Ứng dụng AI trong nhà máy sản xuất đầu kết nối để cải thiện chất lượng sản phẩm và tăng hiệu quả sản xuất

Thị trường điện thoại thông minh luôn có tính cạnh tranh cao. Để cải thiện lòng trung thành của khách hàng, các thương hiệu lớn không chỉ nghiên cứu các tính năng mạnh mẽ và kiểu dáng mỏng trong thiết kế sản phẩm mà còn thực thi các tiêu chuẩn ngày càng nghiêm ngặt trong các sản phẩm OEM để đảm bảo rằng tất cả các sản phẩm được phân phối đều có chất lượng như nhau.

Do đó, một nhà sản xuất đầu nối, đồng thời là OEM sản phẩm đầu nối làm việc với một số thương hiệu điện tử tiêu dùng nổi tiếng toàn cầu, đã quyết định triển khai giải pháp AINavi của Spingence, một phần mềm phát hiện lỗi AI, cũng như các giải pháp của Advantech. Bằng cách thay thế quy trình kiểm tra trực quan thủ công hiện tại bằng quy trình tự động dựa trên AI để kiểm tra lỗi bên ngoài sản phẩm, có thể giảm cả yêu cầu về nhân lực và tác động của tình trạng thiếu lao động đối với tiến độ sản xuất, trong khi chất lượng sản phẩm được cải thiện. Những thay đổi như vậy cho phép công ty thiết lập mối quan hệ tin cậy sâu sắc hơn với các nhà sản xuất thương hiệu điện thoại thông minh và cho phép công ty dự đoán sự phát triển và tăng trưởng ổn định.

Ba vấn đề chính với kiểm tra trực quan thủ công dựa trên con người

EJ Lee, Giám đốc Phát triển Kinh doanh của Spingence, tuyên bố rằng có một số rào cản đối với việc kiểm soát chất lượng đầu nối, bao gồm kiểm tra kích thước, hiệu quả chống thấm nước, cắm và rút phích cắm cũng như các khiếm khuyết về hình thức. Nhà sản xuất đã đạt được sự tự động hóa đối với hầu hết các hạng mục kiểm tra, ngoại trừ các lỗi bên ngoài vẫn dựa vào sự kiểm tra trực quan của con người.

Lý do là việc kiểm tra các khuyết tật bên ngoài của đầu nối khá phức tạp do cách đầu nối có cả thành phần kim loại và nhựa, mỗi loại có các loại khuyết tật tiềm ẩn khác nhau, dẫn đến nhiều khả năng phức tạp. Nếu công ty áp dụng kiểm tra quang học tự động (AOI), vốn phổ biến đối với kiểm tra tự động, thì nhiều lỗi có thể vẫn chưa được phát hiện và kết quả phải được kiểm tra kỹ lưỡng bởi người vận hành. Ngoài ra, các khách hàng của thương hiệu điện thoại thông minh yêu cầu rằng đối với bất kỳ thiết bị AOI nào, nhà cung cấp phải nằm trong danh sách do họ chỉ định, khiến việc đưa ra các quyết định độc lập là không thể.

Sau khi cân nhắc cẩn thận, trước tiên, nhà sản xuất đầu nối quyết định áp dụng phương pháp kiểm tra trực quan thủ công. Trung bình, mỗi dây chuyền sản xuất có từ 5 đến 10 nhân viên kiểm tra trực quan được chỉ định để kiểm tra các lỗi bên ngoài của sản phẩm. Tuy nhiên, có ba vấn đề lớn đặt ra bởi việc kiểm tra thủ công như vậy. Thứ nhất, chất lượng thanh tra rất không ổn định. Định nghĩa về lỗi của mỗi thanh tra viên là khác nhau do kinh nghiệm của họ và các yếu tố khác, vì vậy một số mặt hàng bị lỗi có thể được chấp nhận, điều này ảnh hưởng đến sự ổn định của chất lượng sản phẩm.

Vấn đề thứ hai là chi phí. Khâu kiểm tra thủ công cuối mỗi dây chuyền sản xuất là mấu chốt nhất để kiểm soát chi phí sản xuất. Nếu giảm được các chi phí đó thì tổng chi phí sản xuất sẽ được quản lý hiệu quả.

Thứ ba, tiềm ẩn nguy cơ thiếu hụt lao động. Việc duy trì một số lượng lớn các thanh tra viên không chỉ là một quyết định tốn kém mà còn là mối đe dọa tiềm tàng đối với sự ổn định của dây chuyền sản xuất do tỷ lệ sinh thấp và tình trạng thiếu lao động ngày càng gia tăng.

Kết hợp AINavi với máy chủ của Advantech để thúc đẩy tự động hóa phát hiện lỗi ngoại hình

Do đó, nhà sản xuất đầu nối đã quyết định triển khai thử nghiệm giải pháp AINavi cho dây chuyền sản xuất các dòng sản phẩm phích cắm tiếp xúc cho tai nghe, bộ sạc USB type C, cáp điện thoại thông minh type C và tai nghe type C để thực hiện kiểm tra hoàn toàn tự động sau khi đánh giá toàn diện.

Ông Lee giải thích thêm về cấu trúc vận hành hệ thống tổng thể. Quá trình này dựa trên thiết bị AOI hiện có của nhà sản xuất. Các hình ảnh được chụp bởi máy tính chủ của thiết bị AOI, được gửi tới máy chủ AI để thực hiện các quy trình tiền xử lý như cắt xén, thu nhỏ và tạo mặt nạ, sau đó được AINavi phân tích và giải thích, với kết quả được gửi lại cho máy tính chủ của AOI thiết bị để loại bỏ các sản phẩm bị lỗi.

Do nhu cầu cao từ các khách hàng là các thương hiệu điện thoại thông minh, nhà sản xuất đầu nối rất coi trọng thời gian chu kỳ sản xuất và tốc độ kiểm tra, yêu cầu quá trình xác định lỗi của từng sản phẩm phải được hoàn thành trong vòng 1 đến 1,6 giây. Những mục tiêu như vậy đòi hỏi sự ổn định và hiệu suất đặc biệt của máy chủ AI. Do đó, Spingence đã chọn hợp tác với Advantech để áp dụng hệ thống máy tính công nghiệp MIC-770 không quạt của Advantech cộng với card đồ họa, với các máy chủ GPU công nghiệp SKY-6400 và SKY-6420 làm máy chủ AI.

Theo ông Lee, nhà sản xuất đầu nối có nhiều loại sản phẩm và số kiểu máy khác nhau cần được chạy cho từng sản phẩm, điều này làm tăng nhu cầu khác nhau đối với tài nguyên máy tính chủ. Vì Advantech có nhiều giải pháp khác nhau nên khách hàng không chỉ có được hiệu suất tối ưu mà còn tránh đầu tư phần cứng không cần thiết.

Ví dụ: đối với các sản phẩm chỉ yêu cầu 3 đến 5 mô hình kiểm tra AI, áp dụng MIC-770 cộng với card đồ họa là đủ. Nếu khách hàng quyết định tăng số lượng loại lỗi để kiểm tra AI, thì việc tích hợp thêm 1-2 hệ thống MIC-770 nữa là đủ. Vì MIC-770 có kích thước nhỏ nên nó sẽ không chiếm quá nhiều không gian, đảm bảo tính linh hoạt tuyệt vời cho việc mở rộng. Riêng với SKY-6400 và SKY-6420, chúng có thể được sử dụng cho các sản phẩm có nhiều loại lỗi hơn và phức tạp hơn. Ngoài khả năng phát hiện lỗi AI, chúng cũng có thể được sử dụng làm công cụ huấn luyện mô hình AI. Với chức năng lên lịch phần mềm của AINavi, các kỹ sư có thể lên lịch trước thời gian đào tạo mô hình AI sau giờ làm việc, sau đó áp dụng các mô hình được đào tạo lại vào ngày hôm sau tại nơi làm việc để xác nhận hiệu quả của việc kiểm tra AI.

Hai lợi ích chính của Phần mềm phát hiện lỗi AINavi: Giảm chi phí và thiết lập quyền tự chủ lựa chọn thiết bị

Ông Lee cho biết: “Lợi ích lớn nhất mà AINavi mang lại cho nhà sản xuất đầu nối là giảm chi phí và thiết lập quyền tự chủ về thiết bị. Do AINavi đạt được tỷ lệ lỗi không bị phát hiện dưới 1% và tỷ lệ năng suất máy trên 95%, nhà sản xuất đầu nối đã loại bỏ thành công yêu cầu đối với người kiểm tra trực quan và chuyển nhân lực sang các quy trình khác, giảm cả chi phí sản xuất và rủi ro thiếu lao động tiềm ẩn một lần.

Ngoài ra, nếu triển khai kiểm tra lỗi tự động trong các dòng sản phẩm khác, nhà sản xuất đầu nối cũng sẽ không bị giới hạn ở các nhà cung cấp thiết bị AOI do khách hàng của thương hiệu điện thoại thông minh chỉ định, vì AI sẽ đạt được khả năng kiểm tra tự động, do đó mang lại quyền tự chủ thiết bị cho công ty .

Với sự phổ biến của công nghệ AI, ngày càng có nhiều công ty sản xuất triển khai các ứng dụng AI trong dây chuyền sản xuất của họ để giảm chi phí và nâng cao hiệu quả sản xuất cũng như chất lượng. Tuy nhiên, đối với ngành sản xuất, việc đạt được hiệu suất dự đoán và lợi ích mong muốn cho các ứng dụng AI không hoàn toàn phụ thuộc vào thuật toán cơ bản. Trọng tâm chính sẽ là AI tích hợp tốt như thế nào với các quy trình dây chuyền sản xuất hiện có và năng lực nhân sự để tự chủ AI. Những yếu tố như vậy là chìa khóa để tối đa hóa hiệu suất hoạt động của AI.

Ông Lee lưu ý rằng Spingence được thành lập và tập trung phát triển đầu tiên trong lĩnh vực ứng dụng tự động hóa và sau đó mở rộng sang các ứng dụng AI, có nhiều kinh nghiệm trong việc hợp tác với các nhà máy, nhà cung cấp thiết bị và nhà tích hợp hệ thống. Spingence nhận thức rõ tất cả các vấn đề có thể xảy ra khi triển khai các ứng dụng AI và có thể hỗ trợ các nhà sản xuất giải quyết các vấn đề đó cũng như thiết lập các khả năng AI tự trị. Ngoài ra, dựa trên kinh nghiệm triển khai tích lũy của công ty, Spingence cũng đã tinh chỉnh một bộ SOP giúp rút ngắn thời gian triển khai một cách hiệu quả cho các nhà sản xuất và tăng tốc độ hiện thực hóa các lợi ích do ứng dụng AI mang lại. Kinh nghiệm phong phú của Spingence chính là lý do tại sao nhà sản xuất đầu nối quyết định chọn dịch vụ của họ.

Trong tương lai, Spingence đặt mục tiêu tiếp tục mở rộng các ứng dụng AINavi sang các ngành sản xuất khác nhau yêu cầu kiểm tra lỗi bên ngoài hoặc cộng tác với các nhà cung cấp thiết bị AOI để tăng giá trị gia tăng của thiết bị với AI. Bằng cách đó, Spingence mong muốn hỗ trợ các ngành công nghiệp Đài Loan trong việc thiết lập khả năng cạnh tranh trong tương lai của họ với công nghệ.