Tại Simulia User Day Conference do Dassault Systemes Korea tổ chức ngày 11/6, Samsung Electronics và LG Electronics đã chia sẻ các trường hợp ứng dụng AI trong kỹ thuật sản xuất, lĩnh vực lâu nay thường được xem là khó tạo ra hiệu quả rõ rệt bằng AI.

Đại diện hai doanh nghiệp cho biết AI không chỉ hỗ trợ tự động hóa quy trình mà còn bắt đầu được đưa vào các công việc kỹ thuật chuyên sâu như dự đoán hiệu năng ăng-ten và xây dựng cơ sở dữ liệu CAE.

Shin Yong-seon, thành viên nhóm hợp tác công nghiệp của Samsung Electronics, đã giới thiệu công nghệ dự đoán hiệu năng ăng-ten bằng thuật toán học máy. Theo ông, AI hoàn toàn có thể được ứng dụng ngay cả trong những mảng kỹ thuật có độ phức tạp cao như thiết kế ăng-ten.

Shin Yong-seon cho biết bản thân đã có hơn 20 năm làm việc trong lĩnh vực phát triển ăng-ten và từng cho rằng, dù AI phát triển nhanh, việc áp dụng học máy vào thiết kế ăng-ten cũng khó mang lại lợi ích kỹ thuật đáng kể.

Theo ông, nguyên nhân là hiệu năng ăng-ten không chỉ phụ thuộc vào cấu trúc của chính ăng-ten mà còn chịu ảnh hưởng lớn từ phương tiện hoặc thiết bị đầu cuối nơi nó được lắp đặt, các cấu trúc xung quanh cũng như sự thay đổi phức tạp của môi trường truyền dẫn. Bên cạnh đó, lĩnh vực này cũng thiếu dữ liệu quy mô lớn để huấn luyện mô hình AI.

Ngay cả khi thu thập dữ liệu mô phỏng bằng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM), chi phí và thời gian vẫn rất lớn. Quan hệ giữa biến thiết kế đầu vào và kết quả đầu ra lại mang tính phi tuyến cao, khiến việc xây dựng mô hình dự đoán bằng phương pháp toán học không hề đơn giản.

Tuy nhiên, quan điểm này đã thay đổi sau khi Samsung Electronics triển khai dự án phát triển mô hình AI cho ăng-ten từ tháng 3 năm ngoái. Shin Yong-seon cho biết dự án cho thấy AI có thể được áp dụng thực tế vào quá trình phát triển ăng-ten.

Ông nói: "Tôi không biết ngôn ngữ lập trình hay cách xây dựng bộ dữ liệu. Nhờ sự hỗ trợ của Dassault Systemes, chúng tôi đã triển khai một dự án PoC, xây dựng quy trình tự động hóa phân tích trong môi trường ảo và trực tiếp kiểm chứng khả năng ứng dụng AI."

Theo Shin Yong-seon, kết quả của dự án thể hiện trên cả phương diện hiệu quả công việc lẫn năng lực kỹ thuật. Cụ thể, dự án giúp cắt giảm đáng kể các vòng phân tích lặp đi lặp lại trên CST, đồng thời cho phép sàng lọc từ giai đoạn thiết kế ban đầu những phương án có khả năng đáp ứng thông số cao, qua đó rút ngắn thời gian phát triển tới hàng chục lần. Về mặt kỹ thuật, dự án cũng chứng minh có thể xây dựng mô hình dự đoán đáng tin cậy ngay cả khi dữ liệu còn hạn chế.

Samsung Electronics cho biết sẽ tiếp tục mở rộng phạm vi từ mô-đun ăng-ten đơn sang ăng-ten đa băng tần tích hợp LTE và Wi-Fi, đồng thời xây dựng hạ tầng kiểm chứng thiết kế tiêu chuẩn trên toàn công ty, bao gồm cả các biến số hình học như kết cấu khung, kính và vị trí giá đỡ.

Shin Yong-seon nhấn mạnh: "Nếu kỹ sư có mục tiêu thiết kế rõ ràng và đủ kiến thức chuyên môn để kiểm soát pipeline AI, AI có thể trở thành công cụ kỹ thuật mang tính chiến lược, giúp loại bỏ thời gian dành cho các bước tinh chỉnh và phân tích lặp lại, đồng thời đẩy nhanh các quyết định thiết kế cốt lõi."

Ở một phiên trình bày khác, Choi Sang-hyeok, nghiên cứu viên cao cấp tại Viện Công nghệ sản xuất của LG Electronics, đã giới thiệu cách doanh nghiệp này xây dựng cơ sở dữ liệu CAE trên nền tảng SPDM với AI agent.

Theo LG Electronics, doanh nghiệp bắt đầu thí điểm nền tảng SPDM (Simulation Process and Data Management) dựa trên giải pháp của Dassault Systemes từ cuối năm 2019 và hoàn tất triển khai ở cấp tổng bộ vào tháng 4/2022. Tuy nhiên, trong 2-3 năm đầu, do các tổ chức CAE phân tán theo từng đơn vị kinh doanh, mức độ sử dụng hệ thống của kỹ sư tại hiện trường còn thấp. Vì vậy, LG Electronics đã thúc đẩy dự án nâng cấp các tệp báo cáo vốn chỉ dừng ở mức data lake thành cơ sở dữ liệu định lượng.

Định hướng của doanh nghiệp là không làm thay đổi cách làm việc hiện tại của kỹ sư. Theo đó, kỹ sư vẫn chỉ cần tải lên báo cáo PowerPoint như thông lệ, còn hệ thống sẽ tự động trích xuất số liệu và đưa vào cơ sở dữ liệu.

Trong quá trình triển khai, nhóm dự án gặp trở ngại khi các mô hình ngôn ngữ lớn phổ thông không thể đọc chính xác bảng biểu và dữ liệu đối tượng trong những tệp PowerPoint phức tạp. Để khắc phục, LG Electronics đã áp dụng mô hình thị giác - ngôn ngữ Qwen3-VL và xây dựng quy trình trích xuất dữ liệu gồm 4 bước.

Sau khi hoàn thiện, cơ sở dữ liệu này được sử dụng cho các tác vụ như phân tích bất thường, phân tích mẫu thiết kế và phân tích xu hướng trong vận hành thực tế.

Choi Sang-hyeok cho biết thành quả quan trọng nhất là doanh nghiệp đã xây dựng được hệ thống chuyển đổi dữ liệu báo cáo phi cấu trúc thành tài sản dữ liệu có cấu trúc mà không cần thay đổi cách làm việc của kỹ sư. Ông nhấn mạnh LG Electronics đã vượt qua giới hạn của phương thức cũ vốn đòi hỏi nhập số liệu thủ công, đồng thời nâng cao đáng kể khả năng truy cập và mức độ tiện dụng của cơ sở dữ liệu thông qua pipeline AI agent. Theo ông, doanh nghiệp cũng đã hoàn thiện nền tảng pipeline dữ liệu có thể cung cấp dữ liệu kỹ thuật chất lượng cao cho các mô hình AI.