AI Phát Hiện Khuyết Tật Máy Móc Qua Âm Thanh

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang thu hút sự chú ý khi có khả năng phát hiện các bất thường thông qua âm thanh, tương tự như việc sử dụng camera để kiểm tra chất lượng sản phẩm. AI phân tích những khác biệt tinh vi trong âm thanh máy móc và âm thanh lắp ráp mà chỉ có thể được phân biệt bằng tai người, từ đó xác định tình trạng sản phẩm trong quy trình sản xuất.

Công ty âm thanh AI DiPli được thành lập vào năm 2017 bởi Lee Soo-ji, người đã tốt nghiệp ngành điện tử tại KAIST và có bằng thạc sĩ về khoa học nhận thức tại Đại học Quốc gia Seoul. Trước khi thành lập DiPli, cô đã làm việc tại Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul và giữ vị trí tổng quản lý sản phẩm tại một công ty chăm sóc sức khỏe.

Giải pháp chính của DiPli là "Listen AI Industrial", một hệ thống âm thanh AI dành cho công nghiệp. Hệ thống này phân tích âm thanh máy móc và âm thanh môi trường trong thời gian thực tại các dây chuyền sản xuất, từ đó kiểm tra chất lượng các bộ phận như động cơ, bộ truyền động và vòng bi, cũng như xác định tình trạng lắp ráp của các kết nối và bu lông.

Trước đây, nhiều trường hợp yêu cầu kiểm tra viên có kinh nghiệm phải nghe âm thanh trực tiếp để xác định sự bất thường, nhưng Listen AI thực hiện việc này thông qua phân tích dữ liệu. Công ty cho biết đây là giải pháp định lượng hóa quy trình kiểm tra chất lượng và lắp ráp dựa trên âm thanh, vốn phụ thuộc vào phán đoán cá nhân của người kiểm tra.

Dữ liệu âm thanh mà DiPli thu thập đã tích lũy hơn 520.000 giờ, tương đương với hơn 20TB. Đây là khối lượng âm thanh mà 178 kiểm tra viên có kinh nghiệm cần phải nghe trong 8 giờ mỗi ngày trong suốt một năm. Dựa trên dữ liệu này, Listen AI phân tích âm thanh của các sản phẩm được sản xuất trên dây chuyền trong thời gian thực.

Hiện tại, hệ thống có khả năng đánh giá hơn 18.000 sản phẩm mỗi giờ với độ chính xác 100% trong quy trình sản xuất. Công ty cho biết quy mô phân tích đạt hơn 150 triệu sản phẩm mỗi năm. Hệ thống có thể xác định âm thanh của một sản phẩm trong vòng 0,1 giây.

Điều này cũng giúp giảm thiểu những hạn chế trong việc kiểm tra dựa vào thính giác của con người. Hệ thống giúp giảm thiểu sự biến động trong phán đoán do trình độ và mức độ mệt mỏi của người kiểm tra, đồng thời giảm 60% chi phí lắp đặt và vận hành các phòng không âm thanh cần thiết cho việc kiểm tra. Đặc biệt, trong môi trường sản xuất, việc lắp ráp không đúng có thể dẫn đến việc thu hồi sản phẩm sau này, do đó nhu cầu về một hệ thống kiểm tra định lượng là rất lớn.

Giải pháp này đang mở rộng ứng dụng chủ yếu trong ngành sản xuất ô tô. Vào tháng 5 năm 2025, DiPli đã bắt đầu cung cấp giải pháp cho một công ty con của tập đoàn sản xuất ô tô H tại các cơ sở trong nước và Mexico, và vào tháng 1 năm nay, công ty cũng đã cung cấp giải pháp cho một nhà sản xuất động cơ ô tô toàn cầu. Hiện tại, hệ thống đang hoạt động tại 30 cơ sở công nghiệp trên toàn thế giới, bao gồm các công ty con của tập đoàn H, Hyosung Electric và Korail.

DiPli cũng đang tiến hành mở rộng ra các cơ sở sản xuất nước ngoài. Công ty đã ký hợp đồng độc quyền phân phối Listen AI với một đối tác tại Anh và bắt đầu thâm nhập vào thị trường châu Âu. Tại Bắc Mỹ, DiPli đang mở rộng việc áp dụng giải pháp tại các cơ sở sản xuất ở miền Nam Hoa Kỳ, bao gồm Georgia, Alabama và Tennessee, với kế hoạch triển khai tại hơn ba cơ sở sản xuất trong khu vực này trong năm nay.

DiPli nhận định rằng khi quá trình tự động hóa trong sản xuất diễn ra nhanh chóng, nhu cầu sử dụng âm thanh AI cũng sẽ gia tăng. Sự gia tăng của các nhà máy sử dụng robot để lắp ráp các kết nối và bu lông đòi hỏi phải đánh giá ngay lập tức không chỉ công việc lắp ráp mà còn cả kết quả lắp ráp. Do đó, DiPli cũng đang tiến hành mở rộng Listen AI thành một hệ thống AI đa phương thức kết hợp với kiểm tra hình ảnh.



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #DiPli
• #Âm thanh AI
• #AI