Nhà máy thông minh về cơ bản là nơi mà Cách mạng Công nghiệp 4.0 trở nên hiện thực, sử dụng các hệ thống vật lý kết nối kỹ thuật số phức tạp giúp máy móc có thể tự đưa ra quyết định. Cấu hình này kết hợp các thiết bị được kết nối internet với phân tích trí tuệ nhân tạo để xây dựng các dây chuyền sản xuất có khả năng tự sửa chữa khi có sự cố xảy ra, mà không cần sự can thiệp thủ công của người lao động. Một nghiên cứu từ Nature Research chỉ ra rằng các nhà máy áp dụng công nghệ này giảm được khoảng 39% các vấn đề liên quan đến chất lượng sản phẩm khi sản xuất hàng loạt, điều này tạo ra sự khác biệt lớn cho các nhà sản xuất đang cố gắng giảm thiểu lãng phí và tiết kiệm chi phí.
Khi nói đến tự động hóa công nghiệp, một trong những lợi ích lớn là việc nó đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số. Lấy ví dụ bảo trì dự đoán, giải pháp này phân tích dữ liệu thiết bị theo thời gian thực và có thể giảm khoảng 20-25% các lần dừng máy bất ngờ. Các hệ thống tự động hóa mới hơn cũng đang giúp nhà máy vận hành thông minh hơn. Chúng ta đang chứng kiến hiệu suất sử dụng năng lượng được cải thiện từ 15 đến thậm chí 20 phần trăm nhờ vào các tính năng cân bằng tải tự động, trong khi vẫn duy trì ổn định sản lượng sản xuất. Điều thực sự tạo nên hiệu quả ở đây là việc truyền tải mượt mà và không gặp trục trặc dữ liệu cảm biến từ sàn nhà máy trực tiếp vào các hệ thống ERP. Điều này tạo ra các vòng phản hồi giúp các nhà quản lý phản ứng nhanh hơn với các vấn đề phát sinh và có được cái nhìn toàn diện về toàn bộ hoạt động sản xuất từ đầu đến cuối.
Nhà máy Điện tử Siemens Amberg là một ví dụ tiêu biểu về cách dữ liệu có thể biến đổi các quy trình sản xuất. Họ đã đạt được chất lượng sản xuất gần như hoàn hảo ở mức 99,99%, đồng thời nâng cao năng suất khoảng ba phần tư nhờ vào công nghệ bản sao kỹ thuật số và các hệ thống tự động hóa. Hệ thống kiểm tra quang học tự động của họ đã giảm thiểu tỷ lệ lỗi sót xuống còn khoảng 0,0015%, một con số đáng kinh ngạc khi bạn suy nghĩ về nó. Khoảng 1.500 thiết bị khác nhau trong toàn nhà máy xử lý khoảng 50 triệu bản cập nhật dữ liệu mỗi ngày. Lượng thông tin khổng lồ này cho phép nhà máy tự động tối ưu hóa việc di chuyển nguyên vật liệu trong cơ sở. Điều khiến hoạt động này trở nên ấn tượng là khả năng mở rộng quy mô hiệu quả trong khi vẫn duy trì mức độ chính xác cao trên mọi khía cạnh của hoạt động nhà máy thông minh.
Ngày càng nhiều nhà sản xuất đang chuyển sang các hệ thống tự động hóa mô-đun trong thời gian gần đây, đặc biệt là những hệ thống có kết nối robot kiểu cắm vào là chạy (plug-and-play). Khoảng 68 phần trăm các dây chuyền sản xuất mới hiện nay bao gồm loại hệ thống này. Nhìn vào xu hướng theo khu vực, khu vực Châu Á Thái Bình Dương rõ ràng đang đi đầu trong việc tiếp nhận công nghệ tự động hóa. Họ đã chiếm khoảng 43% tổng chi tiêu cho tự động hóa công nghiệp chỉ riêng năm ngoái, chủ yếu là do các công ty tại đây đang tích cực đầu tư vào cả hai lĩnh vực sản xuất điện tử và sản xuất ô tô. Trong khi đó, các giải pháp tự động hóa dựa trên nền tảng đám mây cũng đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ, tăng trưởng gấp khoảng 200% kể từ đầu năm 2020. Những nền tảng này cho phép các nhà máy trên toàn thế giới làm việc với nhau một cách liền mạch dù có thể cách nhau hàng nghìn dặm.
Tự động hóa được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo dựa vào học máy để xử lý cả dữ liệu trong quá khứ và thông tin hiện tại, cho phép các dây chuyền sản xuất tự tối ưu hóa theo thời gian. Công nghệ này thực hiện các điều chỉnh linh hoạt đối với những yếu tố như tốc độ sản xuất, mức tiêu thụ điện năng và cách di chuyển vật liệu trong hệ thống. Đặc biệt trong các nhà máy sản xuất ô tô, những điều chỉnh thông minh này đã được chứng minh là có thể giảm lượng vật liệu phế thải khoảng 18 phần trăm theo các báo cáo gần đây của ngành công nghiệp. Điều khiến các hệ thống này khác biệt so với các phương pháp cố định thế hệ trước là khả năng thực sự học hỏi khi các máy móc bắt đầu cho thấy dấu hiệu xuống cấp. Thay vì chờ đợi đến mức hư hỏng nặng, hệ thống sẽ thích nghi với sự suy giảm dần dần của thiết bị trong khi vẫn duy trì chất lượng sản phẩm ở mức chấp nhận được trong suốt vòng đời sử dụng của các thiết bị công nghiệp già cỗi.
Khoảng 74 phần trăm các nhà máy hiện nay đã được kết nối thông qua công nghệ IIoT, tích hợp các cảm biến vào công cụ và máy CNC trên các sàn sản xuất. Hệ thống gửi dữ liệu trực tiếp đến các màn hình giám sát trung tâm nơi nhân viên nhà máy có thể nhận thấy sự thay đổi về nhiệt độ của các phản ứng gần như ngay lập tức, đôi khi nhanh tới mức ba phần mười giây. Các vận hành viên cũng nhận được cảnh báo khi các cánh tay robot cần được điều chỉnh trong các nhiệm vụ gia công phức tạp. Ngoài ra, hệ thống còn hỗ trợ khớp nối giữa nguyên vật liệu đầu vào với nhu cầu thực tế trên dây chuyền sản xuất tại bất kỳ thời điểm nào. Tất cả các tính năng này hoạt động đồng bộ nhằm đảm bảo việc sử dụng nguồn lực hiệu quả trong toàn bộ nhà máy.
Khi các công ty triển khai điện toán biên (edge computing), họ thường thấy thời gian ra quyết định giảm xuống còn khoảng 2 hoặc 3 mili giây vì hệ thống xử lý các dữ liệu như hình ảnh máy móc và độ rung ngay tại chỗ xảy ra thay vì gửi tất cả dữ liệu ra ngoài cơ sở khác. Chẳng hạn, một công ty dược phẩm đã giảm gần một nửa thời gian kiểm tra sau khi lắp đặt những chiếc camera đặc biệt có hỗ trợ công nghệ biên. Những camera này có thể phát hiện ngay các nắp lọ lỗi và loại chúng ra mà không cần chờ xác nhận từ đám mây ở một nơi khác. Điều đặc biệt thú vị là cách các thiết bị biên này xử lý lượng thông tin khổng lồ đó. Trên thực tế, chúng lọc ra khoảng 90 phần trăm dữ liệu không quan trọng ngay tại cấp độ nhà máy. Điều này đồng nghĩa với việc ít dữ liệu hơn làm nghẽn mạng và hệ thống phản ứng nhanh hơn nhiều khi có sự cố xảy ra.
Internet Công nghiệp Vạn Vật chắc chắn làm tăng năng suất, nhưng nhiều nhà sản xuất lo ngại về các vấn đề bảo mật khi thiết bị của họ được kết nối. Khoảng hai phần ba các quản lý nhà máy thực sự đề cập đến an ninh mạng là mối quan tâm lớn đối với những máy móc được kết nối mạng của họ. Các công ty hiện đang bắt đầu triển khai những gì được gọi là kiến trúc không tin tưởng (zero trust architecture), về cơ bản là giữ các trạm làm việc robot tách biệt với các máy tính dùng cho văn phòng thông thường. Họ cũng lưu trữ dữ liệu huấn luyện AI nhạy cảm trong các kho lưu trữ được mã hóa bảo mật để các đối thủ cạnh tranh không thể đánh cắp tài sản trí tuệ. Các nhà máy hoạt động tốt nhất còn vượt xa hơn bảo mật cơ bản bằng cách thiết lập các quyền truy cập nghiêm ngặt dựa trên vai trò của từng nhân viên. Một số nhà máy thậm chí còn thực hiện kiểm tra đột nhập định kỳ hai tuần một lần nhằm trực tiếp vào các bộ điều khiển logic lập trình được (programmable logic controllers) quản lý các quy trình sản xuất trọng yếu trong toàn bộ mạng lưới công nghệ vận hành của họ.
Công nghệ bản sao số tạo ra các bản sao ảo của các hệ thống sản xuất thực tế và đang thay đổi cách các nhà máy vận hành ngày nay bằng cách phản ánh chính xác những gì xảy ra trên sàn nhà máy khi nó thực sự diễn ra. Khi được kết hợp với các khả năng của luồng dữ liệu số, các nhà sản xuất sẽ có được luồng dữ liệu liên tục từ giai đoạn thiết kế ban đầu cho đến khi hoàn tất sản xuất. Điều này cho phép họ chạy các mô phỏng, xác định những nơi hoạt động không hiệu quả và kiểm tra các thay đổi trước khi thực hiện bất kỳ cam kết tốn kém nào. Theo nghiên cứu công bố năm ngoái, các doanh nghiệp áp dụng phương pháp này đã giảm được chi phí chế tạo mẫu khoảng 28% đồng thời đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống.
Khi thông tin cảm biến thời gian thực được kết hợp với các thuật toán học máy, công nghệ bản sao kỹ thuật số (digital twin) có thể dự đoán khi nào thiết bị có thể gặp sự cố, với độ chính xác đạt khoảng 92% theo các bài kiểm tra gần đây. Các kỹ sư hiện có một phương pháp gọi là hiệu chuẩn ảo (virtual commissioning), nơi họ kiểm tra toàn bộ dây chuyền sản xuất bên trong phần mềm mô phỏng trước khi triển khai thực tế. Điều này giúp giảm khoảng 40% những sự chậm trễ khó chịu trong quá trình triển khai, tạo ra sự khác biệt lớn trên các nhà máy sản xuất. Toàn bộ hệ thống giúp tránh được những sự cố bất ngờ, đồng thời đảm bảo thiết bị không tiêu hao năng lượng một cách lãng phí khi mọi thứ đi vào hoạt động thực tế. Nhiều nhà máy sản xuất báo cáo rằng họ đã tiết kiệm đáng kể chỉ bằng cách chạy các mô phỏng này trước thời gian triển khai thay vì phát hiện sự cố trong quá trình vận hành thực tế.
Một công ty năng lượng lớn đã triển khai công nghệ digital twin (bản sao kỹ thuật số) cho hơn 200 tua-bin khí trong toàn bộ hoạt động của họ. Họ sử dụng các bản sao ảo này để nghiên cứu cách thức hoạt động của quá trình đốt cháy bên trong động cơ và theo dõi các dấu hiệu mài mòn theo thời gian. Kết quả đạt được thực sự ấn tượng. Nhờ đó, các đội bảo trì có thể dự đoán được khi nào các bộ phận cần được chăm sóc trước khi sự cố xảy ra. Cách tiếp cận này đã nâng cao hiệu suất của tua-bin khoảng 6,2 phần trăm mỗi năm. Chi phí bảo trì cũng giảm đáng kể, tiết kiệm khoảng mười tám triệu đô la trong ba năm đầu tiên. Ngoài ra, tuổi thọ thiết bị kéo dài hơn kỳ vọng. Tất cả những điều này cho thấy công nghệ digital twin có thể tạo ra sự khác biệt lớn như thế nào đối với độ tin cậy hệ thống và tiết kiệm chi phí trong các môi trường công nghiệp.
Sự chuyển đổi trong tự động hóa công nghiệp đang thay đổi cách thức bảo trì hoạt động, chuyển từ việc sửa chữa sự cố sau khi xảy ra sang việc dự đoán chúng trước khi xảy ra. Nhờ sử dụng cảm biến và công nghệ học máy, các nhà máy hiện nay có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn từ 7 đến 30 ngày trước thời điểm xảy ra. Theo các báo cáo ngành công nghiệp gần đây, các công ty áp dụng hệ thống dự đoán này đã giảm khoảng 40 đến 50 phần trăm số lần dừng hoạt động bất ngờ. Các chương trình máy tính thông minh phân tích nhiều loại dữ liệu như hiệu suất thiết bị trong quá khứ, mô hình rung động và chỉ số nhiệt độ để phát hiện các bộ phận như vòng bi, động cơ điện hoặc thậm chí hệ thống thủy lực có dấu hiệu xuống cấp. Hệ thống cảnh báo sớm này mang lại cho các quản lý nhà máy khoảng thời gian quý báu để lên kế hoạch sửa chữa trong thời gian dừng máy đã được dự kiến trước, thay vì phải xử lý các sự cố khẩn cấp gây tốn kém.
Các hệ thống tự động hóa hiện đại tích hợp cảm biến IoT theo dõi hơn 15 thông số, bao gồm độ nhớt của chất bôi trơn và dao động tải điện. Dữ liệu giám sát liên tục này hỗ trợ phát hiện sớm sự xuống cấp của van máy nén, sự lệch trục của băng tải thông qua phân tích rung động, và lên lịch thay thế dự đoán cho động cơ servo của cánh tay robot - đảm bảo bảo trì chủ động và duy trì hiệu suất hoạt động.
Các nền tảng điều phối dữ liệu tích hợp xử lý tới 2,5 triệu điểm dữ liệu mỗi ngày trên mỗi dây chuyền sản xuất, cung cấp đầu vào quan trọng cho các mô hình dự đoán:
| Loại Dữ liệu | Tác động đến Độ tin cậy |
|---|---|
| Nhật ký thiết bị | Nhận diện các mô hình sử dụng ảnh hưởng đến tuổi thọ linh kiện |
| Chỉ số năng lượng | Phát hiện sự cố cách điện trong động cơ |
| Số liệu kiểm soát chất lượng | Liên kết các lỗi sản phẩm với tình trạng máy móc |
Ngành công nghiệp đang chuyển từ sửa chữa sau sự cố sang bảo trì chủ động được hỗ trợ bởi công nghệ bản sao số (digital twins). Những người áp dụng sớm đạt độ chính xác sửa chữa lần đầu lên đến 93% bằng cách kết hợp mô phỏng thiết bị 3D với dữ liệu cảm biến thực tế, giảm 34% các cuộc kiểm tra bảo trì không cần thiết (Hội đồng Lãnh đạo Sản xuất 2024).
Hệ thống vật lý - số (CPS) tích hợp máy móc vật lý với trí tuệ kỹ thuật số thông qua cảm biến tích hợp và mạng IoT, cho phép giám sát theo thời gian thực và điều khiển thích ứng. Các nhà máy sử dụng CPS báo cáo tốc độ phản ứng với gián đoạn chuỗi cung ứng nhanh hơn từ 18–23%. Khi kết hợp với điện toán biên (edge computing), CPS giảm độ trễ ra quyết định và hỗ trợ tự động điều chỉnh kiểm soát chất lượng mà không cần can thiệp của con người.
Tự động hóa ngày nay tập trung vào việc kết hợp con người và các hệ thống AI làm việc hiệu quả hơn cùng nhau. Những con robot hợp tác này, hay còn gọi là cobot, được trang bị camera thông minh giúp chúng thực hiện các công việc tinh tế ngay bên cạnh đồng nghiệp con người. Các nhà máy báo cáo rằng tỷ lệ chấn thương do lặp lại công việc giảm khoảng một phần ba kể từ khi những chiếc máy này bắt đầu chia sẻ khối lượng công việc trên dây chuyền lắp ráp. Một số công ty thậm chí còn sử dụng trợ lý AI để phân tích các số liệu hiệu suất trong quá khứ, hỗ trợ nhân viên xác định thời điểm thích hợp để lên kế hoạch cho các đợt sản xuất. Điều này tạo ra một chu trình tích cực, nơi mọi người đều học hỏi từ những điều hoạt động hiệu quả nhất, nhờ đó không chỉ công việc được hoàn thành nhanh hơn mà môi trường làm việc cũng trở nên an toàn hơn theo thời gian.
Sự bùng nổ của AI tạo sinh đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận thiết kế quy trình, cho phép các kỹ sư chạy thử hàng trăm thậm chí hàng nghìn kịch bản sản xuất chỉ trong vài phút. Chẳng hạn, một nhà sản xuất ô tô gần đây đã áp dụng các mô hình AI này để tái thiết kế lại hoạt động hàn của họ. Họ đã giảm được khoảng 12% mức tiêu thụ năng lượng sau khi điều chỉnh trình tự hàn. Điều khiến công nghệ này trở nên mạnh mẽ thực sự là khả năng hoạt động song song với các công cụ bảo trì dự đoán. Các hệ thống kết hợp này thậm chí có thể đề xuất thời điểm nên nâng cấp thiết bị, bằng cách cân nhắc chi phí ban đầu với số tiền có thể tiết kiệm được trong tương lai nhờ tránh được sự cố bất ngờ và duy trì hoạt động ổn định liên tục hàng ngày.
Khoảng 65% các nhà sản xuất dự kiến sẽ áp dụng mạng nơ-ron dựa trên công nghệ edge vào năm 2026 như một phần trong xu hướng chuyển dịch sang trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Những hệ thống này cho phép phát hiện lỗi trong thời gian thực, điều mà các phương pháp dựa trên nền tảng đám mây không thể sánh được về tốc độ. Cùng với sự phát triển của các nhà máy thông minh được hỗ trợ bởi công nghệ 5G trong toàn ngành, các quy trình tự động hóa đang ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào các thuật toán có khả năng tự điều chỉnh dựa trên loại vật liệu đưa vào và sự thay đổi nhu cầu trong suốt chu kỳ sản xuất. Xu hướng này đánh dấu một bước tiến quan trọng đối với các hoạt động sản xuất, nơi đòi hỏi cả tính ổn định và thông minh để theo kịp các yêu cầu sản xuất hiện đại.
Nhà máy thông minh sử dụng các hệ thống vật lý kết nối mạng để cho phép máy móc tự đưa ra quyết định bằng cách kết hợp các thiết bị kết nối internet với phân tích trí tuệ nhân tạo, từ đó giảm sự can thiệp của con người trên các dây chuyền sản xuất.
Tự động hóa công nghiệp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số bằng cách cải thiện bảo trì dự đoán và hiệu quả năng lượng, đồng thời nâng cao quản lý sản xuất tổng thể và giảm các vấn đề về chất lượng.
Edge computing cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực tại vị trí dữ liệu được tạo ra, giảm độ trễ và cải thiện thời gian phản hồi trong môi trường sản xuất.
Hệ thống Vật lý - Số hóa tích hợp máy móc vật lý với trí tuệ số để cho phép giám sát theo thời gian thực, điều khiển thích ứng và phản ứng nhanh hơn trước các gián đoạn trong chuỗi cung ứng.
Bản quyền © 2024 thuộc về Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN