, ít chịu làm việc tại chỗ và ít muốn tham gia ngành sản xuất. Khoảng cách ngày càng tăng giữa nguồn lao động sẵn có với nhu cầu sản xuất tạo ra cơ hội tự động hóa, đặc biệt là giải pháp thu hút được đội ngũ lao động mới bằng loạt vị trí công việc hấp dẫn hơn.
Xem thêm: