Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ tại mọi lĩnh vực sản xuất, việc ứng dụng các công nghệ như AI Vision không còn là xu hướng mà đã trở thành nhu cầu thiết yếu để nâng cao năng lực cạnh tranh. Đặc biệt trong các nhà máy, việc tích hợp AI Vision đang mở ra một kỷ nguyên mới cho kiểm tra chất lượng và tối ưu hóa vận hành.

Thực trạng trong các nhà máy sản xuất hiện nay

1. Khó khăn trong kiểm tra lỗi thủ công

Trong môi trường sản xuất hiện đại, việc kiểm tra lỗi bằng mắt thường đang bộc lộ nhiều hạn chế. Các lỗi nhỏ như trầy xước vi mô, sai số trong kích thước, hoặc sự khác biệt về màu sắc rất khó phát hiện nếu chỉ dựa vào con người. Ngoài ra các công nhân không thể duy trì sự chính xác và tập trung liên tục trong thời gian dài, dẫn đến tỷ lệ lỗi tăng cao và chất lượng không đồng đều.

Dây chuyền kiểm tra thủ công

2. Thiếu linh hoạt và hiệu quả cao trong giám sát chất lượng

Các hệ thống cảm biến truyền thống hoạt động theo nguyên tắc cố định, thiếu khả năng tự học hỏi từ dữ liệu, khiến việc thích ứng với sản phẩm đa dạng hoặc yêu cầu kiểm tra phức tạp gặp khó khăn.

AI Vision là gì?

1. Định nghĩa

AI Vision là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy, cho phép máy tính “nhìn” và phân tích dữ liệu hình ảnh để đưa ra quyết định. Nó sử dụng các mô hình học sâu như mạng nơ-ron tích chập (CNN) để xử lý và hiểu hình ảnh với độ chính xác cao.

2. AI Vision hoạt động như thế nào?

Để tạo một ứng dụng AI Vision, các chuyên gia phải bắt đầu bằng cách gắn nhãn hình ảnh, video và dữ liệu trực quan khác với ngữ cảnh cần thiết để máy móc (hoặc các mô hình học máy) có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc và tự hoạt động độc lập được. 

Sau khi hoàn tất việc gắn nhãn dữ liệu, các mô hình sẽ tiếp tục học hỏi từ những chú thích đã được áp dụng đó. Để đảm bảo độ chính xác lâu dài trong quá trình sản xuất, các chuyên gia sẽ áp dụng các nhãn mới và chính xác hơn khi có thêm dữ liệu và ngữ cảnh trực quan.

Tại sao các nhà máy Việt Nam nên áp dụng AI Vision?

1. Độ chính xác cao

Hệ thống AI Vision phát hiện những lỗi cực nhỏ mà con người thường bỏ sót, chất lượng sản phẩm được nâng cao hơn và giảm thiểu hàng lỗi phải thu hồi, đáp ứng yêu cầu kiểm tra chất lượng nghiêm ngặt của đối tác quốc tế như Mỹ, Nhật Bản, EU, v.v. Theo nghiên cứu từ MIT, hệ thống kiểm tra tự động có thể giảm sai sót tới 90%.

2. Vận hành liên tục 24/7

Khác với con người, hệ thống AI Vision hoạt động không ngừng nghỉ, đảm bảo sự liên tục trong sản xuất. Một số nhà máy như Samsung, đã ghi nhận sản lượng tăng hơn 30% sau khi triển khai hệ thống kiểm tra tự động.

3. Tốc độ kiểm tra siêu nhanh

Hệ thống kiểm tra chỉ mất vài mili giây cho mỗi sản phẩm, nhanh gấp nhiều lần so với kiểm tra thủ công, đặc biệt hiệu quả với các ngành hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) cần tốc độ cao.

4. Truy xuất nguồn gốc sản phẩm rõ ràng

Tất cả sản phẩm đều được theo dõi, ghi nhận quá trình kiểm tra, rất cần thiết trong các ngành có quy định nghiêm ngặt như dược phẩm hay thực phẩm.

5. Tiết kiệm chi phí

Phát hiện lỗi sớm giúp tránh phải làm lại hoặc loại bỏ sản phẩm lỗi. Lợi ích này phù hợp với các mục tiêu bền vững toàn cầu và giúp các nhà sản xuất tiết kiệm hàng triệu đô la mỗi năm.

6. Giám sát từ xa theo thời gian thực

Quản lý có thể theo dõi dây chuyền mọi lúc mọi nơi, thậm chí từ xa, cho phép phản hồi nhanh hơn với các vấn đề cần xử lý.

Edge AI là gì?

1. Định nghĩa

Edge AI là công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp trực tiếp vào các thiết bị ở gần khu vực sản xuất (edge device). Ví dụ như trong nhà máy, kho hàng, hoặc các máy móc tự động. Khác với AI truyền thống xử lý dữ liệu từ xa (trên đám mây hoặc trung tâm dữ liệu), Edge AI xử lý dữ liệu ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra, tức là "ở rìa mạng" (edge of the network).

Kết nối đa dạng

Edge AI có thể hoạt động trực tiếp trên các thiết bị như camera kiểm tra lỗi, robot tự hành (AMR), cảm biến sản xuất, hoặc thậm chí trên các thiết bị cầm tay mà không cần gửi dữ liệu về server trung tâm, giúp phản hồi nhanh và tiết kiệm băng thông internet.

2. Edge AI hoạt động như thế nào?

Để các máy móc có thể "nhìn", nhận diện vật thể, điều khiển xe tự hành, hiểu giọng nói, hoặc bắt chước cách con người suy nghĩ và hành động, chúng cần có khả năng học và suy luận, tương tự như trí thông minh con người.

Chu trình phát triển của một ứng dụng Edge AI

AI sử dụng một cấu trúc dữ liệu được gọi là mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network) để tái tạo nhận thức của con người. Mô hình này được huấn luyện trước với một lượng lớn dữ liệu, ví dụ như hàng nghìn hình ảnh lỗi của sản phẩm để từ đó học cách nhận diện lỗi tương tự trong thực tế. Quá trình huấn luyện này thường diễn ra ở trung tâm dữ liệu hoặc trên nền tảng điện toán đám mây, nơi có tài nguyên mạnh và đội ngũ kỹ sư AI hỗ trợ cấu hình mô hình.

Sau khi được huấn luyện xong, mô hình AI sẽ được triển khai đến các thiết bị đầu cuối như máy kiểm tra tự động, robot, hay cảm biến tại nhà máy. Lúc này, AI không còn học nữa, mà tự động đưa ra quyết định, ví dụ như phát hiện sản phẩm lỗi và loại bỏ khỏi dây chuyền.

Trong quá trình hoạt động, nếu AI gặp phải trường hợp mà nó chưa từng xử lý trước đó, dữ liệu đó có thể được gửi lên đám mây để tiếp tục huấn luyện lại mô hình gốc. Sau khi cải tiến, mô hình mới sẽ được cập nhật xuống các thiết bị tại nhà máy. Chính quá trình lặp đi lặp lại này giúp hệ thống AI ngày càng thông minh và chính xác hơn.

6 lợi ích nổi bật của Edge AI Vision

1. Thông minh và linh hoạt hơn

Edge AI giúp hệ thống xử lý được nhiều tình huống phức tạp và bất ngờ, vượt xa khả năng của các hệ thống truyền thống chỉ hoạt động theo lập trình sẵn. 

Nhờ học từ dữ liệu thực tế, AI có thể nhận diện và phản ứng với các vấn đề mới, kể cả khi chưa từng gặp trước đó, cực kỳ hữu ích khi xử lý các tín hiệu phức tạp như hình ảnh camera, tiếng nói, hoặc dữ liệu từ cảm biến.

2. Phản hồi nhanh theo thời gian thực

Thay vì gửi dữ liệu lên đám mây để xử lý, Edge AI phân tích trực tiếp ngay tại thiết bị tại chỗ (biên), giúp hệ thống phản ứng tức thì với các thay đổi trên dây chuyền.

3. Tiết kiệm chi phí vận hành

Xử lý dữ liệu tại chỗ đồng nghĩa với việc giảm nhu cầu truyền tải dữ liệu lên internet, từ đó giảm băng thông và chi phí mạng. Với Edge AI bạn có thể duy trì hiệu suất cao mà vẫn tối ưu ngân sách.

4. Bảo mật và riêng tư cao hơn

Edge AI xử lý dữ liệu tại chỗ mà không cần gửi toàn bộ thông tin cá nhân (hình ảnh, giọng nói, dữ liệu sức khỏe, v.v.) lên đám mây. Dữ liệu nhạy cảm được giữ lại trong hệ thống nội bộ, giúp tăng cường bảo mật.

5. Càng dùng càng thông minh

Hệ thống Edge AI không ngừng học hỏi. Khi gặp dữ liệu mới hoặc tình huống chưa rõ ràng, hệ thống sẽ gửi thông tin cần thiết lên để "tự học" và cải thiện độ chính xác trong lần xử lý tiếp theo. Càng hoạt động lâu, mô hình AI càng chính xác và hiệu quả hơn.

So sánh AI Vision truyền thống vs Edge AI Vision

Quy mô và dự báo thị trường AI Vision giai đoạn 2025–2034

Quy mô thị trường AI trong lĩnh vực thị giác máy tính toàn cầu được ước tính đạt 22,93 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng từ 30,22 tỷ USD vào năm 2025 lên khoảng 330,42 tỷ USD vào năm 2034, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 30,58% trong giai đoạn 2025–2034.

Nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa có sự hỗ trợ của AI trong nhiều ngành công nghiệp đang thúc đẩy sự phát triển của thị trường này.

(Theo Precedence Research)

Dự báo quy mô thị trường AI Vision (2025-2034)

Lựa chọn giải pháp AI Vision phù hợp

Cần lựa chọn theo quy mô, yêu cầu chất lượng và ngân sách, nếu cần xử lý nhanh, tại chỗ, thì Edge AI là giải pháp tối ưu hơn cho doanh nghiệp bạn. Temas hiện là nhà phân phối chính thức của Mars Tohken - Nhật Bản, chuyên cung cấp hệ thống thị giác AI, với đội ngũ kỹ sư có nhiều năm kinh nghiệm có thể hỗ trợ và đưa ra giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp của bạn, hãy liên hệ ngay với chúng tôi!

Tham khảo: Hệ thống thị giác AI Momavi - Mars Tohken

Vis-AI Edge (Mars Tohken)

FAQs – Câu hỏi thường gặp

1. AI Vision có thay thế con người hoàn toàn không?
Không. Nó hỗ trợ tối ưu, con người vẫn đóng vai trò giám sát và tinh chỉnh.

2. Edge AI có phù hợp với nhà máy nhỏ không?
Có. Đây là giải pháp tiết kiệm, hiệu quả và dễ triển khai.

3. Thời gian triển khai bao lâu?
Tùy dự án, nhưng trung bình 2–4 tuần cho hệ thống thử nghiệm.

4. Có thể phân loại nhiều sản phẩm trên cùng dây chuyền không?
Có. Chỉ cần huấn luyện AI với dữ liệu gắn nhãn phù hợp.