Các nhà máy hiện đại đang tạo ra lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ, nhưng phần lớn nguồn dữ liệu này chưa được chuyển hóa thành quyết định vận hành kịp thời. Khi hàng nghìn cảm biến liên tục ghi nhận nhiệt độ, áp suất, độ rung và chất lượng, bài toán quan trọng của sản xuất thông minh không còn là thu thập thêm dữ liệu, mà là xây dựng hạ tầng để phân tích và hành động theo thời gian thực.
Lợi thế công nghiệp tiếp theo sẽ thuộc về các công ty và quốc gia xây dựng cơ sở hạ tầng có khả năng phân tích dữ liệu này trong thời gian thực và sử dụng nó để cải thiện hoạt động của nhà máy. Ảnh minh họa có sử dụng AI
Nhà máy đang sở hữu “biển” dữ liệu
Dây chuyền sản xuất ngày nay là một trong những môi trường tạo ra thông tin dày đặc nhất. Mỗi thiết bị có thể liên tục gửi dữ liệu về trạng thái vận hành, chất lượng sản phẩm và hiệu suất máy móc. Theo các ước tính được đề cập trong nguồn, dữ liệu từ thiết bị kết nối và máy móc chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng lượng dữ liệu được tạo ra, vượt xa nhiều nền tảng kỹ thuật số vốn định hình ngành công nghệ trong nhiều thập kỷ.
Tuy nhiên, tỷ lệ dữ liệu công nghiệp thực sự được khai thác vẫn ở mức thấp. Siemens từng ước tính chỉ khoảng 20% dữ liệu ngành được sử dụng, trong khi một số đánh giá khác cho rằng hơn 90%, thậm chí trên 99%, dữ liệu chưa được khai thác hiệu quả. Dù các con số có sự khác biệt, điểm chung là rất nhiều thông tin có giá trị đang bị bỏ lại trong các hệ thống sản xuất.
Khoảng cách nằm ở khả năng ra quyết định
Nhiều vấn đề trên dây chuyền thực tế đã được phản ánh trong dữ liệu trước khi trở thành sự cố. Độ rung bất thường có thể cảnh báo nguy cơ hỏng thiết bị; dữ liệu chất lượng có thể phát hiện xu hướng lỗi; còn dữ liệu vận hành có thể chỉ ra nguyên nhân khiến một ca sản xuất bị gián đoạn.
Theo nguồn, OEE ở mức 85% thường được xem là chuẩn mực đẳng cấp thế giới, trong khi nhiều nhà máy chỉ đạt khoảng 55-67%. Khoảng cách này cho thấy lượng công suất đáng kể có thể đang bị mất đi do thời gian dừng máy, chuyển đổi sản xuất, lỗi chất lượng hoặc các điểm nghẽn chưa được xử lý kịp thời.
Từ Công nghiệp 4.0 đến hạ tầng dữ liệu thời gian thực
Nhiều dự án Công nghiệp 4.0 trong thập kỷ qua vẫn dừng ở giai đoạn thử nghiệm. Nguồn dẫn IDC cho biết chỉ 4 trong 33 bằng chứng về khái niệm AI trong doanh nghiệp đạt tới giai đoạn sản xuất thực tế. Điều này cho thấy thách thức không chỉ nằm ở ý tưởng AI mà còn ở cơ sở hạ tầng dữ liệu, khả năng kết nối và mức độ tin cậy của hệ thống.
Một số nhà máy tại Trung Quốc đang thử nghiệm cách tiếp cận dựa trên kết nối thời gian thực. Nhà máy điều hòa không khí của Gree Electric tại Chu Hải triển khai mạng 5.5G riêng trên 12 dây chuyền, hỗ trợ truyền dữ liệu cảm biến và thị giác máy. Theo nguồn, thời gian chuyển đổi giảm từ 5 giờ xuống 10 phút, đồng thời hiệu suất tăng 86%.
Không cần thêm cảm biến, cần “đọc” tốt hơn dữ liệu
Bước tiến tiếp theo của nhà máy thông minh không nhất thiết là lắp thêm thiết bị đo lường. Giá trị lớn hơn nằm ở việc xây dựng hạ tầng giúp dữ liệu hiện có được truyền tải đáng tin cậy, phân tích theo thời gian thực và kết nối trực tiếp với hành động của máy móc.
Khi hệ thống có thể phát hiện bất thường trước khi xảy ra lỗi, dự báo sự cố trước khi dây chuyền dừng và tự động điều chỉnh trước khi lãng phí phát sinh, dữ liệu sẽ không còn chỉ nằm trên các bảng điều khiển. Nó trở thành một phần của quá trình ra quyết định, tạo nền tảng cho thế hệ nhà máy thông minh có năng suất và khả năng cạnh tranh cao hơn.
Trang Hoàng (Theo automation.com)
Tạp chí điện tử Tự động hóa Ngày nay