AI cho sản xuất chỉ hiệu quả khi trụ vững trong nhà máy: bụi, rung động, kết nối chập chờn, đổi ca và chu kỳ thay phần cứng 5 năm. NKKTech bàn giao AI cho sản xuất vận hành bền bỉ — kiểm tra chất lượng bằng thị giác máy tính trên camera biên, mô hình bảo trì dự đoán, dashboard OEE, agent hỗ trợ đa ngôn ngữ cho đội hiện trường toàn cầu. Được các nhà sản xuất quy mô vừa tại Mỹ, Nhật Bản và Đông Nam Á sử dụng.
Sáu mô hình năng lực chúng tôi triển khai nhiều nhất. Tất cả được thiết kế cho độ tin cậy công nghiệp + triển khai tại biên khi cần.
Phát hiện lỗi bề mặt, kiểm tra kích thước, kiểm tra nhãn đúng/sai. Triển khai tại biên trên NVIDIA Jetson hoặc Intel OpenVINO. Học liên tục từ các lỗi được gắn cờ.
Mô hình trên luồng dữ liệu cảm biến dự đoán hỏng hóc thiết bị trước 2–14 ngày. Giảm 30–50% thời gian dừng máy ngoài kế hoạch. Tích hợp với CMMS (Maximo, Fiix, UpKeep).
Tính OEE (hiệu suất thiết bị tổng thể) theo thời gian thực, phát hiện điểm nghẽn, dashboard so sánh giữa các ca. Kho dữ liệu sản xuất + mô hình dbt + hiển thị trên Grafana / PowerBI.
Mô hình tồn kho thời gian thực + thời gian giao hàng của nhà cung cấp, cảnh báo gián đoạn, lập kế hoạch theo kịch bản. Tích hợp với SAP, Oracle ERP, NetSuite.
AI agent đa ngôn ngữ trả lời câu hỏi về sổ tay thiết bị, xử lý sự cố từ ảnh + mô tả, lên lịch điều phối kỹ thuật viên. Hỗ trợ sẵn EN/JA/ZH/VI/KO.
Soạn báo cáo kiểm soát chất lượng, trích xuất chứng nhận phân tích (CoA), OCR tờ khai hải quan, dịch tài liệu kỹ thuật đa ngôn ngữ.
1–2 tuần. Khảo sát tại chỗ hoặc qua video; xác định các ràng buộc sản xuất (phần cứng, mạng, ca làm việc) sẽ định hình kiến trúc AI.
6–10 tuần. Thu hẹp phạm vi thí điểm; triển khai trên một dây chuyền sản xuất; đo lường so với mức nền; cải tiến lặp lại.
8–14 tuần. Mở rộng sang các dây chuyền hoặc nhà máy khác; gia cố hệ thống triển khai tại biên; đào tạo đội vận hành.
Hợp đồng duy trì hằng tháng để cập nhật mô hình, bổ sung loại lỗi mới, vận hành vòng học liên tục.
Kiểm tra chất lượng mối hàn bằng thị giác máy tính, phát hiện lỗi sơn, phát hiện bất thường dữ liệu lực siết, dashboard chất lượng nhà cung cấp.
Phát hiện lỗi PCB, phân loại bất thường trên wafer map, phân tích hiệu suất (yield), dự đoán lỗi thiết bị.
Phát hiện dị vật, kiểm tra nhãn đúng/sai, kiểm tra độ nguyên vẹn bao bì, tự động hóa truy xuất nguồn gốc.
Tự động hóa hồ sơ lô, kiểm tra chiết rót lọ, theo dõi sai lệch theo GMP, tìm kiếm SOP đa ngôn ngữ.
Phát hiện lỗi vải, kiểm soát chất lượng cắt may, tự động hóa phối màu, theo dõi năng suất tại xưởng.
Bảo trì dự đoán cho hệ thống thủy lực, phát hiện lỗi dựa trên rung động, phân tích hành vi người vận hành, chẩn đoán từ xa.
Được — có ba cách tiếp cận phù hợp khi dữ liệu hạn chế. (1) Phát hiện bất thường (không cần nhãn, chỉ cần mẫu "bình thường"). (2) Tạo dữ liệu tổng hợp bằng NVIDIA Omniverse hoặc ngẫu nhiên hóa miền (domain randomization) trong Blender. (3) Học chủ động (active learning): bắt đầu với một tập nhãn rất nhỏ, triển khai mô hình chưa hoàn hảo, tích lũy các ca khó để gắn nhãn, cập nhật mô hình hằng tuần. Hầu hết dự án đạt độ chính xác chấp nhận được trong 6–12 tuần dù dữ liệu ban đầu hạn chế.
Suy luận chạy hoàn toàn trên thiết bị biên; chỉ kết quả tổng hợp (số lỗi, cảnh báo) được gửi lên hệ thống trung tâm. Khi cần, mô hình có thể được cập nhật cách ly mạng (air-gapped) qua USB. Với nhà máy không có internet, chúng tôi thiết kế hệ thống đồng bộ lại mỗi đêm qua mạng di động vào giờ nghỉ của người vận hành.
Có — OPC UA, MQTT, MTConnect, Modbus được hỗ trợ đầy đủ. Chúng tôi có tích hợp với SAP, Oracle ERP, NetSuite ở tầng kho dữ liệu, và với các nền tảng MES lớn (Wonderware, Ignition, Tulip) ở tầng xưởng sản xuất.
Giám đốc Thị trường Nhật Bản (JLPT N1) quản lý dự án bằng tiếng Nhật; trao đổi kỹ thuật bằng tiếng Nhật hoặc tiếng Anh tùy đội ngũ được phân công. Tại Nhật Bản, chúng tôi có hơn 3 năm hợp tác với một công ty công nghệ Nhật Bản về AI agent và AR (case study đã công bố). Hợp đồng ký với NKKTech Global Pte. Ltd. theo luật Singapore (chúng tôi không có pháp nhân hay đơn vị tư vấn pháp lý đối tác tại Nhật; nếu cần hợp đồng theo luật Nhật, hãy nêu ở buổi trao đổi đầu tiên).
USD 60K–150K cho giai đoạn thí điểm trên một dây chuyền / một máy. Triển khai mở rộng nhiều dây chuyền hoặc nhiều nhà máy: USD 200K–300K mỗi giai đoạn; các chương trình lớn nhiều giai đoạn được báo giá theo từng giai đoạn. Chi phí định kỳ chủ yếu là khấu hao phần cứng (thiết bị biên dùng 3–5 năm); chi phí LLM trên cloud thường khoảng $300–$2K/tháng ở quy mô doanh nghiệp vừa.
NKKTech bàn giao pipeline xử lý tài liệu bằng LLM của chúng tôi đúng hạn và đúng ngân sách. Tech lead có mặt trên Slack mỗi ngày. Đây là đội offshore đầu tiên thực sự làm việc đúng như chúng tôi kỳ vọng.
Đội của Tony hiểu hệ thống PHP cũ của chúng tôi còn nhanh hơn đội nội bộ. Di trú không downtime, đúng như cam kết. PM song ngữ giúp việc trao đổi diễn ra suôn sẻ.
Từ 15 giờ/tuần tìm kiếm khách hàng thủ công, chúng tôi chuyển sang tạo lead hoàn toàn tự động trong 8 tuần. Hoàn vốn (ROI) trong 60 ngày, đúng như Tony đã hứa.
NKKTech bàn giao pipeline xử lý tài liệu bằng LLM của chúng tôi đúng hạn và đúng ngân sách. Tech lead có mặt trên Slack mỗi ngày. Đây là đội offshore đầu tiên thực sự làm việc đúng như chúng tôi kỳ vọng.
Cập nhật lần cuối: · Được rà soát hằng quý để đảm bảo chính xác.
Cuộc gọi khám phá miễn phí 30 phút với kỹ sư cấp cao của NKKTech (không phải nhân viên kinh doanh). Chúng tôi sẽ xem xét yêu cầu của bạn, xác định phạm vi hợp tác và nói thẳng liệu chúng tôi có phải lựa chọn phù hợp hay không.
Nhận báo giá cố định