General Motors (GM) là một trong những tên tuổi lớn nhất trong ngành công nghiệp ô tô toàn cầu, với lịch sử phát triển hơn một thế kỷ. Để duy trì vị thế dẫn đầu trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và nhu cầu ngày càng cao về sản phẩm thân thiện với môi trường, GM đã quyết định thực hiện một bước chuyển mình mạnh mẽ trong quy trình nghiên cứu và phát triển (R&D) bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình thiết kế xe hơi. Sự thay đổi này đã mang lại những cải thiện đáng kể trong nhiều khía cạnh.
1. Tình hình trước khi ứng dụng AI
Trước khi áp dụng AI, quy trình thiết kế và phát triển sản phẩm tại GM chủ yếu dựa vào phương pháp truyền thống, kết hợp giữa kinh nghiệm của các kỹ sư và thử nghiệm thủ công. Một số thách thức chính mà GM gặp phải trong giai đoạn này bao gồm:
- Quy trình phát triển dài hạn: Việc phát triển một mẫu xe mới thường mất nhiều năm, từ khâu ý tưởng, thiết kế, thử nghiệm cho đến sản xuất. Mỗi giai đoạn đều đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian, đặc biệt trong khâu thử nghiệm và tối ưu hóa thiết kế.
- Chi phí cao: Quy trình truyền thống thường rất tốn kém, đặc biệt khi cần thử nghiệm nhiều phiên bản khác nhau để tìm ra phương án tối ưu. Điều này không chỉ làm tăng chi phí sản xuất mà còn gây lãng phí tài nguyên.
- Khả năng tối ưu hóa giới hạn: Mặc dù các kỹ sư GM có nhiều kinh nghiệm, họ vẫn phải đối mặt với những giới hạn trong việc thử nghiệm hàng ngàn biến thể thiết kế, khiến việc tìm ra giải pháp tối ưu cho từng tiêu chí (như trọng lượng, độ bền, hiệu suất) trở nên khó khăn.
2. Sự thay đổi sau khi ứng dụng AI
Nhận thấy những hạn chế trên, GM đã quyết định áp dụng AI, đặc biệt là công nghệ Generative Design, vào quy trình thiết kế. Công nghệ này cho phép máy tính tạo ra hàng ngàn giải pháp thiết kế dựa trên các yêu cầu đầu vào, từ đó chọn ra phương án tối ưu nhất. Những thay đổi đáng chú ý sau khi áp dụng AI bao gồm:
- Tăng tốc độ phát triển: AI giúp GM rút ngắn đáng kể thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm cuối cùng. Các mô phỏng và thử nghiệm ảo giúp loại bỏ nhiều giai đoạn thử nghiệm thực tế, giúp công ty nhanh chóng đạt được thiết kế tối ưu mà không cần nhiều vòng lặp thử nghiệm như trước.
- Giảm chi phí sản xuất: AI tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu và giảm thiểu lãng phí. Khả năng mô phỏng và thử nghiệm trong môi trường ảo giúp tiết kiệm tài nguyên, do không cần sản xuất nhiều nguyên mẫu vật lý.
- Cải thiện chất lượng sản phẩm: Thiết kế khung xe mới, nhẹ hơn và bền hơn là một trong những thành tựu nổi bật khi ứng dụng AI. Khung xe do AI tối ưu không chỉ đảm bảo độ bền mà còn giảm trọng lượng, từ đó cải thiện hiệu suất nhiên liệu và giảm lượng khí thải, phù hợp với xu hướng phát triển bền vững trong ngành công nghiệp ô tô.
- Khả năng thử nghiệm toàn diện: AI cho phép GM thử nghiệm và mô phỏng hàng ngàn kịch bản khác nhau, từ đó phát hiện và khắc phục các lỗi tiềm ẩn trước khi đưa sản phẩm vào sản xuất hàng loạt. Điều này giúp giảm rủi ro và đảm bảo chất lượng sản phẩm cao hơn.
3. Kết quả đạt được
Sự chuyển mình từ quy trình truyền thống sang ứng dụng AI đã mang lại những kết quả ấn tượng cho GM:
- Giảm 40% trọng lượng khung xe: Nhờ vào AI, khung xe mới nhẹ hơn 40% so với thiết kế truyền thống, mà vẫn đảm bảo độ bền và an toàn.
- Tăng hiệu suất nhiên liệu: Thiết kế nhẹ hơn không chỉ giảm chi phí sản xuất mà còn cải thiện hiệu suất nhiên liệu, một yếu tố quan trọng trong bối cảnh giá nhiên liệu và quy định về khí thải ngày càng khắt khe.
- Tiết kiệm chi phí: AI đã giúp GM giảm thiểu lãng phí vật liệu và rút ngắn thời gian sản xuất, từ đó giảm chi phí tổng thể.
- Rút ngắn thời gian phát triển: Việc ứng dụng AI giúp GM đưa các mẫu xe mới ra thị trường nhanh hơn, từ đó tăng tính cạnh tranh.
Nguồn tham khảo: EMERJ
Lưu Diệu Linh tổng hợp và biên tập
