Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Dựa Trên Vật Lý Đang Định Hình Lại Độ Tin Cậy Thiết Bị Công Nghiệp

Các cơ sở sản xuất toàn cầu đang đối mặt với một thách thức ngày càng gia tăng: sự cố thiết bị làm gián đoạn dây chuyền sản xuất và ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, nhưng nguồn nhân lực kỹ thuật viên có trình độ ngày càng thu hẹp. Ngành công nghiệp Nhật Bản minh họa rõ ràng cuộc khủng hoảng này, nơi lực lượng lao động già đi và dân số giảm đã tạo ra một khoảng trống nghiêm trọng trong chuyên môn bảo trì. Phương pháp truyền thống—dựa vào mô phỏng toán học và các chuyên gia lĩnh vực—đòi hỏi thu thập dữ liệu rộng rãi, hiệu chỉnh mô hình liên tục và chi phí vận hành đáng kể.

Mitsubishi Electric đã giới thiệu một giải pháp sáng tạo thông qua khung Neuro-Physical AI, được phát triển dưới sáng kiến AI Maisart. Thay vì từ bỏ các nguyên lý vật lý để chuyển sang học máy thuần túy, công nghệ này tích hợp các luật vật lý cơ bản trực tiếp vào thuật toán của nó. Bằng cách dựa trên các trích dẫn và nguyên lý vật lý đã được xác lập, hệ thống đạt độ chính xác đáng kể trong dự đoán sự xuống cấp của thiết bị trong khi yêu cầu ít dữ liệu vận hành lịch sử—một sự khác biệt rõ rệt so với các phương pháp học sâu truyền thống đòi hỏi bộ dữ liệu huấn luyện khổng lồ.

Ưu điểm dựa trên Vật lý

Các mô hình vật lý truyền thống yêu cầu đầu vào chuyên gia rộng rãi nhưng thiếu khả năng thích ứng. AI dựa trên dữ liệu thuần túy cần lượng dữ liệu khổng lồ nhưng thường thiếu khả năng giải thích. Phương pháp lai của Mitsubishi Electric kết nối khoảng cách này: nó mã hóa các luật vật lý như các ràng buộc trong mạng nơ-ron, cho phép hệ thống học hành vi của thiết bị một cách hiệu quả từ dữ liệu hạn chế. Phương pháp này giảm đáng kể tần suất huấn luyện lại và độ phức tạp trong triển khai, làm cho nó thực sự khả thi trong môi trường sản xuất nơi thiếu dữ liệu là điều bình thường.

Ứng dụng thực tế trên quy mô lớn

Đối với ngành sản xuất của Nhật Bản—và ngày càng mở rộng ra các cơ sở sản xuất toàn cầu—công nghệ này giải quyết các nhu cầu vận hành cấp bách. Các hệ thống bảo trì dự đoán có thể xác định sự xuống cấp của các thành phần từ vài tuần đến vài tháng trước, cho phép các cơ sở lên lịch sửa chữa trong thời gian ngừng hoạt động dự kiến thay vì phản ứng sau các sự cố thảm khốc. Những tác động lan tỏa là rõ ràng: giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động không dự kiến, cải thiện tính nhất quán của sản phẩm, kéo dài tuổi thọ thiết bị và giảm tổng chi phí bảo trì.

Bằng cách kết hợp kiến thức lĩnh vực với hiệu quả học máy, Mitsubishi Electric chứng minh cách trí tuệ tích hợp vật lý có thể biến đổi quản lý tài sản trong các ngành đối mặt với thiếu kỹ thuật viên và áp lực tối ưu hóa kinh tế sản xuất.