Chuyển đổi sang nhà máy thông minh như thế nào?

  • 28/07/2020

Trong thời đại gián đoạn kỹ thuật số này, mọi ngành công nghiệp đang trải qua quá trình chuyển đổi số và sản xuất cũng không ngoại lệ. Vì Internet-of-Things và Big-Data có tiềm năng biến đổi to lớn trong các công ty sản xuất đang chạy đua thực hiện các giải pháp dựa trên IoT để đổi mới, cải thiện năng suất, giảm chi phí và cải thiện thị phần.

Trong khi các công ty đang cố gắng nắm lấy công nghệ IoT, một trong những thách thức chính mà họ phải đối mặt là đưa ra một Phương pháp tiếp cận tích hợp để tiến lên nhà máy Thông Minh. Phương pháp tiếp cận tích hợp bao gồm các ứng dụng IoT phù hợp trong bối cảnh hệ thống tổng thể, chọn case study phù hợp, đánh giá và quyết định phương pháp triển khai.

Bài viết này SmartFactoryVN cung cấp hướng dẫn để chuyển đổi đơn vị sản xuất cũ thành một nhà máy thông minh tuân thủ các nguyên tắc Công nghiệp 4.0. Bài viết trình bày một kiến ​​trúc tham khảo và cung cấp các cách tiếp cận thực tế khác nhau để xem xét  bắt đầu cuộc hành trình chuyển đổi số trong sản xuất. Bài viết này chỉ là quan điểm cá nhân, và nêu chi tiết từng cách tiếp cận cùng với những lợi ích và thách thức riêng của nó, đồng thời giúp các tổ chức hình dung bức tranh concept để có thể tiến đến nhà máy thông minh trong tương lai.

Smart Factory – Smart Manufacturing là gì ?

Smart Factory  hay Connected Factory là sự tiến hóa vượt bậc từ một hệ thống sản xuất tự động hóa truyền thống sang một hệ thống sản xuất được kết nối và linh hoạt – một hệ thống mà có thể kết nối và xử lý dữ liệu liên tục từ hoạt động sản xuất và kinh doanh để có thể tự học và thích nghi theo nhu cầu mới của thị trường.

Một hệ thống Smart Factory thật sự có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như từ máy móc thiết bị sản xuất cho đến các quá trình sản xuất cung ứng, con người để có thể kiểm soát được quá trình sản xuất, bảo trì, theo dõi kho, số hóa mọi hoạt động.

Kết quả đạt được là một hệ thống hiệu quả hơn, linh hoạt hơn, giảm down time, có khả năng dự báo và tự hiệu chỉnh.

– Theo Deloitte Insights

Sức mạnh thực sự của một Smart Factory nằm ở chỗ nó có khả năng tiến hóa và phát triển trong suốt quá trình thay đổi của tổ chức, cho dù nó bị ảnh hưởng của nhu cầu thị trường, mở rộng sang thị trường mới, phát triển mới sản phẩm và dịch vụ, cho đến dự báo và đáp ứng nhu cầu vận hành, bảo dưỡng, kết hợp những công nghệ và qui trình mới, hoặc thay đổi theo thời gian gần thực cho quy trình sản xuất.

Đặc điểm quan trọng nhất của một Smart Factory đó là việc kết nối. Smart Factory yêu cầu các quá trình sản xuất cơ bản và nguyên vật liệu cơ bản cần phải được kết nối để tạo ra các dữ liệu cần thiết để giúp đưa ra các quyết định kịp thời.

Trong một Smart Factory thực sự, toàn bộ máy móc, tài sản đều được lắp đặt các cảm biến thông minh để giúp hệ thống có thể truy xuất liên tục các dữ liệu để đảm bảo dữ liệu được cập nhật liên tục và đầy đủ giúp phản ánh tình trạng hiện tại. Sự tích hợp dữ liệu từ hoạt động sản xuất cho đến kinh doanh, cũng như từ nhà cung cấp và khách hàng, sẽ cho phép tạo ra cái nhìn toàn cục về các quá trình cung ứng trước/sau, giúp tạo ra mạng lưới cung ứng hiệu quả hơn. Dữ liệu sẽ là nhiên liệu cho Smart Factory  hoạt động.

Một Smart Factory tối ưu cho phép việc vận hành được thực hiện với sự can thiệp tối thiểu của con người với độ tin cậy cao. Các luồng công việc tự động, các tài sản đồng bộ, được theo dõi và lên lịch trước, tối ưu tiêu hao năng lượng trong một Smart Factory sẽ giúp tăng sản lượng, uptime, chất lượng, cũng như giảm chi phí và phế phẩm.

Nhìn chung Sản xuất thông minh và Smart Factory  là một phạm trù sản xuất rộng lớn với mục tiêu tối ưu hóa quy trình sản xuất. Sản xuất thông minh là quá trình sử dụng các điều khiển máy tính, mô hình hóa, dữ liệu lớn, tự động hóa, thông minh hóa khác nhau để nâng cao hiệu quả sản xuất. Sản xuất thông minh nhằm mục đích tận dụng các công nghệ thông tin và sản xuất tiên tiến để cho phép linh hoạt trong các quy trình vật lý để giải quyết một thị trường năng động và toàn cầu.

Nhà Máy thông minh là một cơ sở sản xuất được kết nối tối ưu hóa, có thể tạo điều kiện cho việc tung ra các sản phẩm mới tùy thuộc vào động lực thị trường, có thể mở rộng đủ để đáp ứng nhu cầu cho các sản phẩm hiện có, có thể mở rộng để sản xuất hàng hóa thành phẩm ít nhất là chi phí, có máy móc, cảm biến và robot thông minh được tích hợp liền mạch với kiến ​​trúc hệ thống thông tin để cho phép mức độ tự động hóa cao trong xử lý giao dịch và có các phân tích thời gian thực giúp giảm thiểu downtime và cải thiện hiệu quả sản xuất, kinh doanh. Một nhà máy thông minh tạo ra một hệ sinh thái nơi có sự hợp tác mạnh mẽ giữa tất cả những key player chính; ví dụ. nhà cung cấp, hoạt động, Công nghệ thông tin (IT ), lập kế hoạch, bán hàng & tiếp thị và khách hàng.

Nhà máy Thông Minh sẽ tạo ra một nền tảng duy nhất nơi nhiều chức năng kinh doanh như mua sắm, lập kế hoạch, sản xuất, bán hàng & phân phối, nhóm tài chính và kế toán làm việc cùng nhau để đáp ứng các mục tiêu chung của công ty.

Các thành phần chính của Smart Factory có gì ?

Nhà máy thông minh, theo định nghĩa, cũng như bất kỳ hệ thống tích hợp khác. Tuy nhiên, mức độ phức tạp cao có liên quan đến việc tạo ra một nhà máy thông minh. Nó liên quan đến sự kết hợp của các hệ thống được kết nối, tự động hóa, IoT và điện toán đám mây. Thông thường, việc thực hiện bao gồm nỗ lực nhiều giai đoạn và nhiều năm và cần có lộ trình (Road Map).

Smart Factory Model
  1. Thiết bị thông minh : Thiết bị là một trong những thành phần cốt lõi của một nhà máy thông minh. Thiết bị tạo ra khối lượng thông tin trong khi chúng đang hoạt động. Dữ liệu này thường không có cấu trúc và không được sử dụng. Với sự ra đời của dữ liệu lớn và IoT, dữ liệu phi cấu trúc có thể được phân tích dễ dàng. Phân tích như vậy có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về hoạt động khu vực sản xuất. Tuy nhiên, một trong những yêu cầu chính là thiết bị phải sẵn sàng để thu thập dữ liệu và truyền dữ liệu đã chụp đến một nền tảng có thể phân tích chúng. Thiết bị phải được gắn cảm biến và có thể hỗ trợ các giao thức tiêu chuẩn công nghiệp như SECS (Tiêu chuẩn truyền thông thiết bị SEMI) / GEM (Mô hình thiết bị chung), OPC (Truyền thông nền tảng mở), TCP / IP, v.v. Trong các loại thiết bị thì cảm biến IoT đóng vai trò rất quan trọng.
  2.  Hệ sinh thái tích hợp liền mạch: Chúng ta cần có một hệ sinh thái bên trong một nhà máy nơi các thiết bị, thiết bị và ứng dụng được kết nối với nhau thông qua các giao thức chuẩn. Các ứng dụng chính như MES (Hệ thống thực thi sản xuất), công cụ ERP (Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp) và PLM (Quản lý vòng đời sản phẩm) nên được áp dụng và nên được tích hợp với nhau. Thiết bị PLC (Điều khiển logic được lập trình) nên được tích hợp vào MES để điều chỉnh các bước của quy trình. Các thiết bị như máy quét cầm tay, điện thoại di động, máy tính bảng, v.v … nên giao tiếp với các ứng dụng được đề cập ở tại khu vực sản xuất. Điều này đảm bảo rằng có một hệ thống thu thập và kiểm soát thông tin vòng kín.
  3. Hệ thống Phân tích tự động nâng cao: Các nền tảng phân tích nâng cao như Platform IoT (Internet of Things) có thể lấy dữ liệu từ nhiều loại nguồn như ứng dụng, cảm biến, thiết bị, tệp, v.v. mặc dù các trình kết nối và tạo điều kiện cho phân tích phức tạp bao gồm phân tích what-if. Điều này lần lượt cung cấp những hiểu biết có giá trị để giúp cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và đạt được tối ưu hóa.

Kiến trúc ứng dụng IoT Big Data (Data Analytics) cho nhà máy thông minh

Nhìn rộng ra, đây là bốn lĩnh vực tham gia vào kiến trúc IoT cho 1 nhà máy Thông Minh

A. Ứng dụng sản xuất (Manufacturing Applications)

B. Ứng dụng doanh nghiệp (Enterprise Applications )

C. Nền tảng IoT (IoT platform) để thu thập dữ liệu thời gian thực

D. Phân tích dữ liệu (Data Analytics) cùng các chức năng AI,ML

Ứng dụng sản xuất (Manufacturing Applications)

Ứng dụng sản xuất Chủ yếu bao gồm các ứng dụng nhà máy điều hành  các hoạt động sản xuất: Hệ thống thực thi sản xuất (MES) là một hệ thống OLTP (Xử lý giao dịch trực tuyến) cho nhà máy. MES ghi lại tất cả các giao dịch tại nơi sản xuất như chuyển động vật chất, tiêu thụ, làm lại, phế liệu, v.v. Nó cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về các số liệu hoạt động chính như như :

  • Báo cáo, bao gồm Dashboardkỹ thuật số, KPI và các báo cáo khác
  • Quản lý sản xuất
  • Hệ thống chất lượng
  • Quản lý hàng tồn kho
  • Quản lý vật liệu
  • Quản lý hàng loạt
  • Lập kế hoạch và lập kế hoạch
  • Quản lý hiệu suất và kế toán
  • Hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE)
  • Quản lý thời gian và lao động

Một số ứng dụng MES cung cấp giải pháp vượt trội cho các chức năng quan trọng như Truy xuất nguồn gốc & Gia phả sản phẩm, Truy xuất số sê-ri, Thu thập dữ liệu thử nghiệm, In nhãn [1], v.v.Tuy nhiên, đôi khi một số nhà máy nhất định có nhu cầu rất cụ thể. Do đó, họ phát triển MES của riêng họ trong nội bộ. Cả hai cách tiếp cận đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và nhà máy cần đánh giá điều gì là tốt nhất cho nó.

Bộ Điều khiển logic được lập trình (PLC) kiểm soát sự phối hợp giữa các thiết bị, các bước xử lý và người vận hành để sản xuất hàng hóa thành phẩm. PLC tận dụng lập trình bậc thang. Nó cài CPU cho dây chuyền lắp ráp. Thông thường, có nhiều PLC trong một dây chuyền lắp ráp. Có một PLC chính để điều khiển tất cả các PLC khác trên hệ thống mạng. Các nhà cung cấp thiết bị lập trình PLC trong khi cung cấp thiết bị.

Open Platform Communications (OPC) là Lớp giữa tạo điều kiện giao tiếp giữa MES và PLC. Như đã giải thích ở trên, MES ghi lại tất cả các giao dịch được thực hiện trên khu vực sản xuất và thiết bị hướng dẫn PLC để thực hiện các bước quy trình. MES phải liên tục liên lạc với PLC để ghi lại các giao dịch theo thời gian thực. Lớp giữa như OPC hoặc SECS / GEM tạo điều kiện cho giao tiếp này.

Kiểm soát giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA): Đây là một hệ thống giám sát kiểm soát các thiết bị, quy trình và thiết bị. Nó tương tác chặt chẽ với thiết bị, PLC (Điều khiển logic được lập trình), Hệ thống thực thi sản xuất (MES), v.v. để thực hiện vai trò giám sát của người quản lý. Nó cũng được tận dụng để điều khiển các thiết bị từ xa. Thông thường đối với một số giải pháp MES cũng tích hợp sẵn chức năng SCADA, vì thế chúng ta có thể tạm bỏ qua các thuât ngữ ở đây để tránh bị rối.

Ứng dụng doanh nghiệp (Enterprise Applications)

Bao gồm các ứng dụng IT khác nhau hỗ trợ và điều hành doanh nghiệp. Nó chủ yếu bao gồm PLM, ERP, SCM, CRM và các ứng dụng tùy chỉnh khác.

Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP): Đây là một hệ thống OLTP đóng gói (xử lý giao dịch trực tuyến). Nó cung cấp một nền tảng hợp nhất để vận hành nhiều quy trình kinh doanh như : Sản xuất, Nguồn thanh toán, Đặt hàng thành tiền mặt, Lập kế hoạch, Kế toán, Chi phí, Hợp nhất, Chuyển khoản liên công ty, v.v.

Quản lý vòng đời sản phẩm (PLM): Đây là kho lưu trữ tập trung cho SKUS (Đơn vị giữ hàng). SKU được tạo và duy trì trong các ứng dụng PLM và được phân phối cho các ứng dụng tiếp theo như ERP, MES, CRM, v.v.

Quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Hệ thống tạo điều kiện cho quá trình đặt hàng của khách hàng. Nó cung cấp một nền tảng để quản lý báo giá và đơn đặt hàng bán. Nó cung cấp Giao diện người dùng cho khách hàng tiềm năng để tìm kiếm sản phẩm, tạo báo giá và đặt hàng.

Quản lý dữ liệu master (MDM): Một ứng dụng cung cấp thông tin cập nhật hoặc bản ghi dữ liệu quan trọng như khách hàng, địa điểm, sản phẩm, vv trên các hệ thống khác nhau trong tổ chức. MDM cung cấp một điểm tham chiếu duy nhất để truy cập dữ liệu. 

Quản lý chuỗi cung ứng (SCM): Ứng dụng đóng gói với trọng tâm là Lập kế hoạch chuỗi cung ứng, Quản lý dự báo và lập kế hoạch sản xuất. Gói ERP có thể thực hiện các chức năng này. Tuy nhiên, đây là những ứng dụng chuyên biệt để hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng.

IoT Platform

IoT platform bao gồm một số lớp và các thành phần. Đây là nền tảng quan trọng giúp chuyển đổi một nhà máy thành một nhà máy thông minh. Ở cấp độ cao, Platform IoT phải có các khả năng sau:

  • Trích xuất dữ liệu từ thiết bị, cảm biến và thiết bị
  • Tận dụng Edge Analytics để phân tích khối lượng lớn
  • Dữ liệu : Lưu trữ một lượng lớn dữ liệu có thể phát triển cùng chi phí tối thiểu
  • Thực hiện phân tích và kiểm soát thời gian thực

Mỗi thành phần của Platform IoT được đề cập dưới đây:

IoT Gateway

Gateway Internet of Things (IoT) là một thiết bị vật lý hoặc chương trình phần mềm đóng vai trò là điểm kết nối giữa đám mây và bộ điều khiển , cảm biến và thiết bị thông minh. Tất cả dữ liệu di chuyển lên đám mây hoặc ngược lại, đi qua Gateway, có thể là thiết bị phần cứng chuyên dụng hoặc chương trình phần mềm.

Gateway IoT cũng có thể được gọi là Gateway thông minh hoặc lớp điều khiển. Một số cảm biến tạo ra hàng chục ngàn điểm dữ liệu mỗi giây. Một Gateway cung cấp một nơi để xử lý trước dữ liệu cục bộ ở cạnh trước khi gửi nó lên đám mây. Khi dữ liệu được tổng hợp, tóm tắt và phân tích chiến thuật ở rìa, nó sẽ giảm thiểu khối lượng dữ liệu cần chuyển tiếp lên đám mây, điều này có thể ảnh hưởng lớn đến thời gian phản hồi và chi phí về đường truyền.

Edge Computer

Máy tính biên bao gồm các máy chủ gateway hoặc dịch vụ bộ định tuyến thực hiện tính toán thời gian thực cần thiết để đưa ra quyết định nhanh chóng cục bộ về luồng dữ liệu cho các điều khiển độ trễ thấp.

Các dịch vụ được tích hợp với Trình quản lý thiết bị để truyền các tham số điều khiển tới PLC hoặc OPC để kiểm soát và tối ưu hóa các hoạt động của hệ thống. Điện toán biên xảy ra gần hơn với các thiết bị và các quyết định được đưa ra cục bộ cho thiết bị cho các hoạt động có độ trễ thấp, mà không phải chờ các quyết định từ các lớp tiếp theo của Data Lake.

Thu thập và Xử lý dữ liệu

Dữ liệu được truyền theo thời gian thực hoặc theo đợt từ nhiều ứng dụng nguồn vào Lớp Nhập dữ liệu, nơi dữ liệu được xử lý và chuyển đổi thêm. Dữ liệu từ nhiều nguồn với các định dạng khác nhau (nghĩa là thời gian, luồng sự kiện, luồng nhật ký, có cấu trúc, bán cấu trúc, không cấu trúc) được chuyển đổi thành các định dạng chuẩn hoặc quy tắc chuẩn doanh nghiệp. Định dạng tuần tự hóa dữ liệu (tức là protobuf, avro, tiết kiệm) được chọn tùy thuộc vào tốc độ và tính nhất quán. Chất lượng dữ liệu và sự hài hòa cũng cần được xem xét tùy thuộc vào mức độ duy trì dữ liệu trong các ứng dụng nguồn. Tùy thuộc vào khối lượng dữ liệu, các đường ống dữ liệu có thể sử dụng lại có thể được thiết lập bằng cách sử dụng cụm Apache Kafka hoặc Flume để nhận lượng dữ liệu khổng lồ.

Tích hợp dữ liệu

Các ứng dụng doanh nghiệp và ứng dụng Sản xuất thường được kết nối thông qua các công cụ Middleware và ETL. Dữ liệu từ các hệ thống doanh nghiệp khác nhau này được trích xuất thông qua công cụ Middleware hoặc ETL đến lớp Data Lake hoặc Data Ingestion. Dữ liệu thường được xử lý thông qua một loạt các giai đoạn được gọi là khu vực Phân đoạn dữ liệu, trong đó dữ liệu được tăng cường, biến đổi và làm giàu thành dạng chuẩn và có thể chia sẻ.  Trong khu vực phân tầng dữ liệu, thông tin thường được nối và kết hợp với nhiều ứng dụng IT để tạo các mô hình chính tắc trước khi cung cấp cho Data Lake. Để tích hợp dữ liệu, có sẵn một số sản phẩm ETL thương mại và nguồn mở có thể di chuyển và biến đổi khối lượng dữ liệu khổng lồ. Nếu bối cảnh ứng dụng IT chủ yếu dựa trên đám mây hoặc dựa trên SaaS, thì có một số sản phẩm iPaaS thương mại (Nền tảng tích hợp dưới dạng dịch vụ) sẽ phù hợp hơn.

Data Storage

Dữ liệu được lưu trữ trong cụm HDFS phân tán, cơ sở dữ liệu RDBMS (tức là, Oracle, MySQL, MS SQL) và NoQuery (tức là, Cassandra, Mongo) tùy thuộc vào loại dữ liệu và cách sử dụng. Apache Spark được sử dụng để phân tích thời gian thực và nó nhanh hơn nhiều lần so với MapReduce. Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng định dạng quan hệ bằng Spark SQL để xử lý dữ liệu của dữ liệu có cấu trúc.

Dữ liệu bán cấu trúc hoặc không cấu trúc được xử lý và phân tích với các tập lệnh Spark được phát triển bằng scala, python hoặc java. Spark lần lượt cung cấp các thư viện Machine Learning (ML) bên ngoài để đào tạo và kiểm tra các bộ dữ liệu, thiết lập các đường ống có thể tái sử dụng và sau đó áp dụng các thuật toán dự đoán hoặc phân cụm.

Trực Quan hoá dữ liệu, giám sát và điều khiển

Lớp trực quan cung cấp các chức năng khác nhau như dưới đây:

  • Bảng điều khiển hoạt động: Cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực của tất cả các cảm biến, thiết bị và máy móc hiện hành. Nó cũng bao gồm các chức năng vận hành tiêu chuẩn cơ bản trong đơn vị sản xuất.
  • Kiểm soát & Quản trị: Các máy hoặc cảm biến được điều khiển từ Trung tâm chỉ huy dựa trên giám sát thời gian thực hoặc phát hiện bất thường.
  • Phân tích dữ liệu: Dữ liệu được phân tích để xác định các mẫu hoặc xu hướng. Các biện pháp dự đoán và phòng ngừa được áp dụng thông qua phân tích dữ liệu và thuật toán Machine Learning
  • Gateway & Hỗ trợ di động: Các phân tích và số liệu được cung cấp dưới dạng giao diện người dùng đồ họa cho ứng dụng tiêu dùng hoặc thiết bị di động
  • Gateway API: Các chức năng được hiển thị thông qua API (Giao diện lập trình ứng dụng) cho các ứng dụng doanh nghiệp để dự báo nhu cầu, quản lý kho, truy xuất nguồn gốc, v.v. và thậm chí tham gia vào BPM orchestrations.

Bảo mật trong nhà máy Thông Minh

Việc bảo vệ các cảm biến và thiết bị có tầm quan trọng đáng kể, không bao giờ được bỏ qua. Vì các thiết bị cảm biến nằm chủ yếu trong hệ thống khép kín, đảm bảo phân đoạn mạng DMZ  tránh các lỗ hổng bên ngoài tiềm ẩn.

Tuy nhiên, khi các thiết bị vượt ra khỏi các bức tường sản xuất và khi các ứng dụng sản xuất được tích hợp với các ứng dụng bên ngoài khác, bắt buộc phải có một Platform IoT đáng tin cậy và an toàn. Mỗi thiết bị từ xa có khả năng làm tăng rủi ro bảo mật.

Ứng dụng Quản lý thiết bị nên áp dụng các bản nâng cấp phần mềm / phần embeddedvà bản vá bảo mật trên quy mô lớn theo định kỳ và cách ly ngay lập tức các thiết bị bị nhiễm.

Lựa chọn IoT Platform cũng là 1 bài toán phức tạp, các doanh nghiệp cần cân nhắc các quyết định ngắn hạn, dài hạn cùng các yêu cầu cụ thể của mình để có thể chọn cho mình 1 đối tác triển khai IoT Platform cũng như IoT Platform đáng tin cậy.

Mục tiêu chính của nhà máy Thông Minh: vận hành tự động dựa trên dữ liệu 

Sự phổ biến của máy móc và cảm biến, tạo ra dòng dữ liệu, đang phá vỡ ngành công nghiệp sản xuất. Khối lượng dữ liệu từ cả bên trong các nhà máy sản xuất, cũng như ngoài quy trình sản xuất tiếp tục tăng. Ngoài ra, cấu trúc của dữ liệu sản xuất đang thay đổi khi nó ngày càng không có cấu trúc và được truyền phát theo thời gian thực.

Mặc dù lịch sử chậm chạp trong việc áp dụng các công nghệ mới, các nhà sản xuất đang háo hức thực hiện các sáng kiến ​​IoT, tận dụng các luồng dữ liệu thời gian thực và Machine Learning để giải quyết các vấn đề lâu đời.

Nghiên cứu cho thấy tổng chi phí chất lượng kém lên tới 20% doanh thu bán hàng, và chi phí ngừng hoạt động ngoài dự kiến ​​khoảng 50 tỷ USD mỗi năm. Các Dữ liệu Phân tích được có khả năng thúc đẩy các cải tiến quy trình cần thiết để đảo ngược các thống kê này.

Tuy nhiên, việc quản lý các luồng dữ liệu mới và thời gian thực này trở nên khó khăn và tốn kém với các hệ thống sản xuất cũ, cơ sở hạ tầng dữ liệu, và các quy trình. Để đổi mới, duy trì tính cạnh tranh và tạo sự khác biệt, các tổ chức sản xuất phải cơ bản dựa vào cách tiếp cận của Doanh nghiệp về cách Doanh nghiệp thu thập, quản lý và điều khiển trí thông minh từ tất cả các dữ liệu này. 

Với cách tiếp cận hiện đại để quản lý dữ liệu, Doanh nghiệp có thể đạt được cái nhìn sâu sắc mà Doanh nghiệp cần và tối ưu hóa doanh nghiệp của Doanh nghiệp với cái nhìn có thể hành động về hoạt động, sản phẩm, khách hàng và chuỗi cung ứng của họ.

Data driven manufacturing
  • Khai thác vào các nguồn dữ liệu hiện có và mới nổi cho phép các nhà sản xuất:
  • Đạt được góc nhìn 360 độ vào sản phẩm, quy trình, nhà cung cấp, khách hàng và tài sản
  • Phân tích dữ liệu hiệu suất và nhận thông báo sớm có thể dự đoán lỗi thiết bị và cho phép bảo trì thiết bị chủ động
  • Tích hợp và phân tích dữ liệu từ các máy được kết nối
  • Sử dụng phân tích IoT để giảm downtime và đáp ứng các mục tiêu không khiếm khuyết
  • Hiểu rõ hơn về chuỗi cung ứng để giảm sự gián đoạn nguồn cung
  • Sử dụng phân tích hình ảnh và video cho công đoạn giám sát chất lượng

Các nhà sản xuất có thể thực hiện phân tích dữ liệu và Machine Learning trên tất cả các khía cạnh của vòng đời sản phẩm, bao gồm cả cách các sản phẩm được thiết kế, sản xuất và phục vụ trong lĩnh vực này.

Với khả năng hiển thị và hiểu biết sâu sắc hơn, Doanh nghiệp có thể tạo dữ liệu nền tảng cho các sáng kiến ​​sản xuất được kết nối, sản xuất Thông Minh.

Các phương pháp tiếp cận triển khai nhà máy thông minh

Phương pháp tiếp cận Big Bang Vs Phasing: Khi triển khai Platform IoT liên quan đến chi tiêu tương đối lớn hơn, nên áp dụng cách tiếp cận theo từng giai đoạn. Là một phần của phương pháp theo từng giai đoạn, nhà máy nên chọn các case study quan trọng để triển khai xem xét mức độ khả thi. Khi kết quả được phân tích và chúng đáp ứng các ma trận mục tiêu chính, nó có thể tiến hành cho case study tiếp theo.

Tuy nhiên, phương pháp triển khai sẽ trì hoãn từ nhà máy này sang nhà máy khác dựa trên các yêu cầu và ưu tiên của chủ đầu tư.

Sản xuất được thúc đẩy bởi ba ma trận quan trọng :  OEE (Hiệu quả thiết bị tổng thể), Năng suất và Chi phí / Đơn vị.

IoT có tác động thuận lợi đối với việc thu thập dữ liệu OEE và Yield, từ đó giúp giảm chi phí cho mỗi đơn vị. Mô hình cải tiến sẽ khác nhau giữa các tổ chức.

Tuỳ Theo hiện trạng của mỗi nhà máy chúng ta có thể cân nhắc xem nên triển khai ưu tiên điều gì để trở thành 1 nhà máy vận hành dựa trên dữ liệu.  

Ở đây chúng tôi xin giới thiệu 1 framework chung để chúng ta có thể xem xét đánh giá hiện trạng của mình và lên kế hoạch phù hợp : 

Trong một số trường hợp, chúng ta sẽ quan sát các cải tiến tuyến tính và trong các trường hợp khác, nó có thể là phi tuyến tính. Tuyến tính trực tuyến chỉ ra sự cải thiện nhất quán theo thời gian khi mà phi tuyến tính chỉ ra các giai đoạn khi có thể không có bất kỳ cải tiến hữu hình nào.

Sự cải thiện được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố như sự sẵn sàng của thiết bị, mua vào quản lý hàng đầu, phân bổ ngân sách, chuyên môn của nhóm có liên quan, hợp tác chức năng chéo hiệu quả, vv Do đó, kết quả sẽ khác nhau giữa các công ty.

Kết luận

Smart Factory là 1 mô hình phức tạp nhiều thành phần và cần có thời gian để xây dựng, những nền tảng dữ liệu và quản trị liền mạch như ERP–PLM và MES là điều tiên quyết để có 1 xương sống hoạt động ổn định Cho Doanh nghiệp về quản trị, IoT platform là 1 yếu tố giúp thúc đẩy các công nghệ real-time và Phân tích để có thể giúp các nhà quản trị tiến đến mô hình nhà máy vận hành tự động và light-out.

Chuyển đổi số cùng ứng dụng IoT cần cải thiện nhiều về con người, quy trình và công nghệ

IoT là lĩnh vực giữ nhiều hứa hẹn trong lĩnh vực sản xuất, tuy nhiên, nó liên quan đến đầu tư đáng kể về ngân sách và nhân lực. Do đó, điều cần thiết là các công ty phải có tầm nhìn dài hạn và mong muốn đầu tư đáng kể mà có thể không mang lại kết quả rõ ràng trong ngắn hạn. Nó có thể được gọi ra rằng một cách tiếp cận thực tế sẽ là bắt đầu nhỏ và tăng dần phạm vi để bao gồm nhiều lĩnh vực chức năng và quy trình kinh doanh.

Chia sẻ