Chuyển đổi phương thức sản xuất truyền thống thành những nhà máy thông minh đã và đang được triển khai tại nhiều doanh nghiệp lớn trên thế giới. Ưu điểm của các nhà máy thông minh là tận dụng những thành tựu của công nghiệp 4.0, xây dựng hệ thống sản xuất được kết nối và xử lý dữ liệu liên tục từ sản xuất đến hoạt động quản lý, có khả năng tự học và thích nghi theo nhu cầu mới của thị trường.
Cùng với Big Data, Internet vạn vật, Máy học, Cảm biến, AI cũng là một công nghệ quan trọng trong nhà máy thông minh giúp cải thiện chi phí, xuất lượng, năng suất, an toàn lao động và tăng trưởng doanh thu.
Yêu cầu về giải quyết các vấn đề nội bộ doanh nghiệp trước khi ứng dụng AI
Theo một báo cáo gần đây của Deloitte cho thấy, chỉ 5% các doanh nghiệp sản xuất tại Mỹ chuyển đổi toàn diện ít nhất một nhà máy thông minh, trong khi có tới 30% doanh nghiệp đang triển khai mô hình này. Trong quá trình thực thi nhà máy thông minh, AI chiếm giữ vai trò rất quan trọng, tuy nhiên đây vẫn là một thách thức cho các nhà quản trị. Nhiều dự án được thiết kế cho các nhà máy mới không giải quyết được vấn đề xử lý dữ liệu phức tạp, gặp khó khăn khi tích hợp các máy móc cũ vào công nghệ mới, vấn đề về bảo mật, phân tích dữ liệu và khả năng xử lý số lượng lớn sản phẩm trong dây chuyền.
Đối với các nhà sản xuất, để mở rộng quy mô ứng dụng AI, doanh nghiệp trước hết cần giải quyết một số vấn đề tồn đọng.
Xem xét phát triển trên nền tảng công nghệ mới với nền tảng sẵn có
Hầu hết các cơ sở sản xuất thường có nhiều thiết bị, máy móc và công cụ đến từ nhiều nhà cung cấp khác nhau. Do đó mà khi triển khai công nghệ mới, các kỹ sư thường phải vật lộn với việc kết nối các hạ tầng cũ với công nghệ mới, suy xét thông các tùy chọn kết nối và tìm cổng IoT tương thích với Ethernet, EtherCAT, MQTT, OPC UA tùy thuộc vào máy đang được sử dụng. Gánh nặng thường rơi vào các hệ thống tích hợp cảm biến, bộ chuyển đổi giao thức và cổng mà họ cần cài đặt.
Giải quyết các vấn đề về quản lý dữ liệu
Dữ liệu từ tầng nhà xưởng là một khối dữ liệu khổng lồ, được tập hợp từ nhiều nguồn với nhiều định dạng khác nhau. Trong đó, dữ liệu phi cấu trúc chiếm đến 80% và dữ liệu có cấu trúc chỉ chiếm 20%.
Đặc biệt, các vấn đề về quản lý dữ liệu ngày càng trở nên ‘khó nhằn’ khi doanh nghiệp muốn truy cập những dữ liệu có tính xác thực trong điều kiện sản xuất khắc nghiệt. Vậy làm cách nào để doanh nghiệp đảm bảo nguồn dữ liệu cho AI và Machine Learning (ML-Máy học). Ví dụ: Một giải pháp bảo trì dự đoán sẽ cần nhiều dữ liệu từ hệ thống bảo trì được cập nhập trên máy tình, lịch sử quy trình và nhật ký hoạt động.
Đôi khi, việc địa điểm sản xuất ở xa cũng gây nên những phức tạp về lưu trữ dữ liệu. Phương pháp truyền thống để xử lý những dữ liệu này tiêu tốn nhiều nỗ lực của doanh nghiệp trong hàng tháng trời.
Đọc thêm: Đổi mới lực lượng sản xuất với công nghệ AR
Để cải thiện những vấn đề trên, các nền tảng AI và ML cung cấp khả năng tập trung dữ liệu trên AI, tự động hóa sản xuất, đặc điểm tự học của Machine Learning. Tự động hóa với trí tuệ nhân tạo sẽ cho phép cập nhập dữ liệu từ đầu đến cuối quy trình một cách liên tục, tự động, giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý dữ liệu, đồng thời cung cấp các thông tin cần thiết một các nhanh chóng và chính xác. Đây sẽ là tương lai của của khoa học dữ liệu, đặc biệt cần thiết đối với các doanh nghiệp lấy dữ liệu làm trọng tâm phát triển.
Phân tích dữ liệu dựa trên thời gian thực
Sự chậm trễ nhỏ trong sản xuất cũng có thể kéo theo sự thụt lùi trong chuỗi cung ứng. Do đó, bảo trì dự đoán hoặc kiểm tra chất lượng cần sự phản hồi cực kỳ nhanh. Các quyết định phải được đưa ra trong chưa đến một giây. Xử lý dữ liệu dựa trên thời gian thực cho phép các nhà vận hành nhận biết và hành động ngay lập tức để ngăn chặn những hậu quả không mong muốn.
Dữ liệu trong sản xuất sẽ luôn được cập nhập theo thời gian nhờ vào những tích hợp trong dây chuyền sản xuất như cảm biến, cobots và robots, thông báo về những dự đoán lỗi, nhà sản xuất có thể xác định các bộ phận bị lỗi để thực hiện làm lại, phát hành lệnh dừng sản xuất hoặc thu hồi sản phẩm. Việc ra quyết định trên thời gian thực và phản hồi cực nhanh yêu cầu kiến trúc điện toán biên. Khả năng triển khai hệ thống dự đoán trên các thiết bị như máy, cổng cục bộ, máy chủ là yếu tố quan trọng để kích hoạt sản xuất thông minh.
Các nhà lãnh đạo nên tìm kiếm các công cụ AI hợp tác, đem lại giải pháp phân tích dự đoán trực quan, dễ hiểu và dễ sử dụng cho nhóm sản xuất và phù hợp với cơ sở hạ tầng hiện có. Bên cạnh đó, nhà máy thông minh tích hợp AI sẽ đảm bảo cung cấp cho các kỹ sư tại tầng nhà xưởng các công cụ phân tích nâng cao, giúp họ thúc đẩy cải tiến các hoạt động dựa trên dữ liệu, từ đó xây dựng nền tảng để tạo ra giá trị trên quy mô lớn.
Công nghệ AI là một giải pháp tuyệt vời với khả năng xử lý các dữ liệu phi cấu trúc chuẩn xác, nhưng đây cũng là một công nghệ phức tạp và đầy thách thức. Bằng cách tận dụng AI trong kết nối và tự động hóa, doanh nghiệp sẽ liên kết được 4 trụ cột của nhà máy thông minh: tài sản, quy trình, con người và dữ liệu để hiện thực hóa mục tiêu chuyển đổi số sản xuất với tầm nhìn công nghệ 4.0.
