Trí tuệ nhân tạo AI giúp hiệu quả quy trình quản lý chất lượng như thế nào?

Quản lý chất lượng với trí tuệ nhân tạo AI

Quản lý chất lượng là gì?

Các nhiệm vụ cơ bản của quản lý chất lượng (Quality Management – QM) bao gồm giám sát các quá trình sản xuất đang diễn ra và kiểm tra sản phẩm trên cơ sở các mẫu ngẫu nhiên của thành phẩm hoặc sản phẩm trung gian, qua đó xác định đối tượng nào không tương ứng với các tiêu chuẩn chất lượng đã đặt ra trong kế hoạch chất lượng

Có thể thấy, mục tiêu của QM trong các công ty sản xuất luôn là đạt được càng ít lãng phí càng tốt để tiết kiệm tài nguyên. Điều đó không phải lúc nào cũng hiệu quả. Nguyên nhân là do những sai lệch trong quá trình sản xuất dẫn đến giảm chất lượng thường được nhận biết quá muộn. Do đó, quá trình quản lý chất lượng trong nhà máy ngày nay thường áp dụng các giải pháp, phần mềm hiện đại, nhằm đáp ứng các yêu cầu về sản phẩm ngày càng cao  của thị trường. 

Quản lý chất lượng thông minh với trí tuệ AI

Tạp chí Forbes từng nhận định, 83% các công ty xem trí tuệ nhân tạo AI là ưu tiên chiến lược hoạt động của mình. Với khả năng hoạt động trong rất nhiều lĩnh vực và có nhiều ứng dụng đặc biệt, các công cụ hỗ trợ AI có thể tăng năng suất và mang lại cho các công ty sự linh hoạt để thích ứng với một môi trường luôn thay đổi. 

Nhiều công ty đã bắt đầu kết hợp các công cụ để tự động hóa đánh giá và giám sát các hoạt động sản xuất, đồng thời thực hiện phân tích tình huống thông qua tất cả các tương tác. Một số công cụ sẽ cá nhân hóa việc đào tạo và huấn luyện cũng như cung cấp phản hồi ngay lập tức khi xác định lỗi kịp thời và nhanh chóng trong thời gian thực.

Ngày này, AI dần trở thành một phần quan trọng của quy trình quản lý chất lượng bởi khả năng đáp ứng với nhiều mục tiêu và yêu cầu. Cùng với đó, nó sẽ thúc đẩy việc:

Ra quyết định dựa trên phân tích

Sự chính xác

Tự động hóa

Đào tạo và huấn luyện thông minh

Trong quản lý chất lượng, AI thường phải có Thị giác máy tính (Computer Vision), một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc hiểu được thế giới thị giác. Với sự trợ giúp của thị giác máy tính, một hệ thống AI có thể định vị và xác định chính xác các hình ảnh và video để lấy thông tin có ý nghĩa từ thế giới thực.

Nhóm thị giác máy tính cần thiết lập một bộ quy tắc rõ ràng mô tả chất lượng có ý nghĩa như thế nào trong bối cảnh dự án cũng như các yêu cầu sản xuất. Ngoài các yêu cầu về chất lượng, bộ quy tắc nên bao gồm các Tiêu chí chú thích – tập hợp các quy tắc xác định đối tượng nào cần chú thích, cách chú thích chúng một cách chính xác và mục tiêu chất lượng là gì. Bộ quy tắc này hoàn toàn có thể giúp AI tự học và tự hoàn thiện các dữ liệu cho tương lai.

Việc có các nền tảng trực quan nhận biết và lựa chọn các tương tác để đánh giá sẽ tối ưu hóa các tác vụ lặp đi lặp lại với khối lượng công việc lớn. Ngoài ra, dữ liệu kết quả và thông tin chi tiết sẽ thúc đẩy quá trình ra quyết định. Đây cũng chính là lý do mà các nhà quản lý quy trình chất lượng trong nhà máy đang dần ưa chuộng việc sử dụng sự hỗ trợ từ AI.

Trí tuệ AI trong quy trình quản lý chất lượng có khả năng gì?

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo AI vào trong quy trình quản lý chất lượng có thể giúp các nhà máy: 

Kiểm soát chất lượng

Các thuật toán máy tính và thị giác máy tính (Computer Vision) có thể được sử dụng để tự động hóa nhiệm vụ phát hiện lỗi sản phẩm cho nhà máy. Các công nghệ này có thể phát hiện các vấn đề chất lượng bằng cách sử dụng camera hoặc các cảm biến để quết cũng như bằng cách truy cập và phân tích dữ liệu trong thời gian thực, AI sẽ đề xuất các cải thiện quy trình hoạt động để xử lý các tình huống phát sinh lỗi trong sản xuất.

Đáp ứng các yêu cầu về tuân thủ

Một trong những thách thức trong thời đại kỹ thuật số thường khiến các nhà sản xuất đau đầu, đó là việc đáp ứng các yêu cầu về tuân thủ. Tuy vậy, khi sử dụng AI, bạn có thể đáp ứng các yêu cầu này với khả năng giám sát mạnh mẽ trong thời gian thực và phát hiện sự bất thường, cũng như các cơ chế phản hồi tự động. 

Phân tích dự đoán

Các kỹ thuật AI có thể giúp các chuyên gia chất lượng tạo ra các dự báo chính xác. Bằng việc thu thập các dữ liệu sản xuất, trí tuệ nhân tạo có thể xác định các quy trình nào hoạt động chưa hiệu quả, các bộ phận nào thường gây ra lỗi kĩ thuật, từ đó dự báo và hỗ trợ lên kế hoạch xử lý trước khi các sai sót của sản xuất gây ra cho sản phẩm diễn ra. 

Huấn luyện nhân viên

Việc đào tạo nhân viên hiệu quả cũng quan trọng không kém việc đảm bảo chất lượng sản phẩm. Ngày nay,  việc đào tạo cho nhân viên có thể trở nên thú vị và hiệu quả hơn với học máy – Machine Learning. Việc áp dụng các thuật toán học máy có thể cải thiện nội dung hướng dẫn, cá nhân hóa việc huấn luyện hiệu suất và cung cấp phản hồi trực quan tốt hơn. 

Một số ngành công nghiệp đã áp dụng công nghệ này. Một ví dụ là Air Method, một công ty vận tải y tế đang sử dụng nền tảng AI dựa trên đám mây có tên là Amplifire để xác định cấp độ kỹ năng của học viên và đưa ra các bài kiểm tra tương ứng bao gồm các câu hỏi trắc nghiệm và phỏng vấn. Điều này dẫn đến đào tạo được cá nhân hóa và hiệu quả, góp phần nâng cao khả năng quản lý nhân sự cho công ty.

Đáp ứng chuỗi cung ứng

Với AI, chúng ta có thể có một chuỗi cung ứng được tối ưu hóa vì các thuật toán có thể được sử dụng để phát hiện và tìm hiểu các nhu cầu của thị trường đối với sản phẩm theo thời gian và từng khu vực địa lý. Điều này có thể giúp các công ty tìm ra các phương án tốt nhất để tiếp cận khách hàng ở từng khu vực, nơi có các nhu cầu về chất lượng và mẫu mã sản phẩm khác nhau.

[CASE STUDY] Hệ thống phân loại / kiểm tra chất lượng bằng AI của VTI Solutions

Một nhà máy sản xuất kính và các loại  đĩa cứng SSD của Nhật Bản tại Việt Nam đang tìm kiếm một giải pháp giúp phân loại các lỗi và giám sát chất lượng trên sản phẩm của mình. Trên thị trường về các phần cứng máy tính và laptop, việc xảy ra một lỗi dù chỉ là rất nhỏ có thể dẫn đến làm giảm hiệu năng hoạt động của máy tính, tạo nên một trải nghiệm không tốt cho khách hàng và gây ảnh hưởng xấu đến công ty. Các giải pháp phân loại, bao gồm cả thủ công và máy móc, dường như chưa mang lại hiệu quả như kì vọng.

VTI Solutions có câu trả lời cho bài toán này. Với công nghệ AI trên nền tảng đám mây (Cloud computing), VTI đã xây dựng một hệ thống kiểm tra chất lượng phù hợp cho việc giám sát sản phẩm ổ đĩa cứng SSD.  Giải pháp này còn có khả năng phát hiện lỗi, phân loại đối tượng và đánh giá chất lượng cho tất cả các loại hình công nghiệp.

Trí tuệ AI có 2 nhiệm vụ chính trong hệ thống chất lượng này:

AI được sử dụng cho thị giác máy tính (Computer Vision) trong việc kiểm tra tiêu chuẩn, phát hiện các lỗi của ổ đĩa

AI được áp dụng để phân tích và dự đoán nguyên nhân

Trong quá trình sản xuất, hệ thống sẽ quét các ổ đĩa cần được kiểm tra ở mọi góc cạnh để phân tích và dự đoán. Các dữ liệu sau đó sẽ được AI lưu trữ và xem xét các kết quả được kiểm tra các khuyết tật về vật liệu và xử lý có thể có như vết xước, vết nứt, vị trí bị lệch hoặc các tiêu chí loại trừ khác. Tùy thuộc vào tiêu chí chất lượng cơ bản, sản phẩm được kiểm tra chất lượng – hoặc bị loại bỏ trực tiếp.

Mỗi dữ liệu được ghi lại góp phần cải tiến thuật toán, quyết định “đạt” hoặc “không đạt” tương ứng của trí tuệ AI được ghi lại toàn diện, để cải tiến hoặc liên kết với các dữ liệu khác song song với dây chuyền sản xuất được xem xét rõ ràng, giải pháp đầu tiên liên tục được giám sát và cải tiến trong quá trình vận hành thử nghiệm và tối ưu hóa bởi các chuyên gia của VTI Solutions. Sau khi đạt được độ chính xác hơn 99%, hệ thống kiểm tra chất lượng mới sau đó có thể được liên kết vào quá trình sản xuất và giám sát hoàn toàn trong nhà mà không cần thêm bất kỳ hành động nào của nhà cung cấp. 

Cuối cùng, với việc sử dụng AI cùng với thị giác máy tính, giải pháp của VTI Solutions đã loại bỏ đáng kể các tác vụ và sai sót được thực hiện bởi con người, nâng cao hiệu quả sản xuất ổ đĩa lên đến 1,2 triệu đĩa/ngày. Việc nâng cao hơn nữa chất lượng sản phẩm đến tay người tiêu dùng cuối cùng cũng giúp cải thiện hình ảnh của toàn bộ công ty, qua đó góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường.