Nhà máy thông minh: Giải pháp đôi bên cùng có lợi để sản xuất thông minh hơn

Triển vọng của nhà máy thông minh trong việc tăng cường năng suất lao động lên ba lần trong thập kỷ tới đang được Deloitte đánh giá rất cao. Điều này là kết quả của sự hòa trộn các công nghệ tiên tiến như IoT công nghiệp, phân tích dữ liệu lớn, môi trường đám mây, giao tiếp máy-máy (M2M), trí tuệ nhân tạo và học máy. Cách mà ngành sản xuất đang sử dụng sự số hóa (Công nghiệp 4.0) có thể trở thành một thách thức đối với các doanh nghiệp chậm tiến cùng với sự gia tăng nhanh chóng của Internet of Things trong công nghiệp (IIoT). Tuy nhiên, thông qua việc tích hợp các công nghệ số hóa tiên tiến này, ngành sản xuất có thể kết nối thế giới kỹ thuật số và thế giới vật lý, đem lại giá trị vô cùng quan trọng thông qua sự hiểu biết sâu sắc trong toàn bộ chuỗi cung ứng.

Hãy cùng xem xét chi tiết từng công nghệ để hiểu cách chúng có khả năng tối ưu hóa hoạt động, quy trình và tài sản trong ngành sản xuất.

Nhà máy thông minh là gì?

Nhà máy thông minh, hay còn gọi là sản xuất thông minh, Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), công nghiệp 4.0, hoặc nhà máy kỹ thuật số, là một khái niệm đang tạo nên sự đột phá trong ngành sản xuất. Tất cả những thuật ngữ này đều ám chỉ đến một hệ thống tự động hoá, số hóa và dựa trên Internet of Things (IoT) hoàn chỉnh. Chúng nhằm mục tiêu thu thập dữ liệu sản xuất, phân tích dữ liệu này để tạo ra kiến thức sâu sắc và hành động thông minh. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, tăng cường hiệu suất, và làm cho sản xuất trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn trên mọi bước trong chuỗi cung ứng.

Để thực hiện mục tiêu này, nhà máy thông minh dựa vào Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) để hỗ trợ các hoạt động sản xuất. Việc này giúp tạo ra một cái nhìn toàn diện về quy trình sản xuất và các hoạt động liên quan. Bằng cách sử dụng công nghệ này, doanh nghiệp có thể tận dụng các lợi ích và ứng dụng của IoT, tích hợp với tính linh hoạt của điện toán đám mây và khả năng phân tích dữ liệu lớn. Từ đó, họ có thể hiểu rõ mức độ thực sự mà các yếu tố này có thể ảnh hưởng đến hoạt động của họ và cách họ có thể tận dụng chúng để nâng cao hiệu quả sản xuất.

IIoT là gì? Tại sao doanh nghiệp chần chừ thực hiện nó?

IoT công nghiệp là cách sản xuất có thể tối ưu hóa hiệu quả bằng cách kết nối các tài sản, cảm biến, thiết bị, máy móc và robot quan trọng. Nó nhằm mục đích hợp lý hóa hiệu quả hoạt động bằng cách thu thập và theo dõi dữ liệu trong thời gian thực để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Chúng có thể giúp xác định các kịch bản nhằm nâng cao quy trình sản xuất và tạo điều kiện cho việc ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn.

Để hiểu rõ hơn về chi tiết cụ thể, chúng ta hãy tổng quan về một trường hợp sử dụng như vậy. Bằng cách cài đặt các cảm biến IoT (ví dụ: những cảm biến có thể kiểm tra độ ẩm hoặc nhiệt độ) trên các sản phẩm được vận chuyển từ điểm này đến điểm khác, nhà sản xuất có thể có được khả năng hiển thị đầy đủ về trạng thái của sản phẩm. Bằng cách giám sát và theo dõi từ xa các điều kiện cũng như hiệu suất của tài sản, người quản lý có thể chắc chắn rằng các điều kiện lưu trữ thích hợp được cung cấp và ngăn ngừa thiệt hại.

Tuy nhiên, nhận thấy tiềm năng của nhà máy thông minh trong việc củng cố hoạt động, các nhà sản xuất vẫn ngần ngại nhảy vào chuyến tàu này mà không ước tính các giá trị họ có thể đạt được cũng như cách IIoT có thể mở rộng quy mô và tăng tốc hoạt động hiện tại của họ. Thực vậy, đây là một trong những sai lầm phổ biến nhất của các tổ chức không biết cách đặt ra các ưu tiên phù hợp. Điều này dẫn đến sự đầu tư táo bạo và lãng phí thời gian. Do đó, điều quan trọng là phải đánh giá các khả năng mà công nghệ IoT có thể tạo ra khi xem xét nhu cầu của khách hàng và mô hình kinh doanh hiện tại trong tổ chức của bạn.

Theo nghiên cứu của McKinsey & Company, có sáu lầm tưởng mà các doanh nghiệp tin vào đã hạn chế họ nắm bắt Internet vạn vật công nghiệp. Chúng tôi đã phân tích chúng và vạch ra những quan niệm sai lầm cũng như trở ngại chính trong việc áp dụng IIoT, đồng thời đề xuất các giải pháp để khắc phục chúng:

• IIoT sẽ loại bỏ nhu cầu của mọi người. Mọi người sẽ luôn được yêu cầu, đặc biệt là trong quá trình số hóa các quy trình kinh doanh. Vấn đề là cùng với việc thay thế những công việc tập trung vào những công việc lặp đi lặp lại và tẻ nhạt, nhà máy thông minh còn cung cấp những công việc mới đòi hỏi phải đạt được những khả năng mới. Điều này đòi hỏi phải đào tạo lại đội ngũ nhân viên để tận dụng tối đa các công nghệ tiên tiến. Nhưng với những bước nhảy vọt về phía trước, không có cách nào để lực lượng lao động của bạn không có được những khả năng mới.
• IIoT yêu cầu sự sẵn sàng hoàn toàn. Việc lập kế hoạch kéo dài thời gian có thể trở nên hoàn toàn không hiệu quả. Theo các phương pháp Agile , các doanh nghiệp học hỏi nhanh từ những thất bại vì cách tiếp cận này cho phép họ tạo điều kiện phát triển nhanh chóng và liên tục cải tiến bằng cách lặp lại nhanh chóng trong các lần chạy nước rút một đến hai tuần.
• Nâng cấp không hiệu quả về mặt chi phí. Ngược lại, thị trường IoT đang phát triển mạnh nhờ giá cảm biến được kết nối giảm . Dựa trên kinh nghiệm của nhiều doanh nghiệp, việc áp dụng công nghệ thông minh mang lại kết quả hoàn trả chi phí. Và ở đây, chúng tôi đã làm sáng tỏ quan niệm sai lầm sau đây về tính không khả thi của IIoT đối với thiết bị cũ: bạn có thể tối ưu hóa cơ sở hạ tầng hiện có của mình với việc thay thế thiết bị ở mức tối thiểu hoặc thậm chí không cần phải thay thế thiết bị. Trụ cột chính để áp dụng công nghệ nhà máy thông minh là tăng cường các hệ thống hiện có bằng các cảm biến, thiết bị và ứng dụng hỗ trợ IoT có khả năng quản lý và kiểm soát phần lớn nỗ lực. Hơn nữa, bảo trì dự đoán có thể loại bỏ đáng kể thời gian ngừng hoạt động và giảm chi phí bảo trì tới 40%.

Tận dụng các công nghệ sản xuất thông minh để luôn dẫn đầu: Lợi ích của IIoT cần được nắm bắt

Giám sát thời gian thực và quản lý tài sản

Để theo dõi và quản lý các tài sản có giá trị trong thời gian thực và tối ưu hóa quy trình sản xuất, các doanh nghiệp công nghiệp có thể tạo kết nối đồng bộ giữa chúng, tạo ra cái nhìn tổng quan về mọi giai đoạn trong vòng đời sản xuất. Điều này có thể được thực hiện thông qua triển khai hệ thống giám sát tài sản và sử dụng các thiết bị và cảm biến thông minh được tích hợp vào tài sản trong quá trình sản xuất, chuỗi cung ứng và bảo dưỡng. Bằng cách kết nối tất cả các thành phần này, các nhà sản xuất và nhà quản lý có thể thu thập dữ liệu ở mức chi tiết và chuyển chúng thành thông tin giá trị tại hệ thống trung tâm dữ liệu, tránh việc dữ liệu phân tán. Do đó, toàn bộ chu trình sản xuất có thể được kiểm soát và tối ưu hóa thông qua báo cáo tự động, cảnh báo thời gian thực và giám sát bảo dưỡng cao cấp.

Sử dụng máy móc trang bị cảm biến, nhà máy có khả năng tạo môi trường thuận lợi cho việc theo dõi tài sản vật chất trong toàn bộ quá trình làm việc. Các cảm biến thu thập dữ liệu để giám sát tài sản một cách toàn diện và chính xác, tạo ra lợi ích trong việc kiểm soát, đưa ra quyết định chiến lược kinh doanh và cung cấp thông tin về lượng tồn kho hiệu quả.

Ví dụ: Giải pháp AWS IIoT cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa chất lượng của kết quả sản xuất, tối đa hóa mức sử dụng tài sản và phát hiện trước các trục trặc tiềm ẩn. Tất cả các trường hợp sử dụng này có thể đạt được nhờ sự kết hợp của công nghệ điện toán đám mây, phân tích nâng cao và IoT.

Hoạt động kinh doanh hợp lý

Ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động của tài sản bằng bảo trì dự đoán

Theo Deloitte, sự thiếu hiệu quả trong chiến lược bảo trì có thể gây ra sự ngừng hoạt động ngoài kế hoạch của tài sản, làm giảm năng suất sản xuất, ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng và doanh thu. Điều này đã đặt ra một thách thức đáng kể và doanh nghiệp trên khắp thế giới đang phải đối mặt với tổn thất 50 tỷ USD hàng năm. Tình hình trở nên phức tạp khi phải quyết định giữa việc tiếp tục vận hành thiết bị cho đến khi chúng hỏng hóc hoặc thay thế các bộ phận có vẻ còn hoạt động tốt. Sự kết hợp giữa dữ liệu từ nhiều nguồn (bao gồm cảm biến, ERP, CRM và các hệ thống quản lý bảo trì khác) với Machine Learning (ML) đã mang lại một tiềm năng lớn qua Bảo Trì Dự Đoán (PdM). PdM cho phép dự đoán chính xác các sự cố tiềm năng và ngăn chặn chúng trước khi chúng xảy ra.

Trái với phương pháp bảo trì truyền thống, mà yêu cầu nhiều giờ công việc thu thập thủ công định kỳ và phân tích đòi hỏi thời gian dài mà kết quả có thể không chính xác, bảo trì dự đoán tạo điều kiện cho việc giải quyết hiệu quả vấn đề thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. Nó cung cấp thông tin chi tiết và thời gian thực về tình trạng hoạt động của thiết bị, đảm bảo rằng tất cả tài sản được sử dụng một cách hiệu quả và hiệu suất. Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ các cảm biến đo nhiệt độ, độ rung, độ ẩm, và nhiều thông số khác. Dữ liệu này sau đó được chuyển thành tín hiệu số để tiếp tục xử lý và phân tích. Cuối cùng, thông tin chi tiết và dự đoán được biến đổi thành cảnh báo bảo trì, có thể hiển thị dưới dạng giao diện trực quan trên máy tính hoặc ứng dụng trên điện thoại di động, và dẫn đến các hành động vật lý cần thiết.

Ví dụ: Bosch Nexeed , nhà máy được kết nối đặt tại Blaichach, tích hợp các quy trình sản xuất và hậu cần bằng cách triển khai phần mềm thông minh cho phép truy xuất dữ liệu từ 60K cảm biến và cung cấp dữ liệu theo thời gian thực cho hệ thống Kunz. Với hệ thống theo dõi hiệu suất, dữ liệu có thể được truy cập ngay lập tức bởi tất cả những người vận hành máy, giúp cho quy trình sản xuất được ước tính chính xác và được cải thiện tương ứng. Sau đó, người vận hành có thể phát hiện trục trặc ở giai đoạn sớm nhất và chủ động ngăn ngừa sai lệch để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của máy. Kết quả được đưa ra bằng số liệu thống kê: năng suất tăng tới 25% và hàng tồn kho giảm 30%. Hơn nữa, xét về tính bền vững, nhà máy tiêu thụ điện năng ít hơn 40% nhờ hệ thống khí nén.

Tăng cường quản lý lao động với Robot thông minh

Robot thông minh biểu thị một hệ thống AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ môi trường và áp dụng nó để tạo ra những kết quả tiến bộ hơn con người. Với khả năng học hỏi và nhận thức mạnh mẽ, robot thông minh không chỉ có thể quản lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà còn cộng tác với con người để đưa ra các quyết định nâng cao quan trọng trong kinh doanh dựa trên kinh nghiệm và mô hình học tập trước đó. Việc kết hợp các cảm biến IoT và thuật toán học máy trong robot thông minh cho phép các nhà sản xuất cải thiện chuỗi cung ứng và hậu cần.

Một trong những công nghệ nhà máy thông minh triển khai robot thông minh là xe tự hành dẫn đường (AGV). Họ có thể tăng tốc đáng kể các quy trình hậu cần xung quanh nhà máy bằng cách đảm nhận công việc nâng vật nặng, điều này tác động tích cực đến năng suất và sự an toàn của nhân viên.

Cặp song sinh kỹ thuật số

Digitals Twins là bản sao kỹ thuật số của mọi đối tượng vật lý, quy trình kinh doanh, địa điểm, con người và thậm chí cả thành phố trong thế giới thực. Công nghệ IoT, dữ liệu thời gian thực, mô phỏng và máy học được sử dụng để tạo ra các biểu diễn ảo tạo điều kiện thuận lợi cho việc dự đoán chính xác và sáng tạo về tương lai của bất kỳ môi trường được kết nối nào. Ví dụ, bản song sinh kỹ thuật số có thể được áp dụng trong động cơ máy hoặc tua-bin gió được trang bị cảm biến IoT, phân tích phần mềm và trí tuệ nhân tạo. Sử dụng dữ liệu trong thế giới thực, bản sao kỹ thuật số tạo ra các mô phỏng được thể hiện trong bản sao kỹ thuật số, sau đó được áp dụng cho đối tượng hoặc quy trình vật lý ban đầu để dự đoán cách chúng sẽ hoạt động.

Ví dụ: Nhà máy Elektronikwerk của Siemens , được trang bị AI, Điện toán biên công nghiệp, công nghệ đám mây, robot nhẹ hợp tác và in 3D, đã tăng sản lượng lên gấp 13 lần kể từ năm 1991. Với cặp song sinh kỹ thuật số của sản phẩm, nhóm của Siemens đã cố gắng giảm sản lượng các thành phần của bộ điều khiển Simatic có thời gian chu kỳ từ 11 đến 8 giây. Ngoài ra, công nghệ bản sao kỹ thuật số được áp dụng để xác định các nguyên nhân gây lỗi trong sản xuất bằng cách kiểm tra và tối ưu hóa các yếu tố trước đó. Hệ thống giám sát thời gian thực cho phép thu thập dữ liệu vận hành cung cấp cho bộ đôi hiệu suất kỹ thuật số để ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động và tối đa hóa việc sử dụng năng lượng hiệu quả bằng cách áp dụng bảo trì dự đoán.

Cách xây dựng nhà máy thông minh của bạn: Nguyên tắc

Chúng tôi đã vạch ra những nguyên tắc chính cần tuân theo trước khi bước vào con đường công nghệ sản xuất thông minh.

• Xác định mục tiêu và mục tiêu kinh doanh của bạn. Bằng cách xác định các ưu tiên và điểm yếu của mình, bạn có thể tiến xa hơn bằng việc đầu tư vào việc trang bị các công nghệ được kết nối cho thiết bị hiện tại của mình. Trong giai đoạn này, điều cần thiết là thiết lập văn hóa kỹ thuật số trong công ty của bạn bằng cách kết hợp chiến lược kỹ thuật số nhằm điều phối con người và máy móc.
• Xây dựng lộ trình Công nghiệp 4.0. Khi bắt đầu xây dựng, bạn phải phác thảo các vấn đề hiện có cần giải quyết trước rồi mới tiến xa hơn. Với ý nghĩ đó, hãy bắt đầu thực hiện các cột mốc quan trọng bắt đầu từ các thành phần và máy móc của một địa điểm duy nhất và kết thúc bằng việc tích hợp kỹ thuật số của toàn bộ hệ sinh thái.
• Thiết lập kết nối IoT. Có một số lĩnh vực cần được đề cập ở đây:
  • Cơ sở hạ tầng mạng. Bạn phải xác định cơ sở hạ tầng mạng nào bạn muốn xây dựng có tính đến cơ sở hạ tầng hiện có, tiềm năng tạo ra khối lượng dữ liệu và các tiêu chí như khả năng mở rộng, chi phí, bảo mật, bảo trì, v.v. Bạn có ba tùy chọn: tại chỗ (cục bộ máy chủ), nền tảng đám mây chuyên dụng hoặc cơ sở hạ tầng kết hợp.
  • Kết nối không dây. Tài sản vật chất và hoạt động trên toàn nhà máy phải được kết nối để cho phép các nhà sản xuất có được cái nhìn toàn diện từ nhiều nguồn dữ liệu. Để xây dựng hệ thống ngăn xếp IIoT, cần xem xét các khía cạnh sau: phần cứng, cảm biến IoT, giao thức truyền thông cho phép truyền dữ liệu giữa các cảm biến và thiết bị, nền tảng IoT (nơi thoát, nhập dữ liệu, hồ dữ liệu), trực quan hóa dữ liệu và kiểm soát.

• Tích hợp hệ thống. Để giải quyết các thách thức về bảo mật dữ liệu, khả năng tương tác và khả năng mở rộng, hệ thống CNTT (thông tin) và hệ thống OT (vận hành) phải được tích hợp liền mạch. Các ứng dụng Doanh nghiệp Doanh nghiệp (ERP, SCM, PLM, v.v.), ứng dụng Quản lý Vận hành Sản xuất và ứng dụng Tự động hóa Công nghiệp phải được kết nối với nhau để đảm bảo quy trình sản xuất diễn ra suôn sẻ và toàn diện.
• Khai thác phân tích nâng cao. Để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, dữ liệu lớn phải được phân loại, làm sạch và cấu trúc theo cách cho phép sàng lọc dữ liệu thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Với phân tích dữ liệu, nhà sản xuất có thể giảm thiểu sai lệch và nhận được cảnh báo cũng như báo cáo phù hợp dựa trên thuật toán giám sát tài sản và bảo trì dự đoán.

Hoàng Thu

Live your dream

Xem bài khác