Theo thông tin từ FPT, anh Lê Anh Khôi, kỹ sư thuộc FPT Automotive tại Mỹ, đã phát triển một ứng dụng phục vụ bộ phận quản lý chất lượng tại nhà máy sản xuất pin của một hãng ô tô. Phiên bản đầu tiên được hoàn thiện trong khoảng 4 tuần với sự hỗ trợ của AI.
Trước đó, nhà máy gặp khó khăn trong việc truy xuất nguồn gốc sản phẩm. Hệ thống cần cho phép theo dõi toàn bộ quá trình sản xuất một viên pin, từ nguyên vật liệu, linh kiện, cell pin đến các công đoạn lắp ráp và lô sản xuất liên quan. Đây là yêu cầu đã tồn tại từ lâu. Theo FPT, nhiều nhóm kỹ thuật và đối tác quốc tế của hãng ô tô từng phát triển các công cụ tương tự nhưng kết quả chưa đáp ứng kỳ vọng.
Khó khăn chủ yếu đến từ cấu trúc dữ liệu phức tạp. Một viên pin thành phẩm có thể liên quan đến nhiều nguyên vật liệu, linh kiện và bán thành phẩm khác nhau. Khi phát hiện lỗi, nhà máy cần xác định chính xác nguồn gốc, các công đoạn liên quan và phạm vi sản phẩm có nguy cơ bị ảnh hưởng.
Để giải quyết vấn đề này, anh Khôi lựa chọn Neo4j, một hệ quản trị cơ sở dữ liệu đồ thị, thay cho cách tổ chức dữ liệu quan hệ truyền thống. Giải pháp chuyển dữ liệu sản xuất từ các bảng thông thường sang mô hình đồ thị, cho phép hiển thị mối liên hệ giữa thành phẩm, cell pin, nguyên vật liệu và các lô sản xuất. Người dùng có thể truy ngược nguồn gốc sản phẩm, theo dõi các công đoạn và xuất dữ liệu phục vụ kiểm soát chất lượng.
Điểm khác biệt trong quá trình phát triển là phần lớn mã nguồn ứng dụng được tạo ra với sự hỗ trợ của AI. Kỹ sư FPT tập trung vào việc xác định yêu cầu nghiệp vụ, thiết kế kiến trúc, kiểm tra mã nguồn và đánh giá kết quả.
Anh Khôi cho biết nhóm phát triển từng làm việc trên Siemens Opcenter và Mendix, các nền tảng phần mềm phục vụ quản lý sản xuất. Tuy nhiên, khả năng hỗ trợ của AI trên những nền tảng này còn hạn chế do cấu trúc hệ thống và mức độ tùy biến phức tạp.
Vì vậy, nhóm lựa chọn xây dựng một ứng dụng độc lập, sử dụng JavaScript thuần cho phần giao diện để tận dụng khả năng tạo mã nguồn của AI. Sau khoảng 4 tuần, phiên bản đầu tiên đã đủ điều kiện trình diễn cho khách hàng. Theo FPT, sau khi trải nghiệm các tính năng chính, phía đối tác đề nghị bổ sung chức năng và mở rộng giải pháp sang nhiều dòng pin khác.
Dù sử dụng AI để tăng tốc phát triển, anh Khôi cho biết các công đoạn kiểm tra kiến trúc, đánh giá mã nguồn và thử nghiệm vẫn do kỹ sư phụ trách. Nhóm cũng sử dụng AI để tạo các bài kiểm thử đơn vị (unit test), nhằm phát hiện lỗi trong quá trình phát triển phần mềm.
