Industrial Next muốn giúp robot nhà máy chuyển sang nhiệm vụ mới trong vài phút. Việc lập trình lại hiện có thể mất nhiều tuần hoặc nhiều tháng. Công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu hình ảnh và mô phỏng vật lý để huấn luyện robot. Mục tiêu là thực hiện các thao tác lắp ráp tinh vi mà phương pháp tự động hóa truyền thống khó xử lý.
Robot trong phần lớn nhà máy được lập trình cho một nhiệm vụ và một sản phẩm cụ thể. Khi dây chuyền thay đổi, doanh nghiệp thường phải lập trình lại, điều chỉnh thiết bị hoặc thay máy. Theo TechCrunch, Industrial Next muốn rút quá trình chuyển đổi đó xuống còn vài phút. Hệ thống không cần cách lập trình truyền thống.
Industrial Next là công ty khởi nghiệp tại San Francisco chuyên xây dựng các trạm robot độc lập vận hành bằng trí tuệ nhân tạo. Mô hình nền tảng riêng của công ty kết nối dữ liệu hình ảnh, bối cảnh nhiệm vụ và chuyển động của robot. Hệ thống dùng các dữ liệu này để tự động hóa những công việc phức tạp. Các công việc đó thường cần con người thực hiện.
Industrial Next giới thiệu công nghệ trên sân khấu Startup Battlefield tại TechCrunch Disrupt 2026. Tại sự kiện, công ty cũng công bố hợp tác với Văn phòng Công nghệ BMW Group. Hai bên sẽ đánh giá khả năng thao tác linh hoạt bằng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Startup Battlefield còn quy tụ nhiều dự án. Các dự án được đánh giá bởi các giám khảo của cuộc thi năm 2026.
Từ những vướng mắc trong nhà máy Tesla
Ý tưởng của Industrial Next bắt nguồn từ những hạn chế mà Lukas Pankau và Allen Pan gặp khi làm việc tại Tesla. Hai nhà sáng lập nhận thấy kỹ sư có thể phát triển ô tô bằng thuật toán học máy. Tuy vậy, họ vẫn gặp khó khăn khi lập trình các thiết bị công nghiệp cũ.
Theo TechCrunch, Pankau và Pan thành lập Industrial Next năm 2021. Pankau từng là kiến trúc sư điện chính tại Tesla trước khi chuyển sang Waymo. Pan từng phụ trách nỗ lực xây dựng nhà máy tự động của Tesla, sau đó trở thành kiến trúc sư trưởng tại công ty xe tự hành Neolix.
Hai nhà sáng lập gặp nhau tại nhà máy sau một đêm làm việc xuyên đêm. Khi đó, Pankau vấp phải Pan đang ngủ trên lối đi. Ban đầu họ không hợp nhau. Sau đó, cả hai nhận ra họ cùng tập trung vào việc hoàn thành công việc và có kỹ năng bổ trợ cho nhau.
Khi còn ở Tesla, họ thấy công nghệ xe và hệ thống tự lái hiện đại bị hạn chế bởi thiết bị nhà máy đã tồn tại từ nhiều thập niên trước. Pankau nói với TechCrunch rằng các kỹ sư giỏi về ô tô và hệ thống tự lái vẫn có thể bế tắc. Trở ngại của họ là thiết bị từ thập niên 1980.
Sau khi rời Tesla, hai người vẫn trao đổi về những máy móc không hoạt động theo cách họ mong muốn. Pankau làm việc tại Waymo, còn Pan làm việc tại Momenta, một nhà phát triển hệ thống tự lái ở Trung Quốc. Theo Pan, họ quyết định thành lập công ty sau ba năm tiếp tục phàn nàn về công nghệ công nghiệp.
Vì sao robot khó thích nghi với nhiệm vụ mới
Robot công nghiệp khó thích nghi vì chúng thường được lập trình để lặp lại một thao tác trong các điều kiện cố định. Một thay đổi nhỏ ở sản phẩm hoặc quy trình có thể làm thao tác thất bại. Nhà máy khi đó phải dừng dây chuyền để điều chỉnh chương trình hoặc thiết bị.
Sự thiếu linh hoạt đôi khi khiến nhà sản xuất phải đơn giản hóa sản phẩm để robot có thể lặp lại thao tác ổn định. Muốn robot xử lý nhiều tình huống hơn, nhà phát triển cần lượng dữ liệu huấn luyện lớn. Dữ liệu phải phản ánh chuyển động, vật lý và đặc điểm của từng nhiệm vụ.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo trên internet có thể học từ kho dữ liệu sẵn có. Robot không có nguồn dữ liệu vật lý tương đương để học những thao tác phức tạp. Industrial Next tìm cách thu hẹp khoảng trống này bằng môi trường mô phỏng có độ trung thực cao.
Nội dung huấn luyện trong môi trường mô phỏng
Trong môi trường ảo, robot luyện tập với các điều kiện mô phỏng sát chuyển động và vật lý ngoài đời. Pankau giải thích với TechCrunch rằng dữ liệu có thể giúp robot thực hiện những màn trình diễn như nhảy múa. Tuy nhiên, lượng dữ liệu đó chưa đủ cho hoạt động lắp ráp. Các bộ phận trong công việc này đòi hỏi độ chính xác cao. Công ty dùng mô phỏng để xây dựng hiểu biết chung về quy trình và huấn luyện các thao tác cần độ khéo léo lớn.
Industrial Next truyền đạt nhiệm vụ mới qua mô phỏng và thao tác mẫu. Công ty không dùng các đoạn lệnh được viết cứng cho cách huấn luyện này. Các trạm robot có thể được cấu hình lại, ghép với nhau và chuyển sang dây chuyền sản phẩm khác. Cách tiếp cận này cũng phản ánh xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế và sản xuất phần cứng, nơi phần mềm tham gia sâu hơn vào công việc vật lý.
Thử sức với những thao tác lắp ráp tinh vi
Industrial Next đã thử các trạm robot với những công việc lắp ráp nhỏ và dễ hỏng. Các công việc gồm luồn cáp mềm, gắn nắp đầu nối và bóc màng bảo vệ. Riêng tại trạm bóc màng, công ty tuyên bố robot đạt độ chính xác 100%. Kết quả này vẫn được ghi nhận sau khi hệ thống chuyển sang mẫu điện thoại và dây chuyền chưa từng gặp.
Pankau cho biết một số trạm của Industrial Next đã được dùng để sản xuất một mẫu điện thoại phổ biến. Ông không tiết lộ khách hàng. Các trạm xử lý những nhiệm vụ mà nhà sản xuất đã cố gắng tự động hóa trong nhiều năm nhưng chưa thành công, trong đó có luồn cáp mềm mảnh và gắn nắp đầu nối nhỏ vào đúng vị trí.
Pankau cũng mô tả một trạm bóc màng bảo vệ khỏi mô đun máy ảnh và nút bấm. Theo số liệu Industrial Next cung cấp cho TechCrunch, robot làm việc với tốc độ bằng hoặc cao hơn con người. Công ty tuyên bố trạm bóc màng đạt độ chính xác 100%. Kết quả này vẫn được ghi nhận trên mẫu điện thoại và dây chuyền mà hệ thống chưa từng gặp.
Kết quả do công ty công bố chưa cho thấy robot có thể tự vận hành toàn bộ nhà máy. Nó cho thấy hệ thống đã thực hiện được một số thao tác nhỏ, dễ hỏng và khó tự động hóa bằng phương pháp truyền thống. Industrial Next vẫn cần chứng minh khả năng duy trì kết quả khi triển khai ở quy mô lớn hơn và xử lý nhiều loại sản phẩm.
Tham vọng tiến từ điện thoại đến ô tô
Industrial Next đặt mục tiêu đưa khả năng thích nghi của robot từ dây chuyền điện thoại sang sản xuất ô tô. Mục tiêu của công ty là một nhà máy không cần con người chạm vào sản phẩm. Trước đó, công ty phải chứng minh độ chính xác khi nhiệm vụ, linh kiện và quy mô dây chuyền cùng thay đổi.
Pankau nói Industrial Next được thành lập để tạo ra loại hiệu suất mà hai nhà sáng lập từng mong có tại Tesla. Khi đó, một số trạm robot phải bị bỏ qua vì đội ngũ không thể lập trình chúng đủ hiệu quả bằng công nghệ truyền thống.
Điện thoại mới là điểm khởi đầu. Theo phát biểu được TechCrunch đăng lại, Pankau đặt mục tiêu chế tạo trọn vẹn một chiếc ô tô. Quá trình sản xuất đó sẽ không cần con người chạm vào sản phẩm. Bài viết của TechCrunch chưa cung cấp bằng chứng rằng mục tiêu này đã được thực hiện ở quy mô nhà máy.
Hãy tiếp tục theo dõi sine.vn để cập nhật cách trí tuệ nhân tạo đang thay đổi robot và dây chuyền sản xuất.
