AI đang thay đổi hoạt động kiểm soát chất lượng ô tô như thế nào

Sai sót về chất lượng gây tốn kém. Năm 2025, các nhà sản xuất xe tại Hoa Kỳ đã chi trả 20,81 tỷ USD cho các yêu cầu bảo hành, và theo Cơ quan An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia, hơn 29 triệu phương tiện đã bị triệu hồi. Mỗi con số này đều bắt nguồn từ một bộ phận lỗi bị bỏ sót hoặc không được kiểm tra đúng cách — dù nguyên nhân là sai sót trong quá trình thiết kế và/hoặc kiểm tra, hay sự cố xảy ra với phương tiện sau khi được giao cho khách hàng.

Có rất nhiều yếu tố ngày càng phức tạp cần tính đến khi tìm lỗi trên dây chuyền sản xuất. Những chức năng trước đây vận hành bằng cơ khí nay được điều khiển bằng phần mềm, trong khi dung sai của các bộ phận cơ khí và pin xe điện ngày càng chặt chẽ, khiến sai sót khó có chỗ xảy ra. Hơn nữa, chuỗi cung ứng toàn cầu làm gia tăng mức độ biến động mà một nhà máy riêng lẻ không thể kiểm soát hoàn toàn. Tất cả những điều đó càng cho thấy cần có quy trình phù hợp để phát hiện lỗi trên dây chuyền.

Trí tuệ nhân tạo đang cung cấp cho các nhóm phụ trách chất lượng một bộ công cụ khác. Thay vì chỉ kiểm tra một mẫu sản phẩm sau khi sản xuất và hy vọng vấn đề không bị bỏ lọt, giờ đây các nhà sản xuất có thể giám sát từng sản phẩm theo thời gian thực, đồng thời phát hiện xu hướng hoặc sai lệch trước khi chúng trở thành lỗi. Sau nhiều năm làm việc với các nhà sản xuất ô tô, lốp xe và pin về những vấn đề này, tôi muốn trình bày những thay đổi thực sự đang diễn ra và các yếu tố cần có để những chương trình này đạt hiệu quả.

Phát hiện vấn đề trước khi chúng trở nên nghiêm trọng

Thay đổi lớn nhất mà AI mang lại cho công tác quản lý chất lượng là khả năng mở rộng quy mô. Khi kiểm tra toàn bộ sản phẩm trên dây chuyền, bạn có thể phát hiện những điểm bất thường trước khi chúng trở thành lỗi. Con người không tránh khỏi sai sót, vì vậy nếu chỉ kiểm tra một mẫu trên dây chuyền và dựa vào nhân viên để kiểm tra sản phẩm bằng mắt thường, các điểm bất thường có thể bị bỏ sót. Nguyên nhân có thể là do nhân viên không nhận diện được lỗi bằng mắt, hoặc do mệt mỏi khiến họ không còn chú ý đến chi tiết như lúc bắt đầu ca làm.

Sự phát triển và kết hợp giữa camera với AI có thể mang lại nhiều lợi ích cho ngành ô tô. Không chỉ có thể bắt đầu phát hiện nhiều lỗi hơn trên dây chuyền sản xuất, điều quan trọng là còn có thể phát hiện vấn đề trước khi chúng xảy ra. Bằng cách dùng AI để phát hiện lỗi trong thử nghiệm ảo, các nhà sản xuất đã bắt đầu tận dụng công nghệ này không chỉ để dự đoán những hỏng hóc có thể xảy ra mà còn để tạo ra các thử nghiệm mới cho sản phẩm. Hơn nữa, ứng dụng AI trên dây chuyền sản xuất có thể giúp bạn phát hiện nhiều lỗi hơn bao giờ hết. Nghiên cứu của McKinsey cho thấy các nhà sản xuất có thể phát hiện nhiều hơn 90% lỗi khi ứng dụng AI trên dây chuyền sản xuất.

Kiểm tra ngày càng hoàn thiện

Phát hiện được nhiều lỗi hơn mới chỉ là một phần của câu chuyện. Thay đổi thứ hai là hoạt động kiểm tra dựa trên AI ngày càng hiệu quả theo thời gian, thay vì giữ nguyên như ban đầu. Không chỉ phát hiện được nhiều lỗi hơn, hệ thống ứng dụng AI còn phân tích toàn bộ dữ liệu được đưa vào và học hỏi từ đó. Dùng AI để dự đoán đầu ra của máy móc sẽ giúp bạn nhận biết khi máy không hoạt động đúng thông số. Nếu máy bắt đầu vượt quá dung sai, bạn có thể gửi cảnh báo cho hệ thống để hệ thống điều chỉnh các giá trị vận hành của máy, đưa đầu ra trở lại trong phạm vi dung sai và sản phẩm trở lại đúng thông số.

Trong ngành lốp xe, có thể lấy công đoạn nối mối làm ví dụ. Bằng cách ứng dụng AI và công nghệ thị giác vào quy trình nối mối, bạn có thể giảm số mối nối vượt dung sai đồng thời cải thiện hiệu suất. Một ví dụ khác trong ngành ô tô là cách chúng tôi cải thiện khe hở và độ đồng phẳng tại xưởng thân xe hoặc xưởng hàn. Vì hệ thống được phép học từ dữ liệu hiện tại và dữ liệu lịch sử, nó nhận biết được một mối nối đạt yêu cầu trông như thế nào và dung sai hình học phù hợp ra sao, từ đó bắt đầu điều chỉnh các biến số trong quy trình vận hành máy và robot theo thời gian thực để duy trì dung sai. Vòng lặp học hỏi đó là điểm khác biệt giữa công nghệ kiểm tra bằng AI hiện đại và các hệ thống tự động hóa trước đây. Các tiêu chuẩn được duy trì nhất quán giữa các ca làm, dây chuyền và thậm chí cả nhà máy ở những khu vực khác nhau. Điều này rất quan trọng đối với các nhà sản xuất lốp xe và ô tô sử dụng cùng hệ thống và mẫu xe tại nhiều cơ sở trên toàn thế giới.

Từ biện pháp bảo vệ đến lợi thế chiến lược

Trong thời gian dài, kiểm soát chất lượng được xem là một biện pháp bảo vệ, với khâu kiểm tra cuối cùng nhằm ngăn sản phẩm lỗi đến tay khách hàng. AI đang biến công tác này thành một đòn bẩy chiến lược.

Bạn không chỉ có thể phát hiện nhiều lỗi hơn mà còn có thể xác định chúng xảy ra ở đâu. Hiểu rõ hơn về quy trình sẽ giúp bạn nhận ra các xu hướng và khắc phục vấn đề trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Khi đã xác định được những lỗi này xảy ra ở đâu, bạn có thể tăng tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn ngay lần đầu và giảm tỷ lệ phế phẩm cũng như làm lại; nhờ giảm phế phẩm và công đoạn làm lại, bạn có thể tăng sản lượng.

Các chỉ số quan trọng ở đây không có gì quá đặc biệt. Tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn ngay lần đầu, tỷ lệ phế phẩm và làm lại, khiếu nại của khách hàng và độ chính xác khi kiểm tra đều đã tồn tại trước khi có AI. Điều thay đổi là tốc độ và tính nhất quán mà các nhà sản xuất có thể đo lường những chỉ số này và hành động dựa trên kết quả. Một lỗi được phát hiện trên dây chuyền sẽ ít tốn kém hơn nhiều so với lỗi được phát hiện sau khi lắp ráp; còn lỗi được phát hiện sau khi lắp ráp sẽ ít tốn kém hơn nhiều so với lỗi đến tay khách hàng và dẫn đến yêu cầu bảo hành hoặc đợt triệu hồi.

Vì sao nhiều chương trình AI bị đình trệ

Tất nhiên, không điều nào trong số này tự động xảy ra. Chỉ riêng việc mua camera và phần mềm AI không có nghĩa là bạn sẽ phát hiện được nhiều lỗi hơn. Các nhà sản xuất triển khai thành công những quy trình này đã làm khác đi một vài điều then chốt. Họ xác định một điểm nghẽn trên dây chuyền và tìm cách giải quyết bằng AI, thay vì vội áp dụng AI rồi mới tìm xem có thể dùng công nghệ này vào việc gì. Họ cũng đặt ra các mục tiêu có thể đo lường để đối chiếu kết quả. Khi biết dự án thí điểm thành công, bạn có thể cân nhắc mở rộng quy trình sang những khu vực khác trên dây chuyền.

Một điều nữa cần bảo đảm là đội ngũ của bạn có đủ kỹ năng cần thiết. Có thể nhóm phụ trách chất lượng hiểu rõ mọi khía cạnh của quy trình nhưng chưa từng sử dụng học máy. Hoặc nhóm khoa học dữ liệu của bạn có thể am hiểu về học máy nhưng lại không biết những gì diễn ra trên dây chuyền. Việc bảo đảm đội ngũ có đủ kỹ năng liên chức năng, cùng với kinh nghiệm mở rộng quy mô, sẽ giúp bạn triển khai các quy trình này trên dây chuyền và trong toàn bộ hoạt động của mình.

Triển vọng phía trước

Trong ngành ô tô, chất lượng luôn là yếu tố định hình danh tiếng. Chỉ một lỗi bất thường lọt ra thị trường cũng có thể dẫn đến các đợt thu hồi tốn hàng trăm triệu đô la và làm xói mòn niềm tin mà khách hàng đã dành cho doanh nghiệp suốt nhiều năm. AI giúp phát hiện lỗi bất thường đó sớm hơn, tìm hiểu nguyên nhân và ngăn lỗi tái diễn trên mọi dây chuyền, mọi nhà máy, thay vì xử lý từng nơi một.

Các nhà sản xuất đang thu được giá trị thực sự từ AI hiện nay không nhất thiết là những đơn vị sở hữu công nghệ tiên tiến nhất. Đó là những đơn vị xem chất lượng như một hệ thống cần được thấu hiểu và liên tục cải tiến, trong đó AI là một phần chứ không phải toàn bộ hệ thống. Khi kiến trúc xe không ngừng phát triển và sản lượng tiếp tục tăng, kỷ luật đó sẽ càng quan trọng, chứ không kém đi.