Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay to ở quy mô chưa từng với do sự dịch chuyển của 1 số nhân tố như cải tấn công nghệ, đặc tính phân phối và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở tất cả các ngành trọng yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang làm thay đổi dung mạo ngành sản xuất theo hướng hăng hái hơn bao giờ hết. 1 số giải pháp công nghệ cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy thông minh của đơn vị có thể kể tới như:
IoT
IIoT là mạng những thiết bị sáng tạo sở hữu khả năng mang khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn thảo và phân tách dữ liệu ở cấp độ ngành nghề. trọng điểm chính của IIoT là tập hợp vào những ứng dụng công nghiệp như phân phối, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những đồ vật các cảm biến, bộ truyền động sở hữu 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 những hành động 1 cách thức tự chủ. những máy này chia sẻ thông báo với những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn công ty 1 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 chóng vánh và chính xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh doanh nghiệp bằng bí quyết hiểu quy trình buôn bán theo cách 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 1 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 gần mang nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các thiết bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm giá thành và độ trễ dữ liệu bằng phương pháp xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính các máy nguồn. Bằng cách thức đặt những chức năng phân tách dữ liệu và tự động hóa ở cùng một nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép vun đắp các khả năng mới giải quyết những thực tế hiện đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning với nghĩa là học máy. Đây là 1 kỹ thuật tăng trưởng từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Học máy đề cập đến các thuật toán trong đấy máy tính tự động học hỏi về phương pháp hoàn thành những 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 những mô hình được huấn luyện bằng cách tiêu 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 một số tác vụ, những mô hình tạo ra từ học sâu thực hành chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy phối hợp camera, máy tính và các thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định sở hữu can hệ. tỉ dụ, kỹ thuật thị giác máy với 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 các vận dụng thị giác máy công nghiệp có người nào đang cho phép các ứng dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và chuẩn xác hơn.
Time-Sensitive Networking
kỹ thuật Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy tìm cập mạng máy tính nội bộ) bằng phương pháp thêm những thuộc tính liên quan đến thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ phải chăng và các kênh truyền trực tuyến. Trong phân phối sáng tạo, khối lượng lớn dữ liệu sẽ tràn đầy các mạng. những mạng và đồ vật tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc trao đổi dữ liệu quan yếu về thời kì 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
