Posts

5 cách sử dụng trí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp tăng năng suất

Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp thông tin quan trọng giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, góp phần nâng cao năng suất trong doanh nghiệp.

Thị trường AI dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 52% từ năm 2017 đến năm 2025. Nhờ những cải tiến gần đây trong điện toán đám mây và lưu trữ, phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những bước tiến lớn giúp cải thiện môi trường sản xuất hiệu quả hơn. AI cũng cung cấp thông tin quan trọng giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Sau đây là 5 cách mà các nhà sản xuất có thể nâng cao năng suất của họ bằng cách sử dụng AI.

1. Dự báo nhu cầu chính xác hơn

Sử dụng AI và khả năng tự học, hệ thống có thể kiểm tra hàng trăm mô hình toán học về khả năng sản xuất và phân tích chính xác hơn trong khi thích ứng với thông tin mới như sản phẩm mới, sự gián đoạn chuỗi cung ứng hoặc sự thay đổi đột ngột nhu cầu. Theo hãng tư vấn McKinsey, nhờ khả năng tự học, số lượng hàng tồn kho giảm khoảng 20% đến 50%.

2. Bảo trì dự đoán

Các tổ chức nhận ra rằng đáng để đầu tư vào các giải pháp bảo trì dự đoán, bởi vì đó là cách chắc chắn để cải thiện hiệu quả hoạt động và có tác động gần như ngay lập tức trên điểm mẫu chốt. Bảo trì dự đoán sử dụng cảm biến để theo dõi các điều kiện của thiết bị và phân tích dữ liệu liên tục, cho phép các tổ chức bảo trì thiết bị khi chúng thực sự cần thiết thay vì bảo trì theo lịch trình, nhờ vậy giảm thiểu thời gian chết trong sản xuất. Ngoài ra, trong bảo trì dự đoán, người ta có thể sử dụng các thuật toán dựa trên dữ liệu lớn để dự đoán các lỗi thiết bị trong tương lai.


Ảnh minh hoạ

3. Cá nhân hóa sản xuất

Cải tiến trong AI và phần mềm thông minh cho phép các công ty cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ theo yêu cầu của từng khách hàng. Trong một cuộc khảo sát gần đây, 20% người tiêu dùng cho biết họ sẵn sàng trả 20% phí cho các sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa. Và các thương hiệu sẵn sàng cá nhân hóa sản phẩm cũng có thể xây dựng lòng tin lớn hơn với khách hàng của họ. Theo Accenture, 83% người tiêu dùng ở cả Hoa Kỳ và Vương quốc Anh sẵn sàng cho các nhà bán lẻ đáng tin cậy sử dụng dữ liệu cá nhân của họ để nhận các sản phẩm phù hợp với nhu cầu riêng.

4. Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Dự kiến sẽ có một số loại máy được vận hành bởi thuật toán AI có khả năng tự động cải thiện hiệu quả của quy trình sản xuất. Hệ thống AI sẽ giám sát số lượng máy móc được sử dụng, chu trình, nhiệt độ, thời gian chờ, lỗi và giảm thời gian xuống để tối ưu hóa các hoạt động sản xuất.

Bước đầu tiên trong quá trình triển khai AI sẽ là chế độ “hỗ trợ người vận hành”, trong đó AI sẽ đề xuất câu trả lời cho người vận hành. Hệ thống AI sẽ sử dụng quyết định cuối cùng của người vận hành để tìm hiểu cách thức hoạt động của trí óc con người, từ đó có thể triển khai chế độ “thay thế người vận hành”.

5. Mua sắm nguyên vật liệu tự động

Hệ thống AI kết hợp với khả năng tự học có thể ghi lại và nhận xét mọi thông tin trong suốt chuỗi cung ứng. McKinsey dự đoán AI sẽ giúp giảm sai số dự báo chuỗi cung ứng xuống 50% và giảm chi phí liên quan vận chuyển và kho bãi từ 5% đến 10% và chi phí quản trị chuỗi cung ứng từ 25% đến 40%. Honeywell đã tích hợp các thuật toán AI và khả năng tự học vào mua sắm, tìm nguồn cung ứng chiến lược và quản lý chi phí.

Phong Lâm
https://vietq.vn/5-cach-su-dung-tri-tue-nhan-tao-giup-doanh-nghiep-tang-nang-suat-d206233.html

4 xu hướng công nghệ sắp thay đổi cuộc sống

Công nghệ luôn phát triển không ngừng với tốc độ mà chúng ta chưa từng thấy trước đây. Trong số đó, có 4 xu hướng công nghệ nổi bật đang rất gần với thực tế và sẽ thay đổi cuộc sống của chúng ta trong thời gian tới.

1. Trí tuệ nhân tạo (AI)

Tương lai của mọi ngành công nghiệp đều đang hướng đến ứng dụng AI. Công nghệ thông minh này đang được xem là động lực của nhiều công nghệ mới nổi khác như dữ liệu lớn, tự động hóa, Internet Vạn vật (IoT). AI có mặt trong mọi thiết bị công nghệ mà chúng ta sử dụng sẽ là một xu hướng tất yếu và sắp trở thành hiện thực.

Một số lĩnh vực mà AI sẽ nhanh chóng xuất hiện là: xử lý tự động (RPA), trò chuyện tự động (AI chatbot) và dữ liệu lớn. AI được kỳ vọng sẽ giúp các công ty ít tốn thời gian, nhân sự và đạt hiệu quả cao đối với các khối lượng công việc lớn, mang tính chất cố định.

2.Thực tế ảo (Virtual Reality – VR) và thực tế ảo tăng cường (Augmented Reality – AR)

Xu hướng hấp dẫn tiếp theo là sự nổi lên của VR và AR. VR “nhúng” người sử dụng vào môi trường ảo, trong khi AR cải tiến môi trường đó. Mặc dù công nghệ này cho đến nay chủ yếu được sử dụng cho các trò chơi điện tử, song nó cũng đã được sử dụng trong các phần mềm huấn luyện của Hải quân Mỹ.

Sắp tới, chúng ta sẽ sớm bắt gặp các công nghệ này khi chúng được tích hợp nhiều hơn vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống. AR và VR có tiềm năng lớn trong huấn luyện, giải trí, giáo dục, quảng cáo và thậm chí là hồi phục sau chấn thương.

Cả hai cũng có thể được sử dụng để đào tạo bác sĩ thực hiện phẫu thuật, cung cấp cho khách tham quan bảo tàng trải nghiệm sâu hơn, cải tiến các công viên chủ đề, hay thậm chí cải tiến quảng cáo, như màn hình quảng cáo Pepsi Max ở các nhà chờ xe buýt ở Anh.

3. Internet Vạn vật (IoT)

Mặc dù IoT đã xuất hiện kể từ những năm 1980, song nó chỉ phát triển rầm rộ sau khi có nhiều tiến triển trong công nghệ không dây và nhiều đồ vật được tích hợp kết nối WiFi – có nghĩa là chúng có thể được kết nối Internet và kết nối với nhau. IoT đã cho phép nhiều thiết bị, đồ dùng gia đình, xe hơi và nhiều đồ vật khác, kết nối và trao đổi dữ liệu qua Internet.

Ví dụ rõ ràng nhất về ứng dụng IoT trong cuộc sống của chúng ta là cửa hàng Amazon Go được khai trương ở Seattle (Mỹ) hồi tháng 2-2020. Nó được trang bị công nghệ mua sắm tiên tiến nhất thế giới cho phép mua hàng mà không cần phải đợi thanh toán tiền.

IoT cũng ngày càng phát triển nhờ sự giúp sức của điện toán biên. Thay vì gởi toàn bộ dữ liệu từ thiết bị IoT lên đám mây, dữ liệu trước tiên sẽ được truyền tới một thiết bị lưu trữ tại chỗ, gần với thiết bị IoT hay ở biên của mạng, để xử lý nhanh hơn.

Số thiết bị IoT cũng được dự báo sẽ tăng cao. Theo nghiên cứu của Cisco, sẽ có 27,1 tỉ thiết bị kết nối mạng vào cuối năm nay và 43% trong số đó kết nối di động. Trên toàn cầu, sẽ có 3,5 thiết bị kết nối mạng/người.

4. Y tế số và y tế từ xa

Nhu cầu chăm sóc sức khỏe và y tế từ xa đã tăng cao đáng kể trong đại dịch COVID-19 khi người dân trên khắp thế giới có nhu cầu tư vấn không tiếp xúc. Ðiều này đặt ra yêu cầu y tế từ xa không phải là sáng tạo mà là cần thiết.

Trí tuệ nhân tạo sẽ đóng một vai trò quan trọng trong chuyển đổi số của ngành Y tế. Hiện tại, một số bệnh nhân có thể đã tương tác hay nghe nói đến một hình thức nào đó của AI, như robot trị liệu PARO cho các bệnh nhân tâm thần, hay robot trò chuyện như Woebot Health cung cấp một bộ chương trình trị liệu chuẩn lâm sàng để xử lý các vấn đề về sức khỏe tâm thần của bệnh nhân.

Các quốc gia trên khắp thế giới cũng đang nỗ lực xây dựng các hồ sơ sức khỏe điện tử toàn diện và có thể truy cập. Ðiển hình là Thụy Ðiển, khi tất cả người dân ở đây có một số nhận dạng cá nhân Swedish PIN, được sử dụng cho mọi hồ sơ sức khỏe. Những y, bác sĩ truy cập được vào các cổng y tế số này sẽ biết được rất nhiều thông tin về bệnh nhân, để từ đó có phương cách trị bệnh tốt nhất.

Với y tế từ xa phụ thuộc 100% vào công nghệ, an ninh mạng đã trở thành một vấn đề rất quan trọng, vì nó sẽ gây ra thiệt hại rất lớn. Do đó, y tế từ xa vẫn đang được tiếp tục phát triển để tăng cường an ninh.

Tuy nhiên, khi ngày càng có nhiều bệnh nhân quan tâm nhiều hơn đến y tế từ xa và nhiều lựa chọn của nó, thế giới cũng sẽ nhanh chóng chuyển đổi sang xu hướng này.

LÊ PHI (Theo MUO)
https://baocantho.com.vn/4-xu-huong-cong-nghe-sap-thay-doi-cuoc-song-a130090.html

Những công nghệ tiên tiến nào hỗ trợ đắc lực việc quản lý nhà máy điện mặt trời?

Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời.

Hiện nay việc sử dụng những công nghệ tiên tiến nhất như drones (thiết bị bay không người lái), máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tiết kiệm nhiều chi phí và thời gian trong quá trình thực hiện dự án. Cụ thể, công việc hỗ trợ từ việc khảo sát, theo dõi tiến độ xây dựng tới việc kiểm tra xác định những nguyên nhân làm giảm hiệu suất của nhà máy điện trong khi vận hành.

Thiết bị không người lái (drone)

Ở Việt Nam, khi nhắc đến thiết bị không người lái (drone) thường mọi người sẽ đơn thuần nghĩ đến thiết bị Flycam, tuy nhiên, trong thực tế các drone được sử dụng trong khảo sát điện mặt trời là những thiết bị chuyên dụng có gắn camera chụp ảnh nhiệt với độ phân giải cao và chất lượng ảnh luôn ổn định.


Trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời

Đối với bất thường cần phải xác định bằng máy ghi nhiệt và không thể xác định bằng mắt thường, thiết bị bay với camera nhiệt có thể tìm ra các bất thường về nhiệt như tấm pin quá nóng và đo được nhiệt độ chính xác của các tấm pin lỗi này. Dữ liệu này cho phép biết mô – đun nào đang hoạt động không hiệu quả.

Dữ liệu được thu thập bằng thiết bị bay nhiệt cũng cho phép bạn xác định vị trí các lỗi trong nhà máy điện mặt trời ở các mô – đun. Thiết bị bay tuân theo tiêu chuẩn IEC 62446-3 cho phép đo nhiệt độ trên không của nhà máy điện mặt trời, chụp ảnh với độ phân giải 3-3,5cm/Px giúp đưa ra các chi tiết cụ thể trong báo cáo. Độ phân giải hình ảnh nhiệt càng cao thì độ chính xác của lỗi càng lớn.

Máy học (Machine clearning) và công nghệ Trí tuệ nhận tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ sẽ đưa ra và thực hiện các quyết định dựa trên dữ liệu thông tin một cách độc lập liên quan đến các mục tiêu đề ra. Trí tuệ nhân tạo AI sử dụng công cụ là Machine clearning và khả năng tự động hóa hành vi thông minh để phân tích và đưa ra quyết định có độ chính xác cao.

Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời. Có thể thấy, nếu những phát hiện nhờ ảnh nhiệt của một drone được xem là phần nổi của vấn đề thì gốc rễ của vấn đề sẽ được tìm ra nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo AI.

Bằng cách thu thập thông tin sơ đồ khu vực nhà máy, tạo phần mềm để tiếp nhận lượng dữ liệu dòng điện từ hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu của một hoặc nhiều tháng kết hợp với ảnh nhiệt chụp bằng drone, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích, tổng hợp giúp tìm ra được các lỗi một các chính xác nhất, các bất thường không chỉ nằm ở module, string mà có thể nằm ở inverter, cáp. Từ đó các chuyên gia phân tích sẽ đưa ra cách khắc phục hiệu quả cho nhà máy.

Việt Nam có tiềm năng về nguồn năng lượng mặt trời, có thể khai thác sử dụng cho các mục đích như: Đun nước nóng; Phát điện; Các ứng dụng khác như sấy, nấu ăn… Với tổng số giờ nắng trung bình của cả nước lên đến trên 2.500 giờ/năm và cường độ bức xạ trung bình 4,6 kWh/m2/ngày, theo hướng tăng dần về phía Nam là cơ sở tốt cho phát triển các công nghệ năng lượng mặt trời.

Theo kết quả nghiên cứu đánh giá sơ bộ của cơ quan Trợ giúp năng lượng MOIT/GIZ thì tổng tiềm năng kinh tế của các dự án điện mặt trời trên mặt đất, nối lưới tại Việt Nam khoảng 20.000 MW, trên mái nhà từ 2000 đến 5000 MW. Theo Quy hoạch điện VIII, công suất nguồn điện mặt trời sẽ đạt 850 MW vào năm 2020, 4000 MW năm 2025 và 12.000 MW năm 2030.

Đ.M
https://petrotimes.vn/nhung-cong-nghe-tien-tien-nao-ho-tro-dac-luc-viec-quan-ly-nha-may-dien-mat-troi-576714.html