Đừng để công nghệ đánh lừa bạn: 5 hiểu lầm về AI trong ngành sản xuất điện tử

Đừng để công nghệ đánh lừa bạn: 5 hiểu lầm về AI trong ngành sản xuất điện tử

Trí tuệ nhân tạo (AI) thường được quảng cáo như một cứu cánh cho ngành sản xuất, đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất điện tử, nơi nó được ca ngợi có thể nâng cao năng suất, chất lượng và hiệu quả một cách đáng kể. Tuy nhiên, với tư cách là một chuyên gia có kinh nghiệm chứng kiến nhiều làn sóng công nghệ, tôi buộc phải nói rằng AI không phải là một công cụ thần kỳ. Việc hiểu rõ những lợi ích và giới hạn thực sự của nó sẽ giúp bạn tránh trở thành nạn nhân của những chiến dịch marketing phóng đại.

Hiểu lầm 1: AI có thể hoàn toàn thay thế con người, nâng cao hiệu quả dây chuyền sản xuất

“AI tự động hóa sẽ có thể kết nối mọi quy trình, thay thế nhân lực và mang đến những kỳ tích sản xuất trong tích tắc.”

Thực tế là, AI có thể tăng tốc một số quy trình nhưng không phải tất cả các quy trình có thể dễ dàng thay thế bằng con người. Ngành sản xuất điện tử liên quan đến việc lắp ráp phức tạp, điều chỉnh tinh vi và đánh giá chất lượng. Nhất là trong sản xuất quy mô nhỏ, con người thường có khả năng đánh giá linh hoạt không thể thay thế.
Hơn nữa, việc tích hợp hệ thống AI cần lượng dữ liệu khổng lồ và đầu tư phần cứng, giai đoạn ban đầu thậm chí có thể gây ra tắc nghẽn sản xuất và sai sót, dẫn đến giảm năng suất.

Giải pháp đúng đắn:

• Thông qua mô hình kết hợp, cho phép AI đảm nhiệm các công việc lặp lại và có thể dự đoán, trong khi con người quyết định các giai đoạn phức tạp.
• Xây dựng cơ chế thu thập và phản hồi dữ liệu hoàn chỉnh, điều chỉnh mô hình AI theo thời gian.

Hiểu lầm 2: AI đảm bảo sản phẩm không lỗi, nâng cao chất lượng tối đa

“Sau khi áp dụng kiểm tra AI, tỷ lệ lỗi có thể giảm xuống 0, chất lượng sản phẩm không thể bị chê bai.”

Đây là một sự phóng đại điển hình trong marketing; thực tế là hệ thống kiểm tra AI cũng có thể xảy ra sai sót và thiếu sót. Hệ thống kiểm tra AI dựa trên thị giác bị giới hạn bởi điều kiện chụp ảnh, ánh sáng và tính đại diện của dữ liệu đào tạo, độ chính xác khi phát hiện các lỗi hiếm hoi sẽ giảm đi đáng kể. Quan trọng hơn, khi có sự cố thiết bị hoặc thay đổi nhẹ về đặc tả sản phẩm, mô hình AI cần được đào tạo lại; nếu không, nó rất dễ bị sai lệch.

Chiến lược khuyên dùng:

• Kết hợp AI với kiểm tra thủ công để xây dựng hệ thống kiểm soát chất lượng đa cấp.
• Giữ cho dữ liệu mô hình được cập nhật liên tục, nắm bắt những thay đổi nhỏ trong môi trường và vật liệu.

Hiểu lầm 3: Chi phí sẽ giảm đáng kể sau khi áp dụng AI

“Lắp đặt hệ thống AI, chi phí nhân lực và lãng phí sẽ giảm, chi phí sản xuất sẽ giảm một nửa.”

Thực tế phức tạp hơn nhiều. Việc áp dụng AI trong giai đoạn đầu sẽ không chỉ yêu cầu chi phí cao mà còn cần đào tạo nhân viên kỹ thuật, tổ chức lại quy trình và tích hợp hệ thống; những chi phí này và thời gian ngừng hoạt động do quy trình áp dụng thường khiến chi phí tăng mạnh trong ngắn hạn. Chỉ ở giai đoạn trưởng thành và khi công ty có cơ chế quản lý và bảo trì dữ liệu hoàn chỉnh, mới có khả năng tối ưu hóa cấu trúc chi phí.

Hơn nữa, việc quá phụ thuộc vào AI có thể dẫn đến những điểm mù trong quản lý; khi quyết định của AI sai, gây ra sự cố chất lượng, có thể dẫn đến tổn thất lớn.

Hiểu lầm 4: Tất cả các công ty sản xuất điện tử đều phù hợp để ngay lập tức áp dụng AI

“Thấy người khác thành công với AI, chúng ta cũng nên áp dụng ngay để không bị loại khỏi thị trường.”

Đây là một tâm lý điển hình của việc chạy theo số đông, AI không phải là giải pháp phổ quát. Các công ty nhỏ hoặc có đơn đặt hàng biến động, với nguồn lực hạn chế và nhu cầu linh hoạt trong quy trình, không nhất thiết có thể thu lợi ngay từ tự động hóa AI. Chưa kể, dữ liệu không đủ hoặc chất lượng kém sẽ khiến mô hình AI không thể phát huy hiệu quả.

Khuyến nghị: Bắt đầu từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu và chuẩn hóa quy trình, từ từ thử nghiệm các tình huống ứng dụng công cụ AI, tránh việc tiêu tiền một cách mù quáng.

Hiểu lầm 5: AI có thể tự động phát hiện bất thường trong sản xuất và hoàn toàn không cần sự can thiệp của con người

“Hệ thống AI có thể phát hiện bất thường ngay lập tức và tự động điều chỉnh, sản xuất không cần giám sát con người.”

AI thực sự có thể hỗ trợ hiệu quả trong việc giám sát, nhưng việc ra quyết định độc lập vẫn là mục tiêu xa vời. Môi trường sản xuất điện tử phức tạp và thay đổi liên tục, quyết định của AI bị hạn chế bởi độ chính xác của cảm biến, tính đầy đủ dữ liệu và độ chính xác của mô hình. Hơn nữa, những tình huống bất ngờ thường mang theo các yếu tố chưa biết, kinh nghiệm và sự đánh giá của con người vẫn rất cần thiết.

Khuyến nghị thực tế:

• Xây dựng hệ thống giám sát kết hợp giữa người và máy, sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ.
• Đào tạo đội ngũ vận hành hiểu rõ căn cứ quyết định của AI, tránh việc tin tưởng mù quáng vào quyết định của hệ thống.

Tóm tắt: AI không phải là thần dược, việc áp dụng cần sự thấu hiểu sâu sắc và triển khai cẩn trọng

Tóm lại, từ tất cả những yếu tố trên, chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng AI mang đến cơ hội cách mạng cho ngành sản xuất điện tử, nhưng đồng thời cũng đi kèm với nhiều hiểu lầm và khoảng cách kỳ vọng. Những ai thực sự có thể thu lợi từ AI chính là những doanh nghiệp và nhân viên sẵn sàng phân tích bản chất công nghệ, kết hợp với đặc điểm thực tế của ngành mình, nâng cao quản lý dữ liệu và quy trình một cách vững chắc.

Chỉ có việc mù quáng theo đuổi kết quả nhanh sẽ dẫn đến thua lỗ lớn và khủng hoảng lòng tin. Là một người trong ngành, chúng ta cần giữ vững cảnh giác lý trí, từ chối “thuyết AI vạn năng” và xem AI như một công cụ mạnh mẽ, đó mới là chiến lược bảo vệ tài sản đúng đắn.

Dưới đây là bảng so sánh “Hiểu lầm vs Sự thật”, giúp bạn nhanh chóng làm sáng tỏ sự khác biệt giữa AI và ngành sản xuất điện tử:

Nếu bạn đã bị cuốn hút bởi làn sóng AI này nhưng muốn hiểu sâu hơn, hãy tham khảo các khóa học và chia sẻ từ nền tảng giáo dục ZipDo để nâng cao trình độ kỹ năng của bạn.
Nhấn vào liên kết này để tìm hiểu thêm: https://www.okx.com/join?channelId=42974376

You may also like: