ECHO AI

ECHO AI là nền tảng AI kết nối được cả ChatGPT · Claude · Gemini. AI hoàn tất các việc lặp lại, còn AI được huấn luyện bằng dữ liệu của chính doanh nghiệp theo dõi vận hành tự động và sức khỏe thiết bị theo thời gian thực từng giây. Con người chỉ cần kiểm tra kết quả và phê duyệt.

Liên hệ triển khai Tài liệu kỹ thuật
Ứng dụng AI áp dụng được ngay
10+
Phát triển AI bằng công nghệ tự có
Từ năm 2020
Theo dõi sức khỏe thiết bị thời gian thực
Mỗi giây
Kinh nghiệm triển khai ô tô · đóng tàu · bán dẫn...
110+ dự án
Lợi ích chính

Không còn mất thời gian tìm tài liệu

AI lấy về một lần những dữ liệu vốn phải đi qua nhiều hệ thống để gom.

Quyết định bằng dự đoán, không phải cảm tính

Báo trước kết quả tiếp theo từ dữ liệu sản xuất · thiết bị đã tích lũy.

Nhận cả những phân tích hệ thống không có

AI gom và kiểm tra dữ liệu rải rác ở nhiều hệ thống, thực hiện cả những phân tích mà hệ thống hiện tại không cung cấp.

Kiểm chứng căn cứ của kết quả đến cùng

Đã đọc tài liệu gì, thực thi gì đều được lưu ở từng bước.

Cấu thành sản phẩm

Chọn AI cần nhất để bắt đầu

ECHO AI

Orchestrator

Chỉ một yêu cầu, AI đi qua các hệ thống nội bộ để hoàn tất công việc. Tự chạy vào giờ định sẵn, con người chỉ cần phê duyệt.

 ECHO AI

Analyze

Xây mô hình dự đoán từ dữ liệu sản xuất · thiết bị đã tích lũy, đặt chồng với giá trị thực tế để kiểm tra độ chính xác.

 ECHO AI

Catalog

Đăng ký dữ liệu, mô hình AI và chức năng kết nối của doanh nghiệp tại một nơi, và xác định ai được sử dụng.

 ECHO AI

AI VISION

Camera nhận diện chủng loại, kiểm tra dị vật · hư hỏng và ký tự in. Chủng loại mới được đáp ứng bằng cách huấn luyện lại.

 ECHO AI

Predict

Học mẫu hình rung · dòng điện · nhiệt độ của thiết bị để báo trước dấu hiệu hỏng hóc.
Chức năng

Giao việc, dự đoán và kiểm soát

01

Giao việc bằng lời

Yêu cầu bằng lời nói thường ngày, AI hiểu việc cần làm và ghi nhớ hội thoại trước đó để tiếp nối.

02

Việc nhiều bước cũng hoàn tất đến cùng

AI lần lượt tra cứu, tính toán và soạn nháp. Nếu bị vướng giữa chừng, AI thử lại theo hướng khác.

03

Kết nối nguyên trạng với hệ thống đang dùng

Kết nối MES · ERP · email · DB nội bộ để AI sử dụng mà không cần thay đổi. Chỉ thực thi các chức năng đã cho phép.

04

Dự đoán bước tiếp theo bằng dữ liệu

Đưa vào dữ liệu sản xuất · thiết bị đã tích lũy, hệ thống tự xử lý giá trị thiếu và giá trị bất thường, tìm yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả và tinh chỉnh dự đoán.

05

Xem lại quá trình AI đã làm

Đã tra cứu gì, dùng chức năng nào đều được ghi lại ở từng bước. Kết quả có đúng hay không cũng được chấm điểm.

06

Xác định ai được xem gì

Phân chia dữ liệu mỗi người được xem và che các giá trị nhạy cảm. Tác vụ quan trọng phải qua phê duyệt, và mọi thao tác đều được ghi lại.

Màn hình

Xem màn hình AI làm việc

Màn hình 1 · giờ đặt lịch, 3 việc lặp lại, kết quả cần xem, phê duyệt

Tự chạy vào giờ định sẵn

Vào giờ định sẵn hằng ngày · hằng tuần, AI lập báo cáo sản lượng, kiểm tra tồn kho, nháp trả lời hạn giao. Con người chỉ rà soát kết quả và phê duyệt.

  • Chạy theo lịch
  • Xem tổng hợp kết quả
  • Con người phê duyệt
ECHO Orchestrator · Chạy theo lịch
Tình huống sử dụng

Hãy giao những việc như thế này trước

Báo cáo sản xuất

Quản lý sản xuất yêu cầu báo cáo dựa trên lệnh sản xuất và sản lượng ngày hôm trước. AI tổng hợp chênh lệch so với kế hoạch và soạn nháp báo cáo.

Trả lời hạn giao

Nhóm kinh doanh chuẩn bị câu trả lời dựa trên ghi chép tư vấn và lịch xuất hàng. AI gom tài liệu ERP · CRM để soạn nháp trả lời.

Kiểm tra thiết bị

Nhóm thiết bị xem xét các khoảng có biến đổi nhiệt độ·rung. Đặt kết quả Analyze cạnh hồ sơ bảo trì để chọn đối tượng kiểm tra.

Vận hành tài sản AI

Nhóm IT đăng ký dữ liệu và chức năng kết nối dùng cho nghiệp vụ vào Catalog. Xác định ai được dùng rồi kết nối vào nghiệp vụ AI.

Ví dụ áp dụng

Tại hiện trường sản xuất, AI đã và đang làm việc

Sản xuất thực phẩm · Đồ uống

AI điều chỉnh lại công thức cho từng mẻ

Nhiệm vụ
Dù dùng cùng công thức, trạng thái nguyên liệu mỗi mẻ một khác nên chỉ số chất lượng ở bồn cuối dao động. Việc hiệu chỉnh lượng nạp phụ thuộc vào cảm quan của công nhân lành nghề.
Phương pháp
Căn chỉnh theo từng phút bộ đếm nạp nguyên liệu, tốc độ nạp cài đặt·thực tế, lưu lượng nước, nhiệt độ bộ gia nhiệt và tín hiệu tải hạ nguồn, rồi ghép với thông tin lệnh sản xuất·bồn·mặt hàng. Không phải một mô hình cho mỗi dây chuyền mà huấn luyện riêng theo dây chuyền·bồn·mặt hàng, so sánh nhiều mô hình AI theo cùng tiêu chí và chỉ dùng mô hình đạt yêu cầu. Nhập chất lượng mục tiêu, hệ thống tính ra 3 phương án lượng nạp và điều kiện vận hành.
Điểm khác biệt
Giá trị hiệu chỉnh lượng nạp của mẻ tiếp theo hiện trên màn hình công nhân dưới dạng khuyến nghị. Bắt đầu từ khuyến nghị, rồi chuyển sang tự động áp dụng với những phạm vi đã kiểm chứng.
Analyze · LINKER
Sản xuất thực phẩm · Đồ uống

Cảnh báo trước khi thiết bị dừng

Nhiệm vụ
Khi thiết bị cốt lõi dừng không báo trước, cả kế hoạch sản xuất lẫn chất lượng cùng sụp đổ. Bảo trì chỉ bắt đầu sau khi đã hỏng.
Phương pháp
Kết nối cảm biến rung·dòng điện·nhiệt độ và giám sát hai lớp. Từ dữ liệu vận hành bình thường, đặt ngưỡng trên·dưới cho từng cảm biến để bắt ngay rủi ro rõ ràng; AI học mẫu hình bình thường để phát hiện dấu hiệu lệch dần theo thời gian. Tách riêng ngưỡng cảnh báo và nguy hiểm, tinh chỉnh báo nhầm·bỏ sót ngay tại hiện trường.
Điểm khác biệt
Chuyển từ sửa chữa sau hỏng hóc sang bảo trì có kế hoạch dựa trên dấu hiệu. Nhờ dashboard và cảnh báo, người bảo trì hành động trước.
Analyze · LINKER · LinkerFlow
Vật liệu pin thứ cấp

Vô số tổ hợp bộ lọc, AI rút gọn còn 3 phương án

Nhiệm vụ
Điều kiện sử dụng khác nhau ở mỗi khách hàng, nên người phụ trách phải thử từng tổ hợp bộ lọc và tính tay kích thước, số lượng.
Phương pháp
Nhập điều kiện sử dụng của khách hàng, AI đề xuất 3 phương án kết hợp bộ lọc và tự động tính quy cách, số lượng theo kích thước cần. Đồng thời dự đoán thời điểm hiệu năng bắt đầu giảm của từng tổ hợp.
Điểm khác biệt
Công việc tìm tổ hợp và tính toán giảm còn 1/10. Kinh doanh và kỹ thuật đề xuất ngay dựa trên cùng căn cứ.
Analyze · MES
Hàng tiêu dùng toàn cầu · Nhà máy nước ngoài

Phát hiện bất thường công đoạn ở nước ngoài theo cùng chuẩn với trụ sở

Nhiệm vụ
Ở nhà máy nước ngoài cách xa trụ sở, tốc độ xử lý bất thường phụ thuộc vào kinh nghiệm của nhân sự địa phương.
Phương pháp
Thu thập theo thời gian thực dữ liệu thiết bị công đoạn capsule bằng SCADA và LINKER, phát hiện mẫu hình vượt chuẩn và gửi cảnh báo.
Điểm khác biệt
Phát hiện bất thường công đoạn theo cùng chuẩn trong nước. Nhà máy và trụ sở cùng xem một màn hình.
LINKER · Analyze · MES
Sản xuất điện gia dụng cỡ lớn

Thống nhất phán định kiểm tra ngoại quan bằng một mô hình

Nhiệm vụ
Kiểm tra ngoại quan ở dây chuyền lắp ráp mỗi người kiểm phán định một kiểu, và rất khó truy ngược lỗi phát sinh từ công đoạn nào.
Phương pháp
Thu thập và gán nhãn ảnh đạt·lỗi, bổ sung mẫu lỗi còn thiếu bằng ảnh khuyết tật ảo để huấn luyện mô hình phát hiện. Kết quả phán định được lưu lịch sử và liên kết với hồ sơ công đoạn.
Điểm khác biệt
Tiêu chuẩn phán định được thống nhất. Tìm ngay dây chuyền và khung giờ phát sinh lỗi.
AI VISION
Sản xuất vật liệu mài

Đo nhiệt độ tia lửa không thể chạm tới bằng camera

Nhiệm vụ
Bề mặt tia lửa ở công đoạn mài không đo được bằng cảm biến tiếp xúc, nên quản lý nhiệt độ chỉ dựa vào ước lượng bằng mắt.
Phương pháp
AI tìm và bám theo vùng tia lửa trong video công đoạn để ước tính và ghi lại nhiệt độ bề mặt.
Điểm khác biệt
Nhiệt độ được lưu thành số, so sánh cùng điều kiện công đoạn và chất lượng.
AI VISION
Kịch bản áp dụng

Kết hợp càng nhiều sản phẩm, càng giao được nhiều việc

Bổ sung từng sản phẩm khi cần để mở rộng như thế này.

MES + Orchestrator + TEAMS
  1. MES Tra cứu sản lượng MES.
  2. Orchestrator Soạn nháp báo cáo sản xuất.
  3. TEAMS Người phụ trách chia sẻ lên TEAMS.
LINKER + Analyze + Orchestrator
  1. LINKER Thu thập dữ liệu thiết bị.
  2. Analyze Mô hình phân tích khoảng bất thường.
  3. Orchestrator Tổng hợp hạng mục kiểm tra.
Catalog + Analyze + Orchestrator
  1. Catalog Đăng ký dữ liệu và chức năng để huấn luyện.
  2. Analyze Xây dựng và kiểm chứng mô hình dự đoán.
  3. Orchestrator AI gọi mô hình để dùng cho công việc.
Cùng với hệ thống hiện có

Giữ nguyên hệ thống hiện có, chỉ thêm AI

Cách triển khai

Cấu hình và chi phí tùy theo phạm vi triển khai, số người dùng và môi trường cài đặt. Hãy cho chúng tôi biết tình hình hiện tại để được tư vấn phương án phù hợp.

Liên hệ triển khai

Môi trường cài đặt

Cài đặt tại nơi có dữ liệu: máy chủ nội bộ, đám mây hay môi trường mạng tách biệt.

Liên kết hệ thống hiện có

Kết nối chức năng tra cứu·xử lý của ERP·MES·CRM vào nghiệp vụ AI.

Chuẩn mở

Kết nối chức năng nội bộ qua chuẩn kết nối (MCP), nên dù đổi hệ thống, AI vẫn dùng như cũ.

Màn hình nghiệp vụ

Với RxControls, bạn dễ dàng xây dựng màn hình hiển thị và xử lý dữ liệu AI.

Tài liệu kỹ thuật

Xem cấu hình AI và cách kết nối công cụ.

 Yêu cầu demo

Xem quá trình thực thi qua một công việc lặp lại.
Sản phẩm liên quan

Orchestrator Analyze Catalog

FAQ

Câu hỏi thường gặp

Dữ liệu có bị gửi ra dịch vụ AI bên ngoài không?

Bạn có thể lựa chọn. Có thể kết nối AI bên ngoài như ChatGPT · Claude · Gemini, hoặc chỉ vận hành bằng AI cài trên PC hay máy chủ nội bộ của công ty. Khi cài đặt nội bộ, dữ liệu không ra khỏi công ty, và vẫn cài được trong môi trường mạng tách biệt không có Internet.

Dùng mô hình AI (LLM) nào?

Chọn AI phù hợp với công việc trong số ChatGPT · Claude · Gemini và AI cài đặt nội bộ. Thay đổi mô hình, chỉ dẫn, chức năng kết nối và thiết lập kế hoạch tác vụ trên một màn hình, áp dụng ngay.

Có cần thay MES hay ERP đang dùng không?

Không. Kết nối nguyên trạng qua chuẩn kết nối (MCP) và connector cho hệ thống hiện có. Dữ liệu thiết bị được liên kết thời gian thực qua LINKER SERVER.

Về kỹ thuật, hệ thống được xây dựng thế nào?

Gồm 6 module: hội thoại (Assistant), thực thi nghiệp vụ (Orchestrate), kết nối hệ thống (MCP), dự đoán (Analyze), đo lường chất lượng (Monitor), phân quyền · kiểm toán (Governance).

Có sử dụng mã nguồn mở không?

Không. Wavegram là công ty chuyên phát triển AI vision và các sản phẩm AI từ năm 2020. Vì phát triển hoàn toàn bằng công nghệ tự có, chúng tôi có thể tối ưu theo quy trình riêng của bất kỳ khách hàng nào.

Làm sao đưa dữ liệu AI vào màn hình nghiệp vụ?

Với RxControls, bạn dễ dàng xây dựng màn hình nghiệp vụ hiển thị và xử lý dữ liệu AI.

Triển khai bắt đầu thế nào?

Kiểm chứng trước với một nghiệp vụ cốt lõi trong 4~6 tuần, triển khai bằng dữ liệu thật trong 4~5 tháng rồi mở rộng toàn công ty.

Bước tiếp theo

Liên hệ triển khai

Xác định công việc muốn giao

Để lại yêu cầu Sản phẩm liên quan · WaveWorks

Xem nơi tích lũy hồ sơ công việc mà AI sẽ làm việc cùng. Xem WaveWorks

Xem WaveWorks Sản phẩm liên quan · LINKER

Kết nối dữ liệu thiết bị vào phân tích. Xem LINKER

Xem LINKER