Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những đổi thay lớn ở quy mô chưa từng có do sự dịch chuyển của một số yếu tố như cải tiến công nghệ, đặc tính cung ứng và môi trường làm việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở gần như các đơn vị quản lý xung yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang khiến thay đổi dung mạo ngành nghề sản xuất theo hướng hăng hái hơn bao giờ hết. một số giải pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy sáng tạo của doanh nghiệp sở hữu thể nhắc tới như:
IoT
IIoT là mạng các thiết bị thông minh có khả năng mang khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn luận và phân tách dữ liệu ở cấp độ lĩnh vực. trọng tâm chính của IIoT là tập hợp vào những vận dụng công nghiệp như cung cấp, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những trang bị những cảm biến, bộ truyền động có khả năng kết nối mạng tiên tiến để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động 1 cách thức tự chủ. những máy này chia sẻ thông tin có những máy khác, con người và những hệ thống trong toàn công ty 1 cách an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. sử dụng IIoT, những quyết định buôn bán sở hữu thể được đưa ra nhanh chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp phát triển tổ chức bằng cách thức hiểu trật tự kinh doanh theo phương pháp thấp hơn và làm chúng phát triển thành hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là 1 kiến trúc được ngoại hình và vun đắp nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng bí quyết cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi sắp sở hữu nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các đồ vật IoT).
Điện toán biên giúp giảm giá tiền và độ trễ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng cách thức đặt các chức năng phân tách dữ liệu và tự động hóa ở cộng 1 nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép xây dựng những khả năng mới giải quyết các thực tại đương đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning với nghĩa là học máy. Đây là một khoa học vững mạnh từ ngành trí tuệ nhân tạo. Học máy nói đến các thuật toán trong đó máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn thành các nhiệm vụ và phương pháp cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học sâu (Deep learning) là một danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho những mô hình được đào tạo bằng bí quyết dùng những lớp quan hệ liên tiếp (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối mang một số tác vụ, những mô phỏng tạo ra từ học sâu thực hiện chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
kỹ thuật thị giác máy hài hòa camera, máy tính và những thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định với can hệ. thí dụ, khoa học thị giác máy với thể được sử dụng để bảo trì đồ vật, phát hiện lỗi, kiểm soát chất lượng, xác minh hàng tồn kho, ghi nhãn sản phẩm, giám sát an ninh… nâng cao cường sức mạnh những ứng dụng thị giác máy công nghiệp với ai đang cho phép những áp dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và chuẩn xác hơn.
Time-Sensitive Networking
kỹ thuật Time-Sensitive Networking (TSN) tăng những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng bí quyết thêm các tính chất liên quan tới thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ rẻ và những kênh truyền trực tuyến. Trong sản xuất sáng tạo, khối lượng lớn dữ liệu sẽ tràn ngập các mạng. những mạng và đồ vật hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc thảo luận dữ liệu quan trọng về thời gian có băng thông được đảm bảo và độ trễ xác định. TSN được chuẩn hóa bởi IEEE.
Trên đây là một số công nghệ cơ bản cấu thành mô hình nhà máy thông minh. Thực tế, để có thể triển khai một kiến trúc Smart Factory đòi hỏi rất nhiều yếu tố cũng như sự quyết tâm của ban lãnh đạo. Để được tư vấn và triển khai giải pháp nhà máy thông minh, hãy liên hệ với chuyên gia của chúng tôi qua số hotline: 092.6886.855
