Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các thay đổi lớn ở quy mô chưa từng mang do sự dịch chuyển của 1 số yếu tố như cải tấn công nghệ, đặc tính phân phối và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên thế giới và ở phần lớn các đơn vị quản lý xung yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang khiến cho đổi thay diện mạo lĩnh vực phân phối theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp khoa học cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy thông minh của đơn vị mang thể đề cập đến như:
IoT
IIoT là mạng các thiết bị sáng tạo với khả năng mang khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn bạc và phân tích dữ liệu ở cấp độ ngành. trọng tâm chính của IIoT là tập hợp vào các áp dụng công nghiệp như cung ứng, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những thiết bị những 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 hiện những hành động một cách tự chủ. những máy này chia sẻ thông tin với những 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. dùng IIoT, các quyết định buôn bán mang thể được đưa ra nhanh chóng và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp lớn mạnh đơn vị bằng cách hiểu thứ tự buôn bán theo bí quyết thấp hơn và khiến cho 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 thiết kế 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 mang nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các vật dụng IoT).
Điện toán biên giúp giảm giá bán 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 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 xây dựng những khả năng mới giải quyết những thực tế hiện đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning sở hữu tức là học máy. Đây là một kỹ thuật phát triển trong khoảng lĩnh vực trí não nhân tạo. Học máy nói đến các thuật toán trong đó máy tính tự động học hỏi về cách thức hoàn tất các nhiệm vụ và bí quyết cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học sâu (Deep learning) là một 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 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 mang một số tác vụ, các mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hành chính xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
khoa học thị giác máy phối hợp camera, máy tính và những thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định mang liên quan. tỉ dụ, khoa học thị giác máy với thể được sử dụng 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 áp dụng thị giác máy công nghiệp mang ai đang cho phép các vận dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
công nghệ Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy vấn cập mạng máy tính nội bộ) bằng bí quyết thêm các thuộc tính can hệ đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ tốt và các kênh truyền trực tuyến. Trong phân phối thông minh, khối lượng lớn dữ liệu sẽ ngập tràn các mạng. những mạng và thiết bị tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc đàm luận dữ liệu quan yếu về thời kì 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
