Trí tuệ nhân tạo tác động đến lĩnh vực gia công CNC

Trí tuệ nhân tạo tác động đến lĩnh vực gia công CNC.

Trí tuệ nhân tạo - AI.

1.Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: Artificial Intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy tính chủ (hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".

Khi máy móc ngày càng tăng khả năng, các nhiệm vụ được coi là cần "trí thông minh" thường bị loại bỏ khỏi định nghĩa về AI, một hiện tượng được gọi là hiệu ứng AI. Một câu châm ngôn trong Định lý của Tesler nói rằng "AI là bất cứ điều gì chưa được thực hiện." Ví dụ, nhận dạng ký tự quang học thường bị loại trừ khỏi những thứ được coi là AI, đã trở thành một công nghệ thông thường, khả năng máy hiện đại thường được phân loại như AI bao gồm thành công hiểu lời nói của con người, cạnh tranh ở mức cao nhất trong trò chơi chiến lược (chẳng hạn như cờ vua và Go), xe hoạt động độc lập, định tuyến thông minh trong mạng phân phối nội dung, và mô phỏng quân sự.

Trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các ứng dụng cụ thể của AI bao gồm các hệ thống chuyên gia, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy,..

Trí tuệ nhân tạo AI.

Trí tuệ nhân tạo có thể được phân thành ba loại hệ thống khác nhau: trí tuệ nhân tạo phân tích, trí tuệ nhân tạo lấy cảm hứng từ con người và trí tuệ nhân cách hóa. AI phân tích chỉ có các đặc điểm phù hợp với trí tuệ nhận thức; tạo ra một đại diện nhận thức về thế giới và sử dụng học tập dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ để thông báo các quyết định trong tương lai. AI lấy cảm hứng từ con người có các yếu tố từ trí tuệ nhận thức và cảm xúc; hiểu cảm xúc của con người, ngoài các yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định. AI nhân cách hóa cho thấy các đặc điểm của tất cả các loại năng lực (nghĩa là trí tuệ nhận thức, cảm xúc và xã hội), có khả năng tự ý thức và tự nhận thức được trong các tương tác.

Trí tuệ nhân tạo được thành lập như một môn học thuật vào năm 1956, và trong những năm sau đó đã trải qua nhiều làn sóng lạc quan, sau đó là sự thất vọng và mất kinh phí (được gọi là " mùa đông AI "), tiếp theo là cách tiếp cận mới, thành công và tài trợ mới. Trong phần lớn lịch sử của mình, nghiên cứu AI đã được chia thành các trường con thường không liên lạc được với nhau. Các trường con này dựa trên các cân nhắc kỹ thuật, chẳng hạn như các mục tiêu cụ thể (ví dụ: " robot học " hoặc "học máy"), việc sử dụng các công cụ cụ thể ("logic" hoặc mạng lưới thần kinh nhân tạo) hoặc sự khác biệt triết học sâu sắc. Các ngành con cũng được dựa trên các yếu tố xã hội (các tổ chức cụ thể hoặc công việc của các nhà nghiên cứu cụ thể).

Lĩnh vực này được thành lập dựa trên tuyên bố rằng trí thông minh của con người "có thể được mô tả chính xác đến mức một cỗ máy có thể được chế tạo để mô phỏng nó". Điều này làm dấy lên những tranh luận triết học về bản chất của tâm trí và đạo đức khi tạo ra những sinh vật nhân tạo có trí thông minh giống con người, đó là những vấn đề đã được thần thoại, viễn tưởng và triết học từ thời cổ đại đề cập tới. Một số người cũng coi AI là mối nguy hiểm cho nhân loại nếu tiến triển của nó không suy giảm. Những người khác tin rằng AI, không giống như các cuộc cách mạng công nghệ trước đây, sẽ tạo ra nguy cơ thất nghiệp hàng loạt.

Trong thế kỷ 21, các kỹ thuật AI đã trải qua sự hồi sinh sau những tiến bộ đồng thời về sức mạnh máy tính, dữ liệu lớn và hiểu biết lý thuyết; và kỹ thuật AI đã trở thành một phần thiết yếu của ngành công nghệ, giúp giải quyết nhiều vấn đề thách thức trong học máy, công nghệ phần mềm và nghiên cứu vận hành.

2.Trí Tuệ Nhân Tạo Đang Chiếm Ưu Thế?

AI đang chiếm ưu thế.

Trí tuệ nhân tạo không còn là lĩnh vực của các nhà nghiên cứu hàn lâm. Tuy nhiên, học máy và học sâu đang trở thành công nghệ chủ đạo mà nhiều tổ chức sẵn sàng khai thác. Điều này có thể có tác động tích cực đến nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả sản xuất.

AI đang mở ra một kỷ nguyên mới trong phát triển công nghiệp. Một cuộc cách mạng đã kích hoạt ba khía cạnh sản xuất: công nghệ cơ khí, điện và kỹ thuật số. Giờ đây, AI đã sẵn sàng thúc đẩy cuộc cách mạng lần thứ tư, “Công nghiệp 4.0”.

Khi bạn nghĩ về trí tuệ nhân tạo, khả năng bạn có những suy nghĩ vô tận về những chiếc máy tính siêu thông minh và rô-bốt chiếm lấy nhân loại sẽ khiến bạn băn khoăn. Tuy nhiên, đó là xa thực tế.

Trí tuệ nhân tạo là hoạt động của các thuật toán tự động tối ưu hóa chính chúng khi chúng hoạt động – một quá trình được gọi là học máy.

3.AI hoạt động như thế nào?

AI hoạt động như thế nào?.

Khi sự cường điệu xung quanh AI tăng nhanh, các nhà cung cấp đã tranh nhau quảng bá cách các sản phẩm và dịch vụ của họ sử dụng nó. Thông thường, những gì họ gọi là AI chỉ đơn giản là một thành phần của công nghệ, chẳng hạn như học máy . AI yêu cầu nền tảng phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và huấn luyện các thuật toán máy học. Không có ngôn ngữ lập trình đơn lẻ nào đồng nghĩa với AI, nhưng Python, R, Java, C++ và Julia có các tính năng phổ biến với các nhà phát triển AI.

Nói chung, các hệ thống AI hoạt động bằng cách nhập một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, phân tích dữ liệu về các mối tương quan và mẫu, đồng thời sử dụng các mẫu này để đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai. Bằng cách này, một chatbot được cung cấp các ví dụ về văn bản có thể học cách tạo ra các trao đổi giống như thật với mọi người hoặc một công cụ nhận dạng hình ảnh có thể học cách xác định và mô tả các đối tượng trong hình ảnh bằng cách xem xét hàng triệu ví dụ. Các kỹ thuật AI tổng quát mới, được cải tiến nhanh chóng có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc và các phương tiện khác chân thực.

4.Tại sao trí tuệ nhân tạo lại quan trọng?

Tại sao AI quan trọng

Trí tuệ nhân tạo rất quan trọng vì tiềm năng thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và vui chơi. Nó đã được sử dụng hiệu quả trong kinh doanh để tự động hóa các nhiệm vụ do con người thực hiện, bao gồm công việc dịch vụ khách hàng, tạo khách hàng tiềm năng, phát hiện gian lận và kiểm soát chất lượng. Trong một số lĩnh vực, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn nhiều so với con người. Đặc biệt khi nói đến các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, định hướng chi tiết, chẳng hạn như phân tích số lượng lớn tài liệu pháp lý để đảm bảo các trường liên quan được điền chính xác, các công cụ AI thường hoàn thành công việc nhanh chóng và tương đối ít lỗi . Do có thể xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, AI cũng có thể cung cấp cho doanh nghiệp thông tin chi tiết về hoạt động của họ mà họ có thể không biết. Dân số ngày càng tăng nhanh chóng của các công cụ AI tổng quát sẽ rất quan trọng trong các lĩnh vực từ giáo dục và tiếp thị đến thiết kế sản phẩm.

Thật vậy, những tiến bộ trong kỹ thuật AI không chỉ giúp thúc đẩy sự bùng nổ về hiệu quả mà còn mở ra cơ hội kinh doanh hoàn toàn mới cho một số doanh nghiệp lớn hơn. Trước làn sóng AI hiện nay, thật khó để tưởng tượng việc sử dụng phần mềm máy tính để kết nối hành khách với taxi, nhưng Uber đã trở thành một công ty trong danh sách Fortune 500 bằng cách làm điều đó.

AI đã trở thành trung tâm của nhiều công ty lớn nhất và thành công nhất hiện nay, bao gồm Alphabet, Apple, Microsoft và Meta, nơi các công nghệ AI được sử dụng để cải thiện hoạt động và vượt xa các đối thủ cạnh tranh. Ví dụ, tại công ty con của Alphabet, Google, AI là trung tâm của công cụ tìm kiếm, ô tô tự lái của Waymo và Google Brain, công ty đã phát minh ra kiến ​​trúc mạng thần kinh biến áp làm nền tảng cho những đột phá gần đây trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mạng thần kinh nhân tạo và công nghệ AI học sâu đang phát triển nhanh chóng, chủ yếu là do AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra dự đoán chính xác hơn khả năng của con người.

Mặc dù khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ chôn vùi một nhà nghiên cứu con người, nhưng các ứng dụng AI sử dụng máy học có thể lấy dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được. Khi viết bài này, một nhược điểm chính của AI là rất tốn kém để xử lý một lượng lớn dữ liệu mà chương trình AI yêu cầu. Khi các kỹ thuật AI được tích hợp vào nhiều sản phẩm và dịch vụ hơn, các tổ chức cũng phải hòa hợp với tiềm năng của AI để tạo ra các hệ thống thiên vị và phân biệt đối xử, dù cố ý hay vô tình.

5.Ưu điểm của trí tuệ nhân tạo

Một số ưu điểm của AI.

Ưu điểm của AI

+Giỏi các công việc định hướng chi tiết. AI đã được chứng minh là tốt hoặc tốt hơn bác sĩ trong việc chẩn đoán một số bệnh ung thư, bao gồm ung thư vú và khối u ác tính .

+Giảm thời gian cho các tác vụ nặng về dữ liệu. AI được sử dụng rộng rãi trong các ngành sử dụng nhiều dữ liệu, bao gồm ngân hàng và chứng khoán, dược phẩm và bảo hiểm, để giảm thời gian phân tích các tập dữ liệu lớn. Ví dụ, các dịch vụ tài chính thường xuyên sử dụng AI để xử lý các đơn xin vay và phát hiện gian lận.

+Tiết kiệm sức lao động và tăng năng suất. Một ví dụ ở đây là việc sử dụng tự động hóa kho hàng, đã phát triển trong thời kỳ đại dịch và dự kiến ​​sẽ tăng lên khi tích hợp AI và học máy.

+Mang lại kết quả nhất quán. Các công cụ dịch thuật AI tốt nhất mang lại mức độ nhất quán cao, mang đến cho các doanh nghiệp nhỏ khả năng tiếp cận khách hàng bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ.

+Có thể cải thiện sự hài lòng của khách hàng thông qua cá nhân hóa. AI có thể cá nhân hóa nội dung, tin nhắn, quảng cáo, đề xuất và trang web cho từng khách hàng.

+Các tác nhân ảo do AI hỗ trợ luôn sẵn sàng. Các chương trình AI không cần ngủ hay nghỉ, cung cấp dịch vụ 24/7.

Nhược điểm của AI

Nhược điểm của AI

Sau đây là một số nhược điểm của AI.

+Chi phí cao: Việc phát triển và triển khai các hệ thống AI có thể tốn kém, đòi hỏi kiến ​​thức và nguồn lực chuyên môn.

+Nguồn cung nhân lực có trình độ để xây dựng các công cụ AI còn hạn chế.

+Phản ánh những thành kiến ​​của dữ liệu đào tạo của nó, trên quy mô lớn.

+Thiếu khả năng khái quát hóa từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ khác.

+Loại bỏ việc làm của con người, tăng tỷ lệ thất nghiệp: Tự động hóa AI có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành nhất định, ảnh hưởng đến thị trường việc làm và lực lượng lao động.

+Mất đi tính nhân văn: Mối quan tâm về đạo đức: AI đặt ra các vấn đề về đạo đức, bao gồm quyền riêng tư dữ liệu, sai lệch thuật toán và khả năng lạm dụng công nghệ AI. AI thiếu những phẩm chất của con người như tính sáng tạo và sự đồng cảm, hạn chế khả năng hiểu cảm xúc hoặc tạo ra những ý tưởng ban đầu.

+Độ tin cậy: Các hệ thống AI có thể không phải lúc nào cũng hoàn toàn đáng tin cậy, dẫn đến việc không tin tưởng vào khả năng ra quyết định của chúng.

+Phụ thuộc vào công nghệ: Quá phụ thuộc vào AI có thể khiến con người phụ thuộc vào công nghệ và giảm kỹ năng tư duy phản biện.

6.Đạo đức sử dụng trí tuệ nhân tạo

Đạo đức khi sử dụng AI

Mặc dù các công cụ AI cung cấp một loạt chức năng mới cho các doanh nghiệp, nhưng việc sử dụng AI cũng đặt ra các câu hỏi về đạo đức bởi vì, dù tốt hay xấu, một hệ thống AI sẽ củng cố những gì nó đã học được.

Đây có thể là một vấn đề vì các thuật toán máy học, nền tảng của nhiều công cụ AI tiên tiến nhất, chỉ thông minh như dữ liệu mà chúng được cung cấp trong quá trình đào tạo. Bởi vì con người chọn dữ liệu nào được sử dụng để đào tạo chương trình AI, khả năng thiên vị học máy là cố hữu và phải được theo dõi chặt chẽ.

Bất kỳ ai muốn sử dụng máy học như một phần của thế giới thực, các hệ thống đang sản xuất đều cần đưa yếu tố đạo đức vào quy trình đào tạo AI của mình và cố gắng tránh thiên vị. Điều này đặc biệt đúng khi sử dụng các thuật toán AI vốn không thể giải thích được trong các ứng dụng mạng đối thủ ( GAN ) và học sâu .

Khả năng giải thích là một trở ngại tiềm ẩn đối với việc sử dụng AI trong các ngành hoạt động theo các yêu cầu tuân thủ quy định nghiêm ngặt . Ví dụ, các tổ chức tài chính ở Hoa Kỳ hoạt động theo các quy định yêu cầu họ giải thích các quyết định cấp tín dụng của mình. Tuy nhiên, khi quyết định từ chối tín dụng được đưa ra bởi lập trình AI, có thể khó giải thích quyết định đó được đưa ra như thế nào vì các công cụ AI được sử dụng để đưa ra các quyết định như vậy hoạt động bằng cách đưa ra các mối tương quan tinh vi giữa hàng nghìn biến số. Khi không thể giải thích được quá trình ra quyết định, chương trình có thể được gọi là AI hộp đen .

Tóm lại, những thách thức về đạo đức của AI bao gồm những vấn đề sau: sai lệch do các thuật toán được đào tạo không đúng cách và sự thiên vị của con người; lạm dụng , do deepfakes và lừa đảo; các vấn đề pháp lý , bao gồm các vấn đề về bản quyền và phỉ báng AI; loại bỏ việc làm ; và những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu , đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và pháp lý.

7.Lập trình AI tập trung vào các kỹ năng nhận thức.

Lập trình AI vào các kỹ năng nhận thức

Học hỏi: Khía cạnh này của lập trình AI tập trung vào việc thu thập dữ liệu và tạo quy tắc về cách biến dữ liệu đó thành thông tin có thể thực hiện được. Các quy tắc, được gọi là thuật toán , cung cấp cho các thiết bị máy tính hướng dẫn từng bước về cách hoàn thành một tác vụ cụ thể.

Lý luận: Khía cạnh này của lập trình AI tập trung vào việc chọn thuật toán phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.

Tự điều chỉnh: Khía cạnh này của lập trình AI được thiết kế để liên tục tinh chỉnh các thuật toán và đảm bảo chúng mang lại kết quả chính xác nhất có thể.

Sáng tạo: Khía cạnh này của AI sử dụng mạng thần kinh, hệ thống dựa trên quy tắc, phương pháp thống kê và các kỹ thuật AI khác để tạo ra hình ảnh mới, văn bản mới, âm nhạc mới và ý tưởng mới.

AI trong các lĩnh vực sản xuất, sinh hoạt đời sống,...

AI được sử dụng như thế nào trong ngành sản xuất? 

Ứng dụng AI vào trong sản xuất.

Sau đây là những ví dụ về cách trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng trong sản xuất:

+Giai đoạn ban đầu sẽ là dạy AI hoàn thành một nhiệm vụ bằng cách xem con người thực hiện nó như thế nào. Nếu được thực hiện như vậy, không chỉ đạt được tiến bộ mà việc mở rộng sẽ được duy trì. Với đủ thời gian và thực hành, nó sẽ tự học và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà không cần giám sát liên tục.

+Crowdsourcing là bước hợp lý tiếp theo. Sử dụng phương pháp này, bạn có thể thu thập dữ liệu từ công chúng để đào tạo AI. Nó có thể thực hiện điều này trong nháy mắt và sau đó so sánh kết quả với bất kỳ thứ gì khác mà nó đã lưu trữ. Kết quả sẽ là một AI có khả năng tiếp cận trí tuệ tập thể và khả năng "tâm trí tổ ong" hoặc biết những gì mọi người khác biết.

+Việc giám sát AI cuối cùng cũng có thể thực hiện được thông qua việc sử dụng học tập không giám sát. Điều này có nghĩa là nó có thể tiếp thu kiến ​​thức mà không cần được hướng dẫn cụ thể để làm như vậy. Nó sẽ tiếp nhận thông tin mới như thế nào? Họ sẽ sử dụng một kỹ thuật gọi là học tăng cường.

Các ứng dụng của AI là gì?

AI có tiềm năng biến đổi hoàn toàn ngành sản xuất. Ví dụ về những mặt tích cực có thể bao gồm tăng năng suất, giảm chi phí, nâng cao chất lượng và giảm thời gian ngừng hoạt động. Các nhà máy lớn chỉ là một trong số những nhà máy có thể hưởng lợi từ công nghệ này. Nhiều doanh nghiệp nhỏ hơn cần nhận ra việc có được các giải pháp AI có giá trị cao, chi phí thấp dễ dàng như thế nào.

Có rất nhiều cách sử dụng AI trong sản xuất. Nó cải thiện khả năng phát hiện lỗi bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh phức tạp để tự động phân loại lỗi trên nhiều đối tượng công nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo đã tiến vào nhiều thị trường khác nhau. Dưới đây là 11 ví dụ:

1.AI trong y tế, chăm sóc sức khỏe. 

AI trong Y tế

AI cũng đã có những đóng góp đáng kể cho lĩnh vực y học, với các ứng dụng từ chẩn đoán và điều trị đến khám phá thuốc và thử nghiệm lâm sàng. Các công cụ do AI cung cấp có thể giúp các bác sĩ và nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu bệnh nhân, xác định các rủi ro sức khỏe tiềm ẩn và phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. Điều này có thể dẫn đến kết quả sức khỏe tốt hơn cho bệnh nhân và giúp thúc đẩy sự phát triển của các phương pháp điều trị và công nghệ y tế mới.

+Đặt cược lớn nhất là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí. Các công ty đang áp dụng học máy để chẩn đoán y tế tốt hơn và nhanh hơn so với con người. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe nổi tiếng nhất là IBM Watson. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có thể trả lời các câu hỏi về nó. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để hình thành một giả thuyết, sau đó nó trình bày một lược đồ chấm điểm tin cậy. Các ứng dụng AI khác bao gồm sử dụng trợ lý sức khỏe ảo trực tuyến và chatbot để giúp bệnh nhân và khách hàng chăm sóc sức khỏe tìm thông tin y tế, lên lịch hẹn, hiểu quy trình thanh toán và hoàn thành các quy trình hành chính khác. Một loạt các công nghệ AI cũng đang được sử dụng để dự đoán, chiến đấu và hiểu đại dịch như COVID-19 .

+Chúng tôi tin rằng AI có vai trò quan trọng trong các dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Ở dạng học máy, đó là khả năng chính đằng sau sự phát triển của y học chính xác, được nhiều người đồng ý là một bước tiến vô cùng cần thiết trong việc chăm sóc. Mặc dù những nỗ lực ban đầu trong việc đưa ra các khuyến nghị chẩn đoán và điều trị đã được chứng minh là đầy thách thức, nhưng chúng tôi hy vọng rằng AI cuối cùng cũng sẽ làm chủ lĩnh vực đó. Với những tiến bộ nhanh chóng trong AI để phân tích hình ảnh, có vẻ như hầu hết các hình ảnh X quang và bệnh lý sẽ được máy kiểm tra tại một thời điểm nào đó. Nhận dạng giọng nói và văn bản đã được sử dụng cho các nhiệm vụ như giao tiếp với bệnh nhân và ghi lại các ghi chú lâm sàng và việc sử dụng chúng sẽ tăng lên.
Thách thức lớn nhất đối với AI trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe này không phải là liệu các công nghệ có đủ khả năng để trở nên hữu ích hay không mà là đảm bảo việc áp dụng chúng trong thực hành lâm sàng hàng ngày. Để việc áp dụng rộng rãi diễn ra, các hệ thống AI phải được cơ quan quản lý phê duyệt, tích hợp với hệ thống EHR, được tiêu chuẩn hóa ở mức độ đủ để các sản phẩm tương tự hoạt động theo cách tương tự, được dạy cho bác sĩ lâm sàng, được thanh toán bởi các tổ chức trả tiền công hoặc tư nhân và được cập nhật theo thời gian hàng ngày. Những thách thức này cuối cùng sẽ được khắc phục, nhưng chúng sẽ mất nhiều thời gian hơn so với thời gian để bản thân các công nghệ trưởng thành. Do đó, chúng tôi hy vọng sẽ thấy việc sử dụng AI hạn chế trong thực hành lâm sàng trong thời gian tới.

AI trong Y tế 

+Chẩn đoán và điều trị.

Chẩn đoán và điều trị bệnh đã trở thành trọng tâm của AI ít nhất là từ những năm 1970, khi MYCIN được phát triển tại Stanford để chẩn đoán các bệnh nhiễm trùng do vi khuẩn gây ra trong máu. 8 Hệ thống này và các hệ thống dựa trên quy tắc ban đầu khác hứa hẹn sẽ chẩn đoán và điều trị bệnh chính xác, nhưng không được áp dụng cho thực hành lâm sàng. Về cơ bản, chúng không tốt hơn các bác sĩ chẩn đoán con người và chúng được tích hợp kém với quy trình làm việc của bác sĩ lâm sàng và hệ thống hồ sơ bệnh án.

2.AI trong kinh doanh, chuỗi cung ứng.

Các thuật toán học máy đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và quản lý quan hệ khách hàng ( CRM ) để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn. Chatbots đã được tích hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng. Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI tổng quát như Chat GPT dự kiến ​​sẽ gây ra những hậu quả sâu rộng: loại bỏ việc làm, cách mạng hóa thiết kế sản phẩm và phá vỡ các mô hình kinh doanh.

+Quản lý hàng tồn kho ngăn ngừa tắc nghẽn

Một số công ty sản xuất đang dựa vào hệ thống AI để quản lý tốt hơn nhu cầu hàng tồn kho của họ.

Các hệ thống AI có thể theo dõi nguồn cung cấp và gửi thông báo khi chúng cần được bổ sung. Các nhà sản xuất thậm chí có thể lập trình AI để xác định các điểm tắc nghẽn trong chuỗi cung ứng của ngành.

Ví dụ, một công ty dược phẩm có thể sử dụng một thành phần có thời hạn sử dụng ngắn. Các hệ thống AI có thể dự đoán liệu thành phần đó có đến đúng giờ hay không, nếu nó đến muộn thì sự chậm trễ sẽ ảnh hưởng đến sản xuất như thế nào.

AI trong chuỗi cung ứng

+AI tăng cường quản lý chuỗi cung ứng

Một AI mạnh trong trường hợp sử dụng sản xuất là quản lý chuỗi cung ứng. Các nhà sản xuất lớn thường có chuỗi cung ứng với hàng triệu đơn đặt hàng, mua hàng, vật liệu hoặc thành phần để xử lý. Xử lý các quy trình này theo cách thủ công gây hao tốn đáng kể thời gian và nguồn lực của mọi người và nhiều công ty đã bắt đầu tăng cường các quy trình chuỗi cung ứng của họ bằng AI.

Ví dụ, một nhà sản xuất ô tô có thể nhận đai ốc và bu lông từ hai nhà cung cấp riêng biệt. Nếu một nhà cung cấp vô tình giao một lô đai ốc và bu lông bị lỗi, nhà sản xuất ô tô sẽ cần biết loại xe nào được sản xuất với những đai ốc và bu lông cụ thể đó. Một hệ thống AI có thể giúp theo dõi những chiếc xe nào được sản xuất với đai ốc và bu lông bị lỗi, giúp các nhà sản xuất thu hồi chúng từ các đại lý dễ dàng hơn.

+Thuật toán học máy dự đoán nhu cầu

Các hệ thống AI sử dụng thuật toán máy học có thể phát hiện các kiểu mua hàng trong hành vi của con người và cung cấp thông tin chi tiết cho các nhà sản xuất.

Ví dụ: một số thuật toán máy học nhất định phát hiện các kiểu mua hàng kích hoạt các nhà sản xuất tăng cường sản xuất một mặt hàng nhất định. Khả năng dự đoán hành vi mua hàng này giúp đảm bảo rằng các nhà sản xuất đang sản xuất hàng tồn kho có nhu cầu cao trước khi các cửa hàng cần đến.

+RPA giải quyết các nhiệm vụ tẻ nhạt

Trong khi các công ty sản xuất sử dụng cobit ở tuyến đầu của quá trình sản xuất, thì phần mềm tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) hữu ích hơn ở văn phòng hỗ trợ. Phần mềm RPA có khả năng xử lý các tác vụ có khối lượng lớn, lặp đi lặp lại, truyền dữ liệu qua các hệ thống, truy vấn, tính toán và bảo trì hồ sơ.

Phần mềm RPA tự động hóa các chức năng như xử lý đơn đặt hàng, do đó mọi người không cần phải nhập dữ liệu theo cách thủ công và do đó không cần phải dành thời gian tìm kiếm các lỗi nhập liệu. Bằng cách này, RPA có khả năng tiết kiệm thời gian và lao động.

+AI trong quản lý kho hàng

Nhiều khía cạnh của quản lý kho có thể được tự động hóa bằng AI. Các nhà sản xuất có thể theo dõi liên tục kho hàng của họ và cải thiện hoạt động hậu cần nhờ luồng dữ liệu liên tục mà họ thu thập.

Chi phí quản lý nhà kho có thể giảm xuống, năng suất có thể tăng lên và sẽ cần ít người hơn để thực hiện công việc nếu việc kiểm soát chất lượng và hàng tồn kho được tự động hóa. Kết quả là các nhà sản xuất có thể tăng doanh thu và thu nhập.

AI trong kinh doanh và chuỗi cung ứng

+Dự Báo Giá Nguyên Liệu

Chính xác hơn con người, phần mềm do AI hỗ trợ có thể dự đoán giá cả của hàng hóa và nó cũng cải thiện theo thời gian.

+Phân tích khía cạnh

Phân tích cạnh sử dụng các bộ dữ liệu được thu thập từ các cảm biến của máy để cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng, phi tập trung.

+AI cho chênh lệch giá mua

Bất kỳ thay đổi nào về giá đầu vào đều có thể ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận của nhà sản xuất. Ước tính chi phí nguyên vật liệu và lựa chọn nhà cung cấp là hai trong số những khía cạnh thách thức nhất của sản xuất.

Điều này cũng giúp dễ dàng quản lý tất cả dữ liệu mua sắm ở một nơi và theo dõi các bộ phận được mua từ nhiều nhà cung cấp khác nhau.

3.AI trong giáo dục. 

Khả năng cung cấp trải nghiệm học tập được cá nhân hóa. Các hệ thống do AI cung cấp có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về hiệu suất, sở thích và phong cách học tập của học sinh để tạo ra nội dung giáo dục phù hợp và lộ trình học tập thích ứng. Việc cá nhân hóa này cho phép học sinh học theo tốc độ của riêng mình, tập trung vào các lĩnh vực mà họ cần hỗ trợ nhiều hơn và tương tác với nội dung phù hợp và thú vị với họ.

+AI có thể tự động chấm điểm, giúp các nhà giáo dục có nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ khác. Nó có thể đánh giá sinh viên và thích ứng với nhu cầu của họ, giúp họ làm việc theo tốc độ của riêng họ. Gia sư AI có thể cung cấp hỗ trợ bổ sung cho sinh viên, đảm bảo họ luôn đi đúng hướng. Công nghệ này cũng có thể thay đổi địa điểm và cách học sinh học, thậm chí có thể thay thế một số giáo viên. Như Chat GPT, Bard và các mô hình ngôn ngữ lớn khác đã chứng minh, AI tổng quát có thể giúp các nhà giáo dục soạn bài tập cho khóa học và các tài liệu giảng dạy khác, đồng thời thu hút học sinh theo những cách mới. Sự ra đời của những công cụ này cũng buộc các nhà giáo dục phải suy nghĩ lại về bài tập về nhà và bài kiểm tra của học sinh cũng như sửa đổi các chính sách về đạo văn.

AI trong giáo dục

+Máy học. Đây là khoa học làm cho máy tính hoạt động mà không cần lập trình. Học sâu là một tập hợp con của học máy, theo thuật ngữ rất đơn giản, có thể được coi là tự động hóa các phân tích dự đoán. Có ba loại thuật toán học máy:

1.Học có giám sát. Các tập dữ liệu được gắn nhãn để có thể phát hiện và sử dụng các mẫu để gắn nhãn cho các tập dữ liệu mới.

2.Học không giám sát. Tập dữ liệu không được gắn nhãn và được sắp xếp theo điểm tương đồng hoặc khác biệt.

3.Học tăng cường. Các tập dữ liệu không được gắn nhãn nhưng sau khi thực hiện một hoặc nhiều hành động, hệ thống AI sẽ nhận được phản hồi.

+Thị giác máy. Công nghệ này mang lại cho máy khả năng nhìn thấy. Thị giác máy nắm bắt và phân tích thông tin hình ảnh bằng camera, chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số và xử lý tín hiệu số. Nó thường được so sánh với thị lực của con người, nhưng thị giác máy không bị ràng buộc bởi sinh học và có thể được lập trình để nhìn xuyên tường chẳng hạn. Nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng từ nhận dạng chữ ký đến phân tích hình ảnh y tế. Thị giác máy tính , tập trung vào xử lý hình ảnh dựa trên máy, thường được kết hợp với thị giác máy.

4.AI trong tài chính. 

AI trong tài chính

AI trong các ứng dụng tài chính cá nhân, chẳng hạn như Intuit Mint hoặc TurboTax, đang phá vỡ các tổ chức tài chính. Các ứng dụng như vậy thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp lời khuyên tài chính. Các chương trình khác, chẳng hạn như IBM Watson, đã được áp dụng cho quá trình mua nhà. Ngày nay, phần mềm trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn giao dịch trên Phố Wall.

5.AI trong pháp luật. 

AI trong pháp luật

Quá trình khám phá -- sàng lọc các tài liệu -- trong luật pháp thường là quá sức đối với con người. Sử dụng AI để giúp tự động hóa các quy trình sử dụng nhiều lao động của ngành pháp lý đang tiết kiệm thời gian và cải thiện dịch vụ khách hàng. Các công ty luật sử dụng máy học để mô tả dữ liệu và dự đoán kết quả, thị giác máy tính để phân loại và trích xuất thông tin từ tài liệu và NLP để diễn giải các yêu cầu cung cấp thông tin.

6.AI trong giải trí và truyền thông. 

AI giải trí truyền thông

Ngành kinh doanh giải trí sử dụng các kỹ thuật AI để quảng cáo được nhắm mục tiêu, đề xuất nội dung, phân phối, phát hiện gian lận, tạo kịch bản và làm phim. Báo chí tự động giúp các tòa soạn hợp lý hóa quy trình truyền thông, giảm thời gian, chi phí và độ phức tạp. Các tòa soạn sử dụng AI để tự động hóa các công việc thường ngày, chẳng hạn như nhập và hiệu đính dữ liệu; và để nghiên cứu các chủ đề và hỗ trợ với các tiêu đề. Làm thế nào báo chí có thể sử dụng Chat GPT một cách đáng tin cậy và AI tổng quát khác để tạo nội dung là câu hỏi mở .

+Tạo văn bản, hình ảnh và âm thanh. Các kỹ thuật AI sáng tạo, tạo ra nhiều loại phương tiện khác nhau từ lời nhắc văn bản, đang được áp dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp để tạo ra nhiều loại nội dung dường như vô hạn từ nghệ thuật chân thực đến phản hồi email và kịch bản phim.

+Tạo quảng cáo. Trong thiết kế tổng quát, các thuật toán học máy được sử dụng để bắt chước quy trình thiết kế được sử dụng bởi các kỹ sư. Sử dụng kỹ thuật này, các nhà sản xuất có thể nhanh chóng tạo ra hàng trăm tùy chọn thiết kế cho một sản phẩm.

7.AI trong mã hóa phần mềm và các quy trình Công Nghệ Thông Tin. 

AI trong mã hóa phần mềm và các quy trình Công Nghệ Thông Tin

+Các công cụ AI thế hệ mới có thể được sử dụng để tạo mã ứng dụng dựa trên lời nhắc của ngôn ngữ tự nhiên, nhưng những công cụ này còn rất sớm và không chắc chúng sẽ sớm thay thế các kỹ sư phần mềm. AI cũng đang được sử dụng để tự động hóa nhiều quy trình Công Nghệ Thông Tin, bao gồm nhập dữ liệu, phát hiện gian lận, dịch vụ khách hàng cũng như bảo trì và bảo mật dự đoán.

+Tự động hóa. Khi kết hợp với các công nghệ AI, các công cụ tự động hóa có thể mở rộng khối lượng và loại tác vụ được thực hiện. Một ví dụ là tự động hóa quy trình bằng robot ( RPA ), một loại phần mềm tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại do con người thực hiện theo cách truyền thống. Khi được kết hợp với máy học và các công cụ AI mới nổi, RPA có thể tự động hóa phần lớn công việc của doanh nghiệp, cho phép các bot chiến thuật của RPA chuyển thông tin tình báo từ AI và đáp ứng các thay đổi của quy trình.

+Người máy. Lĩnh vực kỹ thuật này tập trung vào thiết kế và sản xuất robot . Robot thường được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ mà con người khó thực hiện hoặc thực hiện một cách nhất quán. Ví dụ, robot được sử dụng trong dây chuyền sản xuất ô tô hoặc NASA để di chuyển các vật thể lớn trong không gian. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng máy học để chế tạo robot có thể tương tác trong môi trường xã hội.

8.AI trong Bảo vệ. 

AI trong Bảo vệ

+Trí tuệ nhân tạo và máy học đứng đầu danh sách từ thông dụng mà các nhà cung cấp dịch vụ bảo mật sử dụng để tiếp thị sản phẩm của họ, vì vậy người mua nên thận trọng khi tiếp cận. Tuy nhiên, các kỹ thuật AI đang được áp dụng thành công cho nhiều khía cạnh của an ninh mạng , bao gồm phát hiện sự bất thường, giải quyết vấn đề dương tính giả và tiến hành phân tích mối đe dọa hành vi. Các tổ chức sử dụng công nghệ máy học trong phần mềm quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) và các lĩnh vực liên quan để phát hiện các điểm bất thường và xác định các hoạt động đáng ngờ cho thấy các mối đe dọa. Bằng cách phân tích dữ liệu và sử dụng logic để xác định những điểm tương đồng với mã độc đã biết, AI có thể đưa ra cảnh báo về các cuộc tấn công mới và đang nổi lên sớm hơn nhiều so với nhân viên con người và các lần lặp lại công nghệ trước đó.

+Bảo trì dự đoán cải thiện an toàn, giảm chi phí

Các nhà máy sản xuất, đường sắt và những người sử dụng thiết bị hạng nặng khác đang ngày càng chuyển sang bảo trì dự đoán dựa trên AI (PdM) để dự đoán nhu cầu bảo dưỡng.

Nếu thiết bị không được bảo trì kịp thời, các công ty có nguy cơ mất thời gian và tiền bạc quý giá. Một mặt, họ lãng phí tiền bạc và nguồn lực nếu thực hiện bảo trì máy móc quá sớm. Mặt khác, chờ đợi quá lâu có thể khiến máy hao mòn nhiều. Loại thứ hai cũng có thể khiến người lao động gặp nguy hiểm về an toàn.

Các hệ thống PdM cũng có thể giúp các công ty dự đoán những bộ phận thay thế nào sẽ cần thiết và khi nào.

9.AI trong sản xuất. 

AI trong sản xuất

+Sản xuất đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Ví dụ: các robot công nghiệp từng được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và tách biệt với con người, ngày càng hoạt động như robot: Các robot nhỏ hơn, đa nhiệm cộng tác với con người và đảm nhận nhiều phần công việc hơn trong nhà kho, nhà xưởng và các không gian làm việc khác.

+Rô-bốt hợp tác -- còn được gọi là cobots -- thường làm việc cùng với công nhân của con người, hoạt động như một bộ phận phụ trợ.

Trong khi rô-bốt tự động được lập trình để thực hiện lặp đi lặp lại một nhiệm vụ cụ thể, thì cobot có khả năng học các nhiệm vụ khác nhau. Chúng cũng có thể phát hiện và tránh chướng ngại vật, đồng thời sự nhanh nhẹn và nhận thức về không gian này cho phép chúng làm việc cùng -- và với -- nhân công của con người.

Các nhà sản xuất thường sử dụng robot để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi phải nâng vật nặng hoặc trên dây chuyền lắp ráp của nhà máy. Ví dụ, robot làm việc trong các nhà máy ô tô có thể nâng các bộ phận ô tô nặng và giữ chúng cố định trong khi nhân công cố định chúng. Robots cũng có thể xác định vị trí và lấy các mặt hàng trong các nhà kho lớn.

+Hệ thống AI giúp tăng tốc độ phát triển sản phẩm

Một số nhà sản xuất đang chuyển sang sử dụng hệ thống AI để hỗ trợ phát triển sản phẩm nhanh hơn, như trường hợp của các nhà sản xuất thuốc.

AI có thể phân tích dữ liệu từ quá trình thử nghiệm hoặc sản xuất. Các nhà sản xuất có thể sử dụng thông tin chuyên sâu thu được từ phân tích dữ liệu để giảm thời gian tạo dược phẩm, giảm chi phí và hợp lý hóa các phương pháp sao chép.

AI trong sản xuất

+Hệ thống AI phát hiện lỗi

Các nhà sản xuất có thể sử dụng các công cụ kiểm tra trực quan tự động để tìm kiếm các lỗi trên dây chuyền sản xuất. Thiết bị kiểm tra trực quan - chẳng hạn như máy ảnh thị giác máy - có thể phát hiện lỗi nhanh hơn và chính xác hơn mắt người.

Ví dụ, máy ảnh kiểm tra trực quan có thể dễ dàng tìm ra lỗ hổng trong một vật phẩm nhỏ, phức tạp -- ví dụ như điện thoại di động. Hệ thống AI kèm theo có thể cảnh báo cho nhân viên về lỗ hổng trước khi mặt hàng đó đến tay người tiêu dùng không hài lòng.

+Phát triển sản phẩm dựa trên AI

Sử dụng AR (thực tế tăng cường) và VR (thực tế ảo), nhà sản xuất có thể thử nghiệm nhiều mẫu sản phẩm trước khi bắt đầu sản xuất với sự trợ giúp của việc phát triển sản phẩm dựa trên AI.

Việc bảo trì và sửa lỗi nên được đơn giản hóa. Các nhà sản xuất có thể tăng cường và đẩy nhanh quá trình đổi mới của họ bằng cách tạo sản phẩm dựa trên AI, dẫn đến các mặt hàng mới và tiến bộ hơn tung ra thị trường trước đối thủ.

10.AI trong ngân hàng. 

AI trong ngân hàng

Các ngân hàng đang sử dụng thành công chatbot để giúp khách hàng của họ biết về các dịch vụ và ưu đãi cũng như để xử lý các giao dịch không cần sự can thiệp của con người. Trợ lý ảo AI được sử dụng để cải thiện và cắt giảm chi phí tuân thủ các quy định của ngân hàng. Các tổ chức ngân hàng sử dụng AI để cải thiện việc ra quyết định cho vay, đặt giới hạn tín dụng và xác định cơ hội đầu tư.

11.AI trong giao thông vận tải. 

AI trong Giao Thông Vận Tải.

+Ngoài vai trò cơ bản của AI trong việc vận hành các phương tiện tự hành, các công nghệ AI được sử dụng trong giao thông vận tải để quản lý giao thông, dự đoán sự chậm trễ của chuyến bay và giúp vận chuyển đường biển an toàn và hiệu quả hơn. Trong chuỗi cung ứng, AI đang thay thế các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống và dự đoán sự gián đoạn, một xu hướng được thúc đẩy bởi COVID-19 khi nhiều công ty mất cảnh giác trước tác động của đại dịch toàn cầu đối với cung và cầu hàng hóa.

+Xe ô tô tự lái.
Xe tự hành sử dụng kết hợp thị giác máy tính, nhận dạng hình ảnh và học sâu để xây dựng các kỹ năng tự động điều khiển phương tiện khi đi trong làn đường nhất định và tránh chướng ngại vật bất ngờ, chẳng hạn như người đi bộ.

+Xe tự hành AI

Các phương tiện tự lái có thể tự động hóa toàn bộ sàn nhà máy, từ dây chuyền lắp ráp đến băng chuyền. Việc giao hàng có thể được tối ưu hóa, chạy suốt ngày đêm và hoàn thành nhanh hơn với sự trợ giúp của xe tải và tàu tự lái.

Để lập kế hoạch tốt hơn cho các tuyến giao hàng, giảm tai nạn và thông báo cho chính quyền trong trường hợp khẩn cấp, những chiếc ô tô được kết nối có cảm biến có thể theo dõi thông tin theo thời gian thực về tắc đường, tình trạng đường xá, tai nạn, v.v. Sự thay đổi này giúp tăng cường cả tốc độ và sự an toàn của việc giao hàng.

12.AI trong quốc phòng.

AI có thể mang lại lợi ích cho quân đội theo nhiều cách bao gồm: Hệ thống chiến tranh, Ra quyết định chiến lược, Xử lý dữ liệu và nghiên cứu, Mô phỏng chiến đấu, Nhận dạng mục tiêu, Giám sát mối đe dọa, Máy bay không người lái, An ninh mạng, Vận tải, Chăm sóc và sơ tán nạn nhân,...

Máy bay không người lái

+Máy bay không người lái.

Một trong những ứng dụng quân sự đang phát triển thú vị nhất của AI liên quan đến việc tận dụng trí thông minh bầy đàn cho các hoạt động của máy bay không người lái . Những bầy máy bay không người lái này vốn đã hiệu quả hơn nhiều so với một máy bay không người lái đơn lẻ vì nhiều lý do. Khi một máy bay không người lái nhận được thông tin quan trọng, nó có thể hành động theo thông tin đó hoặc truyền thông tin đó đến các máy bay không người lái khác trong bầy. Những bầy này có thể được sử dụng trong mô phỏng, cũng như các hoạt động huấn luyện thực tế và có khả năng đưa ra quyết định trong nhiều tình huống khác nhau, với bầy có mục tiêu bao trùm nhưng các máy bay không người lái riêng lẻ có khả năng hành động độc lập và sáng tạo đối với mục tiêu đó.

Đàn máy bay không người lái do AI điều khiển thực sự được lập trình để hoạt động giống như cách đàn côn trùng hoạt động trong tự nhiên. Ví dụ, khi một con ong tìm thấy thứ gì đó có thể mang lại lợi ích cho phần còn lại của tổ ong, nó sẽ báo cáo chi tiết thông tin đó cho những con ong khác. Máy bay không người lái cũng có thể làm như vậy. Chúng có thể truyền đạt khoảng cách, hướng và độ cao của mục tiêu, cũng như bất kỳ mối nguy hiểm tiềm ẩn nào, giống như một con ong. Khả năng sử dụng bầy máy bay không người lái được hỗ trợ bởi AI để đưa trí thông minh tập thể mạnh mẽ này hoạt động hướng tới các mục tiêu quân sự thể hiện một ranh giới quan trọng trong các ứng dụng quân sự của AI.

+Nhận dạng mục tiêu.

Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ nhận dạng mục tiêu chính xác hơn trong môi trường chiến đấu. AI có thể cải thiện khả năng của các hệ thống như thế này trong việc xác định vị trí của mục tiêu. Nó cũng có thể cho phép các lực lượng quốc phòng có được sự hiểu biết chi tiết về khu vực hoạt động bằng cách kiểm tra các báo cáo, tài liệu, tin tức và các dạng thông tin khác, tổng hợp và phân tích các nguồn này nhanh hơn nhiều so với khả năng của con người. Các hệ thống AI có khả năng dự đoán hành vi của kẻ thù, dự đoán các lỗ hổng, điều kiện thời tiết và môi trường, đánh giá các chiến lược nhiệm vụ và đề xuất các kế hoạch giảm nhẹ. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và nguồn nhân lực, giúp binh lính đi trước mục tiêu một bước.

Mô phỏng chiến đấu. (AI trong quốc phòng)

+Mô phỏng chiến đấu.

Phần mềm mô phỏng huấn luyện quân sự đã được sử dụng trong Quân đội Hoa Kỳ từ khá lâu. Nó kết hợp kỹ thuật hệ thống, kỹ thuật phần mềm và khoa học máy tính để xây dựng các mô hình số hóa nhằm chuẩn bị cho binh lính các hệ thống chiến đấu được triển khai trong các chiến dịch. Nói một cách đơn giản hơn, phần mềm mô phỏng huấn luyện quân sự về cơ bản là một “trò chơi chiến tranh” ảo được sử dụng để huấn luyện binh lính. 

Phần mềm này có thể được sử dụng cho hầu hết mọi thứ, từ các mô hình toán học đến các chiến lược mô phỏng được sử dụng trong các môi trường phi chiến đấu. Đổi lại, điều này sẽ giúp binh lính chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống thực tế. Những mô phỏng này có thể cung cấp các nhiệm vụ và nhiệm vụ thực tế cho binh lính, để đảm bảo họ thu được nhiều kinh nghiệm nhất có thể trước khi áp dụng các kỹ năng của mình vào các tình huống thực tế.

+Giám sát mối đe dọa, nguy hiểm có thể bất ngờ xảy ra.

Giám sát mối đe dọa, cũng như nhận thức tình hình sử dụng các hoạt động thu thập và phân tích thông tin để hỗ trợ trong nhiều hoạt động quân sự khác nhau. Có những hệ thống không người lái có thể được điều khiển từ xa hoặc gửi theo một lộ trình được tính toán trước. Các hệ thống này sử dụng AI để hỗ trợ nhân viên quốc phòng theo dõi các mối đe dọa và do đó tận dụng nhận thức tình huống của họ. Máy bay không người lái có AI cũng có thể được sử dụng trong những tình huống này. Họ có thể giám sát các khu vực biên giới, nhận biết các mối đe dọa và cảnh báo cho các đội phản ứng. Ngoài ra, chúng có thể tăng cường an ninh cho các căn cứ quân sự, cũng như tăng cường sự an toàn cho binh lính trong chiến đấu.

Công cụ và dịch vụ AI

Các công cụ và dịch vụ AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Những đổi mới hiện tại trong các công cụ và dịch vụ AI có thể bắt nguồn từ mạng thần kinh AlexNet năm 2012 đã mở ra một kỷ nguyên mới về AI hiệu suất cao được xây dựng trên GPU và tập dữ liệu lớn. Thay đổi quan trọng là khả năng đào tạo mạng thần kinh trên lượng dữ liệu khổng lồ trên nhiều lõi GPU song song theo cách có thể mở rộng hơn.

Trong vài năm qua, mối quan hệ cộng sinh giữa những khám phá về AI tại Google, Microsoft và Open AI cũng như những đổi mới về phần cứng do Nvidia tiên phong đã cho phép chạy các mô hình AI ngày càng lớn hơn trên nhiều GPU được kết nối hơn, thúc đẩy những cải tiến thay đổi trò chơi về hiệu suất và khả năng mở rộng.

Sự hợp tác giữa những ngôi sao AI nổi tiếng này là rất quan trọng cho sự thành công gần đây của Chat GPT, chưa kể hàng chục dịch vụ AI đột phá khác. Dưới đây là danh sách những đổi mới quan trọng trong các công cụ và dịch vụ AI.

Máy biến áp. Ví dụ, Google đã dẫn đầu trong việc tìm kiếm một quy trình hiệu quả hơn để cung cấp dịch vụ đào tạo AI trên một cụm lớn các PC thương mại có GPU. Điều này đã mở đường cho việc phát hiện ra các máy biến áp tự động hóa nhiều khía cạnh của việc đào tạo AI trên dữ liệu chưa được gắn nhãn.

Tối ưu hóa phần cứng.

Tối ưu hóa phần cứng. Điều quan trọng không kém là các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia cũng đang tối ưu hóa vi mã để chạy song song trên nhiều lõi GPU cho các thuật toán phổ biến nhất. Nvidia tuyên bố sự kết hợp giữa phần cứng nhanh hơn, thuật toán AI hiệu quả hơn, hướng dẫn GPU tinh chỉnh và tích hợp trung tâm dữ liệu tốt hơn đang giúp cải thiện hiệu suất AI gấp hàng triệu lần. Nvidia cũng đang làm việc với tất cả các nhà cung cấp trung tâm đám mây để làm cho khả năng này dễ tiếp cận hơn dưới dạng Dịch vụ AI thông qua các mô hình IaaS, SaaS và PaaS.

Máy biến áp được "đào tạo" trước. Ngăn xếp AI cũng đã phát triển nhanh chóng trong vài năm qua. Trước đây, các doanh nghiệp sẽ phải đào tạo các mô hình AI của họ từ đầu. Ngày càng có nhiều nhà cung cấp như OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google và các nhà cung cấp khác cung cấp các máy biến áp được đào tạo trước (GPT) tổng quát, có thể được tinh chỉnh cho một nhiệm vụ cụ thể với chi phí, chuyên môn và thời gian giảm đáng kể. Trong khi một số mô hình lớn nhất được ước tính có giá từ 5 triệu đến 10 triệu đô la mỗi lần chạy, các doanh nghiệp có thể tinh chỉnh các mô hình kết quả với giá vài nghìn đô la. Điều này dẫn đến thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn và giảm thiểu rủi ro.

Dịch vụ đám mây AI

Dịch vụ đám mây AI. Trong số những rào cản lớn nhất ngăn cản các doanh nghiệp sử dụng hiệu quả AI trong doanh nghiệp của họ là các nhiệm vụ khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu cần thiết để kết hợp các khả năng của AI vào các ứng dụng mới hoặc để phát triển các ứng dụng mới. Tất cả các nhà cung cấp đám mây hàng đầu đều đang triển khai AI mang thương hiệu của riêng họ dưới dạng dịch vụ để hợp lý hóa việc chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình và triển khai ứng dụng. Các ví dụ hàng đầu bao gồm Dịch vụ AI của AWS , Google Cloud AI , nền tảng Microsoft Azure AI , giải pháp AI của IBM và Dịch vụ AI của Cơ sở hạ tầng đám mây Oracle .

Các mô hình AI tiên tiến như một dịch vụ. Các nhà phát triển mô hình AI hàng đầu cũng cung cấp các mô hình AI tiên tiến trên các dịch vụ đám mây này. OpenAI có hàng chục mô hình ngôn ngữ lớn được tối ưu hóa cho trò chuyện, NLP, tạo hình ảnh và tạo mã được cung cấp thông qua Azure. Nvidia đã theo đuổi cách tiếp cận dựa trên đám mây hơn bằng cách bán cơ sở hạ tầng AI và các mô hình nền tảng được tối ưu hóa cho văn bản, hình ảnh và dữ liệu y tế có sẵn trên tất cả các nhà cung cấp đám mây. Hàng trăm người chơi khác đang cung cấp các mô hình được tùy chỉnh cho các ngành và trường hợp sử dụng khác nhau.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là quá trình xử lý ngôn ngữ của con người bằng một chương trình máy tính. Một trong những ví dụ cũ và nổi tiếng nhất của NLP là phát hiện thư rác, xem xét dòng chủ đề và văn bản của email và quyết định xem đó có phải là thư rác hay không. Các cách tiếp cận hiện tại đối với NLP dựa trên học máy. Các nhiệm vụ NLP bao gồm dịch văn bản, phân tích tình cảm và nhận dạng giọng nói.

AI được sử dụng trong CNC.

AI trong gia công CNC

Trí tuệ nhân tạo (AI) là “nhiên liệu cho tăng trưởng”, ngành sản xuất đang ở một vị trí tuyệt vời để đạt được thành tựu từ ứng dụng của nó, không giống như các lĩnh vực kinh doanh khác. Trong một thời gian, gia công cnc đã là công nghệ hàng đầu trong các dịch vụ sản xuất, nhưng liệu sự xuất hiện của công nghệ Trí tuệ nhân tạo đã đe dọa sẽ tiếp quản các hoạt động của sản xuất CNC như thế nào?

Sự phát triển của gia công CNC đã được đánh dấu bằng những tiến bộ công nghệ quan trọng. Từ những ngày đầu của băng đục lỗ và lập trình thô sơ, gia công CNC đã phát triển để kết hợp phần mềm tinh vi và máy nhiều trục, tốc độ cao.

Trong những năm gần đây, một bước phát triển công nghệ mới đã bắt đầu ghi dấu ấn trong lĩnh vực gia công CNC: Trí tuệ nhân tạo (AI). AI, với khả năng học hỏi từ dữ liệu, đưa ra quyết định và cải tiến theo thời gian, sẵn sàng mang đến một làn sóng đổi mới mới trong gia công CNC.

Công nghệ này đang tìm cách cách mạng hóa thế giới và thay đổi cách thức sản xuất nguyên mẫu được thực hiện. Có một số ứng dụng thú vị của tạo mẫu CNC được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo đang dẫn đầu.

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về vai trò của AI trong gia công CNC, xem xét các ứng dụng hiện tại, tiềm năng trong tương lai và những thách thức mà nó mang lại. Chúng ta cũng sẽ xem xét các loại cửa hàng máy CNC khác nhau đang áp dụng AI như thế nào và tác động của nó đối với toàn ngành.

AI tác động như thế nào tới gia công CNC.

Nghĩa là sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quy trình gia công CNC — giống như một sự kết hợp tự nhiên, phải không?

Xét cho cùng, máy CNC theo định nghĩa được điều khiển bằng máy tính, cho phép sản xuất nhanh chóng các bộ phận cực kỳ chính xác , với tác động của chúng được cảm nhận trong nhiều ngành công nghiệp : ô tô, y tế, dầu khí, v.v.

Trong lịch sử, các công nghệ mới được hoan nghênh và triển khai để cải thiện quy trình sản xuất gia công CNC. Hãy cùng khám phá tương lai về cách thức kết hợp AI, bao gồm người máy và các hình thức tự động hóa khác, có thể giúp tăng hiệu suất của các cửa hàng máy CNC.

Trí tuệ nhân tạo đang có tác động sâu sắc đến sản xuất CNC, thay đổi cách thức tiến hành các hoạt động và mang lại nhiều lợi ích. Dưới đây là một số lĩnh vực chính mà AI đang tạo ra sự khác biệt đáng kể:

1.Hiệu suất được cải thiện

Hiệu suất được cải thiện

Như chúng tôi đã đề cập, người vận hành máy CNC là chìa khóa của quy trình, đặc biệt là kiểm soát chất lượng. Những gì AI cung cấp là tập trung vào phân tích và dữ liệu thời gian thực , học hỏi trong suốt quá trình và cung cấp thông tin chi tiết để người vận hành máy CNC có thể tối ưu hóa hiệu suất của máy. Khi dữ liệu về hiệu suất được tự động tổng hợp, phân tích và chuyển thành thông tin có thể thực hiện được, các kỹ sư, nhóm bảo trì và người vận hành sẽ hiểu rõ hơn về chức năng của máy cũng như nhận đề xuất từ ​​máy hoặc rô-bốt, tất cả đều nhằm tăng hiệu suất.

2.Nâng cao hiệu quả và năng suất

Nâng cao hiệu quả và năng suất

AI trong gia công CNC giúp đạt được hai mục tiêu cơ bản: hiệu quả và năng suất. Khi dữ liệu được tạo ra trong quá trình sản xuất, AI sẽ phân tích dữ liệu đó để các kỹ sư và người vận hành lành nghề có thể điều chỉnh máy hoặc loại bỏ các trở ngại làm chậm máy, nhằm cải thiện năng suất . Những thay đổi do người vận hành trực tiếp thực hiện này ảnh hưởng đến hiệu suất của máy, nâng cao hiệu quả tổng thể.

3.Tăng nhu cầu của khách hàng.

Tăng nhu cầu của khách hàng

Việc tích hợp AI vào gia công CNC đang dẫn đến sự gia tăng nhu cầu đối với phương pháp sản xuất này. Khi AI và máy học tiếp tục cải thiện chất lượng, độ chính xác và hiệu suất tổng thể của gia công CNC, nhiều ngành công nghiệp đang nhận ra tiềm năng của nó.

Các ngành công nghiệp như ô tô, y tế, hàng không vũ trụ, quân sự và hàng hải đang ngày càng dựa vào gia công CNC vì hiệu suất và hiệu suất của nó. Do đó, chúng ta đang chứng kiến ​​sự gia tăng đáng kể về nhu cầu gia công CNC, một xu hướng dự kiến ​​sẽ tiếp tục khi công nghệ AI tiến bộ.

4.Bảo trì tiết kiệm tiền

Bảo trì tiết kiệm tiền.

Hãy nhớ rằng AI cung cấp dữ liệu cho người vận hành về hiệu suất của rô-bốt hoặc máy CNC, dữ liệu cũng giúp dự đoán thời điểm máy cần bảo trì thường xuyên . Các máy nhận được dịch vụ bảo trì kịp thời vẫn có sẵn, tiết kiệm tiền trong thời gian ngừng hoạt động bất ngờ. Tất cả các tinh chỉnh, hiệu chỉnh và điều chỉnh đều được dự đoán. Dự đoán bảo trì bằng cách đối mặt với vấn đề tiềm ẩn là chìa khóa để tăng thời gian hoạt động của máy và Hiệu quả Thiết bị Tổng thể (OEE). Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách thông minh đồng nghĩa với việc bạn đưa ra quyết định thông minh .

5.Tự động hóa, robot & AI

Tự động hóa, robot & AI

Các công cụ và máy móc do AI cung cấp được thiết kế để tận dụng các công nghệ máy học và học sâu nhằm nâng cao chức năng và hiệu suất của chúng. Không giống như các máy truyền thống tuân theo các hướng dẫn được lập trình sẵn, các máy hỗ trợ AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu, thích ứng với đầu vào mới và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.

Chẳng hạn, các máy hỗ trợ AI có thể đáp ứng các lệnh thoại và đưa ra quyết định cho các tác vụ lặp đi lặp lại. Họ có thể phân tích và xử lý các mẫu lặp đi lặp lại và phản hồi tương ứng, cho phép các nhà sản xuất sản xuất các bộ phận chất lượng với ít hoặc không có lỗi. Điều này không chỉ làm tăng độ chính xác và định hướng thiết kế của các bộ phận được sản xuất mà còn giảm lãng phí và chi phí trên mỗi đơn vị cho các nhà sản xuất.

Hơn nữa, các máy hỗ trợ AI được trang bị để xử lý các tác vụ phức tạp hơn. Ví dụ: đường chạy dao, là cách một công cụ di chuyển qua phôi, có thể được tối ưu hóa bằng phân tích dữ liệu AI. Điều này cho phép máy điều chỉnh đường chạy dao để tạo ra mức năng suất cao nhất và ít hao mòn nhất, nhờ đó nâng cao hiệu quả tổng thể của quy trình gia công.

Trí tuệ nhân tạo và máy học đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và định kỳ. Những nhiệm vụ này, có thể đơn điệu và dễ xảy ra lỗi do con người, có thể được tự động hóa bằng AI, mang lại hiệu quả và tính nhất quán cao hơn. Việc tự động hóa trực tiếp này có lợi cho các nhà sản xuất vì nó giúp duy trì sự ổn định trong sản xuất và giảm khả năng xảy ra lỗi có thể dẫn đến lãng phí hoặc phải làm lại.

Xu hướng kinh tế và thị trường lao động bị thu hẹp đã thúc đẩy nhiều công ty sử dụng tự động hóa để hợp lý hóa hoạt động. Trong nhiều trường hợp, điều này có nghĩa là tăng cường sử dụng công nghệ người máy và AI. Robot thực hiện các công việc nặng nhọc, giảm các trường hợp mắc lỗi của con người và tăng năng suất. Các hoạt động tự động này có thể được tối ưu hóa với sự trợ giúp của AI.

Các cửa hàng máy CNC thông minh đang áp dụng AI vào các quy trình của họ, tận dụng khả năng tương thích của từng máy và tối đa hóa chức năng của AI. AI giúp hợp lý hóa phân tích bằng cách tự động xử lý dữ liệu hoạt động để cung cấp thông tin cần thiết để đưa ra các quyết định quan trọng và thực hiện hành động. 

6.Sản xuất liên tục

Sản xuất liên tục

Một trong những tác động đáng kể nhất của AI trong sản xuất CNC là khả năng cho phép sản xuất liên tục. Robot được hỗ trợ bởi AI có thể hoạt động không ngừng nghỉ, 24 giờ một ngày mà không cần nghỉ ngơi hay ngừng hoạt động.

Điều này đặc biệt có lợi cho sản xuất hàng loạt và các đơn vị sản xuất lớn, nơi duy trì tốc độ sản xuất ổn định là rất quan trọng. Bằng cách loại bỏ những hạn chế về sự mệt mỏi của con người và nhu cầu nghỉ ngơi, AI cho phép đạt được mức năng suất mà trước đây không thể đạt được. Điều này không chỉ làm tăng sản lượng tổng thể mà còn đảm bảo thời gian giao hàng nhanh hơn.

7.Môi trường làm việc an toàn

Môi trường làm việc an toàn

An toàn là mối quan tâm hàng đầu trong bất kỳ môi trường sản xuất nào. AI đang góp phần tạo nên môi trường làm việc an toàn hơn bằng cách đảm nhận các nhiệm vụ gây nguy hiểm cho con người. Với hệ thống học máy và học sâu, máy móc có thể xử lý các hoạt động rủi ro mà không cần sự tham gia của con người. Điều này không chỉ làm giảm nguy cơ tai nạn và thương tích mà còn cho phép người lao động tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi tư duy phản biện và sáng tạo.

Tích hợp trí tuệ nhân tạo có nghĩa là ít người làm công việc nguy hiểm và nặng nhọc hơn. Việc rô-bốt thay thế con người đã giúp giảm thiểu số vụ tai nạn tại nơi làm việc.

8.Khả năng xử lý tập dữ liệu lớn của máy AI

Khả năng xử lý tập dữ liệu lớn của máy AI

Một trong những lợi thế chính của máy AI so với máy truyền thống là khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn . Trong bối cảnh gia công CNC, điều này có nghĩa là các máy AI có thể thu thập, xử lý, nhận và phản hồi một lượng lớn dữ liệu, có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình gia công.

Chẳng hạn, AI có thể được sử dụng để tự động xử lý dữ liệu hoạt động nhằm cung cấp thông tin cần thiết để đưa ra các quyết định quan trọng và thực hiện hành động. Điều này hợp lý hóa quá trình phân tích, cho phép đưa ra quyết định sáng suốt và hiệu quả hơn. Hơn nữa, AI có thể được sử dụng để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong các hoạt động gia công, cung cấp một cách hiệu quả để quản lý mức tiêu thụ năng lượng và đạt được sự bền vững lâu dài trong ngành sản xuất.

9.Hạn chế và những thách thức tiềm ẩn

Hạn chế và những thách thức tiềm ẩn

Bất chấp những lợi ích của nó, việc áp dụng AI trong gia công CNC không phải là không có những thách thức. Đối với một, nó đòi hỏi một sự đầu tư đáng kể về cả thời gian và tiền bạc. Việc xác định xem việc sử dụng lâu dài công nghệ AI có mang lại lợi ích cho một hoạt động gia công CNC cụ thể hay không có thể là một quá trình phức tạp đòi hỏi phải phân tích và lập kế hoạch cẩn thận.

Không phải tất cả các cửa hàng máy CNC đều có thể tận dụng tối đa lợi thế của AI. Ví dụ, các cửa hàng máy CNC nhỏ có thể đáp ứng một thị trường ngách và không cảm thấy cần phải phát triển bộ kỹ năng của mình. Hoặc, các quy trình hạn chế của họ có thể thiếu khả năng tận dụng lợi thế của tự động hóa. Nếu thiết bị và hệ thống phần mềm của họ không sẵn sàng tự động hóa, sự phức tạp của các hệ thống hoàn toàn tự động có thể trở thành gánh nặng.

10.Sản phẩm tốt hơn với thiết kế sáng tạo

Sản phẩm tốt hơn với thiết kế sáng tạo

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách thiết kế sản phẩm. Trong một phương pháp, được gọi là phần mềm thiết kế chung. Các kỹ sư và nhà thiết kế nhập thông tin chi tiết ngắn gọn làm đầu vào cho thuật toán AI. Chúng bao gồm dữ liệu nêu rõ các tham số hạn chế như loại vật liệu, phương pháp sản xuất có sẵn, giới hạn ngân sách và hạn chế về thời gian.

Các thuật toán AI khám phá một giải pháp trước khi đề xuất giải pháp tốt nhất. Họ đưa ra câu trả lời cho bài kiểm tra thông qua học máy và cung cấp thêm nhận thức về thiết kế nào hoạt động tốt nhất.

Trong sản xuất CNC, sản phẩm cuối cùng đôi khi có thể không hoàn thiện. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp duy trì tính nhất quán trên đầu ra.

Bằng cách sử dụng phần mềm như Autodesk FeatureCAM, AI đảm bảo chất lượng của nguyên mẫu đã hoàn thành. Do đó, đầu ra của máy CNC được giám sát và các điều chỉnh được thực hiện tự động để đảm bảo tính nhất quán liên tục.

AI có phù hợp với tất cả các cửa hàng máy CNC không?

AI có thực sự phù hợp với tất cả các cửa hàng máy CNC?

Không thực sự. Mặc dù đúng là người máy/tự động hóa/AI công nghiệp có tiềm năng giảm các lỗi nghiêm trọng, tăng khả năng lặp lại và giảm chi phí, nhưng phải mất rất nhiều công sức để xác định xem việc sử dụng lâu dài công nghệ mới nhất có phải là tốt nhất cho từng hoạt động gia công CNC hay không. Thêm vào đó, nó đòi hỏi số tiền đầu tư đáng kể .

Các cửa hàng máy CNC nhỏ có thể đáp ứng một thị trường ngách và không cảm thấy cần phải phát triển bộ kỹ năng của mình. Hoặc, các quy trình hạn chế của họ thiếu khả năng tận dụng lợi thế của tự động hóa. Cuối cùng, nếu thiết bị và hệ thống phần mềm không sẵn sàng tự động hóa, sự phức tạp của các hệ thống hoàn toàn tự động sẽ đơn giản trở thành gánh nặng.

Tuy nhiên, các tổ chức vừa và lớn nên được định vị để sử dụng trong tương lai. Khi bạn kết hợp tình trạng thiếu lao động ngày nay (và khoảng cách kỹ năng) với cuộc cách mạng công nghệ, rõ ràng là AI đang nâng cao tầm quan trọng của các chuyên gia lập trình, vận hành và thực sự hiểu máy CNC tự động.

Hiệu quả tăng lên đạt được cho phép các kỹ sư trong ngành thực hiện nhiều tác vụ có giá trị gia tăng hơn , mở rộng các nỗ lực kiểm soát chất lượng và tạo ra các hoạt động thông minh hơn. 

Chúng tôi hoan nghênh công nghệ mới. Trở nên thông minh hơn, sử dụng các công cụ như ERP và tích hợp máy móc, đồng thời hướng tới một tương lai sử dụng AI với gia công CNC và rô-bốt đảm bảo hiệu suất cao nhất có thể, đồng thời khả năng tự động hóa nội bộ của chúng tôi tối ưu hóa hiệu quả của quy trình.

Việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào gia công CNC là một xu hướng đang được thúc đẩy, với ngày càng nhiều cửa hàng máy móc áp dụng AI vào các quy trình của họ. Tuy nhiên, việc áp dụng AI trong các cửa hàng máy CNC khác nhau tùy thuộc vào một số yếu tố, bao gồm quy mô của tổ chức và tính chất hoạt động của nó.

Sự khác biệt trong việc áp dụng AI giữa các cửa hàng máy CNC nhỏ và lớn.

Sự khác biệt trong việc áp dụng AI giữa các cửa hàng máy CNC nhỏ và lớn

Việc áp dụng AI trong các cửa hàng máy CNC cũng khác nhau tùy thuộc vào quy mô của tổ chức. Các tổ chức vừa và lớn thường có vị trí tốt hơn để áp dụng AI trong tương lai. Khi bạn kết hợp tình trạng thiếu lao động ngày nay (và khoảng cách kỹ năng) với cuộc cách mạng công nghệ, rõ ràng là AI đang nâng cao tầm quan trọng của các chuyên gia lập trình, vận hành và thực sự hiểu máy CNC tự động.

Hiệu quả gia tăng thu được từ việc áp dụng AI cho phép các kỹ sư trong ngành trong các tổ chức này thực hiện nhiều nhiệm vụ giá trị gia tăng hơn, mở rộng các nỗ lực kiểm soát chất lượng và tạo ra các hoạt động thông minh hơn. Điều này không chỉ nâng cao năng suất và hiệu quả tổng thể của các tổ chức này mà còn giúp họ đáp ứng tốt hơn nhu cầu gia công CNC ngày càng tăng.

Để làm rõ hơn vấn đề này, chúng tôi đã tìm hiểu và tổng hợp AI khi đưa vào một xưởng máy CNC.

AI được sử dụng trong một xưởng máy thực tiễn sẽ như thế nào?

CNC đề cập đến việc sử dụng máy điều khiển số được vi tính hóa. Đó là một công nghệ được sử dụng rộng rãi để thực hiện một loạt các nhiệm vụ liên quan đến ngành sản xuất. Gia công CNC là một quy trình trong lĩnh vực dịch vụ sản xuất sử dụng một bộ mã máy tính đã được xác định trước về cách điều khiển các máy móc hiện có như máy mài, máy phay và máy tiện.

Giống như bất kỳ quy trình công nghiệp nào khác, gia công CNC có khả năng xảy ra sai sót. Tuy nhiên, Trí tuệ nhân tạo ở đây để giúp đỡ.

Đó là thực tế và đã xảy ra trong lĩnh vực sản xuất. Việc ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo đã giúp giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến và thiết kế sản phẩm. Các nhà sản xuất đang sử dụng dữ liệu phân tích AI để tăng hiệu quả, chất lượng và an toàn cho nhân viên.

Hãy cùng xem AI đang chuyển đổi lĩnh vực sản xuất CNC như thế nào.?

1.Giới thiệu 

Hoạt động gia công CNC là một trong những phương pháp sản xuất bộ phận quan trọng nhất và nó thường được gọi là động cơ của các quy trình sản xuất hiện đại. Các lĩnh vực ô tô và y tế, hàng không vũ trụ, khí đốt và dầu mỏ và dịch vụ kho bãi đang sử dụng các hoạt động gia công CNC để tạo ra các bộ phận trong các ứng dụng khác nhau. Gia công CNC thường được sử dụng trong sản xuất mọi máy móc, bộ phận đúc hoặc thành phẩm là một trong những quy trình sản xuất quan trọng nhất. Máy móc CNC đã mở đường cho sản xuất và gia công, cho phép các doanh nghiệp đạt được các mục tiêu và chỉ tiêu của mình theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, vì các phương pháp sản xuất luôn phát triển và các công nghệ mới đang được giới thiệu, điều quan trọng là phải xem xét tương lai của các hoạt động gia công CNC. Học máy (ML) là nghiên cứu về các thuật toán máy tính giúp máy tính có khả năng tự động học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm trước đó để tìm các mẫu và đưa ra dự đoán mà không cần sự tham gia của con người. ML và các ứng dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau được coi là một thành phần của trí tuệ nhân tạo.

Học máy và trí tuệ nhân tạo nói riêng đặt ra nhiều lo ngại về tương lai của các hoạt động gia công CNC và cách các khái niệm này sẽ phát triển các công việc trong tương lai của các công ty sản xuất. Cách máy học, điều chỉnh và tối ưu hóa đầu ra cũng có thể bị ảnh hưởng bởi dữ liệu thời gian thực, phân tích và học sâu. Các bộ dữ liệu rất cần thiết để người vận hành hiểu cách thức hoạt động của máy và cuối cùng là cách toàn bộ tầng máy hoạt động cùng nhau. Do sự phát triển của các cảm biến, hệ thống thu thập và liên lạc có giá cả phải chăng, đáng tin cậy và linh hoạt, có thể trình bày các triển khai mới của phương pháp học máy để theo dõi tình trạng công cụ. Các hệ thống máy học có khả năng kiểm tra hoàn toàn dữ liệu và xác định các loại khu vực khác nhau cần được sửa đổi. Máy công cụ ngày càng được trang bị các tùy chọn điện toán cạnh để ghi tín hiệu truyền động bên trong ở tần số cao nhằm cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết cho việc sử dụng các kỹ thuật máy học trong sản xuất. Năng suất và hiệu quả là hai lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo có thể sửa đổi hoạt động của máy công cụ CNC nhằm nâng cao độ chính xác của hoạt động gia công CNC. Máy móc có thể tạo và phân tích dữ liệu sản xuất và cung cấp kết quả theo thời gian thực cho người vận hành là những thiết bị hiệu quả để tăng năng suất trong các quy trình sản xuất bộ phận. Do đó, chủ cửa hàng có thể nhanh chóng điều chỉnh cách vận hành của máy bằng cách sử dụng dữ liệu đã sửa đổi được tạo bởi các thuật toán học máy tiên tiến để nâng cao năng suất sản xuất bộ phận. Có nhiều kiến ​​thức hơn và đưa ra quyết định tốt hơn trong các chiến lược lập kế hoạch quy trình có nghĩa là ít thời gian chết hơn trên sàn làm việc trong quá trình sản xuất bộ phận. Quy trình sản xuất và bảo trì sản xuất bộ phận bằng máy công cụ CNC có thể được phát triển bằng cách sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả trong hoạt động sản xuất bộ phận.

AI được sử dụng trong một xưởng máy thực tiễn

Các hoạt động gia công CNC phải được tối ưu hóa để tiết kiệm thời gian và tiền bạc cũng như tăng lợi nhuận tổng thể trên mỗi giai đoạn sản xuất. Trí tuệ nhân tạo có thể dự báo thời gian bảo dưỡng và thiết bị của cấu trúc máy công cụ CNC bằng cách liên kết với dữ liệu sản xuất như hiệu suất máy và tuổi thọ công cụ. Dữ liệu từ AI cũng sẽ cho biết máy có thể hoạt động trong bao lâu trước khi cần bảo trì. Vì vậy, dữ liệu dự đoán của AI ngụ ý ít hỏng hóc công cụ hơn, tuổi thọ công cụ dài hơn, giảm thời gian chết và thời gian gia công, điều này có thể dẫn đến tiết kiệm tiền trong sản xuất bộ phận.

Các ứng dụng của học sâu trong các hệ thống giám sát và gia công CNC được xem xét để phát triển các hệ thống giám sát các hoạt động gia công bằng cách sử dụng các hệ thống mạng thần kinh và học sâu. Để phát hiện các lỗi trong hoạt động sản xuất, các ứng dụng của hệ thống học sâu trong sản xuất bộ phận đã được xem xét. Một đánh giá về các phương pháp học máy và học sâu áp dụng cho các thách thức công nghiệp được trình bày để phát triển quản lý vận hành trong quá trình sản xuất bộ phận. Các ứng dụng của hệ thống máy học trong sản xuất bền vững được xem xét để sửa đổi các mô hình phân tích dữ liệu lớn trong lập kế hoạch quy trình sản xuất bộ phận. Học sâu cho sản xuất thông minh được xem xét để cải thiện hiệu suất của quy trình sản xuất bộ phận. Bài đánh giá về các hệ thống sản xuất thông minh sử dụng máy học được trình bày để đưa ra các hướng đi trong tương lai trong quy trình sản xuất bộ phận.

Các ứng dụng của hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo trong máy công cụ CNC được nghiên cứu trong công việc nghiên cứu bằng cách xem xét và phân tích những thành tựu gần đây từ các bài báo đã xuất bản. Các công trình nghiên cứu được sắp xếp thành các danh mục dựa trên các ứng dụng của MA và AI trong máy công cụ CNC, đồng thời đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực này. Do đó, các ý tưởng mới được trình bày bằng cách nghiên cứu và phân tích những thành tựu gần đây từ các bài báo đã xuất bản nhằm nâng cao năng suất và giá trị gia tăng trong các quy trình sản xuất linh kiện sử dụng hoạt động gia công CNC.

2. Phương pháp đánh giá trong khai thác dữ liệu

Các ứng dụng khác nhau của ML và AI trong các hoạt động gia công CNC liên quan đến tác động của các thuật toán đến đầu ra của các hoạt động gia công CNC được xem xét trong nghiên cứu. Giảm thời gian dừng máy, tối ưu hóa máy công cụ CNC, dự đoán mài mòn dụng cụ cắt, mô hình lực cắt, bảo trì máy công cụ CNC, giám sát hoạt động gia công, dự đoán chất lượng bề mặt và hệ thống dự đoán năng lượng được xem xét để xem xét các ứng dụng của ML và AI trong CNC hoạt động gia công. Những thách thức cũng như lợi thế của các phương pháp trong việc nâng cao năng suất của hoạt động gia công CNC sử dụng ML và AI được xem xét để đưa ra khoảng cách giữa các công trình nghiên cứu đã công bố.

3. Giảm thời gian dừng máy công cụ

Lỗi thiết bị là một sự xuất hiện liên tục trong các lĩnh vực vận chuyển và công nghiệp. Lỗi thiết bị không lường trước hoặc hỏng hóc phương tiện có thể có tác động bất lợi đến lịch trình sản xuất, lập kế hoạch vận chuyển và quản lý năng suất trong suốt quá trình sản xuất. Những cải tiến và xu hướng gần đây trong bảo trì dự đoán bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu được trình bày để cải thiện độ an toàn, độ tin cậy và cho phép ra quyết định bảo trì dự đoán trong các ứng dụng công nghiệp khác nhau. Quy trình làm việc của bảo trì dự đoán được thể hiện trong Hình.

Giảm thời gian dừng máy dụng cụ

Máy móc phát sinh lỗi do nhiều vấn đề như các bộ phận bị hao mòn, thiết bị không được hiệu chuẩn và đôi khi chúng phát sinh lỗi mà không có lý do. Khi điều đó xảy ra, người vận hành sẽ lãng phí thời gian khi cố gắng xác định nguồn gốc của vấn đề. Bảo trì không tốt, lỗi bộ phận máy công cụ, thay ca nhiều lần và các yếu tố khác có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động trong quy trình gia công. Thời gian dừng gia công nên được giảm thiểu để tăng hiệu quả trong quy trình sản xuất chi tiết. Các bộ phận tiêu chuẩn trên máy khoan, máy tiện và máy phay CNC có thể được giám sát bằng cảm biến để dự đoán sự cố và vòng đời của các bộ phận máy công cụ. Lợi ích chính của việc áp dụng công nghệ AI vào máy CNC là tiết kiệm thời gian bằng cách cho phép tự chẩn đoán. Máy tìm hiểu về các hoạt động bình thường của nó. Do đó, khi phát sinh lỗi, nó sẽ được phát hiện và phần mềm sẽ cố gắng giải quyết vấn đề. Tuổi thọ của dụng cụ cắt là một yếu tố quan trọng của hoạt động gia công tiên tiến do độ mòn của dụng cụ nhằm giảm thời gian chết trong quá trình sản xuất chi tiết. Thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch được hỗ trợ bởi cảm biến cho phép lượng bảo trì chính xác phù hợp và tăng tuổi thọ làm việc của các bộ phận máy công cụ CNC. Máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể diễn giải dữ liệu và hỗ trợ các nhà sản xuất xác định thời gian tối ưu để lên lịch ngừng hoạt động. Hàng trăm doanh nghiệp sản xuất khác nhau và hàng nghìn thiết bị khác nhau cung cấp luồng dữ liệu nguyên liệu thô cho công ty. Khi một máy công cụ không hoạt động vì một số lý do, việc bảo trì máy công cụ có thể được thực hiện. Do đó, có thể đạt được thời gian bảo trì hiệu quả liên quan đến việc giảm thời gian ngừng hoạt động của máy bằng cách sử dụng các ứng dụng ML và AI trong hoạt động gia công CNC để tiết kiệm tiền, thời gian và tài nguyên trong quá trình sản xuất bằng máy công cụ CNC.

4. Tối ưu hóa máy công cụ CNC

Tối ưu hóa các hoạt động gia công gần đây được coi là một khía cạnh quan trọng của học máy trong các công trình nghiên cứu khác nhau. Các phương pháp tối ưu hóa sử dụng học máy được nghiên cứu nhiều hơn khi lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân và độ phức tạp của mô hình tăng lên. Tối ưu hóa gia tăng là trọng tâm của quá trình sản xuất trong tương lai, từ chuỗi cung ứng đến các hạng mục đã hoàn thành. Việc tối ưu hóa các hoạt động của máy công cụ CNC là rất quan trọng để tiết kiệm tiền và cuối cùng là tăng lợi nhuận tổng thể trên mỗi lần chạy sản xuất, dẫn đến tăng năng suất và ít lỗi hơn trong các bộ phận được sản xuất. Để tạo thuật toán tín hiệu chuyển động tối ưu, động học của hệ thống chuyển động được sử dụng để cải thiện hiệu suất của trình giả lập trong việc hạn chế mở rộng bộ truyền động trong các chuyển động được ghép nối. Để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của việc sản xuất linh kiện sử dụng các hoạt động gia công CNC, cần phải có các quy trình tối ưu hóa hiệu suất máy công cụ và các thông số gia công CNC. Sử dụng dữ liệu trực tuyến từ quy trình sản xuất, trí tuệ nhân tạo và máy học có thể giúp việc tối ưu hóa trở nên tự động hơn. Do đó, độ chính xác của bộ phận được gia công và năng suất của quá trình sản xuất bộ phận có thể được tăng lên bằng cách sử dụng các thông số gia công được tối ưu hóa.

Để tối ưu hóa các điều kiện và hiệu suất gia công, một kỹ thuật tổng quát để tối ưu hóa quy trình gia công đa phản hồi sử dụng máy học và thuật toán di truyền được phát triển. Việc áp dụng thuật toán tiến hóa đa mục tiêu trong các hoạt động gia công CNC để cải thiện tốc độ hội tụ và hiệu suất sản xuất bộ phận được thể hiện trong Hình 2.

Tối ưu hóa các dụng cụ CNC

Học máy được sử dụng để cải thiện siêu dữ liệu song song trên các hoạt động gia công CNC tại xưởng nhằm tăng hiệu quả trong quá trình sản xuất bộ phận. Một ứng dụng của học máy trong quá trình tối ưu hóa máy công cụ CNC được nghiên cứu để tăng tính ổn định sản xuất linh kiện và giảm nguy cơ hỏng hóc không mong muốn. Phương pháp tiếp cận bề mặt đáp ứng và công nghệ máy học được sử dụng để tối ưu hóa cài đặt cắt khi tiện Ti-6Al-4 V. Để tối ưu hóa các biến số gia công trong nguyên công phay ngón, phương pháp học máy như phương pháp đơn giản Nelder–Mead được phát triển. Do đó, có thể thu được các thông số gia công được tối ưu hóa liên quan đến các điều kiện và thông số linh hoạt của phôi và thông số gia công bằng cách sử dụng các ứng dụng của ML và AI trong hoạt động gia công CNC để nâng cao năng suất trong quá trình sản xuất chi tiết.

5. Dự đoán hao mòn dụng cụ cắt

Các công nghệ dựa trên máy học được coi là một lựa chọn tiên tiến trong dự đoán hao mòn công cụ do khả năng đối phó với các quy trình phức tạp. Do đặc tính phi tuyến tính của độ mài mòn của công cụ, ANN là phương pháp học máy được ưa chuộng nhất để đánh giá độ mài mòn. Để thấy trước và tránh các tình huống xấu cho dụng cụ cắt và máy móc, các cảm biến hiện đại và trí thông minh điện toán được sử dụng để thực hiện giám sát tình trạng dụng cụ và chẩn đoán máy công cụ. Nhu cầu xây dựng các hệ thống gia công tự động thông minh và tự duy trì đã thúc đẩy sự phát triển của việc theo dõi sức khỏe của dụng cụ cắt. Trong những năm gần đây, yêu cầu giám sát tình trạng dụng cụ hoặc theo dõi tình trạng dụng cụ đã tăng lên nhằm nâng cao tuổi thọ của dụng cụ cắt trong quá trình gia công. Các chiến lược để theo dõi tình trạng công cụ thường được chia thành hai loại: 'Phương pháp ngoại tuyến/Trực tiếp' và 'Phương pháp trực tuyến/gián tiếp'. Các phương pháp tiếp cận trực tiếp phù hợp nhất để kiểm tra và phân tích các lỗi phức tạp (lỗi cứng) thường không mong muốn, khiến chúng không phù hợp với học máy. Một hệ thống suy luận thần kinh mờ thích nghi cũng có thể được sử dụng trong hệ thống công cụ trực tuyến dự đoán mài mòn trong quy trình tiện để cung cấp các hệ thống giám sát mài mòn công cụ tiên tiến. Quy trình của hệ thống giám sát mài mòn dụng cụ trực tuyến trong nguyên công tiện được trình bày trong Hình 3.

Dự đoán sự hao mòn của công cụ cắt

Phương pháp giám sát độ mòn của dụng cụ dựa trên học sâu dành cho quá trình phay chi tiết phức tạp được triển khai để ước tính chính xác độ mòn của dụng cụ trong quá trình phay. Quy trình của phương pháp đã phát triển trong dự đoán hao mòn dụng cụ được thể hiện trong Hình 4.

Quy trình của phương pháp giảm sự hao mòn

Trong quy trình phay mặt, một mạng lưới thần kinh sâu như hệ thống học máy tiên tiến được sử dụng để tự động phát hiện độ mòn của dụng cụ trong quá trình hình thành phôi. Phân tích và tối ưu hóa khả năng chịu mài mòn của mũi khoan được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận thuật toán di truyền thần kinh mờ thích ứng để sử dụng lâu dài dụng cụ cắt nhằm tối đa hóa tuổi thọ của dụng cụ cắt trong quá trình khoan. Các hệ thống mạng thần kinh tiên tiến được phát triển để dự đoán chính xác độ mòn của dụng cụ cắt liên quan đến năng lượng cắt cụ thể trong các hoạt động gia công CNC. Để theo dõi độ mòn của dụng cụ cắt trong các hoạt động gia công, máy học đơn giản kết hợp với các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu được phát triển. Phát hiện hàng loạt vật liệu tại chỗ dựa trên máy học trong các hoạt động cắt kim loại được phát triển để tăng chất lượng sản phẩm và giảm chi phí sản xuất. Ước tính độ mòn của dụng cụ sử dụng máy học song song dựa trên đám mây được phát triển để tăng tuổi thọ của dụng cụ cắt trong quá trình gia công.

Một nghiên cứu so sánh về các thuật toán học máy cho các nhà máy thông minh được thực hiện để dự đoán độ mòn của công cụ trong các hoạt động gia công bằng cách sử dụng rừng ngẫu nhiên. Để đánh giá các điều kiện mài mòn của dụng cụ trong quá trình phay trong nhiều tình huống cắt khác nhau với tốc độ phản hồi cao, các tín hiệu sóng âm thanh sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến được sử dụng. Trên một trung tâm gia công dọc, một kỹ thuật học máy dựa trên mạng đa rung động được phát triển để dự đoán việc chèn dụng cụ cắt trong quá trình gia công. Để dự đoán tiến trình mài mòn của dụng cụ trong quy trình phay lặp đi lặp lại, giám sát tình trạng dụng cụ dựa trên hiệu chuẩn được phát triển. Ước tính độ mòn của dụng cụ được trình bày bằng cách sử dụng các tín hiệu phát xạ âm thanh sử dụng một phương pháp mới dựa trên máy học để dự đoán chính xác tình trạng mòn của dụng cụ cắt trong quá trình phay. Máy học để ước tính độ lệch độ phẳng tự động trong khi tính đến độ mòn của răng cối xay mặt được phát triển để tăng độ chính xác của các mô hình máy học trong các hệ thống dự đoán độ mòn của dụng cụ. Mạng thần kinh nhân tạo dưới dạng hệ thống học máy được phát triển để đánh giá độ mòn của công cụ trên máy phay CNC đã sửa đổi. Do đó, tuổi thọ của dụng cụ cắt trong quá trình hình thành phoi của các vật liệu khác nhau của phôi và các thông số gia công có thể được phân tích và nâng cao bằng cách sử dụng các ứng dụng của ML và AI trong quá trình dự đoán độ mòn của dụng cụ trong các hoạt động gia công CNC.

6. Mô hình lực cắt

Lực cắt là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến năng suất và chất lượng của nguyên công phay, có thể dự đoán chính xác bằng cách sử dụng các hệ thống ML. Một phương pháp phân tích lực hỗn hợp trong nguyên công phay đã được phát triển bằng cách sử dụng mô hình lực cắt đồng thời dựa trên học máy . Khung mô hình cho mô hình lực cắt hỗn hợp được thể hiện trong Hình 5.

Mô hình lực cắt

Nhiều thuật toán học máy khác nhau, bao gồm hồi quy vectơ hỗ trợ, k-láng giềng gần nhất, hồi quy đa thức và rừng ngẫu nhiên, được sử dụng để ước tính chính xác lực cắt trong nguyên công phay. Trong các nguyên công tiện tốc độ cao, lực cắt học máy, độ nhám bề mặt và tuổi thọ dụng cụ được trình bày nhằm cung cấp các mô hình dự đoán lực cắt. Một kỹ thuật kết hợp sử dụng máy học sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính thông thường để ước tính lực cắt trong khi xem xét các điều kiện mài mòn của dụng cụ được nghiên cứu và phát triển để dự đoán chính xác lực cắt dọc theo đường gia công. Phân tích biến đổi gói sóng con của dữ liệu lực cắt để đánh giá kết cấu bề mặt trong hoạt động tiện CNC được phát triển để loại bỏ tiếng ồn và tiếng kêu trong quá trình tạo phoi. Một mô hình dự đoán tham số cắt ngoại tuyến liên quan đến biểu diễn hình ảnh của hình học tiếp xúc với phôi của máy cắt được phát triển bằng cách sử dụng phương pháp học vật lý-thần kinh để tăng độ chính xác dự đoán trong các tình huống cắt khác nhau. Để cải thiện độ chính xác của các hệ thống lập mô hình lực cắt, một giá đỡ công cụ thông minh được hiệu chỉnh bằng máy học để đo lực cắt trong các nguyên công tiện chính xác của thép cacbon thấp S15C đã được tạo ra. Sử dụng các phép đo lực cắt thời gian thực và cách tiếp cận CNN như một hệ thống máy học, việc phân loại độ mài mòn của công cụ trực tuyến trong các nguyên công gia công khô được phát triển. Thần kinh nhân tạo với phân tích hình ảnh phổ tín hiệu sử dụng các hệ thống dự đoán lực cắt được phát triển để xác định mức độ hư hỏng của dụng cụ cắt trong quá trình gia công. Do đó, độ chính xác cũng như tính linh hoạt của các mô hình lực cắt trong các điều kiện khác nhau của hoạt động gia công CNC được phát triển bằng cách sử dụng các ứng dụng của ML và AI trong các phương pháp triệt tiêu lực cắt.

7. Bảo trì máy công cụ CNC

Quá trình bảo trì máy công cụ CNC luôn cần thời gian và tiền bạc. Dự đoán chính xác hiệu chuẩn, sửa đổi thành phần và dịch vụ của máy công cụ CNC là một trong những khía cạnh và thách thức khó khăn nhất khi vận hành máy công cụ CNC. Học máy và trí tuệ nhân tạo gắn liền với bảo trì máy công cụ, thúc đẩy các phương pháp dự đoán và phòng ngừa nhằm giảm thời gian ngừng hoạt động và cải thiện năng suất. Học máy có thể dự đoán chính xác khi nào máy công cụ cần được bảo dưỡng và đưa ra thời gian tối ưu để sửa chữa máy công cụ nhằm giảm thiểu thời gian và chi phí bảo trì máy công cụ CNC. Các quy trình bảo trì máy công cụ dự đoán có thể được thực hiện chính xác khi máy được điều khiển bởi dữ liệu về thời gian và điều kiện của máy và người vận hành nhận được các luồng phản hồi dữ liệu theo thời gian thực. Cảnh báo tự động có thể được áp dụng khi một máy công cụ cần được bảo trì, thay thế một bộ phận hoặc một chức năng được sửa chữa trước khi nó bị hỏng, nhằm cung cấp quy trình làm việc ổn định trong máy công cụ và giữ cho quy trình sản xuất chạy trơn tru trong quy trình sản xuất bộ phận bằng máy CNC công cụ. Vì vậy, các liên kết nhân quả có thể được tạo bằng cách sử dụng các kết nối của trí tuệ nhân tạo và máy công cụ CNC. Do đó, có thể tạo ra nhiều thông tin hơn và ra quyết định tốt hơn cho quy trình sản xuất máy công cụ CNC, nhằm tăng giá trị gia tăng trong quy trình sản xuất linh kiện máy công cụ CNC. Phương pháp bảo trì dự đoán kết hợp cho máy công cụ CNC được điều khiển bởi bản sao kỹ thuật số được trình bày nhằm cung cấp các phương pháp dự đoán chính xác trong quá trình sản xuất bộ phận bằng máy công cụ CNC. Phương pháp tiếp cận bảo trì đã phát triển cho máy công cụ CNC được thể hiện trong Hình 6.

Phát triển phương pháp tiếp cận bảo trì cho máy CNC

Các hệ thống học máy tiên tiến được phát triển để đánh giá các hoạt động bảo trì bao gồm giám sát hao mòn công cụ trong máy công cụ CNC. Để giám sát dữ liệu trong việc đánh giá các điều kiện của quy trình cắt và công cụ máy CNC, hệ thống học máy tiên tiến được phát triển. Một hệ thống theo dõi sức khỏe của công cụ được tạo ra bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy trong quy trình phay ngón để tăng tuổi thọ của quá trình cắt và nâng cao hiệu quả sản xuất bộ phận. Do đó, có thể thu được các quy trình nâng cao về bảo trì máy công cụ CNC nhờ áp dụng ML và AI vào thời gian làm việc của máy công cụ CNC trong quá trình sản xuất chi tiết.

8. Giám sát hoạt động gia công

Ứng dụng học máy trong theo dõi sức khỏe của máy công cụ CNC gần đây đã được phát triển trong kỷ nguyên của hệ thống trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao hiệu quả trong sản xuất bộ phận sử dụng các hoạt động gia công. Hệ thống giám sát tình trạng là một bước thiết yếu trong bảo trì máy công cụ CNC để giữ cho hoạt động gia công CNC an toàn và đáng tin cậy. Một cấu trúc kỹ thuật và sản xuất vật lý không gian mạng được trình bày nhằm cung cấp một hệ thống giám sát thông minh cho các công cụ cắt CNC. Một sự kết hợp giữa mô hình vật lý và ảo của quá trình phay trong hệ thống giám sát máy CNC thông minh được tạo ra như trong Hình 7.

Sự kết hợp giữa mô hình vật lý và ảo của quá trình phay trong hệ thống giám sát máy CNC thông minh

Để theo dõi và thu được hiệu suất của máy công cụ CNC trong quá trình sản xuất chi tiết, ứng dụng ra quyết định nâng cao được trình bày. Bằng cách sử dụng hệ thống máy học tiên tiến, giám sát hiệu suất và tác động của các thông số quy trình như tốc độ dao cắt, tốc độ nạp và độ sâu cắt trên đầu ra trong hoạt động phay tiện được nghiên cứu. Sáu cảm biến quay trên khớp của ba chân được sử dụng để giải quyết động học tịnh tiến trong cơ cấu Stewart nhằm tăng độ chính xác trong quá trình chuyển động của cơ cấu Stewart. Việc giám sát các hoạt động gia công CNC bằng cách sử dụng tích hợp tín hiệu đa cảm biến thần kinh mờ thích ứng được triển khai để ngăn chặn và phát hiện các lỗi của dụng cụ cắt trong quá trình gia công. Để nâng cao độ chính xác của các hoạt động gia công CNC, phương pháp giám sát quy trình gia công sử dụng thực tế ảo và hệ thống song sinh số hóa được phát triển.

Lập kế hoạch và tối ưu hóa các tham số gia công được phát triển bằng cách sử dụng hệ thống giám sát trực tuyến tốc độ loại bỏ AISI P20 trong khi hoạt động phay để giảm thiểu tổng thời gian sản xuất và tăng tốc độ loại bỏ vật liệu trong quá trình gia công. Để tăng năng suất trong quá trình gia công các vật liệu khó cắt, các phương pháp học máy như cây quyết định, mạng thần kinh nhân tạo và máy vectơ hỗ trợ được kiểm tra để dự đoán tiếng kêu trong phay tốc độ cao hợp kim titan (Ti-6Al-4V). Hệ thống dự đoán độ mòn của công cụ trong quá trình dựa trên các kỹ thuật học máy và phân tích lực liên quan đến tốc độ của trục chính và các thông số gia công tốc độ nạp được phát triển để thu được độ mòn của sườn trong quá trình gia công. Kỹ thuật bề mặt đáp ứng kết hợp hàm mong muốn và phương pháp tiếp cận thuật toán di truyền được phát triển để đạt được sự tối ưu hóa tham số gia công CNC. Để nâng cao khả năng và độ chính xác của hệ thống giám sát máy công cụ, các ứng dụng của mạng nơ ron nhân tạo được trình bày. Do đó, quy trình thu thập và phân tích dữ liệu thông qua giám sát các hoạt động gia công được phát triển bằng cách sử dụng ML và AI trong quá trình giám sát và ra quyết định nâng cao trong các hệ thống lập kế hoạch quy trình có sự trợ giúp của máy tính.

9. Dự đoán chất lượng bề mặt

Độ nhám bề mặt là một thước đo quan trọng để đánh giá chất lượng sản phẩm được sản xuất. Các quy trình gia công tiên tiến nhằm mục đích sản xuất các bộ phận có độ chính xác hình học cao và độ hoàn thiện bề mặt được nâng cao đồng thời hạ giá thành sản phẩm cuối cùng. Do đó, một số kỹ thuật gia công truyền thống không thể đáp ứng các yêu cầu công nghiệp, buộc phải sử dụng quy trình hoàn thiện bề mặt sau gia công để thu được bề mặt hoàn thiện chất lượng cao. Một trong những tiêu chuẩn phân loại quan trọng nhất đối với chất lượng sản phẩm là độ nhám bề mặt. Có thể giảm thiểu độ nhám bề mặt của các bộ phận được gia công để tăng tuổi thọ làm việc của các bộ phận được sản xuất. Để dự đoán và phân tích độ hoàn thiện bề mặt của các bộ phận gia công, Mạng nơ-ron bằng cách sử dụng các hệ thống AI tiên tiến được sử dụng. Các ứng dụng của thuật toán học máy trong dự đoán các đặc điểm độ nhám bề mặt được phát triển để dự đoán chính xác chất lượng bề mặt của các bộ phận gia công sử dụng nguyên công tiện. Hồi quy tuyến tính, rừng ngẫu nhiên và cây quyết định khi các hệ thống học máy tiên tiến được áp dụng để dự đoán chất lượng bề mặt của các bộ phận gia công. Độ chính xác gia công và chất lượng bề mặt cho các máy công cụ CNC được dự đoán bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu để dự đoán chính xác độ nhám bề mặt trong các hoạt động gia công. Để dự đoán độ nhám bề mặt trong nguyên công gia công, ứng dụng mạng nơ-ron học sâu sử dụng phân tích tín hiệu rung được nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu đã phát triển trong việc ứng dụng AL trong dự đoán độ nhám bề mặt của các bộ phận gia công được thể hiện trong Hình 8.

Ứng dụng của AL trong dự đoán độ nhám bề mặt của các bộ phận gia công

Để tăng độ chính xác và độ tin cậy về mặt nâng cao chất lượng bề mặt của các bộ phận gia công, dự đoán độ nhám bề mặt tự động dựa trên độ mòn của răng máy nghiền mặt được phát triển. Phân tích mạng lưới thần kinh dưới dạng mô hình perceptron nhiều lớp và mô hình hàm cơ sở xuyên tâm được phát triển để dự đoán và độ nhám bề mặt trong các hoạt động gia công hợp kim nhôm. Học máy được sử dụng để phân tích lực cắt trong quy trình phay đầu bi xoắn ốc nhằm cung cấp phương pháp tiên tiến trong tính toán lực cắt. Các hệ thống đo độ nhám bề mặt trên máy và trong quá trình sản xuất chính xác được phát triển nhằm tăng chất lượng bề mặt của các bộ phận gia công. Hệ thống đo lường bề mặt tiên tiến trong dây chuyền sản xuất được minh họa trong Hình 9.

Hệ thống đo lường bề mặt tiên tiến trong dây chuyền sản xuất

Các thuật toán học máy dựa trên công cụ máy phay giác quan để theo dõi và đánh giá độ nhám bề mặt theo thời gian thực đã được phát triển để nâng cao chất lượng bề mặt của các bộ phận gia công. Học máy dựa trên dữ liệu đa phương thức được phát triển để cung cấp dự đoán tình trạng của công cụ cắt bằng cách sử dụng hệ thống học máy tiên tiến. Hệ thống phát hiện mài mòn công cụ dựa trên học sâu được phát triển bằng cách sử dụng sự kết hợp tính năng đa tỷ lệ và cơ chế chú ý kênh để nâng cao tuổi thọ của dụng cụ cắt. Để cung cấp phương pháp tiên tiến về dự đoán độ nhám bề mặt trong các chi tiết gia công, mô hình ANN lồng nhau sử dụng tác động của lực cắt và dao động của dụng cụ được phát triển. Do đó, chất lượng bề mặt của các bộ phận được gia công có thể được nâng cao bằng cách sử dụng các ứng dụng của ML và AI trong dự đoán bề mặt của các bộ phận được gia công bằng máy công cụ CNC nhằm nâng cao năng suất của các hoạt động khớp CNC.

10. Hệ thống dự đoán năng lượng

Do tầm quan trọng của việc giảm lãng phí năng lượng trong quá trình sản xuất công nghiệp, các hệ thống quản lý và tiêu hao năng lượng trong tòa nhà được xem xét trong các công trình nghiên cứu khác nhau. Các kỹ thuật học máy gần đây được sử dụng trong các mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong các hoạt động gia công. Độ chính xác, độ bền và độ chính xác của các phương pháp dự báo chuỗi thời gian truyền thống, cũng như khả năng khái quát hóa của chúng, được cải thiện đáng kể bằng cách sử dụng các mô hình ML về mặt nâng cao hiệu quả tiêu thụ năng lượng của máy công cụ CNC. Một cách tiếp cận phương pháp học bán siêu nhúng nhúng học sâu được đề xuất nhằm cung cấp một mô hình tiêu thụ năng lượng tiên tiến. Các ứng dụng của AI và các chiến lược dựa trên máy học trong các hệ thống quản lý năng lượng được trình bày nhằm tăng độ chính xác của dự đoán mức tiêu thụ năng lượng. Dự báo chính xác và nhanh chóng việc sử dụng năng lượng gia công CNC là một cách hiệu quả để thực hiện quản lý tinh gọn mức tiêu thụ năng lượng của máy công cụ CNC và đạt được sự bền vững lâu dài của ngành sản xuất. Để tăng hiệu suất dự đoán năng lượng trong quá trình gia công, một phương pháp dự đoán năng lượng dựa trên học sâu được phát triển. Hình 10 cho thấy khung tổng thể của phương pháp dự đoán năng lượng dựa trên học sâu.

Khung chung của phương pháp dự đoán năng lượng dựa trên học sâu

Phương pháp lai kết hợp học máy và cơ học quy trình được phát triển để ước tính công suất cắt cụ thể trong các hoạt động gia công CNC. Phương pháp mô phỏng dựa trên dữ liệu như một hệ thống học máy tiên tiến được phát triển để dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong các hoạt động lập kế hoạch quy trình năm trục. Để dự đoán mức sử dụng năng lượng của trục chính máy công cụ trong quá trình gia công, các phương pháp chẩn đoán lỗi nâng cao, rừng ngẫu nhiên và dự báo chuỗi thời gian được phát triển. Một phương pháp tích hợp lập kế hoạch quy trình và tối ưu hóa tham số cắt bằng cách sử dụng các hệ thống máy học được phát triển để giảm thiểu mức tiêu thụ điện năng trong các hoạt động gia công CNC. Tối ưu hóa đa mục tiêu các biến số của quy trình tiện CNC kết hợp mức tiêu thụ năng lượng ở trạng thái ổn định tạm thời được phát triển để đạt được chất lượng cao và tiết kiệm năng lượng gia công của máy tiện điều khiển số máy tính (CNC). Do đó, có thể đạt được nhiều giá trị gia tăng hơn bằng cách áp dụng ML và AI trong các hệ thống dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong quá trình hình thành chip để nâng cao năng suất sản xuất bộ phận bằng các hoạt động gia công CNC.

11. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Khi công nghệ AI phát triển, có khả năng AI sẽ trở nên đủ tiên tiến để được liên kết với phần mềm thiết kế và tự động sửa đổi thiết kế để có kết quả tốt hơn. Thiết kế sáng tạo, một quy trình lặp đi lặp lại để thiết kế tự động tối ưu hóa các thiết kế, đang được sử dụng với phần mềm như Autodesk Dreamcatcher liên kết trực tiếp với các quy trình sản xuất bồi đắp (in 3D) hoặc sản xuất trừ (gia công CNC).

Tương lai của gia công CNC gần như chắc chắn sẽ là một tương lai được liên kết nhiều hơn, với toàn bộ quy trình sản xuất được liên kết thông qua điện toán đám mây, với khả năng tối ưu hóa AI, chẩn đoán và sửa lỗi. Tuy nhiên, trong tương lai gần, các thợ máy CNC vẫn sẽ được yêu cầu để vận hành máy tính, tải các thiết kế, giám sát quy trình và khắc phục mọi lỗi.

Tác động tổng thể của AI và học máy đối với các hoạt động gia công CNC là rất sâu sắc và sâu rộng. Mặc dù có những thách thức phải vượt qua, nhưng lợi ích tiềm năng của những công nghệ này là vô cùng to lớn. Khi chúng ta tiếp tục khám phá và khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và máy học, tương lai của gia công CNC có vẻ sẽ là tăng hiệu quả, năng suất và đổi mới. Việc tìm kiếm đối tác phù hợp để tận dụng lợi thế của công nghệ này là cần thiết để đảm bảo công ty của bạn không bị tụt lại phía sau.

Thu thập dữ liệu nâng cao, phương pháp khai thác dữ liệu, mạng thần kinh tổng hợp dữ liệu, ảo hóa và phương pháp ra quyết định thông minh trong lập kế hoạch quy trình có sự trợ giúp của máy tính có thể được sử dụng để tăng cường độ chính xác và hiệu suất trong quy trình sản xuất bộ phận bằng hệ thống máy học. Các hệ thống gia công ảo có thể được phát triển bằng cách sử dụng các ứng dụng học máy trong các hoạt động gia công CNC để tăng sức mạnh mô phỏng và phân tích các công cụ máy CNC trong môi trường ảo. Có thể sửa đổi đường dẫn dụng cụ cắt, lựa chọn dụng cụ cắt và các phương pháp bù lỗi trong các hoạt động gia công CNC bằng cách sử dụng các ứng dụng của hệ thống máy học. Quá trình thiết kế các đồ gá giữ công việc có thể được phát triển bằng cách sử dụng hệ thống máy học để cung cấp các đồ gá chính xác trong các hoạt động gia công CNC. Mạng máy học sâu có thể được áp dụng cho máy công cụ CNC để tăng hiệu quả của các ứng dụng máy học trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất bộ phận. Phương pháp điều khiển học lặp không gian có thể được áp dụng cho các đường dẫn dụng cụ cắt trong quá trình gia công để nâng cao độ chính xác của các bộ phận gia công bằng các phương pháp bù sai số.

Hướng nghiên cứu trong tương lai

Để sửa đổi các hệ thống phát hiện Va chạm trong các hoạt động gia công CNC, có thể thu được các đường dẫn công cụ cắt được Tối ưu hóa bằng cách sử dụng các ứng dụng của ML và AI. Ngoài ra, để cung cấp các hệ thống đào tạo vận hành nâng cao cho người vận hành gia công CNC, có thể triển khai các ứng dụng ML và AI. ML và AI có thể được áp dụng cho rô-bốt công nghiệp để giúp rô-bốt thông minh hơn và hợp tác hơn. Ngoài ra, việc ra quyết định có thể được áp dụng cho robot sử dụng ML và AI để nâng cao hiệu suất trong điều kiện làm việc linh hoạt. Hơn nữa, tự động hóa trong quá trình sản xuất bộ phận có thể được phát triển nhờ áp dụng ML và AI vào phân tích dữ liệu lớn của quy trình sản xuất nhằm nâng cao năng suất của sản xuất bộ phận. Có thể triển khai tích hợp trực tuyến và mô tả các khả năng của tài nguyên gia công bằng cách sử dụng các ứng dụng ML trong các hệ thống sản xuất trên nền tảng đám mây. Các hệ thống sản xuất Mạng tiên tiến sử dụng các hoạt động gia công CNC có thể được trình bày bằng cách sử dụng các ứng dụng của ML trong sản xuất ảo. Công cụ máy thông minh có thể được trình bày bằng cách sử dụng các ứng dụng của AI trong các hoạt động gia công CNC để trình bày khả năng tối ưu hóa và ra quyết định tự động cũng như kiểm soát và thực hiện tự động trong các hoạt động gia công.

Có thể nghiên cứu ứng dụng internet vạn vật trong phát triển máy công cụ CNC thông minh nhằm tăng khả năng giám sát quá trình gia công. Sản xuất thông minh bền vững trong ngành công nghiệp 4.0 có thể được phát triển bằng cách sử dụng các ứng dụng của hệ thống máy học tiên tiến trong các hoạt động gia công CNC. Các hệ thống gia công thông minh có thể được phát triển bằng cách sử dụng các hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo tiên tiến để cung cấp các quy trình sản xuất thông minh cho ngành công nghiệp 4.0. ML và AI có thể nâng cao độ chính xác trong quy trình sản xuất bộ phận bằng máy công cụ CNC để giảm chất thải và chi phí trên mỗi đơn vị cho các nhà sản xuất về hệ thống sản xuất tinh gọn tiên tiến. Lập kế hoạch quy trình có sự hỗ trợ của máy tính nâng cao có thể được trình bày bằng cách sử dụng các ứng dụng ML và AI trong máy công cụ CNC để nâng cao hiệu quả của việc lập kế hoạch quy trình trong các điều kiện và thông số linh hoạt của quá trình sản xuất bộ phận bằng máy công cụ CNC. Việc tích hợp kỹ thuật mờ trong các ứng dụng của ML trong các hoạt động gia công CNC có thể được nghiên cứu để nâng cao hiệu quả sản xuất bộ phận bằng cách sử dụng các quy trình tối ưu hóa của hoạt động gia công. Đây là những gợi ý cho các công trình nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực nghiên cứu học máy và trí tuệ nhân tạo trong máy công cụ CNC. Do đó, hiệu suất và độ tin cậy của sản xuất bộ phận có thể được cải thiện bằng cách sử dụng các hệ thống ML và AI tiên tiến để nâng cao năng suất sản xuất bộ phận bằng các hoạt động gia công CNC.

12. Phần kết luận

Học máy và trí tuệ nhân tạo được áp dụng cho các ứng dụng công nghiệp khác nhau nhằm cải thiện hiệu suất của quy trình công nghiệp. Để tăng độ chính xác cũng như hiệu quả trong các hoạt động gia công CNC, các ứng dụng khác nhau của hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu trong các công trình nghiên cứu khác nhau. Giảm thời gian chết máy, tối ưu hóa máy công cụ CNC, dự đoán hao mòn dụng cụ cắt, mô hình lực cắt, bảo trì máy công cụ CNC, giám sát hoạt động gia công, dự đoán chất lượng bề mặt và hệ thống dự đoán năng lượng là một số ví dụ về ứng dụng mài mòn máy trong quá trình phát triển hoạt động gia công CNC. Các kỹ thuật ML gần đây được áp dụng cho các mô hình dự đoán mức tiêu thụ năng lượng nhằm giảm mức tiêu thụ năng lượng trong các hoạt động gia công CNC.

Phần kết luận AI trong gia công cơ khí CNC

Các ứng dụng của hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo trong máy công cụ CNC được xem xét trong nghiên cứu này bằng cách phân tích những thành tựu gần đây từ các bài báo đã xuất bản. Mục đích chính của nghiên cứu này là cung cấp một cái nhìn tổng quan về các nghiên cứu hiện tại về kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động gia công CNC nhằm cung cấp một nghiên cứu hữu ích cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực thú vị này. Mạng cảm biến và nguồn dữ liệu đám mây có thể kết nối các máy CNC với nhau có thể được sử dụng để cung cấp các công cụ máy CNC thông minh. Hiệu quả của ngành công nghiệp gia công có thể tăng lên khi ngành này chuyển đổi sang các kỹ thuật gia công thông minh, cho phép ngành này đạt được khả năng tự tối ưu hóa và thích ứng với các tình huống không được kiểm soát. Tuy nhiên, phát triển các ứng dụng của hệ thống máy học tiên tiến trong các hoạt động gia công CNC khi sự kết hợp giữa quy trình vật lý, máy tính và mạng đã tạo ra những thách thức và khó khăn liên quan đến sự an toàn và bảo mật của mạng dữ liệu. Để cung cấp các kết nối an toàn và tiên tiến giữa các máy công cụ CNC khác nhau, cần tăng cường bảo mật mạng.

Tổng kết những tác động của AI tới ngành gia công cơ khí chính xác CNC.

Tổng kết những tác động của AI tới ngành gia công cơ khí chính xác CNC

Để gặt hái những lợi ích của ai trong sản xuất, điều cần thiết là kết hợp AI càng sớm càng tốt. Tuy nhiên, làm như vậy đòi hỏi một sự đầu tư đáng kể về thời gian, công sức và nguồn lực, cũng như nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động của bạn. Việc hoàn thành các dự án thí điểm để được nhân rộng nhanh chóng và thoát khỏi giai đoạn thí điểm là rất quan trọng. Cơ hội tích hợp AI vào các quy trình sản xuất đang đóng lại đối với những người vẫn cần làm như vậy.

AI hiện là trung tâm của ngành sản xuất và nó đang phát triển hàng năm. Các bộ kỹ năng vẫn còn thiếu, do đó, có giá trị trong việc đào tạo các kỹ sư AI , những người có thể tạo ra các ứng dụng thực tế bằng cách sử dụng nhiều loại tác nhân thông minh; các chuyên gia học máy được đào tạo về học có giám sát và không giám sát, các kỹ thuật toán học và heuristic cũng như mô hình hóa thực hành; và các chuyên gia học sâu, những người học cách thành thạo TensorFlow, thư viện phần mềm nguồn mở được thiết kế để tiến hành học máy và nghiên cứu sâu về mạng lưới thần kinh.

Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng cải thiện và mở rộng sự thành thạo của con người và mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp để thành công nhanh chóng và hiệu quả hơn. Công nghệ này có thể giải quyết một số thách thức nội bộ quan trọng đang làm suy yếu ngành dịch vụ sản xuất CNC; Trường hợp thiếu chuyên gia để đưa ra quyết định phức tạp, vấn đề tích hợp và thông tin quá tải.

Việc sản xuất nguyên mẫu được liên kết tích cực với nhiều dịch vụ sản xuất hơn thông qua điện toán đám mây với cơ chế tối ưu hóa AI, khả năng chẩn đoán và tự sửa đổi. Chỉ có nghĩa là tương lai của ngành sản xuất CNC trở nên tốt đẹp hơn với sự trợ giúp của Trí tuệ nhân tạo.

Nguồn tham khảo

Trong quá trình tìm hiểu thông tin để hoàn thiện bài viết này, chúng tôi có tham khảo một số dữ tiệu theo đường link dưới đây. Chúng tôi xin chân thành cám ơn các tác giả (tên được in đậm ngay sau tên tư liệu). Chúng tôi cũng không chịu bất cứ trách nhiệm gì nếu nội dung tham khảo bị thay đổi bởi bên thứ ba sau khi chúng tôi đăng bài viết này.

• 1. Trí tuệ nhân tạo , nguồn WIKIPEDIA
• 2. AI CNC Machining: How are Robotics & Automation Shaping the Future of CNC Machine Shops? , nguồn STECKERMACHINE
• 3. AI for CNC Machining: How is Artificial Intelligence Impacting the Field? , nguồn GENSUN PRECISION MACHINING
• 4. artificial intelligence (AI) , nguồn TECHTARGET
• 5. Trí tuệ nhân tạo sẽ ảnh hưởng tới lĩnh vực gia công cnc thế nào? , nguồn GIA CONG CNC BK
• 6. AI in Manufacturing: Here's Everything You Should Know , nguồn SIMPLILEARN
• 7. Machine learning and artificial intelligence in CNC machine tools, A review , nguồn SCIENCEDIRECT

Tác giả bài viết
Nguyễn Tiến Huy (CoBe)