Cơ hội ứng dụng AI vào phần mềm công nghiệp

Trong hơn một thập kỷ, PTC đã phát hành các tính năng phần mềm hỗ trợ AI  . Cho dù đó là áp dụng máy học hay công nghệ mới nhất như AI tạo sinh vào sản phẩm, PTC đều tập trung vào nguyên tắc —tạo ra giá trị cho khách hàng ở quy mô lớn và có trách nhiệm.

Các nhà sản xuất sẽ đạt được lợi ích to lớn từ sự đổi mới của AI. McKinsey ( 2018 ) ước tính AI có thể bổ sung 13 nghìn tỷ đô la vào nền kinh tế toàn cầu, tăng GDP lên 16%. Gartner ( 2023 ) báo cáo cách các nhà lãnh đạo kỹ thuật đang ưu tiên đầu tư vào AI, đứng thứ hai sau điện toán đám mây. Trong sản xuất, McKinsey ( 2023 ) báo cáo rằng AI có khả năng bổ sung 1,2 – 2,1 nghìn tỷ đô la giá trị thông qua tự động hóa nhà máy và IDC ( 2023 ) dự báo rằng 70% OEM G2000 sẽ áp dụng AI để tự động kích hoạt hoặc cung cấp các khuyến nghị dịch vụ.   

Nhưng cũng có những thách thức. Trong bối cảnh CNTT doanh nghiệp, các nhà sản xuất làm việc với dữ liệu khác nhau trên nhiều hệ thống phần mềm được quản lý trong các quy trình phát triển sản phẩm phức tạp. Hơn nữa, các giải pháp này cần đáp ứng các yêu cầu tuân thủ và giải quyết các mục tiêu kinh doanh quan trọng như chi phí và năng suất.   

Những thách thức này được khuếch đại khi triển khai các công nghệ AI mới như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Với tính mới lạ của LLM và sự phức tạp của phần mềm doanh nghiệp, không có gì ngạc nhiên khi trạng thái hiện tại của AI tạo sinh (GenAI) được mô tả là có kỳ vọng quá mức với chưa đến 10% công ty phát hành các giải pháp sản xuất (Gartner, 2024 ).    

Ưu điểm AI của PTC

PTC cung cấp một lợi thế riêng biệt trong việc điều hướng các cơ hội và thách thức của AI. Nhận thức sâu sắc về các vấn đề mà các nhà sản xuất muốn giải quyết, PTC biết cách xây dựng phần mềm cấp doanh nghiệp và đã có thành tích trong việc triển khai các ứng dụng thực tế với AI.  

Ví dụ, PTC đã áp dụng máy học (ML) trong ThingWorx  để cho phép bảo trì dự đoán  và phân tích nguyên nhân gốc rễ OEE  trong nhà máy. Và trong không gian dịch vụ, PTC đã áp dụng ML để cho phép quản lý hàng tồn kho phụ tùng với Servigistics  và khắc phục sự cố từ xa khi cung cấp dịch vụ tại hiện trường với ServiceMax .  

PTC sẽ tiếp tục phát hành các tính năng hỗ trợ AI trên các sản phẩm của mình. Trong quá trình theo đuổi này, PTC tìm kiếm các cơ hội để mở rộng quy mô đầu tư AI của mình bằng cách áp dụng các mẫu phân tích vào nhiều sản phẩm. Ví dụ, hiện tại PTC đang phát triển một giải pháp trong Windchill  sử dụng khả năng thị giác máy tính từ Vuforia  để tìm kiếm các hình dạng 3D, cho phép các trường hợp sử dụng như phát hiện các bộ phận trùng lặp hoặc hỗ trợ phân loại ID bộ phận.  

Ngoài việc đổi mới sản phẩm, PTC luôn xác định các cách để cải thiện việc thực hiện hoạt động của mình. Một lĩnh vực trọng tâm là Chương trình quản trị AI , được thành lập vào năm 2023. Đây là một nhóm chức năng chéo giám sát và hướng dẫn việc sử dụng AI tại PTC. Điều này bao gồm cách nhân viên của PTC sử dụng AI và cách triển khai AI trong các sản phẩm của mình. Theo IDC ( 2024 ), vị trí dẫn đầu của PTC trong quản trị AI đại diện cho 17% công ty hàng đầu. Các hoạt động quản trị này không chỉ tăng cường tuân thủ và sử dụng AI có đạo đức mà còn thúc đẩy sự hợp tác gia tăng giữa các nhóm. 

Các trình điều khiển giá trị hỗ trợ AI trong suốt vòng đời sản phẩm

Trong quá trình đánh giá chiến lược các sản phẩm của mình, PTC đã xác định được các thành tố hàng đầu được hưởng lợi từ AI. Khi được tổ chức trên khắp các lĩnh vực kỹ thuật, sản xuất và dịch vụ, một số thành tố đã nổi lên hàng đầu, bao gồm (nhưng không giới hạn ở) thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn, giảm chi phí và tăng cường năng lực cho lực lượng lao động.   

AI trong kỹ thuật

Đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm, giảm chi phí bán hàng và quản lý chất lượng và tuân thủ đã trở thành những động lực hàng đầu về giá trị kỹ thuật được hưởng lợi từ AI. Các xu hướng chính từ đánh giá này bao gồm:  

Đổi mới dựa trên phần mềm với AI tạo sinh  

Các giải pháp ALM như Codebeamer  cung cấp một tập hợp dữ liệu phi cấu trúc phong phú lý tưởng cho các trường hợp sử dụng LLM. Ví dụ, phân tích nhanh các yêu cầu theo tiêu chuẩn INCOSE hoặc tự động hóa việc biên soạn các yêu cầu thông qua việc tiếp nhận các tài liệu bên ngoài. Các khả năng AI như thế này rất quan trọng đối với các nhà sản xuất giải quyết các chủ đề như kỹ thuật điều khiển bằng phần mềm  hoặc nhu cầu chuỗi cung ứng phức tạp , vì họ phải đẩy nhanh sản xuất trong một thị trường cạnh tranh, hạn chế về nguồn lực mà không ảnh hưởng đến chất lượng. 

Tìm kiếm các yêu cầu tương tự hoặc trùng lặp trong Codebeamer bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). 

Chiến lược AI đa hướng trong PLM  

Phần mềm PLM quản lý dữ liệu sản phẩm có lợi cho nhiều trường hợp sử dụng trên luồng kỹ thuật số . Với sự đa dạng và phạm vi này, các nhà sản xuất phải áp dụng phương pháp tiếp cận đa hướng khi triển khai AI. Ví dụ, ML có thể được áp dụng để thay đổi dữ liệu quản lý để phát hiện các điểm nghẽn hoặc dự báo ngày giao dự án. GenAI có thể được sử dụng trong quản lý dữ liệu sản phẩm cho các tác vụ như tìm kiếm tài liệu hoặc đánh giá chất lượng tài liệu đánh giá thiết kế. Ngoài ra, công nghệ thị giác máy tính có thể tìm kiếm các bộ phận 3D và cho phép tái sử dụng bộ phận, giải quyết vấn đề chi phí lưu kho có thể lên tới hàng triệu đô la mỗi năm cho một nhà sản xuất duy nhất. 

Tự động hóa thông minh trong CAD

Đổi mới AI trong CAD tập trung vào tự động hóa thông minh và có một mô hình trưởng thành để hiện thực hóa giá trị đó. Mô hình này bắt đầu bằng việc hỗ trợ các nhà thiết kế bằng các mẹo công cụ do AI điều khiển cũng như các phi công phụ AI hỗ trợ đào tạo và khắc phục sự cố. Cấp độ tiếp theo là tăng cường công việc của nhà thiết kế bằng các công cụ như Creo Generative Design  , trong đó các tính năng do AI hỗ trợ nhận thông tin đầu vào từ người dùng và sau đó triển khai các tác vụ một cách độc lập, chẳng hạn như tạo các mô hình 3D mới dựa trên các tham số tối ưu hóa vật liệu. Cấp độ cao nhất là tự động hóa hoàn toàn. Ở cấp độ này, các mô hình AI cho phép giải quyết các vấn đề phức tạp với sự tham gia tối thiểu hoặc không có sự tham gia của con người. Ví dụ: tự động chuyển đổi lưới và đám mây điểm thành hình học rắn hoặc tạo các bộ phận CAD mới từ các lời nhắc văn bản đơn giản như chúng ta thấy với LLM ngày nay để tạo tài liệu và hình ảnh 2D.  

Tối ưu hóa hình học CAD trong Creo hoặc Onshape bằng thuật toán tìm kiếm di truyền. 

 AI trong sản xuất 

Thiết kế cho sản xuất, cải thiện hiệu quả hoạt động và nâng cao kỹ năng của lực lượng lao động là những yếu tố hàng đầu trong đánh giá của PTC về các động lực giá trị sản xuất hàng đầu. Những điểm nổi bật trong lĩnh vực này bao gồm:  

Tính quan trọng của việc tích hợp các hệ thống doanh nghiệp  

Dữ liệu thu được từ việc tích hợp phần mềm PLM, ERP và MES có thể mở ra các cơ hội AI có giá trị cao. Ví dụ, với các trường hợp sử dụng thiết kế cho sản xuất  , PLM quản lý chất lượng sản phẩm và dữ liệu kế hoạch quy trình, ERP cung cấp dữ liệu đơn đặt hàng sản xuất và hàng tồn kho, và hệ thống MES theo dõi hiệu suất và dữ liệu thực hiện hướng dẫn công việc. Với dữ liệu này, AI có thể đánh giá chuẩn chất lượng sản xuất với các yêu cầu về dung sai hoặc cung cấp phân tích về mức tồn kho vật liệu. Trong các trường hợp sử dụng hướng đến tương lai, GenAI có thể tự động tạo hướng dẫn công việc dựa trên các kế hoạch quy trình PLM cũng như tiêu chí cung cấp nguồn lực trong ERP, sau đó tối ưu hóa các hướng dẫn công việc này cho các thông số kỹ thuật MES cụ thể như dịch nội dung cho người vận hành hoặc tạo hình ảnh tham chiếu cho các bước hướng dẫn công việc.  

AR và IoT là công nghệ hỗ trợ 

Các công nghệ hỗ trợ như thực tế tăng cường  (AR) và IoT rất quan trọng để cung cấp các khả năng hỗ trợ AI trong nhà máy. Hãy lấy phần mềm IoT như ThingWorx, kết nối với tài sản nhà máy và phần mềm công nghiệp như Kepware  để cung cấp các giải pháp cải tiến liên tục. Với máy học, ThingWorx có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu và xác định nguyên nhân gốc rễ của tình trạng kém hiệu quả trong sản xuất, cho phép thời gian giải quyết nhanh hơn.

Tương tự như vậy, sử dụng công nghệ thị giác máy tính, Vuforia xử lý các luồng dữ liệu không gian và tăng cường bản đồ vật lý này bằng các tài sản kỹ thuật số. Điều này cho phép người vận hành xem các biểu diễn kỹ thuật số của dụng cụ, sản phẩm, máy móc và nội dung khác theo thời gian thực và trong không gian vật lý của chúng, hỗ trợ các quy trình đào tạo và hướng dẫn công việc. AR cũng cung cấp khả năng xác minh chất lượng sản xuất bằng cách sử dụng thị giác máy tính để kiểm tra các sản phẩm cuối dây chuyền hoặc xác minh các quy trình lắp ráp bảo trì.  

Xác thực quy trình lắp ráp và bảo trì trong Vuforia bằng công nghệ thị giác máy tính.

 AI trong dịch vụ 

Tối ưu hóa quản lý phụ tùng, cung cấp dịch vụ chủ động và giảm chi phí cung cấp dịch vụ là những động lực giá trị hàng đầu trong đánh giá chiến lược của chúng tôi về lĩnh vực dịch vụ. Những điểm nổi bật chính trong không gian này bao gồm:  

Phát triển bền vững là chủ đề chiến lược cho quản lý phụ tùng   

AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng dịch vụ. Bằng cách khai thác PLM, ERP và dữ liệu dịch vụ, phần mềm công nghiệp như Servigistics có thể giải quyết các vấn đề phức tạp như nhu cầu không thường xuyên hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng do các sự kiện như COVID gây ra. Servigistics khai thác ML và các thuật toán độc quyền bằng cách tạo ra bản sao dự đoán của thiết bị và chuỗi cung ứng dịch vụ liên quan để cung cấp tối ưu hóa hàng tồn kho chính xác, dự báo nhu cầu của các bộ phận và cải thiện chiến lược định giá cho các thành phần dịch vụ.

Một chủ đề mới nổi trong không gian này là tính bền vững. Ví dụ, sử dụng AI để cung cấp thông tin chi tiết về toàn bộ vòng đời dịch vụ, lượng khí thải carbon của các bộ phận dịch vụ hoặc chạy các lỗi dự đoán để quản lý việc tái sử dụng và thay thế các trường hợp sử dụng. Các tính năng như thế này mang lại cho các công ty lợi thế trong việc quản lý chi phí cũng như đáp ứng các yêu cầu tuân thủ quy định ngày càng tăng như Chỉ thị báo cáo tính bền vững của doanh nghiệp (CSRD), yêu cầu các nhà sản xuất phải báo cáo lượng khí thải sản phẩm ( Ủy ban châu Âu , 2023).  

Phân tích lượng khí thải carbon của chuỗi cung ứng phụ tùng trong Servigistics bằng công nghệ máy học.

Lợi thế của người đi đầu trong lĩnh vực dịch vụ thực địa

Phần mềm quản lý dịch vụ tại hiện trường như ServiceMax được định vị chiến lược  để hưởng lợi từ AI tạo ra. Có một số đòn bẩy thúc đẩy sự đổi mới này. ServiceMax lưu trữ dữ liệu lệnh làm việc giàu văn bản rất phù hợp để phân tích LLM. Việc phân phối SaaS được áp dụng tốt trong không gian dịch vụ và cung cấp các bản cập nhật nhất quán liên quan đến các cải tiến mô hình LLM. Ngoài ra, các kỹ thuật viên dịch vụ làm việc nhiều với các thiết bị di động, nơi tương tác văn bản và trò chuyện là phổ biến, một phương tiện chính để giao tiếp với phi công phụ. Nhờ những sự hợp lực này, các tổ chức dịch vụ sẵn sàng hưởng lợi từ các trường hợp sử dụng LLM như yêu cầu phi công phụ tóm tắt các lệnh làm việc trước đó hoặc nhận hỗ trợ về tối ưu hóa lịch trình. Các tính năng như thế này mở rộng kiến ​​thức trong tổ chức và đẩy nhanh các yêu cầu do khả năng quét nhanh các tập dữ liệu lớn ở quy mô lớn của LLM. 

Đặt câu hỏi về lịch sử lệnh dịch vụ và lịch trình 

PTC sẽ làm gì tiếp theo

Đây là kỷ nguyên thú vị đối với các nhà sản xuất. Trước mắt chúng ta là những cơ hội lớn và những thách thức đáng kể mà chúng ta có thể cùng nhau giải quyết. Điều này bao gồm đổi mới AI và các xu hướng thị trường khác như kỹ thuật điều khiển bằng phần mềm, tính bền vững hoặc tối ưu hóa dịch vụ.  

Khi PTC cung cấp các ứng dụng AI trong tương lai và tối ưu hóa các hoạt động nội bộ, hãng sẽ tập trung vào việc tạo ra giá trị cho khách hàng ở quy mô lớn và có trách nhiệm. PTC kêu gọi các khách hàng và những người quan tâm liên hệ với họ để có thể cùng nhau vạch ra lộ trình về những cách thực tế để triển khai AI trong doanh nghiệp của bạn. Các lĩnh vực đổi mới AI mà chúng tôi sẽ đánh giá bao gồm:

• Các ứng dụng AI tạo sinh, bao gồm các tính năng mới trong các sản phẩm cụ thể cũng như các tính năng lấy dữ liệu từ nhiều hệ thống phần mềm
• Xây dựng các tích hợp quan trọng cho phép sắp xếp dữ liệu trên toàn bộ luồng kỹ thuật số trong cả PTC và các hệ thống bên ngoài
• Kết hợp các mô hình AI với nhau để chúng ta có các hệ thống AI đa phương thức mang lại kết quả có giá trị cao hơn 
• Nghiên cứu những cách mới để tương tác với dữ liệu công nghiệp của bạn thông qua giao diện trò chuyện và âm thanh  
• Theo dõi những tiến bộ trong không gian pháp lý và tuân thủ để đảm bảo an ninh dữ liệu và sử dụng AI một cách có đạo đức
• Tạo ra và tăng cường quan hệ đối tác chiến lược với các công ty như Microsoft để mở rộng các giải pháp AI trên thị trường
• Xây dựng một cộng đồng những người tiên phong có thể cùng nhau giải quyết các chủ đề về giá trị, dữ liệu, công nghệ và quản lý thay đổi trong đổi mới AI

Để biết thông tin hoặc nhận tư vấn về một số sản phẩm, giải pháp của PTC, vui lòng liên hệ với chúng tôi. CADCAM SOFTWARE – ĐỐI TÁC VÀNG ĐẦU TIÊN VÀ DUY NHẤT CỦA PTC TẠI VIỆT NAM

Văn phòng Hà Nội: Số 25, ngõ 34, đường Giáp Nhất, P. Nhân Chính, Q, Thanh Xuân, TP. Hà Nội
Văn phòng Hồ Chí  Minh: R.1508, Toà A, Masteri Centre Point, Đường N2, P. Long Bình, TP. Thủ Đức, TP. HCM
Telephone: 024 6673 7986

Hotline: 0967 098 789

Email: info@cadcamsoftware.vn
Website https://cadcamsoftware.vn/