Moderator
Sự kết hợp của Trí tuệ nhân tạo với tự động hóa đã mang đến nhiều đột phá trong ngành Công nghiệp Sản xuất. Các công ty và doanh nghiệp đang ứng dụng Trí tuệ nhân tạo phổ biến với các tiến trình tự động hóa. Chúng ta cùng nhau nhìn nhận mối liên hệ giữa Trí tuệ nhân tạo và tự động hóa cũng như cách chúng có thể hoạt động hiệu quả hơn, cạnh tranh hơn dưới góc nhìn Sản xuất Công nghiệp.
Trí tuệ nhân tạo Ai (Artificial Intelligence) có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Trong Sản xuất Công nghiệp, AI sẽ thay con người điều khiển máy móc và máy tính thực hiện công việc và hành vi thông minh.
Thuật ngữ tự động hóa được phát minh trong ngành Công nghiệp Ô tô vào khoảng năm 1946 để mô tả việc sử dụng rộng rãi các thiết bị và điều khiển tự động trong dây chuyền sản xuất cơ khí. Theo thời gian ngày càng cần đến công nghệ tự động, ở hầu hết mọi lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta, từ cửa tự động đến rô-bốt dây chuyền phân xưởng, đến quy trình tự động hóa có thể bán được trên thị trường.
Với sự bùng nổ của dữ liệu và phát triển các kỹ năng tự động hóa, các Nhà Quản lý đang xem xét cách họ có thể nâng cao các quy trình kinh doanh để đạt được năng suất hoạt động cao hơn. Họ muốn tận dụng tối đa những gì Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) mang lại, bao gồm hiệu quả cao hơn và tổng chi phí sở hữu (TCO) thấp hơn cho các sáng tạo tự động hóa của họ.
Để đạt được mức độ tự động hóa ổn định, các doanh nghiệp sẽ cần kết hợp RPA với trí tuệ nhân tạo – mở ra kỉ nguyên mới của Tự động hóa thông minh.
Sự khác biệt giữa tự động hóa và AI?
SỰ KẾT HỢP GIỮA TỰ ĐỘNG HÓA & AI:
Khi tự động hóa quy trình bằng rô-bốt kết hợp với các yếu tố của AI, kết quả được gọi là tự động hóa quy trình thông minh (IPA). Một công cụ IPA rất mạnh mẽ vì nó cho phép nhà máy thu lợi nhuận từ tự động hóa: tăng tốc độ, hiệu quả, tiết kiệm thời gian và khả năng đo lường - bằng tầm nhìn, độ linh hoạt và sức mạnh xử lý của AI.
Tại sao sử dụng phương pháp kết hợp giữa Tự động hóa & AI này có lợi?
- Giảm chi phí: Tỷ lệ phí đào tạo một con người trong một nhiệm vụ có tính chất thường xuyên là định kỳ. Bạn sẽ cần giải quyết doanh thu của nhân viên, dành thời gian để mở rộng kỹ năng và
trải nghiệm phí nghề nghiệp. Mặt khác, một cỗ máy một khi đã thành thạo chỉ phục hồi theo thời
gian và không tốn chi phí phức tạp trong quá trình đào tạo lặp lại.
- Cải thiện hiệu quả: Cho dù mọi người có tổ chức tốt như thế nào họ sẽ luôn làm cho
lỗi lầm. Một giải pháp tự động hóa không thể sai sót hơn nhiều và nó để lại rất ít (hoặc không) sai
sót.
- Vai trò mới của con người: Con người được thách thức để điều khiển và kiểm soát Trí tuệ nhân tạo và Tự động hóa, thúc đẩy nền sản xuất tiên tiến và nhảy vọt.
Ví dụ ứng dụng của trí tuệ nhân tạo thường gặp nhất là nhận dạng khuôn mặt hiện đại tốt nhất nằm trong iPhone. Xử lý ngôn ngữ (NLP) cũng làm như vậy để nhận dạng giọng nói và văn bản đầu vào của con người. Giờ đây, máy móc có thể nhận ra bối cảnh đằng sau thông báo và thực hiện các hành động dựa trên dữ liệu dựng sẵn. Siri của Apple, Amazon Alexa và Trợ lý Google đều dựa vào NLP để mang lại giá trị cho người sử dụng.
Thách thức: Lựa chọn thời điểm & Quy trình Thực hiện tự động hóa
Ví dụ: nếu một quy trình sử dụng nhiều lao động có chi phí thấp đối với một tổ chức trái ngược với việc tự động hóa quy trình, thì một hiệp hội sẽ không chi tiêu cho việc tự động hóa sự phát
triển đó vì nó liên quan đến tiết kiệm quy mô lớn mà sẽ không tạo ra lợi nhuận thỏa đáng. Do đó,
việc lựa chọn đúng thời điểm và đúng quy trình cho tự động hóa thiết bị đang là một trong những
thách thức đối với sự phát triển của thị trường.
Ở đây chúng ta có một biểu đồ cho thấy quy mô tự động hóa quy trình thông minh từ năm 2016 đến năm 2023.
TỰ ĐỘNG HÓA QUY TRÌNH SỐ THÔNG MINH
Mỗi công nghệ kỹ thuật số như Mạng xã hội, Di động, Raincloud, Internet vạn vật, Chuỗi khối, Khả năng mô phỏng và Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt đều có một phần nguồn cảm hứng trong việc phát triển các giải pháp Chuyển đổi kỹ thuật số (DX) mạnh mẽ – đặc biệt là những giải pháp được ủy quyền thông qua việcphát triển các giai đoạn DPA Tự động hóa thông minh.
Figure 3: The robotic and digital automation
Việc chuyển đổi hiện được hiểu thông qua tốc độ số hóa và robot của các luồng giá trị từ đầu đến cuối – thông qua DPA.
PHƯƠNG PHÁP TƯ DUY THIẾT KẾ
Figure 4: The evaluation in Automation
PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN ĐỔI KỸ THUẬT SỐ
PHƯƠNG PHÁP PHÁT TRIỂN VÀ HOẠT ĐỘNG
KẾT LUẬN
Tự động hóa và Trí tuệ nhân tạo là sản phẩm của khoa học. Máy móc có thể dự tính và thực hiện các nhiệm vụ giống như con người đã có từ hàng ngàn năm trước. Việc sử dụng tự động hóa và trí thông minh tăng lên từng ngày gần như trên toàn thế giới. Ngày nay mọi người hoàn toàn phụ thuộc vào nó. Những công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ cùng lúc với độ chính xác cao hơn mà con người không thể làm được.
Donepudi, P. (2017). AI and Machine Learning in Banking: A Systematic Literature Review. Asian Journal of Applied Science and Engineering, 6(3), 157-162.
Gaynor, M. (2020). Automation and AI sound similar, but may have vastly different impacts on the future of work. Retrieved October 26, 2020, from https://www.brookings.edu/blog/thea...astlydifferent-impacts-on-the-future-of-work/
Hankiewicz, K. (2018, August 13). What Is The Real Difference Between Automation And AI? Retrieved October 26, 2020, from https://becominghuman.ai/what-is-the-real-differencebetween-automation-and-ai-366513e0c910
Kuykendall, C. (1999). Analyzing Solitaire. Science, 283(5403), pp. 791. https://doi.org/10.1126/science.283.5403.791f
Nau D.S. (2009). Artificial Intelligence and Automation. In: Nof S. (eds) Springer Handbook of Automation. Springer Handbooks. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-78831-7_14
Taher-Uz-Zaman, M., Ahmed, M. S., Hossain, S., Hossain, S., & Jamal, G. R. A. (2014). Multipurpose Tactical Robot. Engineering International, 2(1), 21-27. https://doi.org/10.18034/ei.v2i1.204
Trí tuệ nhân tạo Ai (Artificial Intelligence) có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Trong Sản xuất Công nghiệp, AI sẽ thay con người điều khiển máy móc và máy tính thực hiện công việc và hành vi thông minh.
Thuật ngữ tự động hóa được phát minh trong ngành Công nghiệp Ô tô vào khoảng năm 1946 để mô tả việc sử dụng rộng rãi các thiết bị và điều khiển tự động trong dây chuyền sản xuất cơ khí. Theo thời gian ngày càng cần đến công nghệ tự động, ở hầu hết mọi lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta, từ cửa tự động đến rô-bốt dây chuyền phân xưởng, đến quy trình tự động hóa có thể bán được trên thị trường.
Figure 1: The Automation in AI
Tại sao Tự động hóa Thông minh là vô cùng cần thiết?Với sự bùng nổ của dữ liệu và phát triển các kỹ năng tự động hóa, các Nhà Quản lý đang xem xét cách họ có thể nâng cao các quy trình kinh doanh để đạt được năng suất hoạt động cao hơn. Họ muốn tận dụng tối đa những gì Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) mang lại, bao gồm hiệu quả cao hơn và tổng chi phí sở hữu (TCO) thấp hơn cho các sáng tạo tự động hóa của họ.
Figure 2: Automation in artificial intelligence
Theo Báo cáo thị trường công nghệ mới năm 2019 của AIIM, "hai phần ba tổ chức nói rằng các quy trình sản xuất cốt lõi có ít hơn 50% máy móc." Một nửa số người được hỏi trong bài đánh giá AIIM cho biết 70% dữ liệu trong tổ chức của họ là dữ liệu vô định dạng, AIIM nhận thấy.Để đạt được mức độ tự động hóa ổn định, các doanh nghiệp sẽ cần kết hợp RPA với trí tuệ nhân tạo – mở ra kỉ nguyên mới của Tự động hóa thông minh.
Sự khác biệt giữa tự động hóa và AI?
Table 1: The differences between Artificial Intelligence and Automation
SỰ KẾT HỢP GIỮA TỰ ĐỘNG HÓA & AI:
Khi tự động hóa quy trình bằng rô-bốt kết hợp với các yếu tố của AI, kết quả được gọi là tự động hóa quy trình thông minh (IPA). Một công cụ IPA rất mạnh mẽ vì nó cho phép nhà máy thu lợi nhuận từ tự động hóa: tăng tốc độ, hiệu quả, tiết kiệm thời gian và khả năng đo lường - bằng tầm nhìn, độ linh hoạt và sức mạnh xử lý của AI.
Tại sao sử dụng phương pháp kết hợp giữa Tự động hóa & AI này có lợi?
- Giảm chi phí: Tỷ lệ phí đào tạo một con người trong một nhiệm vụ có tính chất thường xuyên là định kỳ. Bạn sẽ cần giải quyết doanh thu của nhân viên, dành thời gian để mở rộng kỹ năng và
trải nghiệm phí nghề nghiệp. Mặt khác, một cỗ máy một khi đã thành thạo chỉ phục hồi theo thời
gian và không tốn chi phí phức tạp trong quá trình đào tạo lặp lại.
- Cải thiện hiệu quả: Cho dù mọi người có tổ chức tốt như thế nào họ sẽ luôn làm cho
lỗi lầm. Một giải pháp tự động hóa không thể sai sót hơn nhiều và nó để lại rất ít (hoặc không) sai
sót.
- Vai trò mới của con người: Con người được thách thức để điều khiển và kiểm soát Trí tuệ nhân tạo và Tự động hóa, thúc đẩy nền sản xuất tiên tiến và nhảy vọt.
Ví dụ ứng dụng của trí tuệ nhân tạo thường gặp nhất là nhận dạng khuôn mặt hiện đại tốt nhất nằm trong iPhone. Xử lý ngôn ngữ (NLP) cũng làm như vậy để nhận dạng giọng nói và văn bản đầu vào của con người. Giờ đây, máy móc có thể nhận ra bối cảnh đằng sau thông báo và thực hiện các hành động dựa trên dữ liệu dựng sẵn. Siri của Apple, Amazon Alexa và Trợ lý Google đều dựa vào NLP để mang lại giá trị cho người sử dụng.
Thách thức: Lựa chọn thời điểm & Quy trình Thực hiện tự động hóa
Ví dụ: nếu một quy trình sử dụng nhiều lao động có chi phí thấp đối với một tổ chức trái ngược với việc tự động hóa quy trình, thì một hiệp hội sẽ không chi tiêu cho việc tự động hóa sự phát
triển đó vì nó liên quan đến tiết kiệm quy mô lớn mà sẽ không tạo ra lợi nhuận thỏa đáng. Do đó,
việc lựa chọn đúng thời điểm và đúng quy trình cho tự động hóa thiết bị đang là một trong những
thách thức đối với sự phát triển của thị trường.
Ở đây chúng ta có một biểu đồ cho thấy quy mô tự động hóa quy trình thông minh từ năm 2016 đến năm 2023.
TỰ ĐỘNG HÓA QUY TRÌNH SỐ THÔNG MINH
Mỗi công nghệ kỹ thuật số như Mạng xã hội, Di động, Raincloud, Internet vạn vật, Chuỗi khối, Khả năng mô phỏng và Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt đều có một phần nguồn cảm hứng trong việc phát triển các giải pháp Chuyển đổi kỹ thuật số (DX) mạnh mẽ – đặc biệt là những giải pháp được ủy quyền thông qua việcphát triển các giai đoạn DPA Tự động hóa thông minh.
Figure 3: The robotic and digital automation
Việc chuyển đổi hiện được hiểu thông qua tốc độ số hóa và robot của các luồng giá trị từ đầu đến cuối – thông qua DPA.
PHƯƠNG PHÁP TƯ DUY THIẾT KẾ
Figure 4: The evaluation in Automation
PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN ĐỔI KỸ THUẬT SỐ
PHƯƠNG PHÁP PHÁT TRIỂN VÀ HOẠT ĐỘNG
KẾT LUẬN
Tự động hóa và Trí tuệ nhân tạo là sản phẩm của khoa học. Máy móc có thể dự tính và thực hiện các nhiệm vụ giống như con người đã có từ hàng ngàn năm trước. Việc sử dụng tự động hóa và trí thông minh tăng lên từng ngày gần như trên toàn thế giới. Ngày nay mọi người hoàn toàn phụ thuộc vào nó. Những công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ cùng lúc với độ chính xác cao hơn mà con người không thể làm được.
- Tài liệu tham khảo:
Donepudi, P. (2017). AI and Machine Learning in Banking: A Systematic Literature Review. Asian Journal of Applied Science and Engineering, 6(3), 157-162.
Gaynor, M. (2020). Automation and AI sound similar, but may have vastly different impacts on the future of work. Retrieved October 26, 2020, from https://www.brookings.edu/blog/thea...astlydifferent-impacts-on-the-future-of-work/
Hankiewicz, K. (2018, August 13). What Is The Real Difference Between Automation And AI? Retrieved October 26, 2020, from https://becominghuman.ai/what-is-the-real-differencebetween-automation-and-ai-366513e0c910
Kuykendall, C. (1999). Analyzing Solitaire. Science, 283(5403), pp. 791. https://doi.org/10.1126/science.283.5403.791f
Nau D.S. (2009). Artificial Intelligence and Automation. In: Nof S. (eds) Springer Handbook of Automation. Springer Handbooks. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-78831-7_14
Taher-Uz-Zaman, M., Ahmed, M. S., Hossain, S., Hossain, S., & Jamal, G. R. A. (2014). Multipurpose Tactical Robot. Engineering International, 2(1), 21-27. https://doi.org/10.18034/ei.v2i1.204
