AI thông minh nhưng chưa đủ: Vì sao Virtual Twin đang trở thành nền tảng cho AI công nghiệp?

AI đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Từ thiết kế sản phẩm, tối ưu sản xuất đến dự báo nhu cầu thị trường, công nghệ này đang mở ra nhiều cơ hội để nâng cao hiệu suất và khả năng cạnh tranh.

Tuy nhiên, khi bắt đầu triển khai AI vào thực tế, nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng AI không phải lúc nào cũng đưa ra câu trả lời phù hợp.

Một công cụ AI có thể đề xuất phương án thiết kế mới trong vài phút hoặc phân tích hàng triệu điểm dữ liệu nhanh hơn con người rất nhiều lần. Nhưng liệu những đề xuất đó có thực sự khả thi trong điều kiện sản xuất hiện tại?

Đó là lý do ngày càng nhiều doanh nghiệp trên thế giới quan tâm đến sự kết hợp giữa AI và Virtual Twin – công nghệ được xem là nền tảng cho thế hệ AI công nghiệp tiếp theo.

1. AI có thể tạo ra câu trả lời, nhưng chưa chắc hiểu doanh nghiệp của bạn

Phần lớn các công cụ AI hiện nay hoạt động dựa trên dữ liệu mà chúng được cung cấp. AI có thể học từ hàng triệu tài liệu, mô hình hoặc dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán và đề xuất.

Tuy nhiên, mỗi doanh nghiệp lại có những điều kiện vận hành riêng. Một thay đổi trong thiết kế có thể giúp giảm chi phí vật liệu nhưng đồng thời làm tăng độ phức tạp trong sản xuất. Một phương án tối ưu cho bộ phận kỹ thuật chưa chắc đã phù hợp với bộ phận sản xuất hoặc chuỗi cung ứng.

Lý do là bởi AI thường không nhìn thấy toàn bộ bối cảnh hoạt động của doanh nghiệp, chẳng hạn như:

• Đặc thù của dây chuyền sản xuất.
• Yêu cầu kỹ thuật của từng sản phẩm.
• Các ràng buộc về vật liệu, chi phí hoặc thời gian.

Đó cũng là lý do AI không chỉ cần dữ liệu mà còn cần ngữ cảnh để hiểu sản phẩm, quy trình và mục tiêu kinh doanh trước khi có thể hỗ trợ ra quyết định hiệu quả.

2. Dữ liệu càng phân tán, AI càng khó tạo ra giá trị

Trong nhiều doanh nghiệp sản xuất, dữ liệu đang tồn tại ở nhiều hệ thống khác nhau. Bộ phận thiết kế làm việc trên CAD, bộ phận quản lý vòng đời sản phẩm sử dụng PLM, dữ liệu sản xuất nằm trong MES còn dữ liệu vận hành hoặc chi phí lại được quản lý trên ERP.

Mặc dù mỗi hệ thống đều đóng vai trò quan trọng, nhưng việc dữ liệu bị phân tán khiến AI chỉ nhìn thấy từng phần của bức tranh tổng thể.

Điều này dẫn đến một số thách thức phổ biến:

• Các đề xuất từ AI dễ bị thiếu ngữ cảnh.
• Khó đánh giá tác động đến toàn bộ quy trình.
• Việc tối ưu chi phí, chất lượng và tiến độ thường bị tách rời.

Thực tế, vấn đề hiện nay không nằm ở việc thiếu dữ liệu mà là dữ liệu chưa được kết nối. Khi thông tin từ thiết kế, mô phỏng, sản xuất và vận hành được liên kết với nhau, doanh nghiệp sẽ có nền tảng vững chắc hơn để khai thác AI.

Tìm hiểu thêm: Giới thiệu về PLM: Từ thiết kế đến sản xuất và quản lý dữ liệu kỹ thuật.

3. Virtual Twin giúp AI hiểu thế giới thực

Nếu AI là bộ não phân tích dữ liệu thì Virtual Twin chính là môi trường giúp AI hiểu điều gì đang diễn ra trong thực tế.

Virtual Twin là bản sao số của sản phẩm, quy trình hoặc nhà máy. Không chỉ tái hiện hình dạng của đối tượng, Virtual Twin còn có thể mô phỏng cách sản phẩm hoặc hệ thống hoạt động trong các điều kiện khác nhau.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đánh giá trước nhiều kịch bản quan trọng trước khi đưa ra quyết định:

• Điều gì sẽ xảy ra nếu thay đổi thiết kế?
• Dây chuyền hiện tại có đáp ứng được sản lượng mới không?
• Một loại vật liệu mới có giúp tối ưu chi phí mà vẫn đảm bảo chất lượng hay không?

Khi kết hợp với AI, Virtual Twin tạo ra môi trường để kiểm chứng các đề xuất trước khi triển khai ngoài thực tế. Thay vì phải sản xuất nhiều nguyên mẫu hoặc thử nghiệm trên dây chuyền thật, doanh nghiệp có thể đánh giá các phương án trong môi trường số và lựa chọn giải pháp phù hợp hơn.

Virtual Twin mang lại những lợi ích gì?

• Rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm.
• Giảm số lần thử nghiệm và làm nguyên mẫu.
• Hạn chế rủi ro khi đưa ra quyết định.
• Tăng khả năng cộng tác giữa các phòng ban.

AI Factory: Bước tiếp theo của chuyển đổi số trong sản xuất

Sự kết hợp giữa AI, dữ liệu và Virtual Twin đang hình thành một mô hình mới được gọi là AI Factory.

Trong mô hình này, AI không hoạt động riêng lẻ mà được kết nối với toàn bộ dữ liệu và tri thức của doanh nghiệp. Từ thiết kế sản phẩm, mô phỏng kỹ thuật đến sản xuất và vận hành, mọi quyết định đều có thể được hỗ trợ bởi AI và kiểm chứng trong môi trường số.

Có thể hình dung AI Factory là sự kết hợp giữa:

• Dữ liệu được kết nối xuyên suốt.
• AI hỗ trợ phân tích và đề xuất.
• Virtual Twin kiểm chứng các phương án trước khi triển khai.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm, giảm số lần thử nghiệm thực tế và nâng cao chất lượng quyết định.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì cho kỷ nguyên AI công nghiệp?

AI đang mở ra những cơ hội mới cho doanh nghiệp sản xuất. Tuy nhiên, để AI tạo ra giá trị thực sự, doanh nghiệp cần nhiều hơn một công cụ phân tích hoặc một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ.

Điều quan trọng là xây dựng được môi trường nơi dữ liệu, quy trình và con người được kết nối với nhau trong suốt vòng đời sản phẩm.

Đó cũng là lý do các doanh nghiệp hàng đầu thế giới đang đầu tư vào Virtual Twin và nền tảng 3DEXPERIENCE để chuẩn bị cho giai đoạn phát triển tiếp theo của AI công nghiệp.

Bạn muốn tìm hiểu cách kết hợp AI, Virtual Twin và nền tảng 3DEXPERIENCE trong hoạt động thiết kế và sản xuất?

Đội ngũ chuyên gia của New System Vietnam sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình xây dựng nền tảng dữ liệu, tối ưu quy trình phát triển sản phẩm và khai thác hiệu quả các giải pháp của Dassault Systèmes.