Các kỹ sư không thể bỏ lỡ những sự kết hợp và cải thiện AI và PLM này.
AI liên quan đến việc phát triển các hệ thống thực hiện phân tích và mô phỏng hành vi. Công nghệ này dựa trên phần cứng và phần mềm có khả năng giải mã dữ liệu đầu vào và tạo ra các thuật toán dự đoán khi gặp phải các dữ liệu tương tự. Nó sử dụng khoa học máy tính và sử dụng các tập dữ liệu mạnh mẽ để hỗ trợ giải quyết vấn đề.
PLM là hệ thống thần kinh trung tâm của quá trình phát triển sản phẩm hiện đại. Nó mượt mà trải dài suốt hành trình vòng đời sản phẩm từ việc tạo ý tưởng ban đầu và thiết kế đến sự phức tạp trong sản xuất và bảo trì liên tục. Trong thời gian này, PLM thu thập một lượng lớn thông tin về sản phẩm, nhà cung cấp, người tiêu dùng, sản xuất và nhiều khía cạnh khác. Do đó, AI có tiềm năng để đổi mới và cải thiện giá trị của PLM và quản lý chuỗi cung ứng. Dưới đây là 10 cải tiến mà AI có khả năng mang lại, hoặc đã mang lại, cho PLM. Bài viết này sẽ thảo luận về cách AI sẽ tái hình thành các dự án PLM bằng cách tạo ra những ưu điểm cụ thể phản ánh trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Công nghệ AI nâng cao giá trị mà việc quản lý vòng đời sản phẩm mang lại cho hoạt động sản xuất và phát triển sản phẩm
1. Quản lý BOM được tăng cường bằng AI
Hành trình của bất kỳ sản phẩm nào bắt đầu từ việc xác định yêu cầu và lập kế hoạch tỉ mỉ. Tại trung tâm của các quy trình này là Bill of Materials (BOM). Công cụ quản lý BOM được định hình bởi AI đang thay đổi cuộc chơi. Những hệ thống thông minh này đảm nhiệm nhiệm vụ tinh vi của nhập dữ liệu, cập nhật và kiểm soát phiên bản. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, AI có thể loại bỏ khả năng xảy ra lỗi của con người, đảm bảo cấu trúc của sản phẩm duy trì một cách nhất quán trong suốt vòng đời của nó. Mức độ tự động hóa này dịch ra cho việc các kỹ sư và nhóm làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định có kiến thức hơn về vật liệu, chi phí và cấu trúc tổng thể của sản phẩm.
2. Quản lý thay đổi sản phẩm được động viên bằng AI.
Trong thế giới động của sản xuất sản phẩm, sự cản trở trong chuỗi cung ứng là không thể tránh khỏi. Khi các thành phần trở nên lỗi thời, chi phí biến động hoặc nguyên liệu khan hiếm, AI có thể vào cuộc cung cấp một dây cứu cánh. Hệ thống dự đoán bằng AI có thể xác định các bộ phận thay thế thích hợp và các biến thay thế, thay thế nguyên liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Các sự thay thế như vậy có thể được chọn dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm tính tương thích, chi phí và thời gian dẫn đầu. Bằng cách làm như vậy, AI đảm bảo rằng quá trình lắp ráp sản phẩm không bị gián đoạn, ngăn chặn thời gian chết và trễ sản xuất. Điều này bao gồm việc đơn giản hóa quy trình quản lý thay đổi sản phẩm và quản trị liên quan. Tất cả những người vận hành cần làm là cung cấp xác nhận cuối cùng và phê duyệt tuân thủ.
3. Tìm kiếm và nguồn cấp phần tử được kích hoạt bởi AI.
Hãy tưởng tượng một kho hàng kỹ thuật số rộng lớn hoặc sàn làm việc đầy đủ các phần tử và vật liệu. Trong thế giới này, các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI có thể trở thành ngọn đèn hướng dẫn. Những công cụ này có khả năng nhanh chóng xác định các phần tử hoặc vật liệu cụ thể trong các cơ sở dữ liệu mở rộng. Các đề xuất và đánh giá thay đổi cũng như kiểm tra xác minh và xác minh trong suốt các chu kỳ kỹ thuật hệ thống lặp lại có thể được giới thiệu vào các quy trình PLM để giúp các nhóm đưa ra quyết định về nguồn cung ứng có thông tin. Các kỹ sư và đội ngũ mua hàng có khả năng hưởng lợi mạnh mẽ từ sự hiệu quả này, bởi họ có thể tìm thấy các phần tử mà họ cần với tốc độ đáng kể. Điều này không chỉ giúp giảm thời gian tiêu diệt trong công việc thường xuyên tìm kiếm các bộ phận mà còn tăng tốc quy trình thiết kế và mua hàng.
4. Dự đoán bảo dưỡng cho thiết bị sản xuất.
Thiết bị sản xuất là hạt nhân của quá trình sản xuất, và bất kỳ thời gian ngừng hoạt động nào cũng có thể đắt đỏ. AI đến để giúp đỡ với bảo dưỡng dự đoán. Ứng dụng phức tạp của AI này liên quan đến việc phân tích dữ liệu từ cảm biến, hồ sơ hiệu suất lịch sử và điều kiện môi trường. Bằng cách làm như vậy, AI dự đoán khi máy móc sản xuất có thể gặp sự cố. Với sự biết trước này, tổ chức có thể lên lịch bảo dưỡng trong thời gian không sản xuất, dẫn đến sự giảm thiểu đáng kể về thời gian chết không kế hoạch. Ngoài ra, bảo dưỡng dự đoán kéo dài tuổi thọ của thiết bị, nâng cao hiệu suất của hoạt động sản xuất.
5. Thiết kế tạo hình bằng AI cho phát triển sản phẩm.
Sự đổi mới là máu chảy của phát triển sản phẩm, và thiết kế tạo hình bằng AI có thể là động lực mới đằng sau nó. Kỹ sư và nhà thiết kế nhập các tham số thiết kế và ràng buộc, và AI sẽ thực hiện từ đó. Nó tạo ra nhiều tùy chọn thiết kế, tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu, trọng lượng, chi phí và hiệu suất. Có khả năng, AI có thể xem xét các đánh giá thiết kế, các đánh giá rủi ro liên quan, sở hữu trí tuệ, bằng sáng chế, chi phí và mô phỏng tác động khi nó tạo ra thiết kế. Điều này không chỉ tăng tốc các lần lặp lại thiết kế mà còn dẫn đến các thiết kế sản phẩm sáng tạo và hiệu quả hơn. Với nhiều tùy chọn thiết kế trong tầm tay, kỹ sư có thể chọn lựa tùy chọn phù hợp nhất, giảm thiểu thời gian phát triển và nâng cao hiệu suất tổng thể của sản phẩm.
6. Dự đoán nhu cầu và quản lý tồn kho được hỗ trợ bằng AI.
Chuỗi cung ứng là các động mạch của doanh nghiệp hiện đại, và hiệu suất của chúng quan trọng. AI có thể biến đổi việc dự đoán nhu cầu và quản lý tồn kho thành một khoa học chính xác. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu mở rộng trong thời gian thực, AI dự đoán các mẫu nhu cầu trong tương lai với độ chính xác không tưởng. Điều này cho phép tổ chức tối ưu hóa quản lý tồn kho, giảm thiểu tồn kho thặng dư và giảm thiểu thiếu hụt. Kết quả là một chuỗi cung ứng hoạt động với hiệu suất đáng kể, thích nghi nhanh chóng với biến động trên thị trường và dịch ra là sự giảm thiểu chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.
7. Kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi được hỗ trợ bằng AI.
Duy trì chất lượng sản phẩm không thể thỏa hiệp. AI bước vào vai trò này với các hệ thống kiểm soát chất lượng được trang bị bởi các mô hình học máy. Các hệ thống này liên tục phân tích dữ liệu từ các cảm biến và máy ảnh trong quá trình sản xuất. Chúng tìm kiếm các sự bất thường và sự khác biệt so với các tiêu chuẩn chất lượng đã thiết lập. Nếu có bất kỳ vấn đề nào xuất hiện, AI kích hoạt các biện pháp sửa chữa ngay lập tức. Kết quả là cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu lãng phí đáng kể. Do đó, điều này không chỉ đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà còn tăng cường lợi nhuận.
8. NLP cho phân tích phản hồi từ khách hàng.
Phản hồi của khách hàng là một khía cạnh quan trọng trong phát triển sản phẩm, và AI đang hiểu được điều này. Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên được hỗ trợ bởi AI xuất sắc trong việc phân tích nhanh chóng và chính xác các phản hồi từ khách hàng lớn. Các công cụ này trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản không cấu trúc, bao gồm phân tích tình cảm, để xác định các vấn đề phổ biến và hiểu được sở thích của khách hàng. Với sự hiểu biết sâu rộng về nhu cầu của khách hàng, tổ chức có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cho việc cải tiến và tối ưu hóa sản phẩm – tạo ra một chu trình tích hợp hoàn toàn nằm ngay trong vòng quy trình đổi mới tiếp theo. Kết quả là các sản phẩm phù hợp chặt chẽ với yêu cầu thị trường, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao cấp và sự cạnh tranh.
9. Công nghệ Digital Twin cho Mô phỏng
Khái niệm về bản sao kỹ thuật số là một sự phát hiện trong PLM, và AI là người khơi nguồn cho sức mạnh biến đổi của nó. Một Digital Twin là một bản sao ảo của một sản phẩm hoặc quy trình sản xuất vật lý. Các bản sao kỹ thuật số được điều khiển bằng AI cho phép tổ chức mô phỏng các tình huống khác nhau, kiểm tra các bản thử nghiệm và xác định các vấn đề tiềm năng trước khi chúng xuất hiện trong thực tế. Lợi thế kép này tăng tốc quá trình phát triển sản phẩm bằng cách giảm thiểu nhu cầu về bản thử nghiệm vật lý. Đồng thời, nó cung cấp thông tin không giá trị cho việc tối ưu hóa thiết kế và cải thiện hiệu suất. Các bản sao kỹ thuật số cho phép quyết định được thông qua tại mọi giai đoạn của vòng đời sản phẩm, từ thiết kế và kiểm tra đến bảo trì và nâng cấp.
10. Phân tích dữ liệu vòng đời cho việc cải tiến liên tục
Dữ liệu là máu chảy của kỷ nguyên số, và AI là người bảo vệ các thông tin cụ thể trong suốt vòng đời sản phẩm. Bằng cách tận dụng phân tích AI, tổ chức có được cái nhìn sâu rộng về hiệu suất sản phẩm, mô hình sử dụng và các lĩnh vực cần được cải tiến. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp đưa ra quyết định có kiến thức, tối ưu hóa sản phẩm và khả năng cạnh tranh trong thị trường động. Hơn nữa, AI hỗ trợ trong việc xác định các vấn đề tiềm năng trước khi chúng leo thang thành các vấn đề quan trọng, giảm đáng kể chi phí và nỗ lực liên quan đến việc sửa chữa sau khi xảy ra sự cố.
Sự tích hợp của AI vào PLM là một lực lượng biến đổi và sẽ luôn luôn là vậy. Những 10 cải tiến PLM này không chỉ tăng cường hiệu suất và chính xác của nghệ thuật mà còn tái hình thành bản chất chính của phát triển sản phẩm. AI không chỉ là một công cụ trong hộp công cụ PLM; nó là một động lực đằng sau sự đổi mới, giảm chi phí và cải thiện chất lượng. Tương lai của PLM và các nền tảng doanh nghiệp khác không thể tách rời khỏi AI, hứa hẹn mức độ hiệu suất và tối ưu hóa chưa từng thấy. Khi các tổ chức tiếp tục đón nhận những cải tiến được đánh đổi bằng AI này, họ sẽ thấy mình không chỉ theo kịp với nhu cầu của thị trường mà thường xuyên là người định hình thị trường.
Don’t hesitate to contact Thanh for advice on automation solutions for CAD / CAM / CAE / PLM / ERP / IT systems exclusively for SMEs.
Luu Phan Thanh (Tyler) Solutions Consultant at PLM Ecosystem Mobile +84 976 099 099
Web www.plmes.io Email tyler.luu@plmes.io