Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay to ở quy mô chưa từng với do sự chuyển dịch của một số nguyên tố như cải tiến công nghệ, đặc tính sản xuất và môi trường làm 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 đổi thay diện mạo ngành sản xuất theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy sáng tạo của doanh nghiệp sở hữu thể nói đến như:
IoT
IIoT là mạng các trang bị sáng tạo mang khả năng mang khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, đàm đạo và phân tích dữ liệu ở cấp độ ngành nghề. trọng điểm chính của IIoT là tập kết vào các ứng dụng công nghiệp như sản xuất, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy sáng tạo, IIoT là các đồ vật 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 cách tự chủ. những máy này chia sẻ thông báo với các máy khác, con người và các hệ thống trong toàn công ty một phương pháp an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. sử dụng IIoT, các quyết định buôn bán với thể được đưa ra chóng vánh và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh doanh nghiệp bằng bí quyết hiểu quy trình buôn bán theo cách thức tốt 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 ngoại hình và xây dựng nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng cách cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi gần với nguồn nảy sinh dữ liệu và nhận bắt buộc xử lý nhất (các đồ vật IoT).
Điện toán biên giúp giảm chi phí và độ trễ dữ liệu bằng cách thức xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng phương pháp đặt những chức năng phân tích dữ liệu và tự động hóa ở cộng một nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép xây dựng các khả năng mới khắc phục những thực tiễn hiện đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning mang tức là học máy. Đây là một khoa học lớn mạnh từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Học máy đề cập tới những thuật toán trong đấy máy tính tự động học hỏi về cách thức hoàn thành những nhiệm vụ và phương pháp cải thiện hiệu suất theo thời kì.
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 phương pháp 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 phỏng tạo ra trong khoảng học sâu thực hành chính xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy phối hợp camera, máy tính và những thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định với can hệ. tỉ dụ, khoa học 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… tăng cường sức mạnh những ứng dụng thị giác máy công nghiệp có người nào đang cho phép những áp dụng tự động hóa nhà máy được tăng và chính xác hơn.
Time-Sensitive Networking
công nghệ Time-Sensitive Networking (TSN) tăng những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy tìm cập mạng máy tính nội bộ) bằng phương pháp thêm những tính chất liên quan tới thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ phải chăng và các kênh truyền trực tuyến. Trong cung ứng sáng tạo, khối lượng lớn dữ liệu sẽ tràn trề những mạng. những mạng và trang bị tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc bàn luận dữ liệu quan trọng về thời gian với 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
