THỊ GIÁC MÁY: NGÀNH CÔNG NGHỆ CỦA TƯƠNG LAI

Sự ra đời của các công nghệ mới như internet vạn vật (IoT), học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) là nguồn gốc của nhiều suy đoán và tranh luận giữa các lãnh đạo doanh nghiệp cũng như những người làm việc ở tuyến đầu. Những cải tiến mới này đã được báo trước là một phần quan trọng của ‘cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư’, hay Công nghiệp 4.0, với tiềm năng tạo ra những tác động mang tính biến đổi trên diện rộng.

Nhưng đôi khi, có thể rất khó để tách rời sự cường điệu – vốn có xu hướng tự mình thực hiện – khỏi thực tế. Điều này đã khiến nhiều lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt là những người điều hành các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), tự hỏi tất cả những điều này có ý nghĩa cụ thể như thế nào đối với họ.

Theo tôi, một trong những cải tiến nổi bật trong vài năm qua, thị giác máy, là một khía cạnh quan trọng của làn sóng đổi mới công nghiệp mới đối với lĩnh vực sản xuất và là một khía cạnh có thể có tác động sâu rộng đến các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.

Nhưng nó có ý nghĩa như thế nào đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn? Có phải chỉ là bầu trời xanh đang suy nghĩ? Và chẳng phải các nhà sản xuất đã ‘làm được điều đó’ với thị giác máy, về mặt kỹ thuật là một công nghệ đã có từ hàng chục năm nay sao?

Nếu bạn chưa từng trải nghiệm công nghệ thị giác máy gần đây hoặc chưa từng trải nghiệm thì công nghệ này sẽ liên quan đến việc sử dụng máy ảnh, phần mềm hỗ trợ AI và máy tính có khả năng chạy hệ thống công suất cao để xác định và xử lý hình ảnh của sản phẩm, bao bì, v.v. Sau đó, hệ thống thị giác máy sẽ phân tích dữ liệu mà nó thu được bằng cách sử dụng những hình ảnh đó để tự động đưa ra quyết định về những việc cần làm tiếp theo với sản phẩm hoặc gói hàng đó, chỉ gọi cho một người để được trợ giúp khi xác định được vấn đề về chất lượng và một giây. cần có ý kiến.

Quyết định được đưa ra có thể rất đơn giản, ví dụ như kiểm tra xem nhãn đã được áp dụng đúng cách cho sản phẩm hay chưa và gắn cờ cho người vận hành khi phát hiện thấy lỗi. Hoặc nó có thể là một hệ thống cực kỳ phức tạp có thể xác định các thành phần bị thiếu trên bảng mạch in, từ đó kích hoạt cánh tay robot để loại bỏ thành phần bị lỗi khỏi quá trình sản xuất. Phạm vi sử dụng thực sự rất lớn. (Bạn có thể nghe về một số ứng dụng rất thú vị trong các tập của podcast Nội bộ Tự động hóa Công nghiệp, chẳng hạn như ứng dụng này .)

Trên thực tế, mặc dù tác động của thị giác máy hiện đang được công chúng quan tâm nhưng công nghệ này từ lâu đã được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm lĩnh vực sản xuất, dược phẩm và hàng tiêu dùng nhanh (FMCG).

Thị giác máy đã tồn tại ở dạng lý thuyết từ những năm 1950 và lần đầu tiên được sử dụng trong thực tế vào những năm 1970, nhưng việc sử dụng nó đã mở rộng đáng kể trong những thập kỷ gần đây khi công nghệ trở nên rẻ hơn và mạnh hơn theo cấp số nhân.

Nó đã được sử dụng để kiểm tra trực quan, kiểm tra nguyên liệu, kiểm soát quy trình, theo dõi ngày hết hạn, theo dõi số sê-ri sản phẩm ở các giai đoạn khác nhau của chuỗi cung ứng và đo lường các phép đo trong sản xuất. Và có những trường hợp sử dụng mới – những trường hợp sử dụng rất thông minh và sáng tạo – xuất hiện hàng ngày như chúng ta thường nghe trên podcast Nội bộ tự động hóa công nghiệp của Zebra .

Đó là bởi vì thị giác máy cho phép các lãnh đạo doanh nghiệp như bạn nâng cao chất lượng không chỉ bằng cách xác định các bộ phận hoặc sản phẩm bị lỗi mà còn nêu bật những vấn đề tồn tại trên dây chuyền sản xuất, giúp đưa ra cảnh báo bảo trì dự đoán.

Nói tóm lại, hệ thống thị giác máy có rất nhiều khả năng cung cấp cho vô số ứng dụng. Vì vậy, chắc chắn, nó là không có trí tuệ.

Tuy nhiên – và đó là một chữ nhưng lớn – đối với nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhỏ hơn, mức độ tự động hóa này dường như cực kỳ ngoài tầm với và gần như là khoa học viễn tưởng. Tôi hiểu rồi. Trong lịch sử, các hệ thống thị giác máy có mức giá đắt đỏ. Không chỉ cho thiết bị, mà quan trọng hơn là trả tiền cho việc thiết lập, việc này có thể mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần.

Điều đó đã tạo ra một lối suy nghĩ coi thị giác máy là quá tốn kém và quá phức tạp để có thể xem xét một cách nghiêm túc. Đặc biệt là ở các cơ sở sản xuất nhỏ hơn và truyền thống hơn, có rất nhiều ở Anh.

Nó giống với những gì chúng ta đã thấy diễn ra xung quanh RFID, nơi chủ sở hữu và giám đốc điều hành của các doanh nghiệp nhỏ hơn từ lâu đã cảm thấy công nghệ này nằm ngoài tầm với vì chi phí và độ phức tạp. Những tiến bộ gần đây hơn trong cả RFID và thị giác máy đã giúp công nghệ này dễ tiếp cận hơn – và phù hợp hơn – với các hoạt động kinh doanh và ngân sách nhỏ hơn. Các rào cản gia nhập đã biến mất.

Đó là lý do tại sao, với tư cách là chuyên gia giải pháp mã vạch và đối tác thị giác máy của Zebra, nhóm của tôi và tôi tại Cobalt Systems đang nỗ lực làm việc để khắc phục giả định rằng – giống như RFID – thị giác máy chỉ dành cho các công ty lớn có ngân sách lớn và nhiều tài nguyên. Nó dành cho những ai muốn duy trì sự tuân thủ và cạnh tranh trong thị trường ngày nay.

Chúng tôi cũng muốn chứng minh rằng thị giác máy không còn là hệ thống công nghệ phức tạp như trước nữa.

Khi chúng tôi đến trước mặt khách hàng và có thể chứng minh khả năng của dòng máy ảnh Zebra VS cũng như tốc độ có thể thiết lập chúng cùng với phần mềm Zebra Aurora, gần như có cảm giác hoài nghi.

“Nó có thực sự đơn giản như vậy không?… và nó bao nhiêu tiền?!”

Theo nhiều cách, đó là một phản ứng rất dễ hiểu. Tốc độ mà công nghệ thị giác máy trở nên sẵn có cả về giá cả và khả năng sử dụng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ là đáng kinh ngạc.

Chắc chắn rằng càng có nhiều người (như bạn) nhìn thấy loại giải pháp thị giác máy Zebra mới thì càng có nhiều người tham gia và công nghệ sẽ càng trở nên phổ biến hơn trong không gian SME.

Và với dự đoán thị trường thị giác máy toàn cầu sẽ đạt 18,4 tỷ USD (14,5 tỷ bảng Anh) vào năm 2028, trong trường hợp này, sự cường điệu có vẻ chắc chắn sẽ trở thành hiện thực và trở thành một điều thú vị và sinh lợi ở thời điểm đó.

Đối với những người trong chúng ta nhìn ra bên trong, thị giác máy chắc chắn là điều không cần phải đắn đo và chúng ta có trách nhiệm phải cho những người hoài nghi và những người theo chủ nghĩa truyền thống thấy rằng điều đó không quá tốt để trở thành sự thật. Trên thực tế, nó tốt hơn.