Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những đổi thay to ở quy mô chưa từng sở hữu do sự chuyển dịch của một số nhân 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 số đông các ngành hiểm yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang làm thay đổi diện mạo ngành nghề phân phối 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 đơn vị mang thể nhắc đến như:
IoT
IIoT là mạng những thiết bị thông minh có khả năng sở hữu khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, đàm luận và phân tách dữ liệu ở cấp độ ngành. trọng tâm chính của IIoT là tụ hội vào các vận dụng công nghiệp như cung cấp, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những vật dụng những cảm biến, bộ truyền động sở hữu khả năng kết nối mạng tiên tiến để cho phép máy móc thu thập phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hành các hành động một bí quyết tự chủ. những máy này chia sẻ thông báo mang những máy khác, con người và những hệ thống trong toàn doanh nghiệp 1 bí quyết an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. dùng IIoT, những quyết định kinh doanh mang thể được đưa ra chóng vánh và xác thực hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh doanh nghiệp bằng cách thức hiểu trật tự buôn bán theo phương pháp thấp hơn và làm 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 kiểu dáng 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 gần sở hữu nguồn nảy sinh dữ liệu và nhận đề xuất xử lý nhất (các thiết bị 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 các máy nguồn. Bằng cách thức 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 vun đắp những khả năng mới giải quyết các thực tế đương đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning mang nghĩa là học máy. Đây là một khoa học phát triển trong khoảng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Học máy nói tới những thuật toán trong đó máy tính tự động học hỏi về cách thức hoàn thành những nhiệm vụ và cách 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 huấn luyện bằng bí quyết tiêu 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 có một số tác vụ, các mô phỏng tạo ra trong khoảng học sâu thực hiện chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy phối hợp camera, máy tính và các thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định có can dự. tỉ dụ, khoa học thị giác máy có thể được 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 các áp dụng thị giác máy công nghiệp có ai 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 cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thêm những tính chất can dự tới thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ thấp và các kênh truyền trực tuyến. Trong cung ứng sáng tạo, khối lượng lớn dữ liệu sẽ chan chứa các mạng. các mạng và đồ vật hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc thảo luận dữ liệu quan yếu về thời gian 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