Microsoft cải tiến

Microsoft sau nhiều năm bất ổn do sự gián đoạn của chuỗi cung ứng và kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng, đến những thay đổi về nhu cầu của người tiêu dùng và tình trạng thiếu lực lượng lao động, sản xuất vẫn là một trong những ngành phức tạp và linh hoạt nhất. Ngày nay, chúng ta đang chứng kiến ngành sản xuất bước vào kỷ nguyên biến đổi, được thúc đẩy bởi AI và các giải pháp công nghiệp mới được hỗ trợ bởi AI. Sự thay đổi do AI thúc đẩy này đang thúc đẩy nhiều tổ chức thay đổi cơ bản mô hình kinh doanh của họ và đánh giá lại cách giải quyết các thách thức trong toàn ngành như kho dữ liệu từ các kho dữ liệu khác nhau và các sản phẩm cũ, các vấn đề về khả năng hiển thị của chuỗi cung ứng, tình trạng thiếu lao động và nhu cầu nâng cao kỹ năng nhân viên, trong số những người khác. AI không chỉ là một công cụ tự động hóa mà còn là chất xúc tác cho sự đổi mới, hiệu quả và tính bền vững. Đổi mới AI tạo cơ hội giúp các nhà sản xuất nâng cao giá trị theo thời gian, tăng cường khả năng phục hồi hoạt động, tối ưu hóa chi phí nhà máy và sản xuất, đồng thời tạo ra kết quả có thể lặp lại.

Trước Hannover Messe , một trong những sự kiện đổi mới sản xuất lớn nhất thế giới, Microsoft sẽ công bố các giải pháp dữ liệu và AI mới dành cho các nhà sản xuất nhằm giúp khai phá sự đổi mới, hỗ trợ các nhà máy thông minh, tối ưu hóa hoạt động và nâng cao năng suất của nhân viên. Ngành công nghiệp sản xuất đã có khả năng phục hồi đáng kinh ngạc trong thập kỷ qua và việc đưa vào các giải pháp AI mới biểu thị một sự chuyển đổi quan trọng trong ngành quan trọng này.

Mở khóa sự đổi mới và thúc đẩy thế hệ nhà máy thông minh tiếp theo bằng dữ liệu và AI

Theo Viện Toàn cầu McKinsey, sản xuất là một trong những ngành sử dụng nhiều dữ liệu nhất, tạo ra trung bình 1,9 petabyte trên toàn thế giới mỗi năm. Và hầu hết dữ liệu này không được sử dụng, để lại nhiều thông tin chi tiết có giá trị chưa được khai thác. Theo Gartner Research, “Generative AI sẽ biến đổi ngành sản xuất lên một cấp độ mà trước đây chưa có, bằng cách cung cấp những hiểu biết và đề xuất mới dựa trên dữ liệu và thông tin có thể hành động”. [1] Trong kỷ nguyên AI này, tầm quan trọng của dữ liệu tiếp tục tăng lên khi các tổ chức nhận ra rằng họ chỉ mới khám phá được bề nổi của những gì có thể.

Để giúp khách hàng tận dụng dữ liệu và thông tin chuyên sâu của mình, hôm nay, chúng tôi sẽ công bố bản xem trước riêng tư của các giải pháp dữ liệu sản xuất trong Microsoft Fabric và mẫu copilot cho các hoạt động của nhà máy trên Azure AI . Những giải pháp này giúp các nhà sản xuất thống nhất kho dữ liệu công nghệ vận hành và công nghệ thông tin (IT), đồng thời tăng tốc và mở rộng quy mô chuyển đổi dữ liệu cho AI trong Fabric, nền tảng dựa trên SaaS phân tích toàn diện của chúng tôi. Mẫu phi công phụ dành cho hoạt động của nhà máy giúp các nhà sản xuất tạo phi công phụ của riêng họ cho công nhân tuyến đầu sử dụng dữ liệu hợp nhất. Nhân viên tuyến đầu có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để truy vấn dữ liệu để khám phá kiến thức, đào tạo, giải quyết vấn đề, bảo trì tài sản, v.v. Ví dụ: nếu người quản lý nhà máy của nhà máy muốn hiểu lý do tại sao máy bị hỏng, họ có thể truy vấn phi công phụ để hiểu rõ hơn và giải quyết vấn đề chỉ trong vài ngày, thay vì vài tuần.

Là một phần trong bản xem trước riêng tư của chúng tôi, Tập đoàn Intertape Polymer (IPG) sử dụng Nền tảng dữ liệu sản xuất của Sight Machine để liên tục chuyển đổi dữ liệu do thiết bị nhà máy tạo ra thành nền tảng dữ liệu mạnh mẽ để phân tích và lập mô hình máy móc, quy trình sản xuất và thành phẩm. IPG hiện đang sử dụng Factory CoPilot của Sight Machine, một nền tảng AI tổng quát với giao diện trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên trực quan, được hỗ trợ bởi Microsoft Cloud dành cho Sản xuất và mẫu copilot cho các hoạt động của nhà máy trên Azure AI. Công cụ này hỗ trợ nhóm có khả năng nhanh chóng thu thập thông tin chi tiết và chỉ đạo công việc trên các dây chuyền sản xuất trước đây hoạt động như hộp đen. Thay vì làm việc thông qua bảng tính thủ công và dữ liệu không thể truy cập, tất cả các thành viên trong nhóm bao gồm sản xuất, kỹ thuật, mua sắm và tài chính đều có thông tin tốt hơn để đưa ra quyết định về sản phẩm và quy trình trong toàn bộ nhà máy, cải thiện năng suất và giảm mức tồn kho.

Cũng trong bản xem trước riêng tư, Bridgestone đang hợp tác với Avanade để đối mặt trực tiếp với các thách thức sản xuất, tập trung vào các vấn đề quan trọng liên quan đến gián đoạn sản xuất và lập kế hoạch thiếu hiệu quả, như giảm năng suất, có thể leo thang thành các vấn đề về chất lượng. Với tư cách là khách hàng xem trước riêng tư cộng tác với Avanade, Bridgestone đặt mục tiêu khai thác sức mạnh của các giải pháp dữ liệu sản xuất trong Fabric và mẫu copilot cho hoạt động của nhà máy. Mục tiêu của họ là triển khai hệ thống truy vấn ngôn ngữ tự nhiên cho phép nhân viên tuyến đầu, với các cấp độ kinh nghiệm khác nhau, có được thông tin chi tiết giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn. Nhóm rất vui mừng được thiết lập một hệ thống tập trung có khả năng thu thập và trình bày thông tin quan trọng từ nhiều nguồn khác nhau một cách hiệu quả, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định sáng suốt và nâng cao tính linh hoạt trong vận hành trên toàn hệ sinh thái sản xuất của Bridgestone.

Tạo ra các hoạt động và chuỗi cung ứng linh hoạt hơn

Một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ phải trải rộng từ đám mây đến phân xưởng để cho phép mở rộng quy mô và tích hợp, giúp các nhà sản xuất đẩy nhanh quá trình chuyển đổi công nghiệp trên tất cả các hoạt động. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu OT và tích hợp dữ liệu vào nhiều giải pháp không phải là nhiệm vụ dễ dàng đối với các nhà sản xuất. Việc sản xuất rất phức tạp và các cảm biến, máy móc và hệ thống của chúng rất đa dạng. Mỗi trang web là duy nhất và việc đảm bảo dữ liệu phù hợp được chia sẻ với đúng người vào đúng thời điểm là điều khó khăn và tốn kém. Thật không may, những rào cản về quy mô và tích hợp này cũng ngăn cản doanh nghiệp mở rộng các giải pháp AI trên mọi mặt bằng cửa hàng hoặc đạt được khả năng hiển thị toàn cầu trên tất cả các cơ sở của họ.

Với suy nghĩ này, Microsoft gần đây đã đưa ra phương pháp tiếp cận đám mây thích ứng , bao gồm Azure IoT Operations . Đám mây thích ứng của chúng tôi là một khuôn khổ nhằm hiện đại hóa cơ sở hạ tầng biên trong các hoạt động, chẳng hạn như các nhà máy, nhằm tận dụng kiến trúc hiện đại, có thể tổng hợp và kết nối cho các ứng dụng của bạn. Phương pháp tiếp cận đám mây thích ứng của chúng tôi tạo ra mức độ quy mô cần thiết để lặp lại các giải pháp AI trên các dây chuyền và địa điểm sản xuất. Đưa phương pháp tiếp cận đám mây thích ứng vào thực tế, Azure IoT Operations tận dụng các tiêu chuẩn mở và hợp tác với Microsoft Fabric để tạo nền tảng dữ liệu chung cho cộng tác CNTT và OT. Để tìm hiểu thêm về cách tiếp cận đám mây thích ứng và Hoạt động Azure IoT của chúng tôi, hãy truy cập Blog Azure của chúng tôi .

Nhằm tăng hiệu quả hoạt động toàn cầu, Tập đoàn Electrolux, khách hàng của Microsoft, đã phát triển một nền tảng duy nhất để xây dựng, triển khai và quản lý một số trường hợp sử dụng sản xuất chính. Mục tiêu của nền tảng của họ là nắm bắt tất cả dữ liệu sản xuất, bối cảnh hóa dữ liệu và cung cấp dữ liệu đó cho việc ra quyết định theo thời gian thực ở tất cả các cấp của tổ chức trong cơ sở hạ tầng có thể mở rộng. Để thực hiện điều này, Tập đoàn Electrolux đang áp dụng giải pháp toàn diện của Microsoft nhằm tận dụng phương pháp tiếp cận đám mây thích ứng, bao gồm cả Azure IoT Operations. Bằng cách sử dụng phương pháp này, Tập đoàn Electrolux đang tìm cách giảm chi phí từ nhiều nhà cung cấp, một cách nhất quán và đơn giản để triển khai và quản lý nhiều trường hợp sử dụng tại một địa điểm, sau đó là khả năng mở rộng quy mô các giải pháp đó cho nhiều địa điểm bằng cách quản lý đội xe đơn giản và nhất quán.

Sự gián đoạn chuỗi cung ứng không phải là mới; tuy nhiên, độ phức tạp và tốc độ thay đổi của nó đang vượt xa khả năng giải quyết vấn đề của tổ chức. Các nhà sản xuất đang chịu áp lực phải ngăn chặn và giảm thiểu sự gián đoạn, và kết quả là gần 90% chuyên gia chuỗi cung ứng có kế hoạch đầu tư vào các cách để làm cho chuỗi cung ứng của họ trở nên linh hoạt hơn. Để hỗ trợ khách hàng, chúng tôi xin công bố bản xem trước sắp tới của phần bổ trợ truy xuất nguồn gốc dành cho Quản lý chuỗi cung ứng Dynamics 365. Phần bổ trợ này sẽ cho phép các doanh nghiệp tăng khả năng hiển thị về phả hệ sản phẩm của mình thông qua các bước khác nhau của chuỗi cung ứng. Truy xuất nguồn gốc cũng sẽ giúp doanh nghiệp theo dõi các sự kiện và thuộc tính trong suốt quy trình của chuỗi cung ứng và sẽ cung cấp giao diện để truy vấn và phân tích dữ liệu.

Trao quyền cho nhân viên tuyến đầu bằng các công cụ AI để cải thiện năng suất và sự hài lòng trong công việc

Để cho phép vận hành nhà máy thông minh, lực lượng lao động được trao quyền và kết nối là điều then chốt. Theo Chỉ số Xu hướng Làm việc mới nhất , 63% nhân viên tuyến đầu thực hiện những công việc lặp đi lặp lại hoặc tầm thường khiến mất thời gian để làm những công việc có ý nghĩa hơn. Ngoài ra, 80% nhân viên tuyến đầu cho rằng AI sẽ nâng cao khả năng tìm kiếm thông tin phù hợp và câu trả lời họ cần. Từ văn phòng, nhà máy đến hiện trường, chúng tôi đang xây dựng các giải pháp để giải quyết những thách thức đặc biệt mà các nhà sản xuất phải đối mặt bằng cách giúp hợp lý hóa các hoạt động tuyến đầu, tăng cường giao tiếp và cộng tác, cải thiện trải nghiệm của nhân viên và tăng cường bảo mật trên các thiết bị dùng chung.

Hôm nay, chúng tôi sẽ giới thiệu các chức năng mới cho Copilot trong Dynamics 365 Field Service giúp người quản lý dịch vụ và kỹ thuật viên tìm thông tin một cách hiệu quả, giải quyết vấn đề trong khi vẫn cập nhật cho khách hàng ở mọi bước và giúp tóm tắt công việc của họ. Nhìn chung có sẵn, người quản lý dịch vụ tại hiện trường có thể tương tác với Copilot để tìm thông tin thích hợp về lệnh sản xuất bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong luồng công việc của họ trong ứng dụng web Dynamics 365 Field Service. Ngoài ra, có sẵn ở dạng xem trước công khai, nhân viên tuyến đầu có thể đặt cấu hình và tùy chỉnh các trường mà Copilot sử dụng để tạo bản tóm tắt trong Dynamics 365 Field Service.

Để hợp lý hóa hơn nữa hoạt động cộng tác giữa người quản lý dịch vụ tại hiện trường, kỹ thuật viên và chuyên gia từ xa, người dùng Dynamics 365 Field Service với ứng dụng Field Service trong Teams giờ đây có thể chia sẻ liên kết đến các lệnh sản xuất tự động mở rộng để cung cấp các chi tiết chính. Khả năng này thường có sẵn bắt đầu từ ngày hôm nay. Nếu kỹ thuật viên cần hỗ trợ thêm từ các chuyên gia từ xa để giải quyết vấn đề, họ chỉ cần truy cập các chức năng Hỗ trợ từ xa của Dynamics 365 trong luồng công việc trong Microsoft Teams bằng chú thích không gian cố định ngay cả khi camera di chuyển.

Hệ sinh thái và quan hệ đối tác của Microsoft trong kỷ nguyên AI

Những cải tiến mới trong ngành về dữ liệu và AI này được củng cố thông qua Microsoft Cloud for Manufacturing, cho phép các tổ chức tăng tốc hành trình dữ liệu và AI của họ bằng cách tăng cường Microsoft Cloud bằng các giải pháp dữ liệu, mẫu ứng dụng và dịch vụ AI có liên quan đến ngành. Đám mây Microsoft dành cho Sản xuất mang đến những gì tốt nhất của Microsoft và các đối tác của chúng tôi để cùng nhau đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trong sản xuất.

Xem thêm:
Những mẫu Microsoft Surface đáng mua nhất trong năm 2024.
Dịch vụ sửa chữa Surface uy tín, lấy ngay tại Hà Nội, HCM, Đà Nẵng.