Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những thay đổi lớn ở quy mô chưa từng có do sự dịch chuyển của 1 số yếu tố như cải tiến công nghệ, đặc tính phân phối và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên thế giới và ở gần như các đơn vị quản lý hiểm yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang làm cho thay đổi diện mạo ngành nghề cung ứng theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp khoa học cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy sáng tạo của công ty với thể đề cập tới như:
IoT
IIoT là mạng những thiết bị sáng tạo với khả năng sở hữu khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, đàm đạo và phân tách dữ liệu ở cấp độ ngành. trọng tâm chính của IIoT là tập trung vào các vận dụng công nghiệp như cung cấp, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các 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 một cách thức tự chủ. những máy này san sẻ thông tin với những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn doanh nghiệp 1 cách an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. sử dụng IIoT, những quyết định buôn bán mang thể được đưa ra nhanh chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp tăng trưởng công ty bằng bí quyết hiểu quy trình buôn bán theo cách thức thấp hơn và khiến chúng trở nên hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là 1 kiến trúc được kiểu dáng 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 yêu cầu xử lý nhất (các thiết bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm tầm giá và độ trễ dữ liệu bằng bí quyết xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng phương pháp đặt các chức năng phân tách dữ liệu và tự động hóa ở cùng 1 nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép vun đắp các khả năng mới khắc phục những thực tế đương đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning có tức là học máy. Đây là một công nghệ phát triển trong khoảng lĩnh vực trí óc nhân tạo. Học máy nói đến những thuật toán trong đó máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn tất những nhiệm vụ và phương pháp cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học sâu (Deep learning) là 1 danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho các mô hình được tập huấn bằng bí quyết 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 một số tác vụ, các mô hình tạo ra từ học sâu thực hiện chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy hài hòa camera, máy tính và các thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định mang can hệ. thí dụ, kỹ thuật thị giác máy mang thể được tiêu dùng để bảo trì vật dụng, 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 có người nào đang cho phép những vận 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 cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thức thêm những thuộc tính liên quan đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ rẻ và các kênh truyền trực tuyến. Trong sản xuất sáng tạo, khối lượng to dữ liệu sẽ ngập tràn các mạng. những mạng và trang bị tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc thảo luận dữ liệu quan yếu về thời kì sở hữu 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
