Khi nhà máy và cơ sở sản xuất đã trở nên 'thông minh' thông qua cảm biến, robot và các công nghệ kết nối khác, điều này đã tạo ra một kho dữ liệu tiềm năng có thể được khai thác để tìm hiểu về những rắn can và các lĩnh vực cần cải thiện khác. Hoặc có thể chỉ để tăng tốc các quy trình mà nếu không sẽ yêu cầu rất nhiều công sức thủ công.
Nhưng hầu hết dữ liệu được tạo ra này không có cấu trúc và không dễ dàng khai thác ngay lập tức. Trong khi phân tích dữ liệu lớn đã từ lâu là một trụ cột của các ngành như tài chính và logistics, nó chưa hoàn toàn hiện đại hóa vào lĩnh vực sản xuất. Điều này đã tạo ra một kho thông tin chưa được khai thác, và gần đây hơn là một thị trường mới nổi cho các công nghệ được thiết kế cả để thu thập và hiểu rõ một loạt thông tin sản xuất.
EthonAI tìm ra các khiếm khuyết trong sản phẩm
Thành lập từ Zurich vào năm 2021 bởi CEO Julian Senoner và CTO Bernhard Kratzwald, EthonAI có thể huấn luyện các mô hình AI cho các trường hợp sử dụng cụ thể, ví dụ trong sản xuất điện tử nơi khách hàng cung cấp hình ảnh sản phẩm không có khuyết điểm và phần mềm Inspector của EthonAI sau đó có thể xác định các khiếm khuyết bề mặt trong các sản phẩm trong quá trình sản xuất và lắp ráp. Apple gần đây đã mua lại một công ty mang tên DarwinAI có mục đích tương tự, về việc tự động hóa quy trình quản lý chất lượng tầm nhìn trong sản xuất linh kiện.
Nhiều hơn, tuy nhiên, EthonAI có thể kết hợp dữ liệu từ khắp cấu hình sản xuất của một công ty, từ cảm biến đến dừng dây, và xây dựng một bức tranh về những nơi nơi mọi thứ đang hoạt động và không hoạt động tốt - và thậm chí so sánh hiệu suất qua nhiều cơ sở để xem nơi có thể cần cải thiện.
Trong ba năm hoạt động, EthonAI đã thu hút một số khách hàng khá nổi tiếng bao gồm Siemens và nhà sản xuất sô cô la Lindt.
Nghiên cứu cụ thể vào các thị trường mục tiêu của EthonAI tiết lộ rằng sản xuất bán dẫn là một trong số các lĩnh vực tập trung, tuy nhiên công ty chưa công bố bất kỳ khách hàng cụ thể nào trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, tỷ suất hao hụt thấp được biết đến là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực vi mạch, nơi các khiếm khuyết trong các wafer silic có thể ảnh hưởng đến số lượng chip thực sự có thể sử dụng sau khi sản xuất. Đáng chú ý là, theo báo cáo, Apple đã đạt thỏa thuận năm ngoái với nhà sản xuất chip TSMC có lẽ có tỷ suất hao hụt đặc biệt thấp (chỉ 55% vào thời điểm đó), với Apple ký một thỏa thuận chỉ trả tiền cho các wafer tốt biết (good wafers) - tiết kiệm hàng tỷ đô la trong quá trình.
Riêng EthonAI nói rằng công ty làm việc với “một nhà sản xuất bán dẫn hàng đầu” sử dụng nền tảng của mình để kết hợp hàng loạt bộ dữ liệu để tiến hành phân tích và phát hiện mối quan hệ trước đây không biết giữa các quy trình, thiết bị và tỷ suất hao hụt.
“Sản xuất đang ở đây một thời điểm quan trọng, và các công ty không thích ứng với AI có nguy cơ tụt lại,” Senoner nói trong một thông cáo. “Nhà máy đang tạo ra một con đồi dữ liệu và AI chính là chìa khóa để mở khóa thông tin để thúc đẩy hiệu suất vận hành.”
