ỨNG DỤNG AI KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM VÀ TỰ ĐỘNG HÓA TRONG SẢN XUẤT THỰC PHẨM
Tại buổi hội thảo Ứng dụng công nghệ và trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng ngành thực phẩm, tiếp nối nội dung trước đó, chương trình tiếp tục với nội dung trọng tâm thứ hai: Ứng dụng AI kiểm soát chất lượng sản phẩm và tự động hóa trong sản xuất thực phẩm, đây được xem là một trong những chủ đề then chốt giúp ngành thực phẩm nâng cao năng lực sản xuất, đảm bảo an toàn và đáp ứng yêu cầu thị trường ngày càng khắt khe.
Diễn giả trình bày là ông Đỗ Văn Minh - Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số miền Nam, chuyên gia tư vấn về chuyển đổi số, đã nhấn mạnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi căn bản cách doanh nghiệp sản xuất thực phẩm vận hành quy trình kiểm soát chất lượng
1. Tại sao cần ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực nông nghiệp
Một số lợi ích khi ứng dụng AI mang lại:
- Chính xác & Nhất Quán: Giảm lỗi, hoạt động 24/7
- Tiết kiệm chi phí: Giảm nhân công, nguyên liệu và chi phí thu hồi.
- Quyết định Tốt hơn: Dựa trên dữ liệu phân tích sâu và thời gian thực.
- Nâng cao Uy tín: Sản phẩm chất lượng cao, tăng sự hài lòng của khách hàng.
- Tăng Năng suất: Rút ngắn chu kỳ sản xuất, đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn.
- Phát triển Bền vững: Tối ưu hóa tài nguyên, giảm lãng phí và tác động môi trường.
2. AI trong kiểm soát chất lượng
a) AI là gì trong kiểm soát chất lượng?
Là việc ứng dụng các công nghệ như Học máy, Thị giác máy tính, và Phân tích dữ liệu lớn để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình kiểm tra, biến dữ liệu thô thành quyết định thông minh.
b) Tại sao AI lại cần thiết?
Nếu chỉ sử dụng phương pháp truyền thống dựa vào con người, có thể sẽ xảy ra các vấn đề như:
- Dễ sai sót, thiếu nhất quán (độ chính xác chỉ 70-90%)
- Tốn thời gian và chi phí cao
- Bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan, mệt mỏi
=> Nhu cầu về một giải pháp hiểu quả và chính xác hơn là vô cùng cấp bách.
Diễn giả chia sẻ hiện tại khoảng 80% nhiệm vụ của trong dây chuyển kiểm soát chất lượng sản phẩm có thể được thay thế bởi AI và tự động hoá.
- Thị giác máy tính: "Đôi mắt thông minh" phát hiện các lỗi siêu nhỏ (vết xước, nứt, sai màu) mà mắt thường bỏ qua.
- Học Máy & học sâu: Hệ thống tự học hỏi từ dữ liệu, ngày càng chính xác hơn và có khả năng dự đoán lỗi tiềm ẩn
- Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (camera, laser, âm thanh) để có cái nhìn toàn diện về chất lượng.
c) Giám sát vệ sinh nhà máy & Phát hiện tạp chất
Ông Đỗ Văn Minh trình bày về các nội dung trọng tâm về Ứng dụng AI kiểm soát chất lượng sản phẩm và tự động hóa trong sản xuất thực phẩm
- Thị giác máy tính (Computer Vision) như YOLO giám sát độ sạch sẽ 24/7, phát hiện nấm mốc trong thời gian thực.
- Cảnh báo ngay lập tức khi nhân viên không tuân thủ quy trình vệ sinh (không đội mũ, găng tay).
- Tự động phát hiện và loại bỏ sản phẩm hỏng, sai kích thước, khác màu trên dây chuyền.
d) Phân tích dinh dưỡng & Đánh giá chất lượng chuyên sâu
- AI và thị giác máy tính phân tích nhanh giá trị dinh dưỡng, ước tính khẩu phần và lượng calo chính xác.
- Ví dụ: Giải pháp của TOMRA Sorting Food dùng học sâu để phân loại khoai tây, cà chua với độ chính xác cao, giảm thiểu lãng phí.
- Công nghệ quang phổ cận hồng ngoại (NIR) kết hợp AI giúp xác định nhanh các chỉ số chất lượng và phát hiện hư hỏng bên trong trái cây, đảm bảo chỉ những sản phẩm tốt nhất mới đến tay người tiêu dùng.
- Phát hiện lỗi sản phẩm sớm & chính xác: AI nhận diện những khuyết tật siêu nhỏ mà mắt người khó nhìn thấy, và dự đoán các vấn đề chất lượng tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến, ngăn ngừa sự cố trước khi xảy ra.
- Truy xuất nguồn gốc & Quản lý an toàn: Hệ thống thị giác máy tính tự động đọc và xác minh mã vạch, mã datecode và thông tin trên bao bì, đảm bảo tính minh bạch và tuân thủ quy định nghiêm ngặt.
- AI & Blockchain: Xu hướng kết hợp AI với Blockchain để xây dựng hệ thống truy xuất nguồn gốc minh bạch và đáng tin cậy, tăng cường niềm tin của người tiêu dùng vào chuỗi cung ứng.
Lợi ích của việc sử dụng AI để phân tích dinh dưỡng & đánh giá chất lượng chuyên sâu
3. AI trong tự động hóa sản xuất
- Hệ thống robot gắp – đóng gói tự động
+ Robot công nghiệp thực hiện các tác vụ chọn, đặt và niêm phong sản phẩm với độ chính xác cao, kể cả các mặt hàng dễ vỡ.
+ Giảm thiểu hư hỏng sản phẩm và đảm bảo chất lượng đóng gói nhất quán, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí vận hành.
+ Ví dụ: Các dòng robot chuyên dụng của KUKA (KR DELTA, KR AGILUS) được thiết kế vệ sinh, đáp ứng nghiêm ngặt tiêu chuẩn an toàn thực phẩm.
- Máy phân loại nguyên liệu thông minh
Robot trang bị thị giác tiên tiến phân loại nguyên liệu dựa trên kích thước, hình dạng, màu sắc, đảm bảo độ đồng đều và chất lượng đầu vào.
- Dây chuyền sản xuất tự động hoàn toàn
Dây chuyền phối trộn, gia nhiệt, đóng gói được vận hành hoàn toàn tự động theo lập trình, tối ưu hóa công suất và giảm thiểu sai sót.
- IoT & Giám sát thời gian thực
Cảm biến IoT liên tục theo dõi các yếu tố quan trọng (nhiệt độ, độ ẩm, áp suất), cung cấp dữ liệu tức thì để điều chỉnh và tối ưu hóa quy trình. Ví dụ: Hệ thống Tetra PlantMaster của Vinamilk.
a) Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
AI dự báo nhu cầu chính xác, tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển và tự động hóa quản lý kho, từ đó giảm thiểu chi phí logistics và thời gian giao hàng.
Ví dụ: Kho thông minh tự động lớn nhất Việt Nam của Vinamilk sử dụng robot LGV và xe tự hành RGV để quản lý hàng tồn kho hiệu quả.
b) Tầm nhìn tương lai
- Xây dựng các "nhà máy thông minh" có khả năng tự học hỏi và thích ứng với biến động thị trường, tối ưu hóa mọi công đoạn sản xuất.
- Chuyển đổi sang mô hình kinh tế tuần hoàn trong ngành thực phẩm, giảm thiểu chất thải và tái sử dụng tài nguyên hiệu quả, góp phần vào phát triển bền vững.
4. Lộ trình triển khai hiệu quả
5. Những rào cản khi triển khai
- Chi phí đầu tư ban đầu lớn: Rào cản tài chính đáng kể, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, khiến việc tiếp cận công nghệ trở nên khó khăn.
- Yêu cầu kỹ thuật cao và phức tạp: Đòi hỏi chuyên môn sâu trong thiết kế, vận hành và tích hợp các hệ thống AI vào cơ sở hạ tầng hiện có.
- Thiếu hụt nhân sự có kỹ năng về AI: Nguồn nhân lực có kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực AI còn hạn chế, gây khó khăn cho việc phát triển và duy trì hệ thống.
- Chất lượng và khả năng tích hợp dữ liệu: Hạ tầng dữ liệu cũ kỹ, thiếu cơ sở dữ liệu lớn và đồng bộ là thách thức lớn trong việc cung cấp dữ liệu sạch cho AI.
- Rủi ro an ninh mạng và bảo mật dữ liệu: Gia tăng nguy cơ bị tấn công mạng và đánh cắp các dữ liệu nhạy cảm, yêu cầu các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt.
Theo ông Minh, AI và tự động hóa không còn là công nghệ “tương lai” mà đã và đang hiện hữu, trở thành yếu tố cốt lõi để doanh nghiệp ngành thực phẩm Việt Nam nâng cao năng lực sản xuất, đáp ứng yêu cầu khắt khe từ thị trường toàn cầu.
* Liên hệ Tổ chức chứng nhận ISO Korea Management Registrar (KMR) để được tư vấn hỗ trợ về dịch vụ Chứng nhận ISO/ Đào tạo ISO
KMR VIET NAM CO. LTD
HCM: - Hotline: 028 3535 4350 or 0983 890 712
- Zalo: 0983 890 712
- Email: kmarvn@kmr.com.vn
HN: - Hotline-Zalo: 0907 956 712
- Email: saleshn@kmr.com.vn
Xem thêm