3 yếu tố then chốt giúp AI công nghiệp “cất cánh” thành công

AI Công Nghiệp: Chìa khóa thành công nằm ở đâu?

AI Công Nghiệp (Industrial AI) đang ngày càng chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu thời gian chết. Trong bối cảnh “sản xuất thông minh” trỗi dậy, AI Công Nghiệp được dự đoán sẽ có bước phát triển vượt bậc. Bài viết này sẽ điểm qua một số yếu tố then chốt để triển khai thành công AI Công Nghiệp, dựa trên một bài viết của Moxa, một nhà cung cấp giải pháp mạng, điện toán và tự động hóa công nghiệp có trụ sở tại Đài Loan. Bài viết này đã được đăng trên a&s Taiwan.

AI Công Nghiệp xử lý dữ liệu từ vô số thiết bị IIoT (Internet of Things trong công nghiệp), như camera và cảm biến thiết bị, để tăng năng suất và giảm thời gian ngừng hoạt động. Với AI Công Nghiệp, chúng ta có thể nhanh chóng phát hiện lỗi và dự đoán sớm các sự cố máy móc. Do tầm quan trọng của nó, việc triển khai AI Công Nghiệp thành công là vô cùng cần thiết. Để đạt được điều này, Moxa đưa ra ba yếu tố chính, được tóm tắt như sau:

Xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất

Để các ứng dụng AI đạt hiệu quả tối đa trong nhà máy, việc thu thập dữ liệu là yếu tố sống còn. Quá trình này phải bao trùm mọi cấp độ – từ cảm biến, mạng lưới đến ứng dụng. Dữ liệu cần được tích hợp liền mạch trên một nền tảng AI. Đây là điều kiện tiên quyết để đưa ra quyết định theo thời gian thực và mở rộng quy mô cho các ứng dụng trong tương lai.

Hỗ trợ các mô hình lưu lượng phức tạp

Việc thực thi phân tích AI theo thời gian thực trong môi trường sản xuất đòi hỏi sử dụng nhiều cơ chế điện toán khác nhau, tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể. Ví dụ, điện toán biên (edge computing) xử lý dữ liệu gần nguồn hơn và có thể xử lý hiệu quả các phân tích cần phản hồi ngay lập tức. Trong khi đó, đám mây (cloud) có nhiều tài nguyên điện toán hơn để xử lý dữ liệu phức tạp. Tùy thuộc vào từng tình huống, việc phân tích và suy luận AI có thể được thực hiện trên đám mây, tại biên hoặc kết hợp cả hai.

Xây dựng kiến trúc mạng và an ninh mạng có khả năng thích ứng cao

Khi AI Công Nghiệp được ứng dụng rộng rãi, nhu cầu về các kiến trúc mạng đa dạng cũng tăng theo. Cả mạng có dây và không dây đều cần thiết để giám sát và theo dõi tốt hơn theo thời gian thực, từ đó nâng cao khả năng kết nối, năng suất, tầm nhìn và khả năng tái tạo trên toàn bộ dây chuyền sản xuất. Ở đây, các công nghệ truyền dẫn công nghiệp thế hệ tiếp theo như mạng nhạy cảm thời gian (time-sensitive networking), Ethernet đơn cặp (single-pair Ethernet) và Ethernet-APL sẽ đóng vai trò quan trọng.

Vai trò then chốt của mạng lưới

Quá trình chuyển đổi AI trong thế giới công nghiệp là một quá trình liên tục, và khả năng nâng cấp cơ sở hạ tầng mạng và truyền thông là nền tảng hỗ trợ sự chuyển đổi này.

Ông Shih-Wei Lin, Tổng Giám đốc Moxa khu vực Châu Á và Đài Loan, cho biết: “Khi AI Công Nghiệp ngày càng phổ biến trong sản xuất, mạng lưới truyền thông không chỉ là kênh kết nối máy móc và thiết bị – chúng đã trở thành cơ chế theo thời gian thực để quản lý hiệu quả và hiệu suất của AI”.

Ông nói thêm: “Với nhu cầu về AI Công Nghiệp ngày càng tăng, chúng ta có thể thấy rằng truyền thông mạng sẽ là chìa khóa để triển khai thành công AI trong môi trường sản xuất thực tế. Điều này bao gồm mọi thứ, từ tích hợp dữ liệu rộng hơn và chi tiết hơn đến sắp xếp hợp lý các mô hình lưu lượng phức tạp. Khi việc ứng dụng AI ngày càng sâu rộng, chỉ có một mạng lưới có khả năng mở rộng và phục hồi mới có thể đảm bảo rằng AI tiếp tục mang lại kết quả bền vững và ngày càng được cải thiện”.

An ninh mạng là yếu tố then chốt

Thiết kế mạng cho các ứng dụng AI Công Nghiệp cũng phải tính đến các cơ chế an ninh mạng tích hợp. Ví dụ, bằng cách sử dụng khung chứng nhận IEC 62443, an ninh có thể được triển khai từ cấp độ thành phần đến cấp độ hệ thống và trên toàn bộ chuỗi cung ứng. Ngoài ra, do việc trao đổi dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực giữa các thiết bị và hệ thống, mạng OT (Operation Technology) nên áp dụng các công nghệ bảo mật CNTT truyền thống hơn và các hệ thống quan trọng phải được phân đoạn để thiết bị và hoạt động sản xuất có thể được bảo vệ nhanh chóng và hiệu quả trong trường hợp xảy ra sự cố an ninh mạng.

Lời kết

Sự phát triển không ngừng của AI Công Nghiệp nhấn mạnh vai trò quan trọng của mạng lưới. Mạng lưới và truyền thông, vốn cung cấp khối lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực, là yếu tố then chốt cho hiệu suất và hiệu quả của AI. Chúng cho phép AI phát hiện các điểm bất thường, kích hoạt bảo trì dự đoán, tự động hóa quy trình và cải thiện hiệu quả và chất lượng sản xuất. Với mạng lưới tiên tiến, giá trị của AI Công Nghiệp có thể được khai phá để đáp ứng những thách thức của thị trường và nắm bắt những cơ hội mới.