Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay lớn ở quy mô chưa từng sở hữu 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 thế giới và ở phần nhiều các đơn vị quản lý hiểm yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy sáng tạo đã và đang làm đổi thay dung mạo ngành nghề cung cấp theo hướng hăng hái hơn bao giờ hết. 1 số biện pháp kỹ thuật cho phép hiện thực hóa mô hình nhà máy sáng tạo của đơn vị có thể đề cập đến như:
IoT
IIoT là mạng những thiết bị sáng tạo mang khả năng có khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, đàm luận và phân tích dữ liệu ở cấp độ lĩnh vực. trung tâm chính của IIoT là tụ họp vào những vận dụng công nghiệp như cung ứng, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các đồ vật những 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 các hành động một cách thức tự chủ. những máy này san sớt thông báo sở hữu các máy khác, con người và những hệ thống trong toàn công ty 1 cách thức an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. tiêu dùng IIoT, những quyết định buôn bán với thể được đưa ra chóng vánh và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp lớn mạnh công ty bằng cách thức hiểu trật tự buôn bán theo phương pháp thấp hơn và làm 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 kiểu dáng và vun đắp 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 gần có nguồn phát sinh dữ liệu và nhận bắt buộc xử lý nhất (các đồ vật IoT).
Điện toán biên giúp giảm tầm giá và độ trễ dữ liệu bằng bí quyết xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính các máy nguồn. Bằng cách đặt những 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 các khả năng mới giải quyết những thực tế đương đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning sở hữu nghĩa là học máy. Đây là một công nghệ tăng trưởng trong khoảng lĩnh vực trí óc nhân tạo. Học máy nói tới các thuật toán trong đó máy tính tự động học hỏi về cách hoàn tất những nhiệm vụ và phương pháp cải thiện hiệu suất theo thời gian.
Học sâu (Deep learning) là 1 danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho các mô hình được đào tạo bằng phương pháp 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 có một số tác vụ, các mô hình tạo ra trong khoảng học sâu thực hành chuẩn xác hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy kết hợp camera, máy tính và những thuật toán để phân tích hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định có can dự. tỉ dụ, kỹ thuật 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 vận dụng thị giác máy công nghiệp có ai đang cho phép các áp dụng tự động hóa nhà máy được tăng và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
công nghệ Time-Sensitive Networking (TSN) nâng cao các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy vấn cập mạng máy tính nội bộ) bằng cách thêm các thuộc tính can dự tới thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ rẻ và những kênh truyền trực tuyến. Trong sản xuất sáng tạo, khối lượng to dữ liệu sẽ tràn trề các mạng. những mạng và đồ vật hỗ trợ TSN sẽ cho phép máy móc thảo luận dữ liệu quan yếu về thời kì 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
