Ảnh minh họa. Nguồn: mitsubishielectric-edm.eu.

Để phân tích công việc của nhân viên trong các cơ sở sản xuất, hệ thống AI của Mitsubishi sẽ được đào tạo để hiểu công việc tiêu chuẩn. Theo đó, hệ thống sử dụng AI để phân tích chuyển động của mỗi công nhân trong vài phút thông qua việc chụp ảnh. Sau đó, dữ liệu được tập hợp lại để đào tạo các công nhân khác.

Các cơ sở sản xuất thường có nhiều công việc con người phải thực hiện, chẳng hạn như lắp đặt ốc vít. Tuy nhiên, sự không đồng đều trong hiệu suất công việc do sự khác biệt về trình độ kỹ năng có thể gây ra một số vấn đề.

Vì vậy, Mitsubishi tin rằng việc sử dụng AI để phân tích hành vi và chuyển đổi chuyển động của công nhân lành nghề thành dữ liệu sẽ mang lại cải tiến cho toàn bộ nhóm công nhân và hỗ trợ việc truyền đạt kỹ năng.

Hiện nay, Mitsubishi Electric đang tiến hành thử nghiệm hệ thống tại các nhà máy và dự kiến mục tiêu thương mại hóa từ năm 2025.

AI giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động tại Nhật Bản

Công ty Kitanoho Solutions ở Hokkaido, Nhật Bản, vừa thành công trong việc phát triển một hệ thống phân loại cà rốt tự động, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động ngày càng trầm trọng trong ngành nông nghiệp.

Hệ thống mới này sẽ sử dụng AI để phân tích hình ảnh từng củ cà rốt, được chụp bởi camera trên băng chuyền, và sau đó một robot sẽ phân loại những củ không đạt tiêu chuẩn.

Ưu điểm nổi bật của hệ thống là khả năng lựa chọn sản phẩm với độ chính xác cao, giúp cải thiện hiệu suất của quy trình phân loại. Kitanoho Solutions đã mất 3 năm để hoàn thành phát triển hệ thống này và dự kiến sẽ đưa sản phẩm ra thị trường trong thời gian tới.

Trong bối cảnh các hệ thống phân loại hiện tại ở Nhật Bản thường yêu cầu sử dụng nhiều camera để kiểm tra tổng thể và mang lại chi phí lắp đặt cao, hệ thống của Kitanoho Solutions có thể trở thành một lựa chọn mới cho các nhà máy phân loại trái cây vừa và nhỏ. Điều này giúp họ áp dụng phương pháp phân loại tự động một cách hiệu quả, đồng thời giảm thiểu chi phí và ứng phó với tình trạng thiếu lao động lành nghề trong ngành nông nghiệp.