Thời đại của những cỗ máy “bất tử”

168

Bản song sinh số giúp các kỹ sư biết chi tiết nào cần bảo dưỡng và thời điểm phù hợp để làm điều đó.

Ảnh: Getty Images.

Cơn đau khuỷu tay dai dẳng từ thời trung học đến nay có lẽ chỉ là ảo giác của nhiều người từng ném bóng, vì trung bình, cơ thể sẽ thay tế bào cơ mới sau mỗi 15 năm. Tương tự, các tế bào xương, gân, dây chằng và sụn hiện có cũng có thể hoàn toàn khác so với những tế bào trước đó vài năm.

Máy móc cũng vậy. Nhiều tua-bin trong các nhà máy điện có tuổi thọ chính thức là 30 năm. Nhưng một số tua-bin do GE bảo dưỡng đã và đang hoạt động gấp đôi số thời gian ấy, đặc biệt, một thiết bị vẫn đang chạy tốt sau 82 năm, Colin Parris, phó chủ tịch nghiên cứu phần mềm tại Trung tâm Nghiên cứu Toàn cầu (GRC) của GE, cho biết. Thực tế, việc cần làm chỉ là thay thế bộ phận mới và ký kết những hợp đồng bảo trì có thời hạn lâu hơn tuổi thọ của máy.

“Chúng tôi thậm chí đã thay mới toàn bộ linh kiện trong một số tua-bin hơi nước,” Parris nói. “Có lẽ chỉ khung vỏ là còn nguyên. Điều này khiến ta thấy rằng khởi đầu của các cỗ máy bất tử đang đến gần”.

Tạo ra những cỗ máy “bất tử” cũng là mục tiêu của một dự án mà Parris đang thực hiện tại GRC. Ý tưởng của họ là đưa các trường hợp tình cờ kéo dài tuổi thọ máy thành một thực tiễn chính thức. Điều này sẽ giúp tăng tuổi thọ và nâng cấp hiệu suất hoạt động của máy. Dự án kết hợp ba công nghệ chủ chốt gồm giả lập trên máy tính (computer simulation), trí tuệ nhân tạo in 3D để tạo ra một cách tiếp cận mới trong khâu thiết kế và bảo trì.

Dự án “bản song sinh số” kết hợp ba công nghệ gồm giả lập trên máy tính, trí tuệ nhân tạo và in 3D để tạo ra một cách tiếp cận mới trong giai đoạn thiết kế và bảo trì. Ảnh: GE Digital.

Giả lập trên máy tính là một công cụ phổ biến dùng trong giai đoạn thiết kế máy mới. Đồng thời, nó cũng rất hữu ích trong giai đoạn vòng đời sản phẩm tiếp theo như khi máy hỏng hóc và cần tìm hiểu nguyên nhân. Ý tưởng của Parris là kết nối hai khâu này vào một chương trình giả lập phản ánh tình trạng thiết bị xuyên suốt vòng đời hoạt động. Ông gọi ý tưởng này là “bản song sinh số” (digital twin).

Đây là một phiên bản giả lập trên máy tính của một thiết bị đang vận hành ngoài thực tế. Mô hình ảo này có ưu điểm là cho phép kỹ sư “chạy” chương trình trên máy tính để biết chính xác cần bảo trì chỗ nào và vào lúc nào. “Đây là cách giúp máy móc luôn “sống”.

Giả sử, nếu một linh kiện hỏng và cần thay mới, kỹ sư có thể sử dụng công nghệ in 3D để chế tạo phụ tùng thay thế. Nhưng hơn thế nữa, nhân dịp đó, ta còn có thể nâng cấp và tùy biến thêm chi tiết, sao cho không chỉ sửa chữa mà còn tăng hiệu suất thiết bị.

Trí tuệ nhân tạo, cụ thể là máy học, đóng một vai trò quan trọng trong dự án “bản song sinh số”. Tại phòng thí nghiệm của GRC, Parris và đồng nghiệp đang thử nghiệm trên một tua-bin khí để thu thập dữ liệu hao mòn máy móc theo thời gian. Khi vận hành tua-bin trong điều kiện nhiệt độ và áp suất cao, họ chỉ mất vài tuần để giả lập quá trình máy móc vận hành từ 5 – 6 năm. Tiếp đó, họ chụp X-quang và siêu âm máy để tìm kiếm dấu hiệu hao mòn như vết nứt nhỏ hoặc các dấu hiệu hỏng hóc khác. Tất cả dữ liệu sẽ được cung cấp cho thuật toán máy học và dùng để dự đoán thời điểm bảo dưỡng thuận lợi nhất.

“Thường chỉ cần một mô hình để mô tả chung về cách vận hành của tua-bin, nhưng mỗi thiết bị lại hao mòn theo cách khác nhau, tùy thuộc vào nhiều yếu tố,” Parris giải thích. “Chúng tôi sử dụng công nghệ máy học AI để tìm cách giúp thiết bị thực tế “khớp” với mô hình giả lập nhất”.

Theo Fred Guterl

BÌNH LUẬN CỦA BẠN