Nhà máy thông minh – Xu hướng chuyển đổi của các doanh nghiệp sản xuất

1. Nhà Máy Thông Minh và sự kết hợp giữa Công Nghệ Thông Tin (IT) và Công Nghệ Vận Hành (OT)

Nhà máy thông minh không chỉ phân tích dữ liệu mà còn học hỏi để thích nghi. Đồng thời, nhà máy thông minh có thể tự sửa lỗi và tự tối ưu hóa, từ đó trở nên linh hoạt, năng suất, và an toàn hơn. Công Nghệ Thông Tin và Công Nghệ Vận Hành được sử dụng đồng nhất với nhau trong một nhà máy thông minh và đem lại hiệu quả nhất định.

1.1. Công Nghệ Thông Tin (CNTT)

Gartner định nghĩa CNTT là thuật ngữ chung cho toàn bộ các công nghệ xử lý thông tin, bao gồm phần mềm, phần cứng, công nghệ truyền thông và các dịch vụ liên quan. CNTT bao gồm mọi hoạt động sử dụng máy tính, thiết bị lưu trữ, thiết bị mạng, cơ sở hạ tầng và quy trình để tạo, xử lý, lưu trữ, bảo mật và trao đổi tất cả các dạng dữ liệu điện tử ⁽¹⁾. Một nhà máy thông minh được chia thành 3 công đoạn chính:

• Thu thập dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo và công nghệ cơ sở dữ liệu cho phép quản lý và thu thập các bộ dữ liệu từ khắp doanh nghiệp và chuỗi cung ứng. Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) cho phép thiết bị thu thập dữ liệu vào hệ thống thông qua các cổng cảm biến.

• Phân tích dữ liệu

Máy học và hệ thống kinh doanh thông minh sử dụng công nghệ phân tích và quản lý dữ liệu. Dữ liệu hoạt động được đối chiếu để xác định các cơ hội và nguy cơ, và hiệu quả của quy trình làm việc có thể được phân tích theo thời gian để cải thiện hiệu suất và tự động sửa khi cần thiết.

• Tự động hoá thông minh

Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu, quy trình công việc được xây dựng và chuyển đến hệ thống. Khi có báo cáo về gia tăng nhu cầu đối với một sản phẩm cụ thể, các quy trình máy có thể được “dạy” để tăng mức ưu tiên sản xuất cho mặt hàng đó. Nếu như lô hàng nguyên liệu bị trì hoãn, bộ đệm hàng tồn kho có thể được sử dụng để loại bỏ sự xáo trộn.

• Một vài ứng dụng CNTT được dùng trong nhà máy thông minh bao gồm:
  • Điện toán đám mây: Tất cả dữ liệu và thông tin được thu thập qua ứng dụng điện toán đám mây.
  • Trí tuệ nhân tạo: Các hệ thống vận hành tích hợp do AI cung cấp có tốc độ, năng lực và tính linh hoạt để thu thập và phân tích các bộ dữ liệu đa dạng
  • Máy học: Máy học có thể tiên đoán bảo trì. Cảnh báo có thể được gửi trước khi xảy ra lỗi hệ thống bằng cách giám sát và đánh giá quy trình sản xuất.
  • Internet vạn vật công nghiệp (IIoT): IIoT được hình thành khi các thiết bị và máy móc được trang bị các đặc điểm nhận dạng, khả năng gửi và nhận dữ liệu kỹ thuật số.
  • Thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR): Một số ứng dụng của thiết bị VR trong nhà máy thông minh có thể kết hợp các điều kiện môi trường, mức tồn kho, trạng thái quy trình, dữ liệu lỗi lắp ráp, sử dụng và chỉ số thông lượng phụ thuộc vào ngữ cảnh.

1.2. Công Nghệ Vận Hành (CNVH)

Theo định nghĩa của Gartner, công nghệ vận hành (CNVH) là phần cứng và phần mềm có khả năng phát hiện và kích hoạt thay đổi thông qua giám sát trực tiếp các thiết bị, tài sản và quy trình. CNVH tập trung vào việc quản lý và kiểm soát các thiết bị và hoạt động thực tế ⁽²⁾. Sự ra đời của công nghệ điện tử và kỹ thuật số được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển vận hành, ví dụ như các hệ thống gia công điều khiển số.

Trong khi CNTT tập trung vào dữ liệu và giao tiếp, CNVH tập trung vào hành vi và kết quả. Hầu hết các hệ thống điều khiển trong các cơ sở sản xuất và công nghiệp không được kết nối với nhau, dẫn đến các thiết bị chuyên dụng không thể giao tiếp hoặc chia sẻ thông tin. Điều này đồng nghĩa với việc người vận hành được giao nhiệm vụ lập trình hoặc quản lý các hoạt động vật lý của từng thiết bị.

Một vài ứng dụng CNVH trong nhà máy thông minh gồm có ⁽³⁾:

• Bộ điều khiển logic khả trình (PLC)
• Thiết bị đầu cuối từ xa (RTU)
• Hệ thống điều khiển công nghiệp (ICS)
• Hệ thống điều khiển phân tán (DCS)
• Giao diện người máy (HMI)
• Hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA)
• Thiết bị kết nối vạn vật (IoT)
• Thiết bị internet vạn vật (IIoT) công nghiệp, còn được gọi là Công nghiệp 4.0

1.3. Sự Kết Hợp Giữa CNTT và CNVH

Ý tưởng về sự hội tụ công nghệ không phải là mới. Bằng cách cho phép các công nghệ tích hợp và tương tác với nhau, các doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu quả, giảm lỗi, cắt giảm chi phí, nâng cao quy trình làm việc và đạt được lợi thế cạnh tranh. Điều này có thể thực hiện được nhờ những tiến bộ như giao tiếp giữa máy với máy, cũng như việc giới thiệu các cảm biến và bộ truyền động IoT.

Trong sản xuất, sự tích hợp CNTT và CNVH giúp các công ty tiết kiệm chi phí và tài nguyên bằng cách sử dụng dữ liệu bán hàng và hàng tồn kho để thúc đẩy hoạt động sản xuất, tối ưu hóa thiết bị, từ đó giảm thiểu bảo trì và hàng tồn kho chưa bán được. Các hệ thống tích hợp CNTT-CNVH cho phép các cấp độ tích hợp quy trình mới trong các chức năng sản xuất và kinh doanh. Một ví dụ điển hình là cảm biến IIoT có thể thu thập dữ liệu vận hành tại nhà máy và gửi dữ liệu đó qua mạng không dây đến ứng dụng CNTT thực hiện phân tích bảo trì dự đoán. Ứng dụng đó có thể kích hoạt lệnh bảo trì trong hệ thống bảo trì và từ đó thực hiện bảo trì để tránh khả năng ngừng hoạt động ⁽⁴⁾.

2. Các Lợi Thế Của Nhà Máy Thông Minh

Theo tạp chí Forbes, chỉ có 43% nhà sản xuất có chiến lược nhà máy thông minh vào năm 2017. Đến năm 2019, 68% trong số họ đã làm như vậy. Các nhà máy thông minh có thể giúp các doanh nghiệp, bằng những cách như sau ⁽⁵⁾:

2.1. Tăng năng suất và hiệu quả

Một báo cáo của Deloitte và MAPI (2019) chỉ ra rằng nhà máy thông minh đóng góp vào tăng trưởng 12% cho năng suất lao động, 11% cho năng suất của nhà máy, và 10% cho sản lượng sản xuất ⁽⁶⁾. Công nghệ có thể thúc đẩy mức năng suất mới trong toàn bộ nhà máy khi các công ty quyết định sử dụng dây chuyền sản xuất cùng với công nghệ.

Công nghệ sản xuất thông minh loại bỏ các quy trình phản ứng và chuyển đổi quản lý chuỗi cung ứng sang chế độ linh hoạt và đáp ứng nhanh hơn. Các nhà máy thông minh mang lại hiệu quả như quản lý hàng tồn kho kịp thời, dự báo nhu cầu chính xác, và thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn.

2.2. Tăng sự an toàn và bền vững

Người tiêu dùng sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho các sản phẩm có nguồn gốc và được sản xuất có trách nhiệm với xã hội và môi trường. Các công nghệ nhà máy thông minh hiện đại giúp các công ty khám phá và thực hiện sản xuất thân thiện với môi trường, an toàn và có trách nhiệm với xã hội.

2.3. Tăng chất lượng sản phẩm và trải nghiệm khách hàng

Các nhà sản xuất truyền thống thường xuyên gặp khó khăn khi các nhà cung cấp và nhà sản xuất không làm theo đúng yêu cầu của mình. Nhà máy thông minh sử dụng nhiều công nghệ cho tất cả các cấp trong quy trình sản xuất để tùy chỉnh nhanh và đáp ứng các xu hướng thay đổi cho các sản phẩm.

So với nhà máy thông minh, nhà máy sản xuất truyền thống tách biệt các quy trình tự động với nhau, từ đó đòi hỏi sự can thiệp của con người để xử lý quá trình chuyển đổi từ giai đoạn này sang giai đoạn tiếp. Do không có sự kết nối giữa các máy móc, nên công nhân phải kiểm tra các bộ dữ liệu và đưa ra các báo cáo để xác định các vấn đề và các lĩnh vực tiềm năng cần cải thiện. Các ứng dụng sản xuất truyền thống bị tách rời và không được sử dụng để giám sát và kiểm soát các quy trình tự động.

Sản xuất truyền thống thiếu khả năng mở rộng và thiếu đi sự kết nối để chuẩn đoán khả năng cung và cầu. Hậu quả của việc sử dụng sản xuất truyền thống bao gồm việc giảm sản xuất và nhu cầu, đồng thời ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng nguyên liệu. Việc tái sử dụng một hệ thống là điều không thể trong sản xuất truyền thống, thêm vào đó là các chi phí bảo trì bị tăng cao do các thiết bị đã cũ là điều khá phổ biến. Từ đó, việc chuyển đổi sang nhà máy thông minh là điều vô cùng cần thiết ⁽⁷⁾.

3. Xu Hướng Phát Triển Và Chuyển Đổi Sang Nhà Máy Thông Minh

3.1. Xu Hướng Đầu Tư

Như đã đề cập ở trên, 68% số lượng nhà máy đã ứng dụng công nghệ vào dây chuyền sản xuất của mình. Tiến sĩ Seshu Bhagavatula, Chủ tịch Sáng kiến Kinh doanh và Công nghệ Mới của Ashok Leyland, một trong những nhà sản xuất xe hạng nặng lớn nhất Ấn Độ, giải thích: “Chúng tôi nỗ lực xây dựng nhà máy thông minh vì ba lý do chính. Tăng năng suất của các nhà máy cũ bằng cách cập nhật và số hóa các quy trình, giải quyết các lỗi chất lượng mà con người khó nhìn thấy, và khả năng sản xuất theo đơn đặt hàng hoặc tùy chỉnh số lượng lớn.” ⁽⁸⁾.

Các công ty “đã thông minh hóa” 30% nhà máy của mình. Trung Quốc, Đức và Nhật Bản dẫn đầu trong việc áp dụng nhà máy thông minh, với Hàn Quốc, Hoa Kỳ và Pháp theo sát sao. Trong 05 năm tới, các công ty hy vọng sẽ cải tạo thêm 41% nhà máy. Theo phân tích, một số tiểu ngành, bao gồm ô tô, hàng không vũ trụ, thiết bị y tế và chất bán dẫn/công nghệ cao sẽ đóng góp đáng kể vào sự gia tăng này. Thêm vào đó, các công ty dự định đầu tư 3.24% thu nhập hàng năm của họ trong 03 năm tới.

3.2. Xu Hướng Phát Triển

Theo báo cáo của Markets and Markets (2022), thị trường nhà máy thông minh toàn cầu ước tính trị giá 86.2 tỷ USD vào năm 2022, và sẽ tăng lên 140.9 tỷ USD vào năm 2027 với tốc độ CAGR là 10,3%. Việc ngày càng chú trọng đến hiệu quả năng lượng, tối ưu hóa tài nguyên và giảm chi phí trong quy trình sản xuất, cũng như nhu cầu ngày càng tăng đối với rô bốt công nghiệp, IoT và trí tuệ nhân tạo trong môi trường công nghiệp, là những lý do chính thúc đẩy sự phát triển của thị trường nhà máy thông minh ⁽⁹⁾

Nhà máy đang ngày càng trở thành một hệ thống phức tạp và phải được thiết kế để hoạt động hiệu quả ngay từ đầu. Do đó, trước khi triển khai các hoạt động thực tế, các doanh nghiệp phải mô phỏng và phát triển được một nhà máy thông minh ảo để mọi việc có thể chạy hiệu quả nhất có thể.

Ba yếu tố để đánh giá mức độ hiệu quả thiết kế bao gồm:

• Mô phỏng dây chuyền sản xuất ảo – 30% số người được hỏi cho rằng vấn đề này diễn ra trước khi bắt đầu sản xuất
• Thiết kế sản phẩm và quy trình đồng thời – 44% công ty thực hiện việc này
• Vận hành ảo hệ thống công nghiệp – 40% hệ thống công nghiệp được vận hành ảo

Các tổ chức đã đạt được những tiến bộ nhất định hướng tới tối ưu hoạt động, mặc dù họ vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Thay vì nâng cao năng suất của công nhân, hơn một phần ba doanh nghiệp (37%) tin rằng cải thiện hiệu quả của hệ thống công nghiệp là bước tiến tiếp theo trong việc cải thiện hiệu suất của nhà máy.

4. Những thách thức trong quá trình xây dựng và chuyển đổi nhà máy thông minh

Các công ty nhận ra rằng việc phát triển các dự án sản xuất thông minh của họ sẽ là một nhiệm vụ khó khăn. Gần 60% doanh nghiệp có dự án công nghiệp thông minh khẳng định các sáng kiến của họ đang chững lại. Chỉ 14% coi việc triển khai nhà máy thông minh của họ cho đến nay là thành công.

Khó khăn đầu tiên là sự thiếu sẵn sàng của các tổ chức để triển khai và tích hợp các dự án sản xuất thông minh với các hệ thống hiện có. Việc áp dụng tổng thể công nghệ bị hạn chế, thể hiện ở việc hơn hai phần ba dây chuyền sản xuất chưa áp dụng các công nghệ mới như giám sát từ xa, AR, VR và trí tuệ công nghiệp. Dữ liệu báo cáo cho rằng hơn 50% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc triển khai và tích hợp các nền tảng và công nghệ kỹ thuật số.

Vấn đề thứ hai là sự thiếu chuẩn bị dữ liệu và các biện pháp an ninh mạng. Nitin Dharmadhikari, Phó Tổng Giám đốc của Tata Motors, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có quyền truy cập vào dữ liệu tích hợp để đưa ra các quyết định. “Nếu các nhà quản lý có quyền truy cập vào dữ liệu tích hợp, họ có thể đưa ra những đánh giá tốt hơn nữa để tăng hiệu quả.”

Juha Ehrola, người đứng đầu bộ phận Phát triển Hoạt động tại Valmet nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao. “Tất cả các hệ thống vận hành, bao gồm cả hệ thống ERP, đều không đáng tin cậy nếu không có dữ liệu tốt. Bạn không thể sử dụng ERP một cách hiệu quả nếu dữ liệu không có định dạng phù hợp”

Vấn đề thứ ba là sự thiếu các kỹ năng kỹ thuật số để phát triển các nhà máy thông minh. Các công ty cần phải bổ sung các kỹ năng vì các dự án này vượt ra ngoài quá trình chuyển đổi công nghệ đơn giản. Ba kỹ năng thiết yếu có thể được chia thành ba loại chính:

• Kỹ năng kết hợp: Khả năng quản lý các hoạt động liên quan đến một số chức năng sản xuất.
• Các kỹ năng mềm: Bao gồm các khả năng như kết hợp và phân tích
• Kỹ năng kỹ thuật số: Chuyên môn với các nền tảng công nghệ kỹ thuật số.

5. Một số kinh nghiệm giúp các doanh nghiệp sản xuất chuyển đổi sang nhà máy thông minh thành công

Chuyển đổi số không còn là một lựa chọn mà đó là một yêu cầu. Thị trường ngày nay càng phức tạp cùng với nhu cầu và sở thích của khách hàng thay đổi nhanh chóng đều đang gây áp lực rất lớn lên các nhà sản xuất . Ba mục tiêu mà nhà máy phải có để chuyển đổi nhà máy thành công, đó là sự kết hợp của CNTT-CNVH với khả năng kiểm soát các năng lực công nghệ, tập trung vào chất lượng và hiệu quả hoạt động thông qua thiết kế, và nâng cao các kỹ năng cần có để thực hiện quá trình chuyển đổi.

5.1. Đối với các nhà máy chưa sự dụng máy móc

Một nhà máy thông minh phải được xây dựng bài bản từ trên xuống dưới, dựa trên những công nghệ như cảm biến và Internet vạn vật (IoT). Sử dụng các nguyên tắc cơ bản để làm điểm khởi đầu, các nhà sản xuất sẽ có am hiểu hơn các công nghệ mới hoạt động cho họ, đó là nơi tạo ra giá trị thực sự của một nhà máy thông minh. Cách tiếp cận là mục tiêu đầu tiên cần phải được thống nhất kĩ giữa các lãnh đạo công ty.

Khả năng kết nối giữa các thiết bị là yếu tố quan trọng hàng đầu. Bước đầu tiên các doanh nghiệp cần là đảm bảo khả năng kỹ thuật số cần thiết để hỗ trợ một nhà máy thông minh. Ngay cả trong cùng một nhà máy cũng có cách bố trí, thiết bị và sản phẩm khác nhau, tất cả phải được phối hợp với nhau. Kết nối tạo ra dữ liệu và mang lại cơ hội đã có sẵn hoặc rõ ràng hơn khi chuyển đổi.

Để nhận được nhiều giá trị nhất từ việc chuyển đổi nhà máy thông minh, một giải pháp chuyển đổi cần có khả năng mở rộng trên nhiều địa điểm. Điều này không chỉ làm tăng hiệu quả, mà các nhà sản xuất còn có thể điều chỉnh sản xuất và hỗn hợp sản phẩm để đáp ứng nhu cầu thị trường. Nhà sản xuất có khả năng thay đổi quy trình sản xuất dựa trên các nhu cầu khác nhau ở các khu vực địa lý khác nhau. Vậy nên các doanh nghiệp cần phải đưa ra một kế hoạch phát triển phù hợp với quy mô của nhà máy.

Chuỗi cung ứng linh hoạt và hoạt động sản xuất hiệu quả trở nên quan trọng hơn bao giờ hết trong thời điểm kinh tế căng thẳng như hiện tại. Một nhà máy sẽ cần sự linh hoạt và khả năng phục hồi để phù hợp với sự gián đoạn và không ổn định ở thời điểm này.

5.2. Đối với các nhà máy đã sử dụng máy móc

Nhiều nhà sản xuất có xu hướng tập trung quá nhiều vào công nghệ trong việc triển khai nhà máy thông minh. Tuy nhiên, phần khó khăn nhất để thực hiện thành công tham vọng nhà máy thông minh là những thay đổi cách thức hoàn thành công việc và ai thực hiện công việc đó.

Thay đổi cách thức làm việc thông qua các quy trình cải tiến cũng như đào tạo nhân viên sản xuất về trách nhiệm, kỹ thuật và giải pháp là những rào cản khó khăn nhất. Việc đảm bảo tận dụng tối đa các công nghệ mới đòi hỏi cái nhìn sâu rộng, và chuyển đổi lực lượng lao động sẽ tạo ra sự khác biệt trong việc mang lại kết quả bền vững.

Quy trình sản xuất được cải thiện với bằng cách tận dụng dữ liệu máy móc và quy trình. Quy trình làm việc cần được thống nhất và hoàn thiện để các bộ phận được liên kết một cách hợp lý nhất. Nhà máy thông minh có thể cung cấp cho người vận hành và máy móc những thông tin mới nhất để cải thiện hoạt động và cho phép chuyển đổi số các mô hình kinh doanh.

Các doanh nghiệp có thể cân nhắc các mô hình tối ưu hóa khả năng phục hồi và rủi ro như:

• Sử dụng AR và VR hỗ trợ từ xa
• Sự dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để dự đoán và bổ sung các quyết định từ hoạt động lắp ráp đến di chuyển vật liệu
• Triển khai rô-bốt và máy bay không người lái sẽ giúp làm việc hiệu quả hơn và an toàn hơn

Kết luận

Không ai có thể phủ nhận hiệu quả và tác dụng của nhà máy thông minh. Tuy nhiên, để chuyển đổi được thì một lộ trình phù hợp và thực tế là điều kiện cần thiết. Đa số các doanh nghiệp đều nắm rất rõ quy trình và hiểu được cần phải làm gì và như thế nào, nhưng lại thiếu đi kinh nghiệm về mặt công nghệ để tối ưu hoá lợi ích của nhà máy thông minh. Do vậy, các doanh nghiệp cần cân nhắc sử dụng các công ty tư vấn chuyển đổi số để đảm bảo có một lộ trình phù hợp.

Nguồn
(1) Gartner Glossary. Information Technology (IT)
(2) Gartner Glossary. Operational Technology (OT)
(3) Tenable. What is operational technology (OT)
(4) Manufacturing Operations Management Talk. IT-OT Convergence Is A Requirement For Smart Manufacturing
(5) Forbes. Smart Factories Will Boost Global Economy $1.5T By 2023
(6) Deloitte Insights. Manufacturing goes digital: Smart factories have the potential to spark labor productivity
(7) Smart Community Encyclopedia. Smart manufacturing, an advanced form of traditional manufacturing
(8) Capgemini. SMART FACTORIES AT SCALE Seizing the trillion-dollar prize through efficiency by design and closed-loop operations
(9) Markets and markets. Smart Factory Market by Component