02 / Kinh nghiệm
Đã xây và vận hành
Đây là công việc hai nhà sáng lập đã trực tiếp xây trong các vai trò trước, tại những tập đoàn sản xuất thuộc nhóm lớn nhất thế giới trong ngành của mình. Không phải dự án DataThink nhận thầu. Tên doanh nghiệp được giữ kín; toàn bộ giao diện minh hoạ do chúng tôi tự dựng lại bằng dữ liệu mẫu, không dùng ảnh chụp hệ thống thật.
Camera công nghiệp soi từng chi tiết ngay trên chuyền, phát hiện trầy xước, thiếu bộ phận và sai lắp ráp rồi báo thẳng xuống PLC để loại hàng lỗi. Tám mô hình chạy song song trên một thiết bị, đủ nhanh để không làm chậm nhịp chuyền.
Mười ba camera giám sát vị trí đỗ, nhận diện số hiệu container và ghi nhận thời gian lưu bãi. Toàn bộ chạy trên một thiết bị edge duy nhất nhờ dùng chung một model và luân phiên trạng thái bám vết theo từng camera.
Camera đọc số hiệu và loại container khi xe qua cổng, tự động ghi nhận vào hệ thống kho. Sự kiện được lưu xuống máy trước rồi mới gửi lên, nên mất mạng nhà máy cũng không mất dữ liệu.
Camera trên băng chuyền nhận diện từng sản phẩm hoàn thiện, phân loại đúng mã hàng rồi tra cứu định mức đóng gói trong ERP. Cache ba tầng biến một lượt tra cứu 5-10 giây thành dưới một mili giây.
Quy trình khép kín từ thu thập ảnh trên chuyền, gán nhãn, huấn luyện, theo dõi phiên bản tới xuất mô hình tối ưu và đẩy xuống thiết bị. Mỗi lần cải tiến đều có số liệu so sánh với thế hệ trước.
Trợ lý AI dạng tác tử hỗ trợ khối vận hành trả lời câu hỏi về tình trạng sản xuất và đề xuất hành động ngay trong ca. Dự án do đội liên phòng ban mười người thực hiện, sau đó nhân rộng ra bảy nhà máy tại châu Âu và châu Á.
Tác tử AI đóng vai trò tổ trưởng ảo cho một cụm work center, theo dõi trạng thái và nhắc việc để một người quản lý bao quát được khoảng năm chuyền cùng lúc. Đội năm người xây dựng, thí điểm tại nhà máy ở Việt Nam.
Kiến trúc dữ liệu sản xuất cấp tập đoàn theo mô hình lakehouse liên hợp kết hợp quyền sở hữu theo miền nghiệp vụ, kèm metamodel và đồng bộ metadata theo thay đổi để các nhà máy hiểu chung một ngôn ngữ dữ liệu.
Tái thiết kế toàn bộ luồng thu thập và xử lý dữ liệu máy móc, năng lượng và chất lượng, thay các bộ thu thập chắp vá bằng một nền tảng chuẩn hoá có data contract và kiểm soát chất lượng tự động.
Phát hiện xu hướng rung động bất thường trên động cơ để cảnh báo hỏng hóc trước khi máy dừng, thay cho việc kỹ sư phải tự đọc biểu đồ rung từng máy một.
Dây chuyền dữ liệu so sánh thời gian chu kỳ thực tế với thời gian đã cấu hình trên từng máy, chỉ ra chính xác công đoạn nào đang ăn mất năng suất.
Tải lên cả tập hồ sơ lô hàng, hệ thống tự phân loại từng trang, bóc tách số liệu và xuất ra bảng đối soát tô màu mọi điểm lệch giữa tờ khai, hoá đơn, vận đơn và packing list.
| Trường | Tờ khai | Hoá đơn | Vận đơn |
|---|---|---|---|
| B/L No. | DTAI0092 | DTAI0092 | DTAI0092 |
| Số lượng | 1,240 | 1,240 | 1,240 |
| Trọng lượng | 8,412 kg | 8,142 kg | 8,412 kg |
| HS Code | 940161 | 9401.6x | — |
| Trị giá | 42,880.00 | 42,880.00 | — |
Tự thu CV từ ba nguồn tuyển dụng mỗi phút, chấm điểm ứng viên theo sáu tiêu chí đối chiếu với mô tả công việc, tự đưa vào vòng phù hợp. Hồ sơ ở khoảng giữa luôn chuyển cho người thật quyết định.
Ghi âm hoặc tải file lên, hệ thống bóc băng, tự nhận diện ngôn ngữ rồi sinh biên bản có quyết định và đầu việc kèm người phụ trách. Người dùng sửa bản gỡ băng trước khi tóm tắt, không để AI chốt một mình.
Nghe diễn giả nói tiếng Anh và phát ra tiếng Việt qua loa hội trường với độ trễ dưới hai giây. Bộ đệm gom đủ ngữ cảnh trước khi dịch, tên riêng và thuật ngữ được khoá lại để không bị dịch sai.
Our priority this quarter is reducing changeover time on the assembly line.
We will review the results at the end of…
Ưu tiên của quý này là giảm thời gian chuyển đổi trên chuyền lắp ráp.
Chúng ta sẽ xem lại kết quả vào cuối…
Kể cho chúng tôi công đoạn đang tốn người nhất. Trong vòng một tuần bạn sẽ nhận được đánh giá thẳng thắn: nên làm, chưa nên làm, hay có cách rẻ hơn mà không cần tới AI.
hello@datathinkai.com · [số điện thoại]