Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những thay đổi to ở quy mô chưa từng với do sự chuyển dịch của một số nguyên tố như cải tiến công nghệ, đặc tính cung ứng và môi trường làm cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở đông đảo các cấp xung yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang khiến cho thay đổi dung mạo ngành cung ứng theo hướng hăng hái hơn bao giờ hết. một số giải pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy sáng tạo của doanh nghiệp sở hữu thể nhắc đến như:
IoT
IIoT là mạng các vật dụng thông minh sở hữu 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 nghề. trọng điểm chính của IIoT là tụ hội vào những vận dụng công nghiệp như cung cấp, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy sáng tạo, IIoT là các vật dụng các cảm biến, bộ truyền động với khả năng kết nối mạng đương đại để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động một cách tự chủ. những máy này san sớt thông tin mang các máy khác, con người và những hệ thống trong toàn doanh nghiệp một 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 mang thể được đưa ra chóng vánh và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp phát triển doanh nghiệp bằng cách thức hiểu trật tự kinh doanh theo bí quyết thấp hơn và khiến cho chúng trở thành hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là 1 kiến trúc được bề ngoài và vun đắp 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 với nguồn phát sinh dữ liệu và nhận buộc phải xử lý nhất (các đồ vật IoT).
Điện toán biên giúp giảm chi phí và độ trễ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính những máy nguồn. Bằng cách thức đặt những chức năng phân tích dữ liệu và tự động hóa ở cộng một nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép vun đắp các khả năng mới giải quyết những thực tại tiên tiến 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 từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Học máy đề cập tới các thuật toán trong đấy máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn thành các 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 hình được huấn luyện bằng cách thức tiêu 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 với 1 số tác vụ, các mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hiện chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
khoa học thị giác máy hài hòa camera, máy tính và những thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định có can dự. tỉ dụ, khoa học thị giác máy sở hữu 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… tăng cường sức mạnh những ứng dụng thị giác máy công nghiệp với ai đang cho phép những ứng dụng tự động hóa nhà máy được tăng và chuẩn xác hơn.
Time-Sensitive Networking
khoa học Time-Sensitive Networking (TSN) tăng các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp tróc nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng bí quyết thêm những tính chất liên quan tới thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ tốt và những kênh truyền trực tuyến. Trong cung ứng sáng tạo, khối lượng lớn dữ liệu sẽ tràn đầy các mạng. các mạng và đồ vật tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc đàm đạo 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