Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên những thay đổi to ở quy mô chưa từng sở hữu do sự chuyển dịch của một số nguyên tố như cải tiến công nghệ, đặc tính cung ứng và môi trường khiến cho việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở phần nhiều các ngành xung yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang khiến thay đổi dung mạo lĩnh vực cung cấp theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp công nghệ cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy sáng tạo của đơn vị mang thể kể tới như:
IoT
IIoT là mạng những đồ vật sáng tạo với khả năng có khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, luận bàn và phân tách dữ liệu ở cấp độ ngành. trọng tâm chính của IIoT là tụ hội vào những ứng dụng công nghiệp như cung ứng, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là những trang bị 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 những hành động 1 phương pháp tự chủ. những máy này san sớt thông tin sở hữu những máy khác, con người và các hệ thống trong toàn doanh nghiệp 1 cách an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. dùng IIoT, những quyết định buôn bán sở hữu thể được đưa ra chóng vánh và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp lớn mạnh doanh nghiệp bằng phương pháp hiểu quy trình kinh doanh theo phương pháp phải chăng hơn và làm cho chúng trở nên hiệu quả hơn.
Đọc thêm: phần mềm quản lý sản xuất
Điện toán biên
Điện toán biên (Edge Computing) là một kiến trúc được mẫu mã và vun đắp nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng cách cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi gần mang nguồn nảy sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các trang bị IoT).
Điện toán biên giúp giảm giá bán và độ trễ dữ liệu bằng phương pháp xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính các máy nguồn. Bằng phương pháp 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 khắc phục các thực tế tiên tiến của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning có tức là học máy. Đây là 1 kỹ thuật phát triển từ ngành trí óc nhân tạo. Học máy nói đến các thuật toán trong đấy máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn thành các nhiệm vụ và phương pháp cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học sâu (Deep learning) là một danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho các mô phỏng được đào tạo bằng cách 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 hình 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 những thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra các quyết định mang can hệ. thí dụ, kỹ thuật thị giác máy sở hữu thể được sử dụng để bảo trì thiết bị, 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 vận dụng thị giác máy công nghiệp với người nào đang cho phép những áp dụng tự động hóa nhà máy được nâng cao và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
khoa học Time-Sensitive Networking (TSN) tăng những mạng dựa trên Ethernet (phương pháp tróc nã cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thức thêm những thuộc tính can hệ tới thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ thấp và những kênh truyền trực tuyến. Trong cung ứng thông minh, khối lượng lớn dữ liệu sẽ tràn trề những mạng. các mạng và trang bị tương 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
