Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những đổi thay to ở quy mô chưa từng với do sự dịch chuyển của 1 số yếu tố như cải tiến công nghệ, đặc tính phân phối và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở toàn bộ các ngành trọng yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang làm đổi thay diện mạo ngành nghề cung cấp theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. 1 số biện pháp công nghệ cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy thông minh của doanh nghiệp mang thể kể tới như:
IoT
IIoT là mạng các vật dụng sáng tạo có khả năng với khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn thảo và phân tích dữ liệu ở cấp độ ngành. trọng điểm chính của IIoT là tập kết vào những vận dụng công nghiệp như cung ứng, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những thiết bị các cảm biến, bộ truyền động sở hữu 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 một cách tự chủ. những máy này san sẻ thông tin sở hữu những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn đơn vị 1 phương pháp an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. dùng IIoT, những quyết định kinh doanh sở hữu thể được đưa ra nhanh chóng và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp lớn mạnh công ty bằng cách hiểu quy trình kinh doanh theo cách thức phải chăng hơn và làm chúng trở nên 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 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 sở hữu nguồn nảy sinh dữ liệu và nhận bắt buộc xử lý nhất (các trang bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm mức giá 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 cách thức đặt các chức năng phân tách dữ liệu và tự động hóa ở cùng một nơi dữ liệu được thu thập, điện toán biên cho phép vun đắp những khả năng mới khắc phục những thực tại hiện đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning có nghĩa là học máy. Đây là 1 khoa học tăng trưởng trong khoảng ngành nghề trí não nhân tạo. Học máy kể tới các thuật toán trong ấy máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn thành các nhiệm vụ và cách 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 những mô phỏng được tập huấn 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 mang 1 số tác vụ, các 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 hài hòa camera, máy tính và những thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định với can dự. tỉ dụ, công nghệ thị giác máy có 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… nâng cao cường sức mạnh những vận dụng thị giác máy công nghiệp có ai đang cho phép những vận dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
kỹ thuật Time-Sensitive Networking (TSN) tăng các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp tầm nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng phương pháp thêm các thuộc tính can hệ đến thời kì như đồng bộ hóa, độ trễ tốt và các kênh truyền trực tuyến. Trong cung cấp sáng tạo, khối lượng lớn dữ liệu sẽ tràn đầy những mạng. những mạng và đồ vật tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc trao đổi dữ liệu quan trọng về thời kì sở hữu 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
