Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những thay đổi lớn ở quy mô chưa từng mang do sự chuyển dịch của một số yếu tố như cải tấn công nghệ, đặc tính sản xuất và môi trường khiến việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên thế giới và ở đa số các ngành 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 hăng hái hơn bao giờ hết. một số biện pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy thông minh của doanh nghiệp sở hữu thể kể tới như:
IoT
IIoT là mạng các vật dụng sáng tạo sở hữu khả năng mang khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, thảo luận và phân tích dữ liệu ở cấp độ lĩnh vực. trọng điểm chính của IIoT là tập hợp vào những vận dụng công nghiệp như phân phối, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các vật dụng các cảm biến, bộ truyền động có khả năng kết nối mạng hiện đại để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hành những hành động 1 cách thức tự chủ. những máy này san sẻ thông báo mang các máy khác, con người và các hệ thống trong toàn đơn vị 1 cách thức an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. sử dụng IIoT, các quyết định kinh doanh có thể được đưa ra nhanh chóng và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh tổ chức bằng cách hiểu trật tự kinh doanh theo phương pháp rẻ 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 một kiến trúc được bề ngoài và xây dựng 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 sắp có nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các thiết bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm mức giá và độ trễ dữ liệu bằng cách thức xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính các máy nguồn. Bằng bí quyết đặt các 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 khắc phục các thực tiễn đương đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning sở hữu tức là học máy. Đây là 1 công nghệ tăng trưởng trong khoảng ngành nghề 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 các nhiệm vụ và cách thức 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 phỏng được huấn luyện bằng bí quyết sử dụng những lớp quan hệ liên tục (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối sở hữu một số tác vụ, các mô phỏng tạo ra trong khoảng học sâu thực hiện xác thực hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy kết hợp camera, máy tính và các thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định sở hữu can dự. ví dụ, công nghệ thị giác máy có thể được dùng để bảo trì trang bị, 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 những áp dụng thị giác máy công nghiệp mang ai đang cho phép các áp dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và chuẩn xác hơn.
Time-Sensitive Networking
công nghệ Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy hỏi cập mạng máy tính nội bộ) bằng phương pháp thêm các thuộc tính can dự đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ phải chăng và những kênh truyền trực tuyến. Trong cung cấp sáng tạo, khối lượng to dữ liệu sẽ tràn trề những mạng. những mạng và thiết bị tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc đàm đạo dữ liệu quan trọng về thời kì có 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
