Khi áp lực giảm chi phí ngày càng tăng từ các thương hiệu trong ngành may và xu hướng của người tiêu dùng ngày càng biến hóa, các sản phẩm đa dạng đang được sản xuất với số lượng ít hơn. Thêm vào đó, chi phí lao động tiếp tục tăng ở các nước châu Á, điều này buộc các thương hiệu và nhà sản xuất phải đưa ra một cách tiếp cận khác để giảm chi phí. Số hóa là một trong những lựa chọn tốt nhất để đạt được mục tiêu này.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ đã được ứng dụng và phát triển vào nhiều khâu trong chuỗi cung ứng của ngành dệt may. Công nghệ AI là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Trong sản xuất quần áo, AI có thể dự đoán hiệu suất của đường may; sử dụng trong thiết kế để dự đoán về độ rủ, kiểu dáng, độ vừa; sử dụng để tối ưu hóa việc thiết kế chuyền, cân bằng chuyền;... Ngoài ra AI còn có thể áp dụng được trong chuỗi cung ứng (chia sẻ thông tin, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý tồn kho...) và trong bán lẻ. Điều này cho thấy công nghệ AI là giải pháp hữu hiệu giúp đưa ra các phân tích, dự báo đem lại hiệu quả cao cho quá trình chuẩn bị sản xuất của ngành may trong thời kỳ đòi hỏi cần ra quyết định nhanh chóng đối với các đơn hàng sản xuất may mặc.
Khâu chuẩn bị sản xuất trong các doanh nghiệp may bao gồm có ba phần: Chuẩn bị về nguyên phụ liệu, chuẩn bị mẫu và chuẩn bị tài liệu. Trong đó phần nguyên phụ liệu đã được tích hợp trong một số phần mềm quản trị tại các nhà máy may, phần chuẩn bị mẫu đã được hỗ trợ bởi một số phần mềm về thiết kế, giác sơ đồ, chỉ còn khâu chuẩn bị sản xuất về chuẩn bị tài liệu kỹ thuật hướng dẫn sản xuất, thiết kế dây chuyền may, dự báo năng suất mã hàng để lập kế hoạch sản xuất... cho ngành may tại Việt Nam vẫn chủ yếu là áp dụng các dữ liệu dưới dạng word, excel. Thực tế cho thấy, hầu hết các doanh nghiệp gặp khó khăn trong công tác chuyển đổi nhanh đối với các đơn hàng ngắn. Có những đơn hàng thậm chí thời gian sản xuất chỉ từ1-2 ngày, tuy nhiên doanh nghiệp vẫn phải trải qua các khâu chuẩn bị sản xuất như đơn hàng dài. Trong khi, nếu có mặt hàng mới mà doanh nghiệp chưa từng sản xuất thì các bộ phận liên quan đến việc ra quyết định về năng lực sản xuất của nhà máy, các bộ phận liên quan đến khâu chuẩn bị sản xuất sẽ gặp khó khăn trong việc phân tích, đánh giá, xâydựng quy trình công nghệ, định mức sản xuất cho mặt hàng... thậm chí còn có những phát sinh trong quá trình sản xuất làm tăng tỉ lệ hàng lỗi, giảm năng suất. Do đó, có thể thấy rằng nếu có một hệ thống phân tích và dự báo về năng lực sản xuất, công nghệ sản xuất cho sản phẩm đó dưới dạng hệ phân tích chuyên gia thì việc chuyển đổi các đơn hàng sẽ có tốc độ nhanh hơn, hiệu quả hơn. Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tiếp nhận các đơn hàng có tính thời trang, nâng cao hiệu quả của quá trình sản xuất, giảm thời gian và lao động trong khâu chuẩn bị sản xuất. Hơn thế nữa đối với các mã hàng mới sẽ cảnh báo được một số các dạng lỗi trong quá trình sản xuất, dự báo được năng suất của mã hàng, điều này góp phần tích cực vào việc nâng cao năng suất lao động và chất lượng sản phẩm. Vì vậy, đề tài "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho khâu chuẩn bị sản xuất trong nhà máy may" do TS. Nguyễn Thị Hường cùng nhóm nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghiệp Dệt May Hà Nội thực hiện nhằm mục tiêu Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho khâu chuẩn bị sản xuất trongnhà máy may hỗ trợ nâng cao năng suất chất lượng của doanh nghiệp.
Sau thời gian nghiên cứu, đề tài đã thu được những kết quả như sau:
- Xây dựng được mô hình CBSX thông minh trong nhà máy may. Trong đó mô hình bao gồm đầy đủ các thành tố của khâu chuẩn bị sản xuất thông minh gồm: quản lý và kiểm tra nguyên vật liệu, thiết kế, nhảy mẫu, giác sơ đồ, tài liệu, định mức. Đồng thời phân tích được quá trình vận động của các thành tố trong mô hình.
- Xây dựng tài liệu hướng dẫn áp dụng mô hình chuẩn bị sản xuất thông minh trong nhà máy may. Trong đó, thể hiện được lộ trình và điều kiện triển khai mô hình CBSX thông minh trong nhà máy may: quy trình triển khai, kế hoạch triển khai, dự báo về nguồn nhân lực triển khai, tài chính, điều kiện thực hiện
- Phần mềm ứng dụng AI để xây dựng, phân tích, dự báo cho khâu chuẩn bị sản xuất với giao diện thân thiện với người dùng có khả năng dự báo định mức nguyên phụ liệu; dự báo tỉ lệ hàng lỗi của sản phẩm; dự đoán nguyên công lao động, thiết bị; dự báo năng suất sản xuất theo yêu cầu tiến độ giao hàng; phân tích và đưa ra các dự đoán về dạng sai hỏng, quy trình, tiêu chuẩn kỹ thuật, thiết kế chuyền, cữ/dưỡng sử dụng.
- Xây dựng được bộ cơ sở dữ liệu liên quan đến chuẩn bị sản xuất của các dạng sản phẩm cơ bản: sơ mi, T-shirt, polo-shirt, quần, Jacket, vest và bảo hộ lao động. Bộ 20 cơ sở dữ liệu đầy đủ số lượng và chất lượng theo đặt hàng và vượt 01 sản phẩm (bảo hộ lao động) đủ để sử dụng dữ liệu ban đầu khi triển khai phần mềm
- Triển khai điểm áp dụng Mô hình CBSX thông minh trong nhà máy may tại 02 đơn vị và mỗi đơn vị thí điểm một báo cáo. Báo cáo trình bày đầy đủ quá trình, nội dung, kết quả, hiệu quả đạt được theo các chỉ tiêu cụ thể về giảm20- 30% thời gian và lao động cho quá trình chuẩn bị sản xuất, rút ra các bài học kinh nghiệm trong quá trình triển khai và đề xuất được phương án nhân rộng.
Có thể tìm đọc toàn văn báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 23213/2023) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.
Đ.T.V (NASATI)