Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay to ở quy mô chưa từng có do sự chuyển dịch của 1 số yếu tố như cải tấn công nghệ, đặc tính cung cấp và môi trường làm việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở phần đông các cấp trọng yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang khiến đổi thay dung mạo lĩnh vực cung cấp theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp công nghệ cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy thông minh của công ty với thể đề cập tới như:
IoT
IIoT là mạng những thiết bị thông minh sở hữu khả năng với khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, thảo luận và phân tách dữ liệu ở cấp độ ngành. trọng tâm chính của IIoT là tụ hội vào những ứng dụng công nghiệp như cung ứng, 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 hiện đại để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện những hành động một phương pháp tự chủ. các máy này chia sẻ thông tin mang những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn công ty một bí quyết an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. dùng IIoT, những quyết định buôn bán mang thể được đưa ra nhanh chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp lớn mạnh công ty bằng bí quyết hiểu quy trình kinh doanh theo cách thấp hơn và làm cho chúng phát triển thành hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là một kiến trúc được ngoại hình và xây dựng nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng bí quyết cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi sắp với nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các vật dụng 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 những máy nguồn. Bằng phương pháp đặt các chức năng phân tách dữ liệu và tự động hóa ở cộng 1 nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép xây dựng các khả năng mới giải quyết những thực tại đương đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning có nghĩa là học máy. Đây là một kỹ thuật vững mạnh từ ngành nghề trí não nhân tạo. Học máy đề cập tới các thuật toán trong ấy máy tính tự động học hỏi về cách hoàn tất những nhiệm vụ và bí quyết 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 các mô phỏng được huấn luyện bằng cách dùng các lớp quan hệ liên tiếp (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 hành xác thực hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
khoa học thị giác máy kết hợp camera, máy tính và các thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định với can hệ. tỉ dụ, khoa học thị giác máy có thể được dùng để bảo trì thiết 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 sở hữu người nào đang cho phép những áp dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và chính xác hơn.
Time-Sensitive Networking
công nghệ Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thức thêm các thuộc tính can dự đến thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ tốt và những kênh truyền trực tuyến. Trong phân phối sáng tạo, khối lượng to dữ liệu sẽ tràn trề các mạng. những mạng và thiết bị hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc luận bàn dữ liệu quan trọng 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
