Trong bối cảnh các nhà máy ngày càng đẩy mạnh tự động hóa, hệ thống Machine Vision (thị giác máy) đã trở thành một phần quan trọng trong kiểm tra chất lượng sản phẩm. Tuy nhiên, khi đứng trước nhiều lựa chọn trên thị trường với mức giá chênh lệch khá lớn, không ít doanh nghiệp đặt ra câu hỏi: Vì sao nhiều nhà máy FDI vẫn lựa chọn các nền tảng Machine Vision của Mỹ dù chi phí đầu tư ban đầu cao hơn?
Thực tế, với các doanh nghiệp sản xuất điện tử, ô tô hay thiết bị y tế, giá mua thiết bị chưa bao giờ là tiêu chí quan trọng nhất. Điều họ quan tâm là hệ thống có vận hành ổn định trong nhiều năm hay không, có đáp ứng được các yêu cầu kiểm soát chất lượng của tập đoàn hay không và tổng chi phí trong suốt quá trình sử dụng có thực sự tối ưu hay không.
Đó cũng là lý do nhiều nhà máy không chỉ nhìn vào chiếc camera, mà đánh giá toàn bộ nền tảng gồm phần mềm, khả năng xử lý hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo (AI), khả năng mở rộng và mức độ ổn định của hệ thống.
Không còn là cuộc đua về camera mà là năng lực của cả hệ thống
Ở giai đoạn đầu, hầu hết các hệ thống thị giác máy hoạt động theo nguyên tắc lập trình sẵn các điều kiện kiểm tra. Kỹ sư sẽ thiết lập từng tiêu chí như kích thước, màu sắc, vị trí, độ sáng hoặc hình dạng để xác định sản phẩm đạt hay không đạt.
Cách làm này vẫn rất hiệu quả với các công việc như đọc mã QR, mã vạch, kiểm tra có hay không có linh kiện, đo kích thước hoặc xác định vị trí lắp ráp.
Tuy nhiên, khi dây chuyền phải sản xuất nhiều mã hàng khác nhau hoặc xuất hiện các lỗi khó nhận biết như vết xước nhỏ, bề mặt phản quang, mối hàn không đồng đều hay ký tự in mờ, việc xây dựng hàng trăm quy tắc kiểm tra trở nên phức tạp và tốn nhiều thời gian.
Sự chuyển dịch từ quy tắc cố định sang học sâu (Deep Learning)
Theo các tài liệu kỹ thuật của Cognex và Zebra, đây là nhóm bài toán mà công nghệ học sâu (Deep Learning) phát huy hiệu quả rõ rệt. Thay vì phải lập trình từng điều kiện, hệ thống có thể học từ các mẫu sản phẩm đạt và không đạt để tự nhận diện những đặc điểm khó mô tả bằng quy tắc cố định.
Giá trị không nằm ở độ phân giải camera mà ở khả năng thích ứng
Trong các nhà máy FDI, dây chuyền hiếm khi chỉ sản xuất một sản phẩm trong nhiều năm. Việc thay đổi mẫu mã, bổ sung phiên bản mới hoặc thay đổi nhà cung cấp linh kiện diễn ra thường xuyên.
Nếu mỗi lần thay đổi đều phải lập trình lại toàn bộ chương trình kiểm tra, doanh nghiệp sẽ mất nhiều thời gian hiệu chỉnh, kéo dài thời gian đưa dây chuyền vào sản xuất và phụ thuộc vào đội ngũ kỹ sư có chuyên môn cao.
Các nền tảng Machine Vision tích hợp công nghệ học sâu giúp giảm đáng kể khối lượng công việc này. Theo Cognex, nhiều mô hình có thể được huấn luyện chỉ với một lượng nhỏ mẫu đạt và không đạt, thay vì phải viết hàng loạt quy tắc kiểm tra như trước đây. Điều này giúp rút ngắn thời gian triển khai và tăng khả năng thích ứng khi sản phẩm thay đổi.
Các tập đoàn FDI quan tâm đến tổng chi phí sử dụng hơn là giá mua ban đầu
Một hệ thống có giá thấp chưa chắc là phương án tiết kiệm.
Trong các dự án đầu tư, doanh nghiệp thường tính đến toàn bộ chi phí trong suốt vòng đời của hệ thống, bao gồm chi phí tích hợp, bảo trì, nâng cấp, thời gian dừng máy, tỷ lệ sản phẩm bị loại nhầm, chi phí sửa lỗi và thời gian chuyển đổi giữa các mã hàng.
Nếu một hệ thống giúp giảm thời gian dừng dây chuyền, hạn chế việc kiểm tra lại và giảm nhân lực phải hiệu chỉnh chương trình, thì khoản đầu tư ban đầu cao hơn hoàn toàn có thể được bù đắp trong quá trình vận hành.
Đây cũng là lý do nhiều doanh nghiệp sản xuất lớn không lựa chọn giải pháp chỉ dựa trên giá thiết bị mà đánh giá trên hiệu quả vận hành lâu dài.
Mức độ phổ biến và khả năng ứng dụng thực tế
Đối với các tập đoàn sản xuất toàn cầu, một nền tảng được sử dụng rộng rãi sẽ mang lại nhiều lợi thế hơn trong quá trình vận hành.
Kỹ sư giữa các nhà máy có thể chia sẻ chương trình kiểm tra, tài liệu hướng dẫn và kinh nghiệm xử lý sự cố. Việc đào tạo nhân sự mới cũng thuận lợi hơn do đã có quy trình và tài liệu tiêu chuẩn.
Lợi thế từ hệ sinh thái đồng bộ và chuẩn hóa
Theo số liệu do Cognex công bố, hiện đã có hơn 2 triệu sản phẩm thuộc hệ sinh thái Machine Vision được triển khai trên toàn thế giới. Con số này cho thấy mức độ phổ biến và khả năng ứng dụng rộng rãi của nền tảng trong nhiều lĩnh vực sản xuất như điện tử, ô tô và thiết bị y tế.
Độ chính xác và khả năng đo lường tinh vi
Bên cạnh đó, ở các ứng dụng đo lường chính xác, hệ thống còn có thể đạt độ chính xác tới 0,01 mm khi được thiết kế với cấu hình quang học phù hợp. Đây là yêu cầu quan trọng trong kiểm tra bảng mạch điện tử, đầu nối, chi tiết cơ khí chính xác và nhiều công đoạn lắp ráp khác.
Kết luận
Xu hướng lựa chọn Machine Vision tại các nhà máy FDI cho thấy doanh nghiệp ngày càng quan tâm nhiều hơn đến hiệu quả vận hành lâu dài thay vì chỉ nhìn vào chi phí đầu tư ban đầu.
Những nền tảng được sử dụng phổ biến không chỉ cung cấp thiết bị kiểm tra hình ảnh mà còn mang đến một hệ sinh thái đồng bộ, có khả năng xử lý các bài toán kiểm tra phức tạp, dễ mở rộng khi dây chuyền thay đổi và đáp ứng các yêu cầu quản lý chất lượng của các tập đoàn sản xuất toàn cầu.
Trong quá trình lựa chọn và triển khai giải pháp, việc tìm kiếm một đơn vị có khả năng tư vấn, tích hợp và triển khai Machine Vision phù hợp với từng dây chuyền sản xuất cũng đóng vai trò quan trọng. Với năng lực trong lĩnh vực chế tạo máy và tự động hóa, Công ty Chế tạo máy SORA cung cấp các giải pháp Machine Vision và kiểm tra tự động, giúp doanh nghiệp kết hợp thiết bị, phần mềm và hệ thống điều khiển thành một giải pháp phù hợp với yêu cầu thực tế của nhà máy.
Vì vậy, câu hỏi mà doanh nghiệp nên đặt ra không phải là “Hệ thống nào có giá rẻ hơn?” mà là “Giải pháp nào giúp dây chuyền vận hành ổn định hơn, giảm rủi ro và tối ưu chi phí trong suốt nhiều năm sử dụng?”
