Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các thay đổi to ở quy mô chưa từng có do sự chuyển dịch của 1 số yếu tố như cải tấn công nghệ, đặc tính sản xuất và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở đa số các đơn vị quản lý xung yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang làm cho thay đổi diện mạo ngành nghề cung ứng theo hướng hăng hái hơn bao giờ hết. 1 số giải pháp khoa học cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy sáng tạo của đơn vị sở hữu thể nhắc tới như:
IoT
IIoT là mạng những thiết bị sáng tạo sở hữu khả năng với khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, đàm luận và phân tích dữ liệu ở cấp độ ngành. trung tâm chính của IIoT là quy tụ vào những ứng dụng công nghiệp như cung cấp, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các trang bị các cảm biến, bộ truyền động với khả năng kết nối mạng đương đại để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hành các hành động 1 bí quyết tự chủ. những máy này san sẻ thông tin sở hữu những máy khác, con người và những hệ thống trong toàn doanh nghiệp một cách an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. sử dụng IIoT, những quyết định kinh doanh với thể được đưa ra mau chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh công ty bằng bí quyết hiểu thứ tự kinh doanh theo bí quyết thấp hơn và làm cho chúng trở 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 ngoài mặt và xây dựng 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 nảy sinh dữ liệu và nhận bắt buộc xử lý nhất (các trang 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 các máy nguồn. Bằng cách thức đặt các chức năng phân tích 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 hiện đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning mang nghĩa là học máy. Đây là 1 công nghệ tăng trưởng từ ngành nghề trí tuệ nhân tạo. Học máy kể tới những thuật toán trong ấy máy tính tự động học hỏi về cách thức hoàn tất các nhiệm vụ và phương pháp 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 tập huấn bằng cách 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 1 số tác vụ, các mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hành xác thực hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
khoa học thị giác máy kết hợp camera, máy tính và những thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định có can dự. ví dụ, kỹ thuật thị giác máy có thể được tiêu dùng 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 mang người nào đang cho phép các vận dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và chính xác hơn.
Time-Sensitive Networking
khoa học Time-Sensitive Networking (TSN) tăng các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng phương pháp thêm những thuộc tính can dự tới thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ phải chăng và những kênh truyền trực tuyến. Trong cung ứng thông minh, khối lượng lớn dữ liệu sẽ chứa chan các mạng. các mạng và trang bị tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc bàn luận dữ liệu quan yếu về thời gian mang 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
