Thiết bị cốt lõi nào hỗ trợ xây dựng nhà máy thông minh?

Internet Công Nghiệp của Vạn Vật (IIoT) và Kết Nối Dữ Liệu Thời Gian Thực

Sự phát triển của các thiết bị công nghiệp kết nối trong sản xuất thông minh

Ngày nay, các nhà máy trang bị khoảng 15 nghìn thiết bị kết nối tại mỗi cơ sở, con số này có thể chênh lệch đôi chút, từ những cảm biến thông minh hiện đại cho đến robot tự hành theo báo cáo năm ngoái của Ponemon. Tất cả sự kết nối bổ sung này thực tế đã giải quyết một vấn đề lớn đã ám ảnh ngành sản xuất từ lâu. Khoảng 57 phần trăm các lần ngừng sản xuất bất ngờ xảy ra do một bộ phận thiết bị nào đó hỏng hóc mà không ai để ý. Khi các nhà sản xuất kết nối máy móc của họ với công nghệ Internet vạn vật (IoT) tới các bảng điều khiển trung tâm, họ sẽ có được cái nhìn tổng quan tuyệt vời về hoạt động sản xuất—thứ trước đây vốn bị phân tán khắp nơi. Về cơ bản, quy trình làm việc giờ đây không còn điểm mù nào nữa.

Internet vạn vật trong công nghiệp (IIoT) giúp dữ liệu lưu chuyển liền mạch giữa các hệ thống nhà máy thông minh

Các giao thức IoT công nghiệp như OPC UA và MQTT giúp kết nối thiết bị nhà máy cũ với các hệ thống kỹ thuật số mới hơn. Lấy ví dụ về các máy ép đúc phun. Khi được ghép nối với các cổng biên (edge gateways), những máy này có thể gửi dữ liệu hiệu suất trực tiếp đến các hệ thống ERP dựa trên nền tảng đám mây. Các quản lý nhà máy sau đó nhận được cập nhật thời gian thực về các yếu tố như lượng vật liệu đang được sử dụng và mức tiêu thụ năng lượng tại bất kỳ thời điểm nào. Khả năng giao tiếp giữa các hệ thống khác nhau đã tạo ra sự khác biệt rõ rệt trong hiệu quả sản xuất. Theo một số nghiên cứu điển hình từ các nhà máy ô tô, việc tích hợp hệ thống như vậy thường giảm lượng chất thải từ khoảng 18% đến 22%, tùy thuộc vào cấu hình dây chuyền sản xuất cụ thể và các phương pháp bảo trì.

Nghiên cứu điển hình: Giám sát từ xa với AWS IoT Greengrass

Một nhà cung cấp phụ tùng ô tô hàng đầu đã triển khai các nút điện toán biên tại 14 nhà máy trên toàn cầu để phân tích dữ liệu rung động thiết bị. Thiết lập này đã giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch bởi 41%thông qua cảnh báo bảo trì dự đoán, đồng thời giảm chi phí truyền dữ liệu đám mây 290k USD hàng năm các đội bảo trì hiện nay giải quyết 83% các bất thường trước khi ảnh hưởng đến sản xuất xảy ra.

Chiến lược: Xây dựng mạng IIoT an toàn, có khả năng mở rộng và tương thích

Các nhà sản xuất áp dụng khung này báo cáo vòng đời triển khai nhanh hơn 3,1 lần đối với các ứng dụng IIoT mới so với các kiến trúc biệt lập (PwC 2023).

Tính toán Biên cho Quyết định Thời gian Thực trong Nhà máy Thông minh

Các kiến trúc chỉ dùng đám mây truyền thống gặp khó khăn với độ trễ dao động từ 100–500 mili giây, khiến chúng không đáng tin cậy đối với các quá trình công nghiệp nhạy cảm về thời gian như dây chuyền lắp ráp robot hoặc điều khiển lô hóa chất. Tính toán biên giảm độ trễ này xuống còn 1–10 mili giây bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ ở thiết bị sản xuất và cảm biến, cho phép điều chỉnh thời gian thực đối với nhiệt độ, áp suất và căn chỉnh máy móc.

Kết hợp Tính toán Biên và Điện toán Đám mây cho Trí tuệ Phân tán

Trong các thiết lập hệ thống lai, khoảng hai phần ba lượng dữ liệu vận hành được gửi trực tiếp đến các nút biên nơi mà dữ liệu có thể được xử lý ngay lập tức, chỉ để lại những kết quả đã được tổng hợp để truyền lên các máy chủ đám mây chính nhằm phân tích sâu hơn vào thời điểm sau. Lấy ví dụ các cảm biến rung được gắn trên máy CNC – chúng hoạt động cùng bộ xử lý cục bộ để phát hiện khi dụng cụ bắt đầu bị mài mòn trong khoảng thời gian chỉ 5 mili giây, từ đó kích hoạt các điều chỉnh tự động nhằm duy trì hoạt động ổn định. Đồng thời, các cổng biên này thu thập dữ liệu hiệu suất theo thời gian và gửi bản cập nhật lên các hệ thống bảo trì dự đoán dựa trên nền tảng đám mây khoảng một lần mỗi ngày. Cách tiếp cận này cân bằng giữa khả năng phản hồi thời gian thực và việc lập kế hoạch chiến lược dài hạn trong các hoạt động sản xuất.

Tối ưu hóa Thời gian Phản hồi và Băng thông Thông qua Xử lý tại chỗ

Khi các công ty triển khai xử lý dữ liệu tại chỗ thay vì chỉ dựa vào mô hình đám mây, họ thường thấy mức giảm khoảng 90% về sử dụng băng thông mạng và tăng khoảng 20% trong việc phát hiện các bất thường. Các cơ sở sản xuất đã áp dụng điện toán biên báo cáo số lần ngừng hoạt động bất ngờ giảm đáng kể vì họ có thể giám sát tình trạng máy móc ngay tại nơi sản xuất diễn ra. Các công ty dịch vụ đám mây lớn cung cấp các nền tảng điện toán biên với các công cụ phân tích tích hợp, ưu tiên xử lý các cảnh báo quan trọng trước, ví dụ như tắt máy trong trường hợp khẩn cấp, trước khi xử lý các nhật ký bảo trì thông thường. Chúng ta đang chứng kiến các hệ thống lắp đặt mới kết hợp phần cứng biên với kết nối 5G để đạt được thời gian phản hồi dưới 10 mili giây cho các robot làm việc cùng con người, điều chỉnh lực cầm nắm dựa trên dữ liệu video trực tiếp từ sàn nhà máy. Các nghiên cứu độc lập xác nhận những gì các nhà sản xuất đang trải nghiệm thực tế: các hệ thống lai này giúp giảm khoảng 25% lượng vật liệu phế phẩm trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao, như sản xuất chip máy tính, nhờ khả năng truyền thông gần như tức thì giữa các camera thông minh ở tầng sàn nhà máy và các cánh tay robot thực hiện công việc.

Tích hợp Dữ liệu Công nghiệp với AWS IoT SiteWise và Mô hình Hóa Tài sản

Phá vỡ các silo dữ liệu để có được tầm nhìn hoạt động thống nhất

Các nhà máy thông minh tạo ra lượng dữ liệu nhiều gấp khoảng 2,5 lần so với các cơ sở sản xuất thông thường, nhưng phần lớn các công ty hiện đang bị mắc kẹt với các hệ thống biệt lập, khiến việc theo dõi tình hình thực tế theo thời gian thực trở nên khó khăn, theo nghiên cứu của Ponemon từ năm ngoái. Tin tốt là AWS IoT SiteWise giúp khắc phục tình trạng này bằng cách tập trung mọi loại dữ liệu nhà máy, bao gồm các chỉ số hiệu suất máy móc, kết quả từ hệ thống ERP và hồ sơ kiểm soát chất lượng vào một cơ sở dữ liệu trung tâm. Với thiết lập này, các quản lý có thể truy cập các bảng điều khiển toàn diện trên toàn bộ nhà máy, hiển thị mối liên hệ giữa các yếu tố khác nhau như mức tiêu thụ điện năng, Hiệu suất Thiết bị Toàn phần (OEE), và tốc độ đầu ra sản xuất trong suốt cơ sở.

Đưa ngữ cảnh vào dữ liệu cảm biến và thiết bị bằng AWS IoT SiteWise

Các thiết lập sản xuất hiện nay thường có hơn 300 cảm biến được lắp đặt trên mỗi dây chuyền lắp ráp, tuy nhiên tất cả những con số đó thực tế không cung cấp nhiều thông tin về những gì đang diễn ra trên thực tế tại phân xưởng. Đây chính là lúc AWS IoT SiteWise phát huy tác dụng. Nền tảng này mang lại ý nghĩa cho lượng dữ liệu thô khổng lồ bằng cách tổ chức chúng thông qua các mô hình tài sản theo cấp bậc. Hãy hình dung như việc kết nối các phép đo rung động từ một cụm động cơ cụ thể hoặc liên kết các chỉ số nhiệt độ trực tiếp với từng mẻ sản phẩm cụ thể đang được sản xuất. Khi các hệ thống bảo trì dự đoán biết được tài sản nào quan trọng nhất, họ sẽ xác định được nơi cần tập trung chú ý trước tiên. Theo nghiên cứu ngành công nghiệp gần đây năm 2024 về cách các công ty triển khai các giải pháp Internet Công nghiệp (IIoT), các đội ngũ áp dụng SiteWise đã giảm thời gian thiết lập đường ống phân tích khoảng 40 phần trăm so với khi tự xây dựng mọi thứ từ đầu.

Nghiên cứu điển hình: Mô hình tài sản thống nhất cho phân tích hiệu suất toàn nhà máy

Một nhà cung cấp ô tô toàn cầu đã chuẩn hóa hơn 12.000 máy CNC trên 23 nhà máy bằng cách sử dụng AWS IoT SiteWise, đạt được:

• phân tích nguyên nhân gốc rễ về sai lệch chất lượng nhanh hơn 25%
• tiết kiệm 18% năng lượng thông qua dự báo nhu cầu tập trung
• Các KPI thống nhất trên các hệ thống PLC (Bộ điều khiển logic khả trình) cũ và hiện đại

Xu hướng: Chuẩn hóa định dạng dữ liệu đa nhà cung cấp trong các nhà máy thông minh

Trên 76% các nhà sản xuất hiện đang sử dụng các tiêu chuẩn OPC UA và MTConnect để chuẩn hóa dữ liệu từ hơn 15 nhà cung cấp thiết bị khác nhau (Khảo sát Dữ liệu Sản xuất 2024). AWS IoT SiteWise thúc đẩy quá trình chuyển đổi này với các bộ kết nối dữ liệu công nghiệp có sẵn, giảm 60% công sức dịch chuyển giao thức trong các môi trường thiết bị đa dạng.

Hệ thống Cyber-Physical và Tự động hóa cho Điều khiển Thông minh

Tích hợp Mô hình Kỹ thuật số, Mạng và Quy trình Vật lý

Các nhà máy thông minh ngày nay dựa vào các hệ thống cyber-physical (CPS) để tạo ra các kênh truyền thông hai chiều giữa mô hình kỹ thuật số và máy móc nhà máy thực tế. Khi các công ty kết nối công nghệ digital twin của họ với các mạng công nghiệp tiêu chuẩn như OPC UA, họ đạt được sự đồng bộ hóa hoạt động trong thời gian thực trên toàn bộ hệ thống sản xuất. Về mặt thực tiễn, điều này có nghĩa là máy móc có thể tự điều chỉnh trước khi sự cố xảy ra, từ đó giảm thiểu lượng vật liệu bị lãng phí trong các nhiệm vụ sản xuất chính xác. Một số nghiên cứu cho thấy mức tiết kiệm vật liệu dao động từ khoảng 9% đến khoảng 14%, theo nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature năm ngoái. Đối với các nhà sản xuất đang phải đối phó với biên lợi nhuận hẹp, những hiệu quả như vậy rất quan trọng để duy trì tính cạnh tranh đồng thời kiểm soát chi phí.

Kiến trúc cốt lõi của CPS trong môi trường sản xuất thông minh

Một khung CPS vững chắc bao gồm ba thành phần quan trọng:

• Các nút điện toán biên (edge computing) để ra quyết định tại chỗ
• Các mô hình tài sản thống nhất chuẩn hóa dữ liệu thiết bị từ nhiều nhà cung cấp
• Các giao thức MQTT/AMQP an toàn cho truyền thông từ máy đến đám mây

Các triển khai gần đây cho thấy kiến trúc này giảm độ trễ trong các quy trình kiểm soát chất lượng 800ms so với các hệ thống chỉ dùng đám mây.

Nghiên cứu điển hình: Triển khai Nhà máy Số với Các Hệ thống Sản xuất Ảo

Một nhà sản xuất thiết bị gia dụng toàn cầu đã giảm thời gian tái cấu hình dây chuyền lắp ráp 32% bằng cách sử dụng các bản sao kỹ thuật số được hỗ trợ bởi CPS. Các kỹ sư đã thử nghiệm 18 kịch bản sản xuất trên môi trường ảo trước khi triển khai bố trí tối ưu, với dữ liệu hiệu suất được AWS IoT SiteWise truyền trực tiếp tới cả hệ thống điều khiển ảo và thực tế.

Robot cộng tác (cobots) nâng cao hiệu quả quy trình làm việc giữa người và máy móc

Các robot hợp tác được kích hoạt bởi CPS hiện đang đảm nhận 42% các công việc lặp đi lặp lại trong các nhà máy lắp ráp ô tô với độ chính xác định vị trí dưới 0,1mm. Các hệ thống này sử dụng dữ liệu lidar thời gian thực để tự động điều chỉnh lộ trình khi người vận hành đi vào khu vực làm việc chung, minh chứng cho sự hợp tác tiên tiến giữa con người và CPS.

AI và Học Máy cho Phân tích Dự đoán trong Sản xuất Thông minh

Nhu cầu về các Hệ thống Sản xuất Tự tối ưu và Thích ứng

Các nhà máy thông minh ngày nay cần những hệ thống có thể tự xử lý các thay đổi về chất lượng vật liệu, trạng thái thiết bị biến động và những điều chỉnh đơn hàng đột ngột. Theo một báo cáo gần đây của McKinsey năm 2023, các công ty triển khai các giải pháp AI thích ứng như vậy đã chứng kiến tốc độ dây chuyền sản xuất của họ tăng khoảng 18% so với những công ty vẫn sử dụng các quy tắc tự động hóa truyền thống. Điều gì làm nên điều này? Những hệ thống thông minh này liên tục xử lý cả dữ liệu hiệu suất trong quá khứ lẫn dữ liệu cảm biến thời gian thực đến từ khắp nơi trên sàn nhà máy. Sau đó, chúng tự điều chỉnh các yếu tố như vị trí tay robot, tốc độ băng chuyền, và thậm chí cả tiêu chuẩn chất lượng sản phẩm được chấp nhận—tất cả đều diễn ra mà không cần sự can thiệp hay thao tác thủ công nào trong quá trình vận hành.

Các Mô hình Dự đoán Chất lượng và Phát hiện Bất thường do AI điều khiển

Tại các nhà máy ô tô hàng đầu ngày nay, các hệ thống học máy đang phát hiện các sự cố sản xuất với độ chính xác khoảng 99,2% thông qua việc phân tích đồng thời nhiều chỉ số cảm biến. Các mô hình mạng nơ-ron này trở nên thông minh hơn theo thời gian khi học hỏi từ những lỗi trước đó, nhận diện những thay đổi nhỏ trong rung động và nhiệt độ của máy móc từ rất lâu trước khi xảy ra sự cố. Kết quả? Những vấn đề tiềm tàng được phát hiện sớm hơn khoảng 47% so với các phương pháp thống kê truyền thống. Một số nghiên cứu về ngành sản xuất dệt may cho thấy các mô hình AI này giảm số lượng cảnh báo sai khoảng 63% so với các cảnh báo ngưỡng đơn giản. Ngoài ra, chúng liên tục giám sát hoạt động mà không bị gián đoạn suốt cả ngày lẫn đêm.

Nghiên cứu điển hình: Giảm tỷ lệ phế phẩm trong sản xuất bán dẫn bằng học máy

Một nhà sản xuất tấm silicon đã triển khai các mô hình học máy tổng hợp để dự đoán sự bất thường trong lắng đọng ở mép do biến động nhiệt độ ở cấp độ nano. Bằng cách tích hợp hình ảnh nhiệt thời gian thực với nhật ký thiết bị, hệ thống tự động điều chỉnh các thông số ăn mòn plasma mỗi 11 giây, đạt được:

Xu hướng mới: Học tập liên kết cho việc huấn luyện mô hình giữa các nhà máy

Các nhà sản xuất hiện đang sử dụng các nền tảng học tập liên kết bảo vệ quyền riêng tư để cùng nhau huấn luyện các mô hình phát hiện bất thường tại hơn 12 cơ sở toàn cầu mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Báo cáo của Hiệp hội Trí tuệ Nhân tạo Công nghiệp năm 2024 cho thấy phương pháp này cải thiện độ chính xác của mô hình lên 29% so với việc huấn luyện tại một nhà máy đơn lẻ, đồng thời tuân thủ các yêu cầu về GDPR và bảo vệ sở hữu trí tuệ.

Các câu hỏi thường gặp

Internet Công nghiệp (IIoT) là gì?

Internet Công nghiệp (IIoT) đề cập đến việc tích hợp các công nghệ kết nối internet vào các quy trình công nghiệp, cho phép luồng dữ liệu liền mạch và tăng cường khả năng giám sát hoạt động trong các môi trường sản xuất thông minh.

Tính toán biên (edge computing) cải thiện hiệu quả sản xuất như thế nào?

Tính toán biên cải thiện hiệu quả sản xuất bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ ở các thiết bị và cảm biến sản xuất, giảm độ trễ, tối ưu hóa thời gian phản hồi và giảm mức sử dụng băng thông mạng. Nó cho phép điều chỉnh theo thời gian thực các yếu tố quan trọng như nhiệt độ và áp suất, từ đó cải thiện khả năng phản hồi ngay lập tức trong môi trường sản xuất.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất thông minh là gì?

Các mô hình AI trong môi trường sản xuất thông minh nâng cao phân tích dự đoán thông qua các hệ thống thích ứng có khả năng tự tối ưu hóa và điều chỉnh hoạt động dựa trên dữ liệu thời gian thực. Phân tích do AI điều khiển giúp cải thiện hiệu suất, giảm lỗi sản xuất và hỗ trợ phát hiện bất thường, dẫn đến kết quả vận hành nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

Tại sao học tập liên kết lại quan trọng đối với các nhà sản xuất?

Học tập liên kết rất quan trọng đối với các nhà sản xuất vì nó cho phép huấn luyện mô hình một cách hợp tác giữa các cơ sở trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu. Phương pháp này cải thiện độ chính xác của mô hình và tuân thủ các quy định như GDPR, làm cho nó trở thành một cách tiếp cận hấp dẫn cho phân tích dữ liệu xuyên nhà máy.