Theo Automotive News ngày 17/9, thế giới ô tô luôn được thúc đẩy bởi những đột phá công nghệ. Từ dây chuyền sản xuất băng chuyền của một thế kỷ trước, đến cuộc cách mạng robot, mỗi tiến bộ đều đã biến đổi ngành sản xuất ô tô.

Cho đến nay, trí tuệ nhân tạo (AI) một lần nữa thay đổi quy trình này, nhưng các thành tựu công nghệ hiện đã phủ từ nhà máy tới cả đường đua. Điển hình, các camera hỗ trợ AI trên dây chuyền sản xuất phát hiện các khiếm khuyết nhanh hơn và chính xác hơn, và các camera thông minh được sử dụng để đảm bảo an toàn cho nhân viên.

Áp dụng trí tuệ nhân tạo vào đua xe

Một trong những lợi thế chính của các công cụ hỗ trợ AI là tốc độ. Việc tìm ra thông tin quý giá trong một lượng lớn dữ liệu giờ đây có thể được tự động hóa, giúp các đội phản ứng nhanh hơn bao giờ hết. Nơi mà tốc độ đóng vai trò quan trọng nhất chính là trên đường đua.

Ví dụ, đội Ducati Lenovo trong giải MotoGP thường chỉ có vài giờ giữa các phiên đua để phân tích dữ liệu từ phiên trước và đưa ra quyết định về cách cấu hình xe cho phiên tiếp theo. Khi chạy trên các đường đua với tốc độ lên tới 220 dặm/giờ, mỗi chiếc xe Ducati Desmosedici GP được trang bị khoảng 50 cảm biến, cho phép Ducati Corse thu thập tổng cộng 100GB dữ liệu mỗi cuối tuần từ tám chiếc xe đang đua trên đường đua.

Nhiều đội đua đã áp dụng trí tuệ nhân tạo để nhanh hơn. Ảnh: Automotive News

Dữ liệu này sau đó được xử lý bởi các máy chủ tối ưu hóa bằng AI, cung cấp cho Ducati Corse các công cụ học máy và học sâu, từ đó đưa ra những thông tin chi tiết về mọi thứ, từ loại lốp xe cần sử dụng cho đến quỹ đạo tốt nhất khi vào một góc cua cụ thể. Những thông tin từ AI này làm cho trải nghiệm lái xe an toàn hơn, và có tác động trực tiếp đến khách hàng.

Thiết kế của các dòng xe đường phố của Ducati như Panigale V4 cũng được hỗ trợ bởi các mô phỏng lái xe phát triển bằng AI, phần nào lấy dữ liệu thu thập từ đội đua.

AI giúp sản xuất ô tô hiệu quả hơn

Khi nói đến việc sản xuất các phương tiện tiêu dùng, phân tích hỗ trợ AI có thể thực hiện một số nhiệm vụ quan trọng trong dây chuyền sản xuất một cách hiệu quả hơn bất kỳ cá nhân nào. Các kiểm tra thủ công và trực quan diễn ra chậm chạp và luôn có nguy cơ mắc lỗi của con người.

Ngược lại, các kiểm tra tự động được thực hiện liên tục và đáng tin cậy hơn, phát hiện khuyết điểm ở mỗi giai đoạn của quy trình, giúp công nhân lắp ráp tập trung vào các nhiệm vụ chính của họ.

Ví dụ, thương hiệu ô tô Lotus đang sản xuất các phương tiện điện cho thị trường toàn cầu với công suất 150.000 xe mỗi năm. Ban lãnh đạo của Lotus nhận thức rõ rằng việc kiểm tra chất lượng định kỳ đối với số lượng xe lớn này có thể dễ dàng tạo ra các điểm tắc nghẽn. Lotus đã chọn giải pháp đó là máy quét AI có thể phân tích dữ liệu video để tìm kiếm các hỏng hóc với độ chính xác lên tới 99%, giúp dây chuyền sản xuất tiếp tục hoạt động nhanh chóng mà không làm giảm chất lượng.

AI xuất hiện ở các dây chuyền sản xuất ô tô. Ảnh: Automotive News

Các công ty đổi mới AI như ByteLake cung cấp cho nhiều nhà sản xuất ô tô giải pháp có thể kiểm tra sản phẩm và quy trình. Các camera được trang bị AI của ByteLake có thể "quan sát" dây chuyền sản xuất để tìm các lỗi, và thậm chí tìm ra cách cải thiện quy trình. Các thuật toán AI này cũng có thể thu thập nhiều thông số khác nhau từ tiếng động cơ để phát hiện lỗi và vấn đề. Đây là một nhiệm vụ khó khăn đối với công nhân trong môi trường ồn ào như nhà máy, nơi chất lượng có thể giảm nếu họ bị phân tâm.

Các camera AI và thị giác máy tính cũng có thể cách mạng hóa quy trình an toàn bằng cách phát hiện mối nguy hiểm tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Giải pháp LabVista của Graymatics sử dụng AI để phát hiện các nguy cơ từ việc công nhân không đeo thiết bị bảo hộ (PPE) đến các vật thể rơi rớt trên sàn nhà máy hoặc người không được phép vào khu vực hạn chế của cơ sở.

Trí tuệ nhân tạo xuất hiện trong chuỗi cung ứng

Bảo trì và dịch vụ là một mối quan tâm lớn đối với các đại lý, với 54% cho rằng họ gặp thách thức trong việc cung cấp dịch vụ và cập nhật phụ tùng cho khách hàng, theo nghiên cứu của CDK.

General Motors đang sử dụng AI để giải quyết vấn đề này và đã lắp đặt máy quét nhận dạng lỗi nhanh từ UVeye tại 300 đại lý. Khách hàng chỉ cần lái xe qua máy quét, hệ thống sử dụng thị giác máy tính để phát hiện bất kỳ vấn đề nào trên xe, sau đó phòng dịch vụ có thể sửa chữa. Hệ thống này có độ chính xác trên 90% và có thể phát hiện các vấn đề sớm mà ngay cả những thợ cơ khí được đào tạo tốt nhất cũng bỏ sót.

Máy đọc lỗi tự động khi bảo dưỡng ô tô xuất hiện tại Mỹ. Ảnh: Automotive News

Đối với các nhà lãnh đạo trong ngành ô tô, điều quan trọng là họ cần có các cuộc trò chuyện với đội ngũ của mình trước khi triển khai AI, để xác định những giải pháp nào sẽ có tác động lớn nhất đến mục tiêu như cắt giảm chi phí hoặc cải thiện hiệu quả.

Ngoài ra, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng cần cẩn thận lựa chọn và tính toán để làm cho giải pháp AI hoạt động hiệu quả với doanh nghiệp của họ. Một số giải pháp AI có thể yêu cầu phát triển thêm để hoạt động với một quy trình cụ thể, và mọi giải pháp AI đều yêu cầu cơ sở hạ tầng phần cứng.

Theo Automotive World, sự phát triển của ngành ô tô luôn được thúc đẩy bởi việc ứng dụng công nghệ, và AI chính là bước tiến công nghệ sẽ thúc đẩy ngành ô tô và xe máy trong những năm tới. Từ các hiệu quả mới tại nhà máy đến thông tin chi tiết được phát hiện từ dữ liệu đua xe tốc độ cao, AI sẽ là yếu tố then chốt trong việc cắt giảm chi phí và đảm bảo dây chuyền sản xuất hoạt động nhanh hơn, hiệu quả hơn về mặt chi phí và an toàn hơn bao giờ hết.