Giải pháp hướng tới cho phép các nhà sản xuất điện tử chuẩn bị, mô phỏng và tối ưu hóa quy trình kiểm tra chất lượng trước khi sản phẩm thực tế được đưa lên dây chuyền, qua đó rút ngắn thời gian chuyển đổi sản xuất và giảm đáng kể khối lượng công việc kỹ thuật thủ công.

Theo công bố ngày 5/11/2026 của Siemens, sự hợp tác giữa hai tập đoàn kết hợp phần mềm công nghiệp của Siemens, công nghệ bản sao số và nền tảng NVIDIA Cosmos để phát triển năng lực sản xuất thích ứng dựa trên AI. Trọng tâm ban đầu là tự động hóa quang học trong kiểm tra bảng mạch điện tử, một công đoạn quan trọng nhằm phát hiện lỗi trong quá trình sản xuất thiết bị điện tử.

Giải pháp sử dụng các công cụ Teamcenter và Process Preparation X của Siemens cùng NVIDIA Cosmos để xây dựng một quy trình làm việc mới. Thay vì phải chờ bảng mạch vật lý được sản xuất rồi mới chuẩn bị và huấn luyện hệ thống kiểm tra, doanh nghiệp có thể chuyển phần lớn công việc này sang môi trường mô phỏng kỹ thuật số.

Mô phỏng bảng mạch trước khi sản xuất thực tế

Trong quy trình sản xuất điện tử truyền thống, khi giới thiệu một sản phẩm mới hoặc thay đổi phiên bản sản phẩm, nhà máy thường cần tạo mẫu vật lý trước khi thiết lập và huấn luyện hệ thống kiểm tra quang học. Quá trình này đòi hỏi thời gian, nhân lực kỹ thuật và nhiều lần điều chỉnh để hệ thống nhận diện chính xác các dạng lỗi.

Cách tiếp cận mới của Siemens và NVIDIA thay đổi quy trình đó bằng việc xây dựng một bản sao số toàn diện của bảng mạch điện tử. Phần mềm Teamcenter cung cấp dữ liệu thiết kế, danh mục vật liệu và thông tin linh kiện. Tiếp đó, Process Preparation X kiểm tra, chuẩn hóa và tổng hợp dữ liệu để tạo bản sao số của cụm bảng mạch điện tử đã lắp ráp.

Từ mô hình này, hệ thống tạo ra một bảng mạch tham chiếu hoàn chỉnh, được gọi là “golden board” – bảng mạch chuẩn. Đây là cơ sở để mô phỏng các tình huống sản xuất và chuẩn bị quy trình kiểm tra trước khi bảng mạch vật lý đầu tiên xuất hiện trên dây chuyền.

NVIDIA Cosmos được sử dụng để tạo ra hình ảnh ảo có độ chân thực cao của bảng mạch chuẩn, đồng thời sinh dữ liệu hình ảnh tổng hợp mô phỏng cả những trạng thái đạt yêu cầu và các tình huống có lỗi. NVIDIA Cosmos Data Factory hỗ trợ tạo hình ảnh tổng hợp về các khuyết tật trên bảng mạch, giúp hiệu chuẩn máy kiểm tra trước khi sản phẩm thực tế được sản xuất.

Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp giúp nhà sản xuất chủ động chuẩn bị hệ thống kiểm tra trong môi trường ảo, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào mẫu vật lý. Đây là điểm có ý nghĩa đối với những nhà máy thường xuyên thay đổi mẫu mã, cấu hình linh kiện hoặc quy trình sản xuất.

AI hỗ trợ phân biệt lỗi thực và cảnh báo sai

Quy trình hợp tác giữa Siemens và NVIDIA không chỉ dừng ở khâu chuẩn bị kiểm tra trong môi trường ảo mà còn mở rộng sang hoạt động sản xuất thực tế.

Trong dây chuyền, hệ thống kiểm tra quang học tự động (AOI – Automated Optical Inspection) sử dụng hình ảnh để phát hiện những vị trí có khả năng xuất hiện lỗi trên bảng mạch. Tuy nhiên, không phải mọi cảnh báo của máy đều tương ứng với một khuyết tật thực sự. Một số trường hợp có thể là cảnh báo sai, khiến nhân viên kỹ thuật phải kiểm tra lại và làm tăng thời gian xử lý.

Giải pháp kiểm tra thứ cấp có hỗ trợ AI được thiết kế để phân tích những trường hợp mà hệ thống AOI đánh dấu, từ đó hỗ trợ xác định đó là lỗi thực tế hay cảnh báo sai. Sự kết hợp giữa chuẩn bị kiểm tra trong môi trường ảo và phân tích bổ sung trong quá trình sản xuất tạo thành một quy trình xuyên suốt, từ thiết kế, mô phỏng, hiệu chuẩn đến kiểm soát chất lượng.

Theo Siemens, cách tiếp cận này hướng tới giảm sự phụ thuộc vào mẫu vật lý, hạn chế khối lượng xác minh thủ công và giúp dây chuyền sẵn sàng sản xuất nhanh hơn. Đồng thời, dữ liệu từ bản sao số tạo ra bối cảnh thống nhất giữa bộ phận thiết kế, kỹ thuật sản xuất và kiểm soát chất lượng.

Nhà máy Siemens tại Đức là địa điểm trình diễn đầu tiên

Giải pháp đang được trình diễn tại Nhà máy Điện tử Siemens ở Erlangen, Đức. Cơ sở này được lựa chọn làm địa điểm thử nghiệm và hoàn thiện năng lực sản xuất thích ứng dựa trên AI trong môi trường có nhiều chủng loại sản phẩm và quy trình thường xuyên thay đổi.

Siemens đặt mục tiêu xây dựng một nhà máy có khả năng tiếp nhận những thay đổi gần như hằng ngày, với tần suất từ ba đến năm lần mỗi tuần, mà không gây gián đoạn hoạt động sản xuất.

Theo các mục tiêu Siemens công bố, giải pháp có thể giảm tới 85% công sức kỹ thuật thủ công trong việc tạo chương trình AOI, giảm 40% số cảnh báo sai và cải thiện hơn 5% tỷ lệ sản phẩm đạt yêu cầu ngay từ lần kiểm tra đầu tiên (First-pass yield).

Đây là những chỉ tiêu mà dự án hướng tới, không phải kết quả đã được xác nhận trên diện rộng tại các nhà máy thương mại. Việc đánh giá hiệu quả thực tế sẽ phụ thuộc vào đặc điểm sản phẩm, mức độ phức tạp của bảng mạch, chất lượng dữ liệu thiết kế và khả năng tích hợp với hệ thống sản xuất hiện hữu.

Mark Hindsbo, Phó Chủ tịch điều hành phụ trách phần mềm vận hành của Siemens, cho biết việc kết nối bản sao số toàn diện với dây chuyền sản xuất và AI giúp cải thiện năng suất cũng như chất lượng sản phẩm. Theo ông, bản sao số với khả năng mô phỏng chính xác là nền tảng để ứng dụng AI dựa trên các quy luật vật lý vào quá trình chuẩn bị sản xuất.

Ông cũng nhấn mạnh việc sử dụng bảng mạch chuẩn trong môi trường ảo cho phép nhà sản xuất thay đổi quy trình nhanh hơn mà không cần dừng dây chuyền, đồng thời giảm khối lượng công việc kỹ thuật thủ công và rút ngắn thời gian chuẩn bị hệ thống kiểm tra.

Bản sao số trở thành nền tảng cho nhà máy thích ứng

Sự hợp tác giữa Siemens và NVIDIA phản ánh xu hướng đưa AI vào sâu hơn trong hoạt động sản xuất điện tử. Thay vì chỉ sử dụng AI để phân tích dữ liệu sau khi sản phẩm đã được sản xuất, các doanh nghiệp đang hướng tới ứng dụng công nghệ này ngay từ giai đoạn thiết kế, chuẩn bị quy trình và mô phỏng vận hành.

Trong mô hình đó, bản sao số không còn đơn thuần là hình ảnh mô phỏng một sản phẩm hoặc dây chuyền. Khi được kết nối với dữ liệu thiết kế, thông tin linh kiện và dữ liệu sản xuất, nó có thể trở thành nền tảng để thử nghiệm những thay đổi, dự báo tình huống và chuẩn bị các quy trình kiểm soát chất lượng trước khi triển khai ngoài thực tế.

Đối với ngành điện tử, nơi các sản phẩm có mật độ linh kiện ngày càng cao và vòng đời sản phẩm liên tục rút ngắn, khả năng thay đổi dây chuyền nhanh chóng có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Việc giảm thời gian thiết lập hệ thống kiểm tra có thể giúp doanh nghiệp phản ứng tốt hơn trước yêu cầu thay đổi mẫu mã, đồng thời hạn chế thời gian dừng máy và chi phí kỹ thuật.

Tuy nhiên, hiệu quả của mô hình này phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào và mức độ đồng bộ giữa các hệ thống phần mềm, thiết bị kiểm tra và dây chuyền sản xuất. Doanh nghiệp cần xây dựng dữ liệu thiết kế và dữ liệu quy trình đủ chính xác để bản sao số phản ánh sát điều kiện vận hành thực tế. Các mô hình AI cũng cần được kiểm chứng để bảo đảm khả năng nhận diện lỗi đáng tin cậy, tránh bỏ sót khuyết tật hoặc tạo ra quá nhiều cảnh báo sai.

Với sự kết hợp giữa phần mềm công nghiệp, bản sao số và AI tạo sinh dữ liệu hình ảnh, Siemens và NVIDIA đang hướng tới một mô hình sản xuất điện tử có khả năng thích ứng cao hơn. Nếu các mục tiêu về giảm công việc thủ công, hạn chế cảnh báo sai và cải thiện tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn được chứng minh trong triển khai thực tế, giải pháp này có thể mở ra hướng tiếp cận mới cho các nhà máy điện tử đang tìm cách nâng cao năng suất và chất lượng trong môi trường sản xuất ngày càng linh hoạt.