“Boeing áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thì ai sẽ phù hợp? Trong tình huống nào thì thực sự cần công nghệ này để hỗ trợ nâng cao chất lượng và hiệu quả?” Nhiều người có thể nghĩ rằng chỉ có các tập đoàn sản xuất hàng không lớn mới cân nhắc đến AI, nhưng thực tế thì từ nhân viên vận hành nhà máy đến quản lý đều có nhu cầu với loại công nghệ này xuất phát từ những vấn đề trong công việc hàng ngày.
Tình huống 1: Kiểm tra chất lượng rườm rà và dễ gặp lỗi
Nhân viên kiểm tra chất lượng nhỏ Linh thường xuyên phải kiểm tra thủ công một lượng lớn tài liệu và nhãn mác của các linh kiện, quá trình này mất nhiều thời gian và dễ bị sai sót do sự lơ là. Anh đang tự hỏi: “Liệu mình có cần sử dụng AI để hỗ trợ không? Nó có quá phức tạp không? Hay chỉ cần tăng cường nhân lực là đủ?”
Thực tế, khi quy trình kiểm tra phức tạp và khối lượng dữ liệu lớn đến mức nhân lực khó lòng kiểm soát hiệu quả, việc sử dụng công cụ nhận dạng ký tự quang học (OCR) kết hợp với AI là rất phù hợp. Nó có khả năng tự động quét và nhận diện nội dung tài liệu cũng như nhãn mác, giảm thiểu lỗi do con người gây ra và nâng cao độ chính xác trong kiểm tra, đồng thời giúp nhân viên tập trung vào các đánh giá quan trọng hơn.
Tình huống 2: Nhà máy muốn giảm lao động và thời gian chi phí
Quản lý tại hiện trường, anh Văn đang suy nghĩ cách để nâng cao hiệu suất dây chuyền sản xuất: “Chúng ta đang tiêu tốn nhiều thời gian vào xử lý tài liệu và kiểm tra chất lượng, liệu có cần thiết phải dùng AI không? Nó có làm quy trình làm việc thêm phức tạp không?”
Khi nhà máy gặp phải áp lực nâng cao hiệu suất và giảm lao động, việc áp dụng công cụ AI có thể mang lại hiệu quả rõ rệt. Ví dụ, hệ thống điều khiển OCR mà Boeing triển khai có thể thực hiện việc nhập dữ liệu nhanh chóng và chính xác, rút ngắn thời gian làm việc tổng thể, đồng thời nâng cao tính đồng nhất của chất lượng. Mặc dù ban đầu có thể cần đào tạo nhân viên, nhưng về lâu dài, thời gian và chi phí nhân lực tiết kiệm được sẽ mang lại lợi ích tích cực.
Tình huống không phù hợp để áp dụng AI
Nếu quy mô nhà máy nhỏ, khối lượng xử lý tài liệu hạn chế, và hiệu suất lao động sống có thể chấp nhận được, đầu tư vào hệ thống AI có thể không hợp lý về mặt kinh tế. Hơn nữa, nếu nhân viên chống đối công nghệ mới hoặc không có đủ nguồn lực đào tạo, công cụ AI cũng sẽ không thể phát huy hiệu quả.
Đề xuất hành động
- Đánh giá điểm đau và điểm nghẽn trong quy trình kiểm tra chất lượng và công việc thủ công hiện tại, xác nhận xem có nhiều tài liệu hoặc nhãn mác cần nhận diện xử lý hay không.
- Căn cứ vào quy mô và cơ cấu nhân lực của nhà máy, xác định xem có khả năng chi trả cho việc áp dụng hệ thống AI và có nguồn lực đào tạo cho nhân viên hay không.
- Thí điểm áp dụng công cụ điều khiển OCR từ một số quy trình, quan sát hiệu quả và điều chỉnh quy trình.
- Thực hiện giao tiếp và giáo dục cho nhân viên, để công nghệ trở thành trợ giúp chứ không phải gánh nặng.
Tóm lại, trường hợp thành công của Boeing cho chúng ta thấy rằng, khi cần xử lý một lượng lớn dữ liệu lặp đi lặp lại và công việc kiểm tra chất lượng trở nên phức tạp, việc ứng dụng công nghệ AI có thể nâng cao hiệu suất và độ chính xác một cách đáng kể. Không phải tất cả các tình huống đều phù hợp, nhưng khi bạn đang đối mặt với điểm nghẽn về hiệu suất và chất lượng, việc đánh giá khả năng áp dụng AI là rất đáng để xem xét.
You may also like: Khi nào bạn cần đổi Kindle? — Phân tích những tình huống khi thiết bị Kindle cũ không còn được hỗ trợ
