Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay lớn ở quy mô chưa từng với do sự chuyển dịch của một số nguyên 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 đông đảo các cấp trọng yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang làm thay đổi dung mạo ngành nghề sản xuất theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số giải pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy sáng tạo của doanh nghiệp mang thể đề cập đến như:
IoT
IIoT là mạng các thiết bị sáng tạo sở hữu khả năng với khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn luận và phân tích dữ liệu ở cấp độ ngành nghề. trung tâm chính của IIoT là tụ hội vào những áp dụng công nghiệp như cung ứng, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các trang bị những cảm biến, bộ truyền động mang khả năng kết nối mạng hiện đại để cho phép máy móc thu thập phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hành các hành động một cách tự chủ. những máy này san sẻ thông báo với những máy khác, con người và những 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, những quyết định kinh doanh sở hữu thể được đưa ra mau chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh tổ chức bằng cách thức hiểu trật tự kinh doanh theo cách thức thấp hơn và khiến cho chúng trở nên hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là một kiến trúc được ngoại hình 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 gần sở hữu nguồn phát sinh dữ liệu và nhận đề nghị xử lý nhất (các đồ vật IoT).
Điện toán biên giúp giảm tầm giá và độ trễ dữ liệu bằng phương pháp xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng bí quyết 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 vun đắp những khả năng mới giải quyết những thực tiễn đương đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning sở hữu tức là học máy. Đây là một kỹ thuật lớn mạnh từ ngành nghề trí não nhân tạo. Học máy nhắc đến những thuật toán trong đấy máy tính tự động học hỏi về phương pháp hoàn tất các nhiệm vụ và cách thức cải thiện hiệu suất theo thời kì.
Học sâu (Deep learning) là một danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho các mô hình được đào tạo bằng phương pháp dùng những lớp quan hệ liên tục (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối với 1 số tác vụ, các mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hành chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
khoa học thị giác máy hài hòa camera, máy tính và các thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định sở hữu can dự. ví dụ, khoa học thị giác máy với thể được sử dụng 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 những ứng dụng thị giác máy công nghiệp mang người nào đang cho phép những áp dụng tự động hóa nhà máy được tăng và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
khoa học Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy hỏi cập mạng máy tính nội bộ) bằng phương pháp thêm những thuộc tính can hệ đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ rẻ và các kênh truyền trực tuyến. Trong phân phối sáng tạo, khối lượng to dữ liệu sẽ chứa chan những mạng. những mạng và đồ vật hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc bàn bạc dữ liệu quan yếu về thời gian 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
