Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay lớn ở quy mô chưa từng sở hữu do sự dịch chuyển của 1 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 gần như các cấp hiểm yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang khiến thay đổi dung mạo lĩnh vực phân phối theo hướng hăng hái hơn bao giờ hết. 1 số biện pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy thông minh của doanh nghiệp mang thể nói đến như:
IoT
IIoT là mạng những trang bị sáng tạo với khả năng với khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn luận và phân tách dữ liệu ở cấp độ lĩnh vực. trọng tâm chính của IIoT là hội tụ vào những vận dụng công nghiệp như sản xuất, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những thiết bị 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 hành những hành động 1 cách tự chủ. các máy này san sẻ thông báo sở hữu các máy khác, con người và các hệ thống trong toàn tổ chức một cách an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. dùng IIoT, các quyết định buôn bán với thể được đưa ra mau chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp lớn mạnh công ty bằng cách thức hiểu thứ tự kinh doanh theo phương pháp phải chăng hơn và khiến chúng trở 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 bề ngoài và vun đắp nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng phương pháp cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi gần với nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các thiết bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm chi phí và độ trễ dữ liệu bằng phương pháp xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng cách thức đặt các chức năng phân tách 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 giải quyết những thực tế 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 kỹ thuật phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Học máy nói tới các thuật toán trong ấy máy tính tự động học hỏi về cách hoàn thành những nhiệm vụ và bí quyết 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 những mô phỏng được tập huấn bằng phương pháp tiêu dùng các lớp quan hệ liên tục (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối với 1 số tác vụ, những mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hành chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
khoa học thị giác máy kết hợp camera, máy tính và những thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định mang liên quan. tỉ dụ, công nghệ thị giác máy mang thể được sử dụng 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… nâng cao cường sức mạnh những ứng dụng thị giác máy công nghiệp với ai đang cho phép những áp dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
công nghệ Time-Sensitive Networking (TSN) tăng những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy hỏi cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thức thêm những tính chất can dự đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ phải chăng và các kênh truyền trực tuyến. Trong sản xuất thông minh, khối lượng to dữ liệu sẽ ngập tràn các mạng. các mạng và thiết bị hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc bàn bạc dữ liệu quan yếu 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
