AIoT trong sản xuất thông minh: Từ giám sát đến dự đoán
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, AIoT trở thành nền tảng công nghệ cốt lõi giúp các doanh nghiệp sản xuất nâng cao năng suất, giảm thiểu lãng phí và hướng tới mô hình “nhà máy thông minh” – nơi mọi hoạt động đều được kết nối, phân tích và tự động điều chỉnh theo thời gian thực.
1. Khái niệm AIoT
AIoT
(Artificial Intelligence of Things) là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và
Internet vạn vật (IoT), tạo thành một hệ thống sản xuất thông minh có khả năng
không chỉ thu thập dữ liệu mà còn phân tích, học hỏi và đưa ra các quyết định tự
động. Nếu IoT đóng vai trò là “tai mắt” giúp kết nối và truyền tải dữ liệu từ
các thiết bị, cảm biến, máy móc trong nhà máy, thì AI chính là “bộ não”, xử lý
dữ liệu đó để đưa ra các hành động tối ưu hóa, từ giám sát hoạt động đến dự báo
lỗi hoặc đề xuất bảo trì.
2. Vai
trò trong nhà máy hiện đại
a. Từ giám sát thời gian thực
đến phân tích thông minh
Một trong những ứng dụng đầu
tiên và phổ biến nhất của AIoT trong sản xuất chính là giám sát dây chuyền theo
thời gian thực. Các cảm biến IoT được gắn trên máy móc, băng chuyền, robot hay
hệ thống điện có thể liên tục ghi nhận dữ liệu như: tốc độ vận hành, nhiệt độ,
độ rung, dòng điện, trạng thái thiết bị... Những dữ liệu này được truyền về
trung tâm dữ liệu và phân tích bởi các thuật toán AI.
Không dừng lại ở việc hiển thị
thông tin, AI có thể phát hiện bất thường trong hoạt động (anomaly detection),
đưa ra cảnh báo sớm nếu máy móc hoạt động vượt ngưỡng hoặc có dấu hiệu hư hỏng.
Điều này giúp nhà máy không chỉ giám sát hiệu suất mà còn can thiệp kịp thời
trước khi sự cố xảy ra, tránh thời gian dừng máy không kế hoạch và thiệt hại sản
xuất.
Ví dụ, một dây chuyền sản xuất
linh kiện điện tử có thể sử dụng AIoT để giám sát nhiệt độ của lò hàn. Nếu AI
phát hiện rằng nhiệt độ đang giảm nhanh bất thường, hệ thống có thể tự động cảnh
báo và điều chỉnh, hoặc thông báo cho kỹ thuật viên kịp thời xử lý.
b. Dự đoán bảo trì (Predictive
Maintenance) – Bước tiến chiến lược
Một trong những đột phá quan
trọng nhất mà AIoT mang lại cho sản xuất chính là khả năng dự đoán hỏng hóc trước
khi chúng xảy ra, được gọi là bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance). Thay vì
bảo trì theo lịch cố định (preventive) hoặc chờ đến khi máy hỏng mới sửa
(corrective), AIoT giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định bảo trì dựa trên dữ liệu
thực tế và mô hình dự đoán thông minh.
AI phân tích dữ liệu lịch sử từ
cảm biến máy móc, bao gồm rung động, áp suất, thời gian vận hành, lỗi xảy ra
trong quá khứ… để xây dựng mô hình học máy (machine learning). Mô hình này có
thể ước lượng chính xác khi nào một linh kiện sẽ gặp sự cố hoặc cần thay thế, từ
đó lên kế hoạch bảo trì chính xác, giảm thời gian chết và tối ưu hóa chi phí.
Lợi ích nổi bật của bảo trì dự
đoán nhờ AIoT gồm:
- Giảm tới 70% thời gian dừng máy không kế
hoạch
- Tiết kiệm chi phí bảo trì từ 20–40%
- Gia tăng tuổi thọ thiết bị
- Nâng cao độ tin cậy và an toàn sản xuất
c. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
và sản xuất theo yêu cầu
AIoT còn có khả năng kết nối
không chỉ trong phạm vi nhà máy mà còn vươn ra toàn bộ chuỗi cung ứng. Dữ liệu
thời gian thực từ các kho hàng, hệ thống logistics, cảm biến đo tồn kho hoặc
thông tin thị trường bên ngoài có thể được phân tích bởi AI để:
- Tự động điều chỉnh lịch sản xuất phù hợp với
nhu cầu thực tế
- Dự báo lượng tồn kho để tối ưu nguyên vật
liệu
- Tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ dựa trên mức
tải của nhà máy
- Tích hợp hệ thống đặt hàng thông minh, rút
ngắn thời gian đáp ứng
Đặc biệt, đối với các mô hình sản xuất theo đơn hàng cá nhân hóa (Mass Customization), AIoT có thể giúp tùy chỉnh sản xuất theo yêu cầu khách hàng mà không cần dừng dây chuyền hoặc thay đổi cấu hình phức tạp, nhờ vào sự hỗ trợ của robot, thiết bị linh hoạt và hệ thống tự học.
3. AIoT và chuyển đổi số trong nhà máy thông minh
Trong quá trình chuyển đổi số,
AIoT đóng vai trò là “bộ dây thần kinh số hóa” của nhà máy. Nhờ khả năng học hỏi,
thích nghi và xử lý khối lượng dữ liệu lớn, AIoT hỗ trợ xây dựng một mô hình sản
xuất linh hoạt, thông minh và thích ứng nhanh với biến động của thị trường và
chuỗi cung ứng.
Một số bước đi tiêu biểu trong
hành trình ứng dụng AIoT bao gồm:
- Số hóa dữ liệu từ thiết bị và dây chuyền
- Triển khai mạng cảm biến IoT (Edge hoặc
Cloud-based)
- Kết nối hệ thống MES, SCADA, ERP để đồng bộ
dữ liệu
- Phát triển nền tảng AI (machine learning,
deep learning) cho các mô hình dự đoán và tối ưu
- Tích hợp hệ thống hiển thị, cảnh báo và
dashboard quản trị thông minh
AIoT không chỉ giúp tăng hiệu
suất và giảm chi phí, mà còn là nền tảng giúp doanh nghiệp sản xuất thích nghi
với các mô hình mới như sản xuất bền vững (green manufacturing), sản xuất linh
hoạt (flexible manufacturing) và nhà máy tự vận hành (autonomous factory).
AIoT chính là cốt lõi của sản
xuất thông minh, nơi dữ liệu không chỉ được thu thập mà còn được “hiểu” và
“hành động” một cách có chiến lược. Từ giám sát đến dự đoán, từ phản ứng tức
thì đến tối ưu hóa lâu dài, AIoT đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành công
nghiệp – nơi nhà máy không chỉ sản xuất nhanh hơn, tốt hơn, mà còn trở nên
thông minh hơn theo từng phút vận hành.
>>> Tham khảo: Giải pháp ERP dành cho doanh nghiệp vừa và lớn
Nhận xét
Đăng nhận xét