Thuật toán, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo khác nhau ở điểm nào?

Sự nhầm lẫn thường gặp trong sản xuất: “Dây chuyền lắp ráp mới của chúng tôi đang sử dụng trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên, dường như nó chỉ tuân theo các quy tắc tự động hóa. Đây là ví dụ về tự động hóa hay trí tuệ nhân tạo? Ngoài ra, thuật toán đóng vai trò gì ở đây?” – Giám đốc sản xuất sau khi triển khai dây chuyền lắp ráp tự động mới.

Trong công nghiệp, “tự động hóa” và “trí tuệ nhân tạo” (AI) đôi khi được sử dụng giống như “thuật toán” (trong sản xuất). Tuy nhiên, chúng đề cập đến những khái niệm hoàn toàn khác nhau. Nếu bạn đang cố gắng đánh giá thiết bị sản xuất, cho dù đó là một phần mềm, một thuật toán, hay cách triển khai chúng theo thời gian, thì việc hiểu rõ sự khác biệt là điều vô cùng quan trọng. Hướng dẫn này sẽ giải thích ba thuật ngữ bằng tiếng Anh cơ bản, đưa ra các ví dụ từ các nhà máy thực tế nơi các công nghệ này được sử dụng trong quy trình sản xuất của họ, và giúp bạn xác định công nghệ nào phù hợp với trường hợp của mình.

Hướng dẫn này bao gồm:

• Thuật toán là gì? (Định nghĩa và ví dụ minh họa)
• Tự động hóa là gì? (Cố định, lập trình được, linh hoạt, tích hợp)
• Trí tuệ nhân tạo là gì? (Nó khác với tự động hóa như thế nào)
• So sánh song song: thuật toán so với tự động hóa so với trí tuệ nhân tạo
• Ba công nghệ này phối hợp với nhau như thế nào trong các dây chuyền sản xuất hiện đại?
• Các câu hỏi thường gặp về thuật toán, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo

1. Thuật toán là gì? (Công thức)

Thuật toán bao gồm một chuỗi các bước được sắp xếp theo thứ tự để đạt được một mục tiêu, có thể là giải pháp cho một vấn đề hoặc phương pháp để hoàn thành một nhiệm vụ. Nó tương tự như một công thức nấu ăn vì bạn có thể tái tạo kết quả bằng cách làm theo công thức một cách chính xác. Do đó, thuật toán không mang tính động; nó mang tính tĩnh trong quá trình thực thi dựa trên logic được định nghĩa trước.

Ví dụ trong lĩnh vực sản xuất: Chương trình điều khiển nhiệt độ của bàn hiệu chuẩn nhiệt lấy giá trị nhiệt hiện tại từ cảm biến. Nếu nhiệt độ thấp hơn mức tối ưu, chương trình sẽ kích hoạt bộ gia nhiệt bật trong một khoảng thời gian đã được xác định trước. Chương trình liên tục thực hiện cùng một tập hợp các lệnh theo chu kỳ một giây đều đặn.

Đặc điểm chính: Có tính xác định — với cùng một đầu vào, nó luôn tạo ra cùng một đầu ra.

2. Tự động hóa là gì? (Người thực thi)

Tự động hóa Tự động hóa đề cập đến việc sử dụng phần mềm máy tính, máy móc hoặc hệ thống điều khiển để thực hiện một hoạt động với sự can thiệp hạn chế từ người vận hành. Khác với trí tuệ nhân tạo, tự động hóa không đưa ra bất kỳ quyết định nào nằm ngoài các thông số được thiết lập bởi các thuật toán cố định — việc tự động hóa quy trình sản xuất và luồng công việc thường bao gồm việc thực hiện cùng một việc lặp đi lặp lại với tốc độ cao và độ chính xác cao.

Bốn loại tự động hóa công nghiệp phổ biến là:

• Tự động hóa cố định (cứng): Một hệ thống sản xuất chỉ có một sản phẩm cuối cùng (ví dụ: dây chuyền lắp ráp cầu dao điện với một cầu dao điện). Việc chuyển đổi từ sản phẩm cuối cùng này sang sản phẩm cuối cùng khác tốn kém và mất nhiều thời gian.
• Tự động hóa lập trìnhCó thể được cấu hình để sản xuất nhiều sản phẩm khác nhau theo lô (ví dụ: Một thiết bị có khả năng chuyển đổi giữa sản xuất MCB 1 cực và 4 cực do thay đổi công thức sản xuất).
• Tự động hóa linh hoạt (mềm)Khả năng chuyển đổi nhanh chóng từ sản phẩm này sang sản phẩm khác giúp nó phù hợp để sản xuất nhiều loại sản phẩm khác nhau cùng một lúc (ví dụ như dây chuyền sản xuất cầu dao thông minh IoT có thể sản xuất nhiều cầu dao thông minh).
• Tự động hóa tích hợpHệ thống điều khiển trung tâm (MES) đồng bộ hóa hoàn toàn toàn bộ dây chuyền lắp ráp, kết nối tất cả các hoạt động "lắp ráp", cũng như các trạm kiểm tra, hàn và đóng gói.

Ví dụ trong lĩnh vực sản xuấtQuy trình kiểm tra cầu dao tự động hoàn toàn áp dụng dòng điện gấp 1,45 lần dòng điện định mức và xác định thời điểm loại bỏ bất kỳ mạch nào bị lỗi. Toàn bộ quy trình này diễn ra mà không cần sự can thiệp của người vận hành. Mặc dù nó có thuật toán sẽ loại bỏ bất kỳ cầu dao nào có thời gian chờ ngắt mạch lớn hơn 60 giây, nhưng nó không có khả năng học hỏi hoặc thích nghi.

Đặc điểm chính: Dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại, không có tính học hỏi.

3. Trí tuệ nhân tạo là gì? (Người học)

Trí tuệ nhân tạo (AI) Trí tuệ nhân tạo (AI) được mô tả là những cỗ máy hoàn thành các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ con người, chẳng hạn như nhận dạng mẫu, đưa ra dự báo hoặc tối ưu hóa quyết định, nhưng cũng có thể cải thiện khả năng của mình thông qua học tập dựa trên kinh nghiệm từ một tập dữ liệu và thích ứng với các tình huống mà không cần phải được hướng dẫn hoặc lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ.

Học máy (Machine Learning - ML) là hình thức trí tuệ nhân tạo (AI) phổ biến nhất được các nhà sản xuất sử dụng trong ngành công nghiệp hiện nay. Trong ML, một tập hợp các thuật toán được phát triển nhằm mục đích tạo ra các dự đoán về các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử (ví dụ: dự đoán sự cố máy móc trong tương lai, phân loại các khuyết tật hàn dựa trên hình ảnh trực quan, v.v.).

Ví dụ trong lĩnh vực sản xuất: Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để kiểm tra vỏ cầu dao MCB xem có vết nứt hay không. Điều này được thực hiện bằng cách phát triển một hệ thống kiểm tra sử dụng công nghệ kiểm tra thị giác, và sử dụng nhiều hình ảnh của cả các bộ phận đạt yêu cầu và không đạt yêu cầu để huấn luyện hệ thống AI nhận biết các khuyết tật tinh vi hơn so với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống (ví dụ: “bất kỳ giá trị pixel nào trên 200 đều là khuyết tật”). Khả năng phát hiện các loại khuyết tật này của AI sẽ tiếp tục được cải thiện thông qua việc cập nhật liên tục cơ sở dữ liệu hình ảnh.

Đặc điểm chính: Dựa trên dữ liệu, có khả năng thích ứng và xử lý tốt sự biến động.

4. So sánh: Thuật toán so với Tự động hóa so với Trí tuệ nhân tạo

5. Thuật toán, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo phối hợp với nhau như thế nào

Trong một nhà máy hiện đại, ba công nghệ này thường được kết hợp với nhau:

• Thuật toán Hình thành ở cấp độ thấp nhất — các quy tắc cụ thể điều khiển động cơ, máy sưởi hoặc trình tự kiểm tra.
• Tự động hóa Sử dụng thuật toán của mình để thực hiện các tác vụ mà không cần sự can thiệp của con người hoặc sử dụng phần mềm (di chuyển đồ vật, thực hiện các thao tác và kiểm tra).
• Trí tuệ nhân tạo Ở cấp độ cao nhất của hệ thống, việc phân tích dữ liệu từ các quy trình tự động hỗ trợ các quyết định ở cấp độ cao hơn (ví dụ: dự đoán lịch bảo trì, tối ưu hóa lịch trình sản xuất hoặc điều chỉnh giới hạn thử nghiệm dựa trên năng suất trong quá khứ).

Ví dụ: Hệ thống AI có thể phân tích hàng nghìn bản ghi thời gian hoạt động và dự đoán khi nào trạm hiệu chuẩn cần bảo trì, hoặc tự động điều chỉnh các điều kiện đạt/không đạt theo sự thay đổi nhiệt độ môi trường xung quanh, điều này không thể thực hiện được với thuật toán cố định. Dây chuyền kiểm tra MCB tự động bao gồm các thuật toán để cấp dòng điện gấp 1,45 lần cho MCB cần kiểm tra và đo thời gian hoạt động (thời gian cần thiết để xảy ra hiện tượng ngắt mạch).

6. Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Tự động hóa và trí tuệ nhân tạo khác nhau ở điểm nào?

Tự động hóa thực hiện một nhiệm vụ theo các quy tắc đã được xác định trước mà không cần sự can thiệp của con người. Không có quá trình học hỏi hay điều chỉnh trong các quy trình tự động hóa. Trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý dữ liệu để xác định các mẫu, dự đoán kết quả và tối ưu hóa các quyết định liên quan đến các hành động trong tương lai. AI có khả năng thích ứng với sự thay đổi và tiếp tục phát triển theo thời gian. Một robot sản xuất sẽ liên tục hàn ở cùng một vị trí, trong khi AI có thể xác định rằng một vết nứt mới đã xuất hiện thông qua việc sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh/thị giác trên các bộ phận được sản xuất ra từ dây chuyền.

Ba công việc nào sẽ không bị trí tuệ nhân tạo thay thế?

Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, nhưng nó không thể thực hiện các nhiệm vụ thuộc ba lĩnh vực còn lại chủ yếu do con người đảm nhiệm: Các ngành nghề đòi hỏi kỹ năng thể chất (thợ điện, thợ hàn, thợ cơ khí) cần kỹ năng và khả năng giải quyết vấn đề trong quá trình làm việc; các vị trí sáng tạo (kỹ sư phát minh sản phẩm) đòi hỏi tư duy độc đáo; và các vị trí giao tiếp với con người (nhân viên bán hàng, quản lý, dịch vụ khách hàng) đòi hỏi sự thấu cảm/kỹ năng đàm phán dựa trên hành vi. AI hỗ trợ thực hiện những công việc này nhưng không thay thế chúng.

Thuật toán và trí tuệ nhân tạo khác nhau ở điểm nào?

Thuật toán là một phương pháp được xác định trước để hoàn thành một hoạt động (nếu X xảy ra thì thực hiện Y). Trong khi cách viết thuật toán truyền thống là cho máy tính biết bạn muốn làm gì với dữ liệu, thì máy học sử dụng dữ liệu để tạo ra một thuật toán có thể 'học' từ những kinh nghiệm trước đó. Ví dụ, một thuật toán sắp xếp thông thường sử dụng một chuỗi các phép toán để sắp xếp các số theo giá trị số của chúng (tức là từ 1 đến 10). Một ví dụ về cách hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) học cách xác định các mặt hàng bị lỗi là nó sẽ được hiển thị nhiều ví dụ về lỗi cho đến khi nó có thể phát triển một thuật toán để thực hiện điều này mà không cần được lập trình cụ thể bởi con người.

Tự động hóa có 4 loại?

Có bốn loại tự động hóa khác nhau được sử dụng trong ngành công nghiệp sản xuất. Đó là:

1. Tự động hóa cố định (được sử dụng cho sản xuất số lượng lớn các sản phẩm đơn lẻ).
2. Tự động hóa có thể lập trình (có thể lập trình lại cho từng lô).
3. Tự động hóa linh hoạt (mềm) (nhanh chóng chuyển đổi giữa nhiều sản phẩm).
4. Tự động hóa tích hợp (đồng bộ hoàn toàn với hệ thống điều khiển MES trên các dây chuyền tập trung).

Các loại hình tự động hóa khác nhau này cho phép các nhà sản xuất cân bằng giữa khối lượng sản xuất, sự đa dạng sản phẩm và tính linh hoạt trong việc chuyển đổi sản phẩm.

Khi xem xét việc mua máy móc/phần mềm sản xuất, bạn cần hiểu sự khác biệt giữa các thuật ngữ thuật toán, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, thuật toán đưa ra các hướng dẫn cụ thể về cách hoàn thành một quy trình từng bước; tự động hóa sử dụng các hướng dẫn này để thực hiện một chức năng (quy trình) một cách nhất quán và nhanh chóng; trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) xây dựng dựa trên tự động hóa và thuật toán bằng cách cung cấp khả năng học hỏi và thích ứng, cho phép hệ thống xử lý các thay đổi trong môi trường và cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian. Do mức độ tự động hóa và các thuật toán nhúng được sử dụng trên hầu hết các dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện nay, các ứng dụng AI mới như bảo trì dự đoán và kiểm tra chất lượng đang được sử dụng như một sự hỗ trợ bổ sung cho hệ thống tự động hóa hiện có. Khi nói chuyện với các nhà cung cấp nói rằng máy móc của họ “sử dụng AI”, hãy chắc chắn hỏi cụ thể xem máy có khả năng học hỏi từ dữ liệu hay chỉ đơn giản là sử dụng các quy tắc cố định; dựa trên câu trả lời này sẽ xác định xem bạn đang mua tự động hóa hay trí tuệ thực sự.