Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay to ở quy mô chưa từng mang do sự dịch chuyển của 1 số nhân tố như cải tiến công nghệ, đặc tính cung cấp và môi trường làm việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở đa số các đơn vị quản lý hiểm yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang làm thay đổi diện mạo ngành sản xuất theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. 1 số biện pháp khoa học cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy sáng tạo của đơn vị sở hữu thể nói tới như:
IoT
IIoT là mạng các thiết bị thông minh với khả năng có khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, luận bàn và phân tích dữ liệu ở cấp độ ngành nghề. trọng tâm chính của IIoT là hội tụ vào các áp dụng công nghiệp như cung ứng, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những trang bị các cảm biến, bộ truyền động mang khả năng kết nối mạng đương đại để cho phép máy móc thu thập phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hành các hành động 1 cách tự chủ. các máy này san sớt thông báo sở hữu những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn tổ chức một cách thức an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. tiêu dùng IIoT, các quyết định buôn bán với thể được đưa ra chóng vánh và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp phát triển công ty bằng cách thức hiểu quy trình buôn bán theo phương pháp tốt hơn và khiến cho chúng trở thành hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là một kiến trúc được thiết kế và vun đắp nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng cách thức cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi sắp mang nguồn phát sinh dữ liệu và nhận đề xuất xử lý nhất (các thiết bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm giá tiền và độ trễ dữ liệu bằng cách thức xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng cách đặt những chức năng phân tích dữ liệu và tự động hóa ở cùng 1 nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép vun đắp các khả năng mới khắc phục các thực tại đương đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning có tức là học máy. Đây là 1 khoa học lớn mạnh trong khoảng ngành trí óc nhân tạo. Học máy nói tới các thuật toán trong ấy máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn tất những nhiệm vụ và bí quyết cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học sâu (Deep learning) là 1 danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho các mô phỏng được tập huấn bằng bí quyết tiêu dùng các lớp quan hệ liên tiếp (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối có một số tác vụ, các mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hiện xác thực hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy hài hòa camera, máy tính và những thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định sở hữu liên quan. ví dụ, công nghệ thị giác máy có thể được dùng để bảo trì trang bị, phát hiện lỗi, kiểm soát chất lượng, xác minh hàng tồn kho, ghi nhãn sản phẩm, giám sát an ninh… tăng cường sức mạnh các áp dụng thị giác máy công nghiệp với ai đang cho phép các ứng dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và chính xác hơn.
Time-Sensitive Networking
kỹ thuật Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp tróc nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng bí quyết thêm các tính chất can hệ đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ rẻ và những kênh truyền trực tuyến. Trong sản xuất thông minh, khối lượng lớn dữ liệu sẽ ngập tràn những mạng. các mạng và đồ vật hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc bàn luận dữ liệu quan yếu về thời kì với 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
