Sử dụng AI là từ khóa về Công nghệ được quan tâm phát triển và ứng dụng bậc nhất hiện nay trong hầu hết các lĩnh vực đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất.
Việc đảm bảo tính ổn định và hiệu suất cao của các thiết bị máy móc là ưu tiên hàng đầu trong các ngành công nghiệp, nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, nâng cao độ tin cậy của máy móc và tối ưu hóa quy trình bảo trì. Tuy nhiên, cách thức giám sát truyền thông đã bộc lộ rất nhiều những hạn chế dẫn đến:
- Các cảm biến giám sát phát ra một lượng lớn dữ liệu không cấu trúc và khó phân tích.
- Việc chẩn đoán các lỗi vòng bi yêu cầu kỹ sư có kinh nghiệm nhiều năm.
- Phản ứng chậm có thể dẫn đến hư hỏng máy móc nghiêm trọng và gia tăng chi phí.
Từ những thách thức ấy,
SKF sử dụng AI để phân tích các tín hiệu từ cảm biến như rung động, nhiệt độ và tiêu thụ năng lượng. AI được huấn luyện trên hàng trăm báo cáo giám sát tình trạng máy móc từ các chuyên gia của SKF và nhà máy giấy lớn, sử dụng mô hình “dual supervision” để xử lý cả dữ liệu văn bản và tín hiệu cảm biến. Hơn nữa, AI còn hỗ trợ kỹ sư bằng cách so sánh dữ liệu hiện tại với các lỗi tương tự trong quá khứ, từ đó cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất hành động thay vì lãng phí hàng giờ để sàng lọc dữ liệu.
TƯƠNG LAI CỦA AI TRONG GIÁM SÁT Ổ TRỤC?
SKF – là một tập đoàn dẫn đầu về công nghệ vòng bi, đã áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cách mạng hóa việc giám sát tình trạng ổ trục.
- SKF đang phát triển một trợ lý ảo tương tác, cho phép các kỹ sư đặt câu hỏi và nhận phản hồi thông qua giao diện trò chuyện.
- AI sẽ tiếp tục học từ dữ liệu người dùng và cải thiện độ chính xác, hỗ trợ nhiều lĩnh vực mới như năng lượng tái tạo và công nghiệp nặng.
Dưới đây là một số điểm nổi bật khi ứng dụng AI vào sản xuất các sản phẩm giúp SKF duy trì vị thế dẫn đầu trong ngành công nghiệp vòng bi:
-
- Giám sát tình trạng máy móc bằng AI: SKF hợp tác với Đại học Công nghệ Luleå ở Thụy Điển để phát triển công nghệ giám sát tình trạng máy móc dựa trên AI. Công nghệ này phân tích các thông số như độ rung, nhiệt độ và tiêu thụ năng lượng để phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn, giúp tối ưu hóa bảo trì và giảm thời gian ngừng hoạt động.
- Auto ML (Machine Learning tự động): SKF đã phát triển phần mềm Auto ML, sử dụng AI để dự đoán chính xác các lỗi cơ học. Công nghệ này giúp giảm thiểu thời gian ngừng máy không mong muốn và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Auto ML có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực và cảnh báo kỹ thuật viên về các lỗi tiềm ẩn.
- Tăng hiệu quả sản xuất: AI được tích hợp vào quy trình sản xuất vòng bi, từ việc lựa chọn nguyên liệu đến kiểm tra sản phẩm cuối cùng. Điều này không chỉ cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn giảm chi phí sản xuất và thời gian hoàn thiện.
- Ứng dụng trong môi trường khắc nghiệt: AI giúp phân tích dữ liệu từ các cảm biến trong môi trường sản xuất khắc nghiệt, như ngành giấy và thép, nơi máy móc phải hoạt động trong điều kiện độ ẩm và nhiệt độ cao liên tục.
Kết luận:
Việc tích hợp AI vào giám sát tình trạng ổ trục không chỉ giúp SKF duy trì vị thế dẫn đầu mà còn mở ra cơ hội phát triển mới cho các ngành công nghiệp trên toàn cầu. SKF đang dẫn dắt cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, nơi công nghệ và trí tuệ nhân tạo mang lại những giải pháp bền vững và hiệu quả hơn.