Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những thay đổi to ở quy mô chưa từng mang do sự chuyển dịch của một số nguyên tố như cải tấn công nghệ, đặc tính phân phối và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở phần nhiều các đơn vị quản lý trọng yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang khiến đổi thay dung mạo ngành cung cấp theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy thông minh của tổ chức với thể kể tới như:
IoT
IIoT là mạng những vật dụng thông minh mang 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. trung tâm chính của IIoT là tụ họp vào các vận dụng công nghiệp như phân phối, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các thiết bị các cảm biến, bộ truyền động với khả năng kết nối mạng tiên tiến để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động 1 bí quyết tự chủ. các máy này san sớt thông tin với những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn doanh nghiệp một phương pháp an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. tiêu dùng IIoT, những quyết định kinh doanh sở hữu thể được đưa ra mau chóng và chính xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh doanh nghiệp bằng cách thức hiểu thứ tự buôn bán theo bí quyết thấp hơn và làm 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 ngoài mặt 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 nảy sinh dữ liệu và nhận đề nghị xử lý nhất (các vật dụng IoT).
Điện toán biên giúp giảm tầm giá và độ trễ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính các máy nguồn. Bằng bí quyết 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 vun đắp những khả năng mới giải quyết các thực tại đương đại của dữ liệu lớn trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning sở hữu nghĩa là học máy. Đây là một kỹ thuật phát triển trong khoảng ngành trí tuệ nhân tạo. Học máy nói đến những thuật toán trong đó máy tính tự động học hỏi về phương pháp hoàn tất những nhiệm vụ và phương pháp cải thiện hiệu suất theo thời kì.
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 đào tạo bằng bí quyết sử dụng những lớp quan hệ liên tiếp (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối sở hữu một số tác vụ, những mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hiện chính xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
kỹ thuật thị giác máy kết hợp camera, máy tính và những thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định sở hữu can hệ. tỉ dụ, công nghệ thị giác máy sở hữu thể được tiêu 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… nâng cao cường sức mạnh các ứng dụng thị giác máy công nghiệp với ai đang cho phép các áp dụng tự động hóa nhà máy được tăng và chính xác hơn.
Time-Sensitive Networking
kỹ thuật Time-Sensitive Networking (TSN) tăng các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thức thêm những tính chất can dự đến thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ phải chăng và các kênh truyền trực tuyến. Trong phân phối thông minh, khối lượng to dữ liệu sẽ ngập tràn những mạng. các mạng và vật dụng hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc luận bàn dữ liệu quan yếu về thời gian mang 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