Tổng hợp 100+ công cụ AI hữu ích cho mọi ngành nghề (P3)

Với tiềm năng vượt trội, AI đang dần thay đổi cách chúng ta làm việc, giao tiếp và phát triển. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá hơn 100 công cụ AI hữu ích, hứa hẹn sẽ mang đến những công cụ và phương pháp tiên tiến, phục vụ cho mọi ngành nghề một cách hiệu quả.

Sản xuất và Công nghiệp 4.0

41. Bảo trì dự đoán

AI dự đoán hỏng hóc máy móc, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Bảo trì dự đoán:

• IBM Watson IoT Predictive Maintenance: IBM Watson cung cấp một nền tảng IoT dựa trên AI giúp các doanh nghiệp dự đoán hỏng hóc thiết bị bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến. Nền tảng này cung cấp các thông tin và đề xuất bảo trì có giá trị.
• Microsoft Azure IoT: Azure IoT sử dụng AI và học máy để phân tích dữ liệu từ các thiết bị và thiết bị kết nối. Nền tảng này cung cấp các giải pháp bảo trì dự đoán giúp các tổ chức xử lý các vấn đề về thiết bị một cách chủ động.
• SAP Predictive Maintenance and Service: Giải pháp bảo trì dự đoán của SAP kết hợp AI và IoT để phân tích dữ liệu thiết bị theo thời gian thực. Nền tảng này cung cấp phân tích dự đoán và đề xuất bảo trì để cải thiện độ tin cậy của tài sản.
• GE Digital’s Predix: Nền tảng Predix của GE Digital sử dụng AI và IoT để dự đoán hỏng hóc máy móc và tối ưu hóa lịch trình bảo trì. Nền tảng này được thiết kế cho các ngành công nghiệp như sản xuất, năng lượng và y tế.

42. Kiểm soát chất lượng

Hệ thống AI kiểm tra sản phẩm để phát hiện lỗi và đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Kiểm soát chất lượng:

• Cognex: Cognex cung cấp một loạt các hệ thống thị giác máy và phần mềm dựa trên AI cho kiểm soát chất lượng công nghiệp. Nền tảng này chuyên về thị giác máy và phân tích hình ảnh để nhận diện lỗi và đảm bảo chất lượng sản phẩm.
• Inspekto S70: Inspekto’s S70 là một hệ thống thị giác máy tự động dựa trên AI được thiết kế cho kiểm tra chất lượng trong sản xuất. Nền tảng này có thể được triển khai dễ dàng trên dây chuyền sản xuất để nhận diện lỗi theo thời gian thực.
• Sight Machine: Sight Machine cung cấp một nền tảng phân tích sản xuất dựa trên AI. Nền tảng này cung cấp phân tích dữ liệu theo thời gian thực để giám sát quy trình sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

43. Thiết kế sản phẩm sáng tạo

AI hỗ trợ trong việc thiết kế sản phẩm bằng cách tạo ra các khái niệm và nguyên mẫu thiết kế. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Thiết kế sản phẩm sáng tạo:

• Autodesk Generative Design: Autodesk cung cấp một công cụ thiết kế sáng tạo sử dụng thuật toán AI để khám phá hàng nghìn khả năng thiết kế, giúp các kỹ sư và nhà thiết kế tạo ra các thiết kế sản phẩm tối ưu và sáng tạo.
• SolidWorks xDesign: SolidWorks cung cấp một nền tảng CAD dựa trên đám mây với khả năng thiết kế sáng tạo sử dụng AI. Nền tảng này giúp người dùng tạo ra các mô hình 3D tham số và khám phá các biến thể thiết kế một cách nhanh chóng.
• Siemens NX Generative Design: Siemens NX cung cấp phần mềm thiết kế sáng tạo sử dụng AI để tối ưu hóa thiết kế sản phẩm cho các ngành công nghiệp khác nhau, từ ô tô đến hàng không, bằng cách xem xét các vật liệu, hiệu suất và ràng buộc sản xuất.

44. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

AI tối ưu hóa logistics chuỗi cung ứng, giảm thiểu chi phí và cải thiện hiệu quả. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Tối ưu hóa chuỗi cung ứng:

• IBM Sterling Supply Chain Suite: IBM’s Sterling Supply Chain Suite sử dụng AI và công nghệ blockchain để cung cấp khả năng kiểm soát và tầm nhìn toàn diện đối với hoạt động chuỗi cung ứng. Nền tảng này cung cấp các giải pháp tối ưu hóa hàng tồn kho, quản lý đơn hàng và lập kế hoạch logistics.
• SAP Integrated Business Planning: Giải pháp SAP Integrated Business Planning (IBP) sử dụng AI và học máy để nâng cao dự báo nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho và cải thiện khả năng đáp ứng chuỗi cung ứng. Nền tảng này giúp các tổ chức điều chỉnh chuỗi cung ứng của họ với các mục tiêu kinh doanh.
• Llamasoft Supply Chain Guru: Llamasoft’s Supply Chain Guru là một nền tảng thiết kế và mô hình chuỗi cung ứng sử dụng AI để phân tích các kịch bản khác nhau và tối ưu hóa thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng. Nền tảng này giúp đưa ra các quyết định thông minh về vị trí kho, cơ sở sản xuất và tuyến đường vận chuyển.
• Oracle Cloud SCM: Oracle Cloud Supply Chain Management (SCM) cung cấp các giải pháp dựa trên AI cho dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và mua sắm. Nền tảng này giúp các tổ chức tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng và giảm thiểu chi phí.

45. Quản lý hàng tồn kho

AI quản lý mức hàng tồn kho, tối ưu hóa kho và giảm thiểu các vấn đề thừa hàng/thấp hàng. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Quản lý hàng tồn kho:

• Oracle Inventory Management Cloud: Oracle’s Inventory Management Cloud sử dụng AI và học máy để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về mức tồn kho và dự báo nhu cầu. Nền tảng này giúp các tổ chức tối ưu hóa mức tồn kho, giảm chi phí lưu kho và ngăn ngừa tình trạng hết hàng hoặc thừa hàng.
• Infor Nexus: Infor Nexus cung cấp một nền tảng quản lý chuỗi cung ứng dựa trên AI bao gồm các tính năng tối ưu hóa hàng tồn kho. Nền tảng này cung cấp tầm nhìn về hàng tồn kho trên toàn bộ chuỗi cung ứng và sử dụng các thuật toán AI để cân bằng mức tồn kho, giảm thiểu hàng tồn kho dư thừa và cải thiện khả năng hoàn thành đơn hàng.

46. Tối ưu hóa quy trình

AI tối ưu hóa quy trình sản xuất để đạt hiệu quả và sử dụng tài nguyên tối đa. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Tối ưu hóa quy trình:

• Siemens Opcenter: Siemens Opcenter cung cấp một bộ giải pháp quản lý hoạt động sản xuất toàn diện sử dụng AI và phân tích. Nền tảng này cung cấp tầm nhìn theo thời gian thực về các quy trình sản xuất, giúp xác định các nút thắt cổ chai và tối ưu hóa các hoạt động sản xuất.
• Rockwell Automation FactoryTalk Analytics: FactoryTalk Analytics của Rockwell Automation sử dụng AI và học máy để cải thiện các quy trình sản xuất. Nền tảng này cung cấp khả năng bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa quy trình để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và cải thiện việc sử dụng tài nguyên.

47. Phát hiện lỗi

AI nhận diện các lỗi trong máy móc và thiết bị, ngăn ngừa tai nạn và hỏng hóc. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Phát hiện lỗi:

• Bosch IoT Insights: Bosch IoT Insights là một nền tảng IoT công nghiệp sử dụng AI và học máy để giám sát tình trạng thiết bị và phát hiện lỗi. Nền tảng này cung cấp phân tích theo thời gian thực và khả năng bảo trì dự đoán để ngăn ngừa sự cố.
• Schneider Electric EcoStruxure Machine Advisor: EcoStruxure Machine Advisor của Schneider Electric cung cấp bảo trì dự đoán dựa trên AI cho máy móc công nghiệp. Nền tảng này sử dụng dữ liệu cảm biến và các thuật toán AI để phát hiện các bất thường và dự đoán hỏng hóc thiết bị.
• GE Digital Predix APM: GE Digital’s Predix Asset Performance Management (APM) sử dụng AI và phân tích công nghiệp để giám sát tình trạng của tài sản và thiết bị. Nền tảng này cung cấp phát hiện lỗi sớm, phân tích nguyên nhân gốc rễ và cải thiện độ tin cậy của tài sản.

48. Lập lịch sản xuất

AI tạo ra lịch sản xuất để tối đa hóa sản lượng và đáp ứng nhu cầu. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Lập lịch sản xuất:

• PLEX Systems Manufacturing Execution: PLEX Systems cung cấp một hệ thống điều hành sản xuất (MES) dựa trên AI bao gồm các khả năng lập lịch sản xuất. Nền tảng này sử dụng AI và học máy để tối ưu hóa lịch sản xuất dựa trên dữ liệu thời gian thực, dự báo nhu cầu và các ràng buộc tài nguyên.
• GAINSystems: GAINSystems cung cấp phần mềm tối ưu hóa nhu cầu và tồn kho dựa trên AI với các tính năng lập lịch sản xuất. Nền tảng này tối ưu hóa lịch sản xuất để phù hợp với nhu cầu và mục tiêu tồn kho trong khi xem xét các ràng buộc khác nhau.

49. Hiệu suất năng lượng

AI tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, giảm chi phí và bảo vệ môi trường. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Hiệu suất năng lượng:

• Siemens EnergyIP: Siemens EnergyIP sử dụng AI và phân tích để tối ưu hóa quản lý năng lượng công nghiệp. Nền tảng này cung cấp tầm nhìn về tiêu thụ năng lượng, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên năng lượng và giảm chi phí năng lượng.
• Schneider Electric EcoStruxure Energy Management: EcoStruxure của Schneider Electric là một nền tảng quản lý năng lượng dựa trên AI giúp các tổ chức tối ưu hóa sử dụng năng lượng, cải thiện hiệu quả và giảm lượng khí thải carbon. Nền tảng này cung cấp khả năng giám sát năng lượng theo thời gian thực và phân tích tiên đoán.

50. Hợp tác robot – người (Cobots)

Robot AI làm việc cùng con người trong dây chuyền sản xuất để tăng cường năng suất. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Hợp tác robot – người (Cobots):

• Universal Robots: Universal Robots cung cấp các cobot có thể lập trình và sử dụng dễ dàng để làm việc cùng con người trong các môi trường sản xuất. Các cobot của Universal Robots có khả năng cảm nhận và điều chỉnh chuyển động để đảm bảo an toàn và hiệu quả.
• ABB Robotics: ABB Robotics cung cấp các giải pháp cobot sử dụng AI để làm việc cùng con người trong sản xuất và lắp ráp. Các cobot của ABB được thiết kế để dễ dàng lập trình và triển khai, giúp tăng cường hiệu suất và năng suất.
• Fanuc CRX: Fanuc cung cấp dòng cobot CRX có khả năng làm việc an toàn và hiệu quả cùng con người. Các cobot CRX của Fanuc sử dụng công nghệ cảm biến và AI để đảm bảo an toàn và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Bền vững về môi trường

51. Mô hình hóa khí hậu

AI giúp dự đoán các biến đổi khí hậu và tác động của chúng. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Mô hình hóa khí hậu:

• The Weather Company by IBM: The Weather Company của IBM cung cấp các giải pháp mô hình hóa thời tiết và khí hậu được tăng cường bằng AI. Nền tảng này kết hợp AI và học máy với dữ liệu khí hậu rộng lớn để cung cấp các dự đoán khí hậu chính xác cho nhiều ngành công nghiệp, bao gồm nông nghiệp và năng lượng.
• Climate.ai: Climate.ai là một nền tảng sử dụng AI để mô hình hóa và dự đoán các tác động của biến đổi khí hậu ở quy mô khu vực và toàn cầu. Nền tảng này hỗ trợ các nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách và tổ chức hiểu các xu hướng khí hậu và phát triển các chiến lược giảm thiểu và thích ứng.
• Earth-Now by NASA: Nền tảng Earth-Now của NASA kết hợp AI và dữ liệu vệ tinh để giám sát và mô hình hóa các biến đổi khí hậu. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu khí hậu theo thời gian thực và các công cụ trực quan hóa cho các nhà nghiên cứu và công chúng để hiểu các tác động khí hậu.

52. Bảo tồn đa dạng sinh học

AI hỗ trợ giám sát và bảo tồn các loài có nguy cơ tuyệt chủng. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Bảo tồn đa dạng sinh học:

• Wildbook: Wildbook là một nền tảng dựa trên AI tập trung vào giám sát và bảo tồn động vật hoang dã. Nó sử dụng thị giác máy tính và học máy để nhận dạng và theo dõi các cá thể động vật dựa trên dấu vết và đặc điểm riêng của chúng. Các nhà nghiên cứu và bảo tồn có thể sử dụng Wildbook để thu thập dữ liệu về các loài có nguy cơ tuyệt chủng và đánh giá xu hướng dân số.
• Instant Wild: Instant Wild là một ứng dụng di động và nền tảng cho phép người dùng đóng góp vào giám sát động vật hoang dã. Nền tảng này sử dụng các thuật toán AI để phân tích ảnh được người dùng chụp trong tự nhiên. Ứng dụng giúp nhận dạng và tài liệu hóa các loài, cung cấp dữ liệu có giá trị cho các nỗ lực bảo tồn.

53. Giảm thiểu lượng khí thải carbon

AI nhận diện các cơ hội để giảm lượng khí thải carbon trong các ngành công nghiệp khác nhau. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Giảm thiểu lượng khí thải carbon:

• Ecolane: Ecolane là một nền tảng tối ưu hóa giao thông sử dụng AI. Nó hỗ trợ các cơ quan và tổ chức vận tải tối ưu hóa tuyến đường, lịch trình và bảo trì phương tiện để giảm lượng khí thải từ các đội xe của họ. Nền tảng sử dụng các thuật toán AI để cải thiện hiệu quả vận tải và giảm thiểu lượng khí thải carbon.
• CarbonCure: CarbonCure là một giải pháp dựa trên AI cho ngành xây dựng. Nó sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất bê tông, giảm lượng khí thải carbon bằng cách tiêm carbon dioxide (CO2) đã được thu giữ vào hỗn hợp bê tông. Cách tiếp cận sáng tạo này giúp các công ty xây dựng giảm thiểu lượng khí thải carbon của họ.

54. Dự đoán thảm họa thiên nhiên

AI dự đoán và theo dõi các thảm họa thiên nhiên, hỗ trợ cảnh báo sớm và ứng phó. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Dự đoán thảm họa thiên nhiên:

• Earth Networks: Earth Networks cung cấp các giải pháp phát hiện thời tiết và sét tiên tiến được hỗ trợ bởi AI. Công nghệ của họ bao gồm mạng lưới toàn cầu các trạm thời tiết và cảm biến, cung cấp dữ liệu cho các thuật toán AI, cho phép dự đoán và theo dõi các sự kiện thời tiết khắc nghiệt, bao gồm cả giông bão và lốc xoáy.
• RapidSOS: RapidSOS cung cấp một nền tảng ứng phó khẩn cấp dựa trên AI tích hợp với các hệ thống 911. Nó sử dụng các thuật toán AI để cung cấp thông tin vị trí chính xác trong các tình huống khẩn cấp, chẳng hạn như thảm họa thiên nhiên. Điều này hỗ trợ các nhân viên ứng phó nhanh chóng đến các khu vực bị ảnh hưởng.

55. Giám sát ô nhiễm

AI giám sát chất lượng không khí và nước, giúp giảm thiểu ô nhiễm. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Giám sát ô nhiễm:

• PollutionTracker: PollutionTracker là một nền tảng AI tập trung vào giám sát khí thải công nghiệp. Nó sử dụng các thuật toán AI để phân tích dữ liệu khí thải từ các nhà máy và khu công nghiệp. Điều này giúp các ngành công nghiệp tối ưu hóa quy trình của họ để giảm ô nhiễm và tuân thủ các quy định môi trường.
• WaterBot: WaterBot là một hệ thống giám sát chất lượng nước sử dụng AI cho các nguồn nước như hồ và sông. Nó sử dụng AI để phân tích dữ liệu nước và xác định các nguồn ô nhiễm. Điều này hỗ trợ các cơ quan và tổ chức môi trường thực hiện các biện pháp cải thiện chất lượng nước.

56. Theo dõi động vật hoang dã

AI theo dõi chuyển động và hành vi của động vật hoang dã để hỗ trợ các nỗ lực bảo tồn. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Theo dõi động vật hoang dã:

• Movebank: Movebank là một nền tảng toàn cầu sử dụng AI để theo dõi chuyển động của động vật hoang dã, bao gồm chim, động vật có vú và các loài biển. Các nhà nghiên cứu có thể tải lên và phân tích dữ liệu theo dõi từ các thiết bị khác nhau, cho phép nghiên cứu các mô hình di cư, hành vi và nhu cầu bảo tồn.
• eMammal: eMammal là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI cho việc theo dõi các loài động vật có vú trên cạn. Các nhà nghiên cứu triển khai các bẫy camera trong tự nhiên và AI giúp nhận dạng và theo dõi các loài động vật dựa trên hình ảnh được chụp. Điều này hỗ trợ nghiên cứu về dân số và hành vi của động vật có vú.

57. Tối ưu hóa năng lượng

AI tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà và quy trình công nghiệp. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Tối ưu hóa năng lượng:

• GridPoint: GridPoint cung cấp một nền tảng quản lý năng lượng thương mại và công nghiệp dựa trên AI. Nó sử dụng phân tích dữ liệu theo thời gian thực và các thuật toán AI để tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, giảm chi phí và tăng cường bền vững. GridPoint cung cấp thông tin chi tiết về việc sử dụng năng lượng trên các cơ sở, giúp dễ dàng xác định và thực hiện các biện pháp tiết kiệm năng lượng.
• BuildingIQ: BuildingIQ cung cấp một nền tảng quản lý năng lượng dựa trên AI cho các tòa nhà thương mại. Nó liên tục phân tích dữ liệu tòa nhà, dự báo thời tiết và mô hình sử dụng để tối ưu hóa các hệ thống HVAC. Điều này giúp tiết kiệm năng lượng mà không ảnh hưởng đến sự thoải mái.

58. Dự báo chất lượng không khí

AI dự báo chất lượng không khí, hỗ trợ quy hoạch đô thị và các sáng kiến y tế. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Dự báo chất lượng không khí:

• Plume Labs’ Air Report: Plume Labs cung cấp ứng dụng Air Report, sử dụng AI để cung cấp dự báo chất lượng không khí và dữ liệu theo thời gian thực cho các thành phố trên toàn thế giới. Người dùng có thể nhận thông báo và khuyến nghị dựa trên điều kiện chất lượng không khí hiện tại và dự báo. Ứng dụng cũng giúp cá nhân lập kế hoạch cho các hoạt động ngoài trời và giảm tiếp xúc với ô nhiễm.
• IBM Watson Environmental Insights: IBM’s Watson Environmental Insights sử dụng AI và các cảm biến IoT để giám sát và dự báo chất lượng không khí trong các thành phố. Nó cung cấp thông tin chi tiết cho các nhà quy hoạch đô thị, giúp họ tối ưu hóa quản lý giao thông, các dự án xây dựng và giao thông công cộng để giảm thiểu khí thải và cải thiện chất lượng không khí.

59. Quản lý tài nguyên nước

AI quản lý tài nguyên nước và dự đoán các vấn đề liên quan đến nước. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Quản lý tài nguyên nước:

• WaterSmart Software: WaterSmart Software cung cấp các giải pháp dựa trên AI cho các tiện ích nước và người tiêu dùng. Nền tảng của họ sử dụng học máy để phân tích các mô hình tiêu thụ nước và phát hiện các bất thường. Nó cung cấp các tiện ích nước với thông tin chi tiết để cải thiện quản lý tài nguyên và giúp người tiêu dùng tiết kiệm nước.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture: Mặc dù chủ yếu tập trung vào nông nghiệp, IBM’s Watson Decision Platform có thể được điều chỉnh cho quản lý tài nguyên nước. Nền tảng này kết hợp AI, dữ liệu thời tiết, cảm biến IoT và thông tin lịch sử để cung cấp thông tin chi tiết về sử dụng nước và thực hành tưới tiêu. Nó giúp tối ưu hóa tài nguyên nước trong nông nghiệp, giảm lãng phí nước.

60. Phân tích đất

AI phân tích thành phần và chất lượng đất cho nông nghiệp và nghiên cứu môi trường. Một số công cụ và nền tảng sử dụng AI cho Phân tích đất:

• Agrible’s Morning Farm Report: Agrible’s Morning Farm Report là một nền tảng dựa trên AI được thiết kế cho nông nghiệp chính xác. Nó sử dụng học máy để phân tích dữ liệu đất, điều kiện thời tiết và thông tin cây trồng để cung cấp các thông tin có thể hành động cho nông dân. Nền tảng giúp tối ưu hóa lịch trình trồng, tưới tiêu và sử dụng phân bón dựa trên điều kiện đất.
• Terralytic’s Soil Testing Sensors: Terralytic cung cấp dịch vụ kiểm tra đất bao gồm các cảm biến đất sử dụng AI. Các cảm biến này được đặt trong đất và liên tục giám sát các điều kiện đất, cung cấp dữ liệu theo thời gian thực về độ ẩm, nhiệt độ và dinh dưỡng. Các thuật toán AI phân tích dữ liệu này để tạo ra các báo cáo chi tiết về đất cho nông dân và các nhà nghiên cứu.
• SoilCares Scanner: SoilCares cung cấp một máy quét đất dựa trên AI có thể phân tích mẫu đất tại chỗ. Nông dân và các nhà nghiên cứu có thể sử dụng thiết bị cầm tay này để nhanh chóng đánh giá các điều kiện đất, bao gồm mức độ dinh dưỡng, pH và hàm lượng chất hữu cơ. Phần mềm AI giải thích kết quả quét và cung cấp các khuyến nghị cho quản lý đất.