Submitted by
quantri
on
Lĩnh vực thi
3.Lĩnh vực Cơ khí, tự động hóa, xây dựng, giao thông vận tải
Đạt giải Tỉnh
Giải nhì
Tên tác giả
Phòng Phát triển hệ thống - Công ty TNHH New Wing Interconnect Technology
Địa chỉ
Công ty TNHH New Wing Interconnect Technology
Thuyết minh tóm tắt
Tính mới, tính sáng tạo:
Báo cáo đề xuất việc áp dụng công nghệ Deep Learning, AI và các thuật toán như YOLOv4 để phân tích hình ảnh, nhận dạng sản phẩm lỗi, tìm vị trí, đọc mã QR, Barcode...
Việc áp dụng giải pháp nhằm: Cắt giảm nhân lực, thao tác, nâng cao độ chính xác, giảm sai sót.Tối ưu chi phí và đảm bảo an toàn lao động. Tăng khả năng tích hợp với các hệ thống quản lý sản xuất.
Nội dung của giải pháp:
* Quy trình vận hành của hệ thống học máy
Bước 1: Chụp ảnh sản phẩm bằng camera công nghiệp.
Bước 2: Truyền dữ liệu ảnh vào hệ thống xử lý.
Bước 3: Áp dụng các thuật toán phân tích hình ảnh và học máy để nhận diện đặc điểm sản phẩm.
Bước 4: So sánh với mô hình đã được huấn luyện và đưa ra kết quả đánh giá.
Bước 5: Xuất thông tin kết quả ra màn hình điều khiển hoặc hệ thống quản lý.
Bước 6: Nếu phát hiện sản phẩm lỗi, hệ thống sẽ tự động kích hoạt cơ chế loại bỏ hoặc cảnh báo cho nhân viên kiểm tra.
Khả năng áp dụng:
Công nghệ Machine Learning đang trở thành xu hướng tất yếu trong sản xuất và quản lý doanh nghiệp, với các ứng dụng phổ biến như:
Chatbot: Hỗ trợ dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa giao tiếp tự động.
Công cụ đề xuất: Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa tiếp thị và bán hàng.
Tăng hiệu quả và cắt giảm chi phí: Giảm chi phí vận hành, tối ưu hóa quy trình quản lý chuỗi cung ứng.
Quản lý chuỗi cung ứng: Hỗ trợ dự đoán nhu cầu, tự động hóa quản lý kho hàng và vận chuyển.
Hiệu quả kinh tế, kỹ thuật, xã hội:
* Hiệu quả kinh tế:
Áp dụng ML giúp giảm 56 nhân công/tổng 70 công đoạn.
Tiết kiệm ~5,4 tỷ VNĐ/năm nhờ giảm chi phí lao động.
Tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm hao phí nguyên vật liệu.
* Hiệu quả kỹ thuật:
Kết nối ML với hệ thống SFC, MES để quản lý sản xuất thông minh.
Tăng tính chính xác trong kiểm tra ngoại quan, giảm thiểu sản phẩm lỗi.
Ứng dụng có khả năng mở rộng sang nhiều công đoạn khác nhau trong nhà máy.
* Hiệu quả xã hội:
Thúc đẩy AI, ML tại Việt Nam, góp phần vào chuyển đổi số trong sản xuất công nghiệp.
Tăng cơ hội việc làm trong lĩnh vực công nghệ cao và đào tạo nhân lực AI.
Góp phần đưa Bắc Giang trở thành trung tâm nghiên cứu và phát triển công nghệ AI trong sản xuất.
Báo cáo đề xuất việc áp dụng công nghệ Deep Learning, AI và các thuật toán như YOLOv4 để phân tích hình ảnh, nhận dạng sản phẩm lỗi, tìm vị trí, đọc mã QR, Barcode...
Việc áp dụng giải pháp nhằm: Cắt giảm nhân lực, thao tác, nâng cao độ chính xác, giảm sai sót.Tối ưu chi phí và đảm bảo an toàn lao động. Tăng khả năng tích hợp với các hệ thống quản lý sản xuất.
Nội dung của giải pháp:
* Quy trình vận hành của hệ thống học máy
Bước 1: Chụp ảnh sản phẩm bằng camera công nghiệp.
Bước 2: Truyền dữ liệu ảnh vào hệ thống xử lý.
Bước 3: Áp dụng các thuật toán phân tích hình ảnh và học máy để nhận diện đặc điểm sản phẩm.
Bước 4: So sánh với mô hình đã được huấn luyện và đưa ra kết quả đánh giá.
Bước 5: Xuất thông tin kết quả ra màn hình điều khiển hoặc hệ thống quản lý.
Bước 6: Nếu phát hiện sản phẩm lỗi, hệ thống sẽ tự động kích hoạt cơ chế loại bỏ hoặc cảnh báo cho nhân viên kiểm tra.
Khả năng áp dụng:
Công nghệ Machine Learning đang trở thành xu hướng tất yếu trong sản xuất và quản lý doanh nghiệp, với các ứng dụng phổ biến như:
Chatbot: Hỗ trợ dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa giao tiếp tự động.
Công cụ đề xuất: Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa tiếp thị và bán hàng.
Tăng hiệu quả và cắt giảm chi phí: Giảm chi phí vận hành, tối ưu hóa quy trình quản lý chuỗi cung ứng.
Quản lý chuỗi cung ứng: Hỗ trợ dự đoán nhu cầu, tự động hóa quản lý kho hàng và vận chuyển.
Hiệu quả kinh tế, kỹ thuật, xã hội:
* Hiệu quả kinh tế:
Áp dụng ML giúp giảm 56 nhân công/tổng 70 công đoạn.
Tiết kiệm ~5,4 tỷ VNĐ/năm nhờ giảm chi phí lao động.
Tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm hao phí nguyên vật liệu.
* Hiệu quả kỹ thuật:
Kết nối ML với hệ thống SFC, MES để quản lý sản xuất thông minh.
Tăng tính chính xác trong kiểm tra ngoại quan, giảm thiểu sản phẩm lỗi.
Ứng dụng có khả năng mở rộng sang nhiều công đoạn khác nhau trong nhà máy.
* Hiệu quả xã hội:
Thúc đẩy AI, ML tại Việt Nam, góp phần vào chuyển đổi số trong sản xuất công nghiệp.
Tăng cơ hội việc làm trong lĩnh vực công nghệ cao và đào tạo nhân lực AI.
Góp phần đưa Bắc Giang trở thành trung tâm nghiên cứu và phát triển công nghệ AI trong sản xuất.
Thuộc hội thi