Chuyển đổi số ngành sản xuất, bắt đầu từ hiện trường.
Từ dự đoán nhu cầu, bảo trì dự đoán đến cải tổ hệ thống lõi. Bằng AI và tri thức chuyên ngành, chúng tôi đồng hành cùng những thách thức tại hiện trường sản xuất.
Chuyển đổi số ngành sản xuất là nỗ lực dùng AI kết nối những thông tin đang phân tán giữa nhà máy và ban điều hành, từ dự đoán nhu cầu, bảo trì dự đoán, dữ liệu chất lượng cho đến hệ thống lõi, để việc ra quyết định trở nên nhanh hơn. Chúng tôi bắt đầu từ một thử nghiệm nhỏ trên một dây chuyền.
Tìm theo bài toánFind by challenge
Không nắm bắt được nhu cầu, dẫn đến tồn kho dư thừa và thiếu hàng lặp đi lặp lại. Chúng tôi hỗ trợ xây dựng kế hoạch bằng cách dự đoán nhu cầu từ dữ liệu.
Sự cố thiết bị khiến sản xuất bị đình trệ. Chúng tôi đề xuất cách triển khai bảo trì dự đoán dựa trên dữ liệu để giảm tình trạng dừng máy đột xuất.
Hệ thống lõi đã vận hành hơn 10 năm mà không ai còn nắm rõ. Chúng tôi dùng AI để trực quan hóa và đưa hệ thống về trạng thái có thể chuyển đổi an toàn.
Dữ liệu kiểm tra, chất lượng vẫn đang nằm im trên giấy hoặc Excel. Chúng tôi số hóa biểu mẫu, hồ sơ bằng OCR và trực quan hóa độ phân tán chất lượng bằng AI dự đoán.
Giải pháp phù hợp ngành nàySolutions that fit
Dự đoán nhu cầu và tình trạng thiết bị, trực quan hóa căn cứ dự đoán (SHAP/LIME). Hỗ trợ ra quyết định đầu tư bằng tính toán ROI.
Trực quan hóa hệ thống lõi đang phụ thuộc vào cá nhân bằng AI và chuyển đổi một cách an toàn.
Tự động hóa nhanh chóng các ứng dụng nghiệp vụ và biểu mẫu.
Đọc và số hóa thông tin từ hồ sơ kiểm tra, biểu mẫu, ảnh chụp hiện trường.
Ngoài ra, chúng tôi cũng đề xuất cách triển khai phù hợp cho việc thu thập, trực quan hóa dữ liệu IoT nhà máy hay hỗ trợ kiểm tra bằng hình ảnh, tùy theo tình hình thực tế tại hiện trường.
Đánh giá qua kết quả cùng ngànhProof in your industry
Thoát khỏi Excel trong báo giá và tính giá thành. Trực quan hóa hoạt động kinh doanh bằng báo giá tự động và tích hợp Salesforce
Hợp nhất quy trình quản lý bán hàng vốn bị chia cắt từ nhận đơn hàng, nhập hàng đến xuất hóa đơn, bằng cơ chế phân bổ tồn kho theo thời gian thực. Sau giai đoạn kiểm chứng prototype, đang tiến hành sang dự án phát triển
Cách triển khai AI phù hợp với từng hiện trường
- Về dự đoán nhu cầu, chúng tôi có kinh nghiệm phát triển nền tảng AI dự đoán như AI dự đoán nhu cầu theo từng mã sản phẩm cho vật phẩm khuyến mãi (đa khách hàng), hay tối ưu hóa đấu giá dựa trên dự đoán tỷ lệ chuyển đổi (CVR) trong quảng cáo (machine learning) (đều không công khai tên công ty). Chúng tôi áp dụng nền tảng này vào dự đoán nhu cầu và dự đoán chất lượng trong sản xuất.
- Sau khi triển khai, AI dự đoán vẫn được duy trì độ chính xác thông qua MLOps (theo dõi độ chính xác, huấn luyện lại, phát hiện drift).
- Hiệu quả được hỗ trợ ra quyết định đầu tư thông qua tính toán ROI (thời gian hoàn vốn dựa trên các giả định đầu vào).
- Quý công ty có thể khởi đầu quy mô nhỏ (thử nghiệm thực chứng nhỏ) cho 1 dây chuyền, 1 chủ đề, và kiểm chứng hiệu quả ngay cả khi dữ liệu còn ít.
Câu hỏi thường gặpFrequently asked
Đã có kinh nghiệm thực tế về dự đoán nhu cầu, bảo trì dự đoán hay IoT nhà máy chưa?
Về chuyển đổi số báo giá và tính giá thành (thoát khỏi Excel, báo giá tự động, tích hợp Salesforce), chúng tôi đã có kinh nghiệm vận hành thực tế (Công ty Sunsho Pharmaceutical Co., Ltd., tỷ lệ chốt hợp đồng +30%, đã được phép công bố). Về dự đoán nhu cầu, chúng tôi có kinh nghiệm phát triển nền tảng AI dự đoán như AI dự đoán nhu cầu theo mã sản phẩm cho vật phẩm khuyến mãi, hay tối ưu hóa đấu giá dựa trên dự đoán CVR quảng cáo (đều không công khai tên công ty). Với bảo trì dự đoán và kiểm tra bằng hình ảnh tại nhà máy, chúng tôi sẽ kiểm chứng trước ở quy mô nhỏ cho 1 chủ đề trên nền tảng AI dự đoán này, xác nhận hiệu quả rồi mới tiến sang phát triển chính thức theo từng giai đoạn. Quý công ty có thể trao đổi ngay cả khi dữ liệu còn ít.
Có thể bắt đầu từ quy mô và thời gian như thế nào?
Trước tiên, chúng tôi tập trung vào 1 dây chuyền, 1 chủ đề, và có thể bắt đầu quy mô nhỏ với buổi tư vấn miễn phí. Để không làm gián đoạn sản xuất, chúng tôi kiểm chứng ở quy mô nhỏ, phù hợp với thiết bị và quy trình hiện có, sau đó mở rộng dần sang các dây chuyền và nhà máy khác từ những dây chuyền đã thấy hiệu quả rõ rệt về tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn hoặc chất lượng.
Dữ liệu tại hiện trường còn ít, tôi lo ngại về độ chính xác của AI.
Chúng tôi vẫn có thể kiểm chứng bằng PoC ngay cả khi dữ liệu còn ít, và sau khi triển khai sẽ duy trì độ chính xác thông qua MLOps (theo dõi độ chính xác, huấn luyện lại, phát hiện drift). Việc tính toán ROI (thời gian hoàn vốn dựa trên các giả định đầu vào) sẽ hỗ trợ quý công ty ra quyết định đầu tư.
Dữ liệu bản vẽ, dữ liệu kiểm tra hay thông tin mật có được dùng để huấn luyện AI không?
Không. Bản vẽ, hồ sơ kiểm tra và dữ liệu thiết bị chỉ được xử lý trong phạm vi đã quy định theo hợp đồng, và không được dùng để huấn luyện AI. Với tiền đề là bí quyết của nhà máy như tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn hay tiêu chuẩn kiểm tra sẽ không bị lộ ra ngoài, chúng tôi ký kết NDA và giới hạn nhân sự phụ trách xử lý những thông tin này.
Quý công ty có muốn bắt đầu từ 1 dây chuyền, 1 dự đoán?
Ngay cả với lượng dữ liệu ít, quý công ty vẫn có thể kiểm chứng hiệu quả ở quy mô nhỏ. Chúng tôi sẽ cho thấy thời gian hoàn vốn thông qua tính toán ROI.