Trang chủ Liên hệ

Tác động của ứng dụng IoT đến các doanh nghiệp sản xuất

CÔNG TY TNHH THIẾT BỊ ĐO LƯỜNG VÀ ĐIỀU KHIỂN 30/03/2023

Ngày nay nhu cầu tùy biến sản phẩm trở nên mạnh mẽ hơn, sự gia tăng sự mong đợi của khách hàng về mẫu mã và chất lượng, sự phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu – những thách thức này và nhiều thách thức khác khuyến khích các nhà sản xuất tìm ra những cách thức mới, sáng tạo hơn để duy trì tính cạnh tranh.

Trong những nỗ lực để đạt được cải tiến năng suất và khám phá những cách mới để tăng cường hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng, các doanh nghiệp đã lựa chọn phương án chuyển đổi số (Digitalization) để mang lại lợi thế cho mình. Và một trong những yếu tố hỗ trợ công nghệ của chuyển đổi số (Digitalization) trong sản xuất là Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) , một loại ứng dụng IoT tập trung đặc biệt vào các ứng dụng công nghiệp.

Bài viết này xin chia sẻ những hướng dẫn cơ bản khi áp dụng IoT trong sản xuất nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho doanh nghiệp của bạn.

Động lực thúc đẩy các ứng dụng IIoT trong lĩnh vực sản xuất

Khảo sát về sự tăng trưởng của IIoT hàng năm của Bsapes (2017) cho biết 86% số DN được hỏi đã áp dụng các giải pháp IIoT, 84% trong số họ tìm thấy IIoT cực kỳ hiệu quả trong hoạt động của doanh nghiệp. Cuộc khảo sát xác nhận rằng việc áp dụng IIoT đang tiến triển khi nhiều doanh nghiệp sản xuất chuyển sang các ứng dụng IIoT tiên tiến có tính năng phân tích và tự động hóa. Các động lực áp dụng cho các  giải pháp IoT công nghiệp bao gồm:

Ba hướng tác động của IIoT

Các công nghệ IoT đang thay đổi cách xây dựng và vận hành các hệ thống sản xuất, thúc đẩy các cải tiến trên ba khía cạnh chính của chuyển đổi số (Digitalization):

Dưới đây chúng ta sẽ xem xét chi tiết từng khía cạnh mà ứng dụng IoT vào trong sản xuất.

Hướng tác động 1: Trực quan hóa các khu vực sản xuất , hoạt động sản xuất từ tầng cao nhất của doanh nghiệp

Ứng dụng IoT trong sản xuất công nghiệp sẽ cung cấp khả năng hiển thị mang tính cách mạng trong các hoạt động của các khu vực sản xuất cũng như khả năng kiểm soát thuận tiện đối với các tài nguyên, tài sản của doanh nghiệp. Các công nghệ IIoT lấp đầy những khoảng trống trước đây của  các hệ thống như ERP và MES : sự phụ thuộc vào dữ liệu thủ công và không thể làm việc với thông tin chi tiết (hồ sơ trạng thái thiết bị thời gian thực, vị trí của hàng tồn kho, v.v.)

Bằng cách cung cấp cho các nhà sản xuất về dữ liệu thời gian thực, IIoT cho phép các doanh nghiệp tăng đáng kể năng suất quy trình sản xuất. IBM báo cáo rằng việc sử dụng thông tin chi tiết IIoT để tối ưu hóa quy trình sản xuất có thể dẫn đến số lượng sản phẩm cao hơn tới 20% từ cùng một dây chuyền sản xuất (cải thiện các OEE đến 10-20%).

Trong đó các ứng dụng IoT cho phép các nhà sản xuất đạt được mức độ hiển thị vertical solution sẽ thuộc hai nhóm:

Theo dõi chỉ số hiệu suất hoạt động của máy móc thời gian thực với IoT

Hoạt động sản xuất theo định hướng IoT

Theo một nghiên cứu của IDC , năm 2016, các hoạt động sản xuất hỗ trợ IoT chiếm tổng chi 102,5 tỷ USD, là khu vực sử dụng lớn nhất trong tất cả các ngành. Các nhà nghiên cứu ước tính rằng vào năm 2025, những cải tiến trong hoạt động được thúc đẩy bởi các ứng dụng IoT có thể trị giá hơn $ 470 tỷ mỗi năm. Các Ứng dụng IoT trong sản xuất xử lý các hoạt động như giám sát và tối ưu hóa hiệu suất thiết bị, kiểm soát chất lượng sản xuất và tương tác giữa người với máy.

Giám sát sử dụng thiết bị

Theo báo cáo nghiên cứu của ITIF , các ứng dụng IoT để giám sát việc sử dụng máy có thể tăng năng suất sản xuất từ ​​10 đến 25% và tạo ra tới 1,8 nghìn tỷ đô la giá trị kinh tế toàn cầu vào năm 2025. Do đó, các giải pháp Ứng dụng IoT trong sản xuất cho việc sử dụng máy theo dõi cung cấp cho doanh nghiệp các số liệu sử dụng thiết bị theo thời gian thực, do đó cung cấp một cái nhìn chi tiết về những gì đang xảy ra tại mọi điểm của quá trình sản xuất.

Giám sát sử dụng thiết bị bằng IoT

Việc theo dõi việc sử dụng máy bắt đầu bằng cách lấy dữ liệu liên quan về các thông số vận hành của máy, ví dụ: thời gian chạy, tốc độ vận hành thực tế, đầu ra sản phẩm, v.v., từ các cảm biến, hệ thống SCADA hoặc DCS. Dữ liệu được thu thập trong thời gian thực và được truyền lên đám mây để xử lý. Đám mây tổng hợp dữ liệu và phát triển dữ liệu thành thông tin chi tiết về việc sử dụng thiết bị KPI (TEEP, OEE, thời gian thiết lập và điều chỉnh, chạy không tải và dừng nhỏ, v.v.). Sau khi dữ liệu được phân tích, các kết quả được hiển thị và hiển thị cho các công nhân nhà máy thông qua một ứng dụng người dùng (web hoặc di động).

BC Machining LLC, nhà sản xuất linh kiện kim loại có trụ sở tại Bắc Carolina, đã triển khai một giải pháp giám sát sử dụng máy giúp công ty cải thiện năng suất và tối ưu hóa việc sử dụng máy điều khiển số (CNC) của máy tính. Giải pháp IIoT sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến thiết bị để cung cấp các báo cáo về thời gian chu kỳ của máy, số lượng bộ phận được sản xuất, downtime và hơn thế nữa.

Kiểm soát chất lượng sản phẩm dựa trên giám sát tình trạng thời gian thực

Việc giám sát chất lượng của hàng hóa sản xuất có thể được thực hiện theo hai cách: bằng cách kiểm tra WIP (Work In Progess) khi nó di chuyển qua chu kỳ sản xuất hoặc bằng cách theo dõi tình trạng và hiệu chuẩn của máy mà sản phẩm được sản xuất tại đó. Mặc dù kiểm soát chất lượng dựa trên việc kiểm tra WIP cung cấp kết quả chính xác hơn (giúp phát hiện ra các khiếm khuyết nhỏ, giả sử, không chính xác trong căn chỉnh bộ phận),  nhưng vẫn có một số hạn chế nhất định cản trở việc sử dụng phương pháp này :

Phương pháp thứ hai, dựa trên việc theo dõi tình trạng và hiệu chuẩn của máy móc, cung cấp ít sự khác biệt hơn về phạm vi – nó cung cấp phân loại nhị phân đơn giản: tốt và không tốt. Tuy nhiên, nó giúp phát hiện các tắc nghẽn trong hoạt động sản xuất, xác định các máy được điều chỉnh kém và / hoặc hoạt động kém, ngăn chặn kịp thời thiệt hại của máy và hơn thế nữa.

Để giám sát chất lượng của quá trình sản xuất, các thông số như hiệu chuẩn thiết bị, điều kiện máy (tốc độ, độ rung, v.v.) và điều kiện môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, v.v.) được theo dõi để xác định khi chúng vượt quá ngưỡng bình thường. Nếu kết quả đọc cảm biến đang tiến đến ngưỡng có thể dẫn đến lỗi sản phẩm tiềm năng, giải pháp giám sát chất lượng xác định chính xác nguồn gốc của sự cố, kích hoạt cảnh báo và khuyến nghị hành động giảm thiểu để sửa chữa hoặc điều chỉnh máy và giảm thiểu việc sản xuất các sản phẩm chất lượng thấp .

Maastricht Mill, một công ty sản xuất giấy của Hà Lan, đã chuyển sang phát triển IoT để giám sát chất lượng giấy sản xuất. Doanh nghiệp đã triển khai mạng lưới cảm biến nhiệt độ và độ rung để theo dõi tình trạng cuộn giấy đặc biệt quan trọng đối với chất lượng giấy sản xuất, giúp công ty giảm thiểu lượng giấy chất lượng thấp.

Giám sát an toàn

Theo báo cáo của Tổ chức Lao động Quốc tế , cứ sau 15 giây, 151 công nhân lại gặp tai nạn liên quan đến công việc. Các giải pháp IoT công nghiệp cho sản xuất giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề an toàn và tiết kiệm 220 tỷ đô la thương tật và chi phí bệnh tật hàng năm .

Trong các lĩnh vực công nghiệp khác nhau, bao gồm khai thác, dầu khí, vận tải, v.v., công nhân nhận được thẻ RFID thu thập dữ liệu về vị trí của họ và cảm biến đeo được thu thập dữ liệu về nhịp tim, nhiệt độ da, phản ứng ngoài da và các thông số khác. Dữ liệu cảm biến được chuyển đến đám mây nơi nó được phân tích dựa trên dữ liệu theo ngữ cảnh (ví dụ từ cảm biến môi trường, hệ thống lập kế hoạch công việc cũ, thức ăn thời tiết, v.v.) để phát hiện các kiểu hành vi bất thường (giả sử, chuyển động thẳng đứng đột ngột, nhịp tim bất thường, v.v. ) và ngăn chặn công nhân té ngã, quá sức và các thương tích khác và báo cáo kịp thời mối đe dọa an toàn.

Ví dụ, sự kết hợp của nhiệt độ da cao, nhịp tim tăng và không có mô hình chuyển động trong khoảng một phút có thể chỉ ra rằng một người bị quá nóng. Bất cứ khi nào một tình huống như vậy được công nhận, một giải pháp IoT sẽ thông báo cho người chịu trách nhiệm của nhân viên (người quản lý công nhân, bác sĩ, v.v.) thông qua một ứng dụng di động.

Để đảm bảo an toàn cho người lao động, Nation Waste, Inc. đang tận dụng một giải pháp giám sát an toàn, được cung cấp bởi Watson IoT của IBM. Giải pháp sử dụng một loạt các cảm biến, bao gồm gia tốc kế để đo chuyển động của công nhân và phát hiện té ngã, cảm biến nhiệt và thiết bị đo nhịp tim để giúp phát hiện quá nhiệt và mệt mỏi. Tận dụng các giải pháp giám sát an toàn, Nation Waste đã cố gắng giảm số lượng thương tích tại nơi làm việc và giảm mức độ nghiêm trọng của chúng, chưa kể đến việc tăng tỷ suất lợi nhuận ít nhất 40%.

Ứng dụng IoT để quản lý tài sản trong công nghiệp

Cùng với việc nâng cao hiệu quả của hoạt động sản xuất, Internet of Things được áp dụng trong sản xuất để đảm bảo sử dụng tài sản hợp lý, kéo dài tuổi thọ thiết bị, cải thiện độ tin cậy và mang lại lợi nhuận tốt nhất cho tài sản. Các ứng dụng IoT tạo điều kiện quản lý tài sản công nghiệp bao gồm:

Người ta ước tính rằng những cải tiến tổng thể phát sinh từ việc quản lý và bảo trì tài sản tốt hơn có thể trị giá hơn 360 tỷ đô la mỗi năm.

Theo dõi tài sản công nghiệp

Theo Nghiên cứu của Zebra về Tầm nhìn trong sản xuất , các giải pháp theo dõi tài sản thông minh dựa trên RFID và IoT dự kiến ​​sẽ vượt qua các phương pháp dựa trên bảng tính truyền thống vào năm 2022. Bằng cách cung cấp dữ liệu thời gian thực chính xác về tài sản của doanh nghiệp, trạng thái, vị trí và chuyển động của họ, IoT- giải pháp quản lý tài sản dựa trên loại bỏ gánh nặng theo dõi từ nhân viên (giải phóng tối đa 18 giờ thời gian làm việc hàng tháng) và loại bỏ các lỗi liên quan đến các phương pháp nhập dữ liệu thủ công.

Để cho phép theo dõi tài sản cho sản xuất, IoT hoạt động cùng với RFID. Mỗi tài sản – có thể là công cụ định vị từ tính hoặc cần trục – được gắn nhãn bằng thẻ RFID, đóng vai trò là định danh tài sản. Mỗi thẻ có một ID duy nhất, được liên kết với dữ liệu về một tài sản cụ thể. Cả ID và dữ liệu tài sản tương ứng đều được lưu trữ trên đám mây. Dữ liệu tài sản có thể bao gồm các thông số vật lý của tài sản, chi phí, số sê-ri, kiểu máy, nhân viên được chỉ định, diện tích sử dụng, v.v. Một khi tài sản, cần cẩu, rời khỏi kho lưu trữ thiết bị, đầu đọc RFID – RTLS được lắp đặt ở lối vào sân, quét thẻ gắn vào cần trục và lưu bản ghi về tài sản rời sân vào cơ sở dữ liệu trên đám mây. Tương tự, khi cần trục đi vào, giả sử, một site xây dựng, một đầu đọc RFID ở lối vào site xây dựng sẽ quét thẻ và cập nhật dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Cùng với đó, dùng hệ thống theo dõi GPS có thể được sử dụng để xác định vị trí của các tài sản có thể di chuyển được, ví dụ, các máy được sử dụng trong xây dựng. Đối với các mặt hàng có thể di chuyển, các giải pháp theo dõi tài sản cũng được sử dụng để tính toán sử dụng. Ví dụ, xem thời gian sử dụng của mỗi máy di chuyển (ví dụ, máy ủi) được sử dụng trong bao lâu, các kỹ thuật viên có thể xác định máy chạy không tải hoặc sử dụng và lên lịch bảo trì phòng ngừa.

Chẳng hạn, công ty xây dựng VerHalen Inc. đã chuyển sang phát triển IoT để thực hiện giải pháp quản lý tài sản thông minh. Bây giờ các nhân viên có thể sử dụng một ứng dụng di động để xem tất cả tài sản của họ được đặt ở đâu. Các nhà quản lý của công ty có thể thấy có bao nhiêu công cụ và thiết bị tại một công trường và ai vận hành chúng. Với dữ liệu thời gian thực về việc sử dụng và vị trí của các công cụ, doanh nghiệp đã đạt được mức độ hiển thị và trách nhiệm tài sản cao hơn, cũng như tiết kiệm cho nhân viên của mình một lượng lớn thời gian trước đây để theo dõi thủ công và tìm kiếm các công cụ.

Quản lý hàng tồn kho doanh nghiệp

Các giải pháp quản lý hàng tồn kho do IoT điều khiển giúp các nhà sản xuất tự động theo dõi và báo cáo hàng tồn kho, đảm bảo khả năng hiển thị liên tục vào trạng thái và vị trí của các mặt hàng tồn kho riêng lẻ và tối ưu hóa thời gian dẫn (thời gian giữa đơn hàng tồn kho và giao hàng). Do những cải tiến này, các giải pháp quản lý hàng tồn kho thông minh được báo cáo sẽ tiết kiệm 20% đến 50% chi phí vận chuyển hàng tồn kho của doanh nghiệp.

Các giải pháp quản lý hàng tồn kho được áp dụng trong cài đặt sản xuất dựa trên công nghệ IoT và RFID. Mỗi mặt hàng tồn kho được dán nhãn bằng thẻ RFID thụ động . Mỗi thẻ có một ID duy nhất mang dữ liệu về mục mà thẻ được đính kèm. Để lấy dữ liệu từ các thẻ, trình đọc RFID được sử dụng. Một người đọc bắt ID của thẻ và chuyển tiếp chúng lên đám mây để lưu trữ và xử lý. Để thiết lập vị trí và chuyển động của các thẻ được quét, cùng với ID của thẻ, dữ liệu về vị trí của đầu đọc RFID và thời gian đọc được chuyển tiếp lên đám mây. Đám mây xác định chính xác vị trí và trạng thái của từng mục, trực quan hóa các phát hiện và hiển thị chúng cho người dùng.

Sekisui Alveo AG , nhà sản xuất vật liệu bọt polyolefin hiệu suất cao đã triển khai giải pháp quản lý hàng tồn kho dựa trên RFID và IIoT. Khi công ty sản xuất các sản phẩm bọt thành phẩm, chúng được dán nhãn bằng thẻ RFID. Điều này cho phép xem mức tồn kho trong thời gian thực, định vị các mặt hàng tồn kho cụ thể và tự động hóa các quy trình theo dõi hàng tồn kho đã được xử lý thủ công trước đó.

RFID và IoT cho Warehouse Management

Dự đoán bảo trì, theo dõi tình trạng tài sản

Theo Deloitte , các giải pháp bảo trì dự đoán dựa trên các ứng dụng IoT trong công nghiệp dự kiến ​​sẽ giảm 40% chi phí bảo trì thiết bị nhà máy và tạo ra giá trị kinh tế 630 tỷ đô la hàng năm vào năm 2025. Giải pháp này dẫn đến việc áp dụng IoT – ít nhất 55% doanh nghiệp đang thí điểm dự án bảo trì dự đoán. Đây là cách nó được thực hiện từ quan điểm công nghệ.

Bảo trì tiên đoán dựa trên những hiểu biết thu được với việc theo dõi tình trạng thiết bị liên tục. Một thiết bị có các cảm biến, thu thập dữ liệu trên một loạt các thông số xác định sức khỏe và hiệu suất của nó, ví dụ nhiệt độ, áp suất, tần số rung, v.v.

Sau khi được thu thập, dữ liệu thời gian thực từ nhiều cảm biến được truyền lên đám mây, trong đó việc đọc cảm biến được kết hợp với siêu dữ liệu (kiểu máy, cấu hình, cài đặt vận hành, v.v.), lịch sử sử dụng thiết bị và dữ liệu bảo trì được lấy từ ERP, hệ thống bảo trì và các nguồn khác. Toàn bộ dữ liệu được phân tích, trực quan hóa và được trình bày cho các nhân viên cửa hàng trên Dashboardhoặc trong một ứng dụng di động.

Tuy nhiên, báo cáo và hình dung đơn thuần vẫn còn xa đối với tiên đoán. Để kích hoạt chức năng tiên đoán, bộ dữ liệu kết hợp được chạy thông qua các thuật toán Machine Learning để xác định các mẫu bất thường có thể dẫn đến lỗi thiết bị.  Các nhà data science sử dụng các mẫu dữ liệu được công nhận làm cơ sở để tạo ra các mô hình dự đoán. Các mô hình được đào tạo, thử nghiệm và sau đó được sử dụng để xác định xem có bất kỳ sự cố nào xảy ra hay không, dự đoán khi nào máy có khả năng bị lỗi, xác định chính xác các điều kiện vận hành và mô hình sử dụng máy dẫn đến hỏng hóc, v.v.

Ví dụ: các thông số điều kiện của máy (ví dụ: nhiệt độ, độ rung, v.v.), thông số vận hành (ví dụ: tốc độ, áp suất, v.v.) và các thông số môi trường (ví dụ: độ ẩm, nhiệt độ, v.v.) đều nằm trong ngưỡng bình thường. Tuy nhiên, việc kết hợp các tham số này và phân tích tập dữ liệu đã tham gia theo các mô hình dự đoán sẽ giúp tiết lộ rằng sự kết hợp của các tham số bình thường khi được thực hiện riêng lẻ có thể gây ra lỗi động cơ của máy. Khi một lỗi tiềm năng được xác định, giải pháp bảo trì dự đoán sẽ gửi thông báo cho các chuyên gia bảo trì, thông báo cho họ về sự xuống cấp tiềm năng và đề xuất một hành động khắc phục.

VR Group – một công ty đường sắt ở Phần Lan – đã triển khai giải pháp bảo trì dự đoán hỗ trợ IIoT để cải thiện độ tin cậy của toa xe và tránh các hoạt động bảo trì quá mức. Họ sử dụng dữ liệu từ các cảm biến được gắn vào các điểm lỗi tiềm ẩn (vòng bi trục lăn, đĩa phanh, v.v.) để có được những hiểu biết thời gian thực về tình trạng của đường ray và trục lăn và xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố hỏng hóc.

Hướng tác động 2 : Trực quan hóa toàn chuỗi cung ứng sản xuất

Hiện tại, đối với 52% các nhà quản lý chuỗi cung ứng , khả năng hiển thị chuỗi cung ứng từ đầu đến cuối vẫn còn xa vời. Tuy nhiên, các dự đoán cho việc áp dụng các giải pháp quản lý chuỗi cung ứng sản xuất theo định hướng IoT khá lạc quan: Như IDC dự đoán, đến năm 2020, 80% tương tác chuỗi cung ứng dự kiến ​​sẽ xảy ra trên các mạng dựa trên đám mây. Nguồn tin tương tự nói rằng việc chuyển đổi sang các giải pháp quản lý chuỗi cung ứng thông minh, hỗ trợ IoT được dự đoán sẽ thúc đẩy năng suất chuỗi cung ứng tăng 15% và tăng hiệu quả chi phí lên 10%.

Các giải pháp quản lý chuỗi cung ứng thông minh cung cấp cho các nhà sản xuất những hiểu biết thời gian thực về vị trí, tình trạng và tình trạng của mọi đối tượng (có thể là một hàng tồn kho riêng lẻ trên kệ kho hoặc xe tải cung cấp vật tư) tại bất kỳ phân khúc nào trong chuỗi cung ứng sản xuất.

Một giá trị lớn hơn nữa của IoT được áp dụng cho tối ưu hóa chuỗi cung ứng sản xuất là nó cho phép chuyển từ việc biết liệu một SKU cụ thể có sẵn để biết trạng thái của từng mặt hàng của SKU đó hay không.

Chẳng hạn, với các phương thức quản lý chuỗi cung ứng truyền thống, các nhà sản xuất chỉ có thể nhận được dữ liệu chung về tính khả dụng của SKU:

1.435 mặt hàng của SKU X nằm trong kho 3.

Với IoT trong chuỗi cung ứng sản xuất, doanh nghiệp có được dữ liệu về cả vị trí và tính chất (ví dụ: ngày sản xuất, thời hạn sử dụng, v.v.) của từng mặt hàng riêng lẻ của SKU. Ví dụ:

1.435 mặt hàng của SKU X nằm trong kho 3, trong số đó:

Cùng với việc giám sát vị trí và các thuộc tính của các đối tượng, IoT được áp dụng để giám sát các điều kiện, theo đó các đối tượng được lưu trữ và phân phối. Trước khi IoT ra đời, tình trạng hàng hóa chỉ có thể được theo dõi khi họ đến điểm giao hàng. Bây giờ, tình trạng của vật liệu, linh kiện và hàng hóa có thể được theo dõi trên đường đi, đặc biệt phù hợp với các nhà sản xuất các mặt hàng dễ vỡ và dễ hỏng (ví dụ như dược phẩm, thực phẩm, thủy tinh, vật liệu nano hiện đại, v.v.).

Chúng ta hãy xem xét một ví dụ về một công ty dược phẩm chuyển đơn đặt hàng đến một trung tâm phân phối thông qua nhà cung cấp dịch vụ hậu cần của bên thứ ba. Các cảm biến được gắn vào các container theo dõi nhiệt độ bên trong các container. Giả sử, do lỗi hệ thống làm mát, nhiệt độ bên trong các thùng chứa đang bắt đầu tăng lên. Một cảm biến nhiệt độ được gắn vào phía bên trong của container ‘phát hiện’ độ lệch so với ngưỡng khuyến nghị. Giải pháp IoT thông báo cho nhà sản xuất rằng các điều kiện giao hàng đã bị vi phạm và cảnh báo cho người lái xe, người đặt lại hệ thống làm mát, do đó, ngăn ngừa sự hư hỏng của thuốc vận chuyển.

Hướng tác động 3: Trực quan hóa các hoạt động từ xa và các hoạt động outsourcing

Chi phí hậu cần cao, tăng nhu cầu tùy biến, sự phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu và thiếu nguồn lực local (do đó, cần phải thuê ngoài) đòi hỏi các hoạt động của khu vực sản xuất phải được phân phối nhỏ.

Khi một doanh nghiệp xây dựng hoặc mua một cơ sở sản xuất ở một thành phố, tiểu bang hoặc quốc gia khác, họ vẫn phải duy trì các tiêu chuẩn sản xuất và sản xuất của mình (thử nghiệm vật liệu, tự động hóa công nghiệp, bảo trì dự đoán và khác). Và họ không thể được theo dõi bằng các phương pháp truyền thống, việc tuân thủ các tiêu chuẩn sản xuất có thể được theo dõi bằng IoT.

Ví dụ, bảo trì dự đoán dựa trên IoT và dự đoán kịp thời các lỗi tiềm ẩn cho phép lên lịch trước cho các hoạt động bảo trì và loại bỏ sự cần thiết phải giữ một nhóm bảo trì local . Tương tự, các giải pháp giám sát sử dụng dựa trên IoT giúp các nhà sản xuất theo dõi hiệu quả của hoạt động sản xuất (bằng cách cung cấp các số liệu hiệu quả của thiết bị theo thời gian thực) mà không cần truy cập trực tiếp vào khu vực sản xuất.

Một ví dụ khác về cách IoT thúc đẩy các hoạt động phân tán là các sản phẩm được kết nối thông minh (SCP) công nghiệp. Các sản phẩm thông minh, được kết nối là các hệ thống phức tạp bao gồm phần cứng, cảm biến, kết nối, trí thông minh nhúng và phần mềm đám mây.

Ví dụ, các sản phẩm được kết nối thông minh công nghiệp tại một chi nhánh sản xuất ở Texas cho phép các nhà quản lý doanh nghiệp, giả sử, ở California truy cập dữ liệu thời gian thực về một loạt các hoạt động của SCP (ví dụ: thay đổi nhiệt độ của bộ tiếp sóng, xoay cực kỳ cao tốc độ của các trục chính của máy phay, v.v.) và các thông số điều kiện (ví dụ: nhiệt độ, độ rung, v.v.). Các nhà quản lý được thông báo về các điều kiện quá tải và vỡ có thể xảy ra, cũng như vi phạm các quy trình vận hành tiêu chuẩn.

Ứng dụng IoT cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ

Bằng cách thúc đẩy các cải tiến trong quy trình kinh doanh và sản xuất, Ứng dụng IoT trong sản xuất  cung cấp các cơ hội chuyển đổi bình đẳng cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Ví dụ, tương tự như một công ty lớn có một số chi nhánh ở Hoa Kỳ và ở Mexico, một doanh nghiệp cỡ trung bình với các chi nhánh ở Illinois và Texas được phân phối theo địa lý, do đó, phải đối mặt với những thách thức tương tự của sản xuất phân tán. Do phụ thuộc vào điện toán đám mây và các phần mềm phổ biến, thường là nguồn mở cùng IoT giúp chuyển đổi số (Digitalization) có thể cho các doanh nghiệp nhỏ.

Chẳng hạn, một công ty ép phun chỉ có 50 nhân viên đã thực hiện giải pháp giám sát tình trạng dựa trên IoT cho phép công ty theo dõi sức khỏe và hiệu suất của robot công nghiệp. Giải pháp giám sát tình trạng của máy móc công nghiệp và cảnh báo cho kỹ thuật viên nếu máy có khả năng bị hỏng. Điều này cho phép công ty dự đoán các lỗi thiết bị tiềm năng và giảm thiểu kịp thời để thực hiện sản xuất 24/7. Điều này chứng tỏ rằng với sự linh hoạt và khả năng hiển thị mà IoT cung cấp, các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể vượt qua các doanh nghiệp lớn nếu những doanh nghiệp đó trì hoãn chuyển đổi số (Digitalization) và chỉ dựa vào quy mô kinh tế.

Kết Luận

Áp dụng IoT trong sản xuất hiện nay đang là một xu thế mới của sản xuất – sản xuất thông minh. Vai trò của Internet Vạn vật (IoT) đang trở nên nổi bật hơn trong việc cho phép truy cập vào các thiết bị và máy móc, trong các hệ thống sản xuất, đã được giấu kín trong các thiết kế. Sự phát triển này sẽ cho phép hệ thống IT xâm nhập sâu hơn vào các hệ thống sản xuất số hóa. IoT sẽ kết nối nhà máy với một loạt ứng dụng hoàn toàn mới, hoạt động trên toàn bộ quy trình sản xuất. Điều này có thể từ việc kết nối nhà máy với lưới điện thông minh, dùng chung các phương tiện sản xuất như là một dịch vụ hoặc cho phép các hệ thống sản xuất linh hoạt hơn. Theo nghĩa này, hệ thống sản xuất có thể được coi là một trong nhiều IoT, nơi có thể xác định một hệ sinh thái mới cho sản xuất thông minh và hiệu quả hơn.

Bài viết liên quan