Để ngăn ngừa sự cố có thể xảy ra, thương tích cho nhân viên và mất mát sản xuất, ngày càng nhiều công ty làm quen với việc giám sát tài sản từ xa. Họ cố gắng chạy hệ thống bảo trì dự đoán để nắm bắt các vấn đề trước khi chúng xảy ra trong sản xuất, giảm thiểu rủi ro gây ra sự không hài lòng của nhân viên và khách hàng, đồng thời ngăn ngừa thất thoát tiền bạc.

May mắn thay, thế kỷ 21 cung cấp các giải pháp hiện đại và hiệu quả cho việc bảo trì dự đoán trong sản xuất để triển khai trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Gần đây, Prylada đã thực hiện một loạt cuộc phỏng vấn về phát triển khách hàng, trong đó chúng tôi gặp gỡ các chuyên gia trong ngành sản xuất. Nhóm của chúng tôi đặt mục tiêu thu thập thông tin có giá trị về giám sát tài sản và những thách thức trong việc áp dụng công nghệ trong ngành cũng như cách các công ty giải quyết chúng.

Trong các cuộc phỏng vấn, chúng tôi đã thảo luận về tình trạng hiện tại của thị trường, những vấn đề khó chịu nhất, sự cạnh tranh và các khuyến nghị để phát triển hiệu quả trong ngành.

Prylada

Thị trường sản xuất đã thay đổi như thế nào trong 5 năm qua?

Sở thích của người tiêu dùng đối với việc tùy chỉnh sản phẩm, giá cả cạnh tranh và khung giao hàng tốt nhất đã trở thành động lực chính khiến các công ty sản xuất phải suy nghĩ lại về phương pháp làm việc của họ. Để theo kịp nhu cầu hiện đại, họ cần tăng năng suất bằng cách triển khai công nghệ kỹ thuật số. Những công nghệ này bao gồm các giải pháp bền vững được hỗ trợ bằng kỹ thuật số, bản sao kỹ thuật số, robot di động tự động, thực tế tăng cường, AI và học máy.

"Thực tế trước đây là các nhà sản xuất phải làm việc quá giờ, họ làm mọi việc rất thủ công và không được hỗ trợ. Họ chỉ đơn giản là đã hoàn thành công việc và bây giờ điều đó đã chuyển sang nơi các công ty sản xuất này đã đi từ việc hoàn thành công việc đến nơi họ cần triển khai các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số lớn." 

– Richard Lebovitz, Giám đốc điều hành của LeanDNA

Các nhà sản xuất bắt đầu suy nghĩ từ quan điểm sau:

• Chúng ta cần kết nối nhiều hơn nữa
• Chúng ta cần có cái nhìn rõ hơn không chỉ về những vấn đề mà chúng ta đang gặp khó khăn mà còn cả những hành động chúng ta cần thực hiện.

Bức tranh tổng thể đã chuyển từ công việc sang các hành động ưu tiên chuyển đổi kỹ thuật số. Ngoài ra, COVID-19 đã nhấn mạnh tầm quan trọng của mạng lưới cung ứng mạnh mẽ và có khả năng thích ứng. Những thiệt hại đáng kể do hậu quả khó lường của đại dịch đã khiến công ty công nghiệp xem xét lại chiến lược kinh doanh hiện tại của họ. Do đó, họ hướng tới việc tối ưu hóa các quy trình hiện có và giảm sự phụ thuộc vào các yếu tố bên ngoài, từ đó nâng cao khả năng phục hồi trước các tình huống bất khả kháng.

Việc tập trung vào tính bền vững trở thành động lực cho việc sử dụng nhiều hơn các công nghệ IoT thông minh, giúp ngành sản xuất thông minh hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn, đồng thời cải thiện phúc lợi của nhân viên. Nó diễn ra thông qua tự động hóa và chuyển đổi kỹ thuật số, đồng thời tận dụng các phân tích dự đoán để đưa ra các đề xuất tốt hơn. Đổi lại, điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về những trở ngại và thách thức là gì.

Mặt khác, quá trình áp dụng các công nghệ thông minh mới ngày càng trở nên phức tạp và tốn thời gian hơn. Những thách thức về chuỗi cung ứng và tình trạng thiếu nhân sự đã khiến toàn bộ C-Suite phải tham gia sâu vào các vấn đề và quyết định vận hành ở cấp sàn. Điều này dẫn đến số lượng lớn hơn các bên liên quan cần hiểu rõ rủi ro, điều chỉnh các lợi ích giá trị dự kiến ​​và cân bằng những cân nhắc này với các sáng kiến ​​khác của công ty.

Tốc độ tiến bộ công nghệ nhanh chóng trong các lĩnh vực như tự động hóa, trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật đòi hỏi các nhà sản xuất phải thích ứng và tích hợp các công nghệ mới vào hoạt động của họ.

Prylada

Tuy nhiên, việc chuyển đổi sang các công nghệ giám sát tài sản mới có thể phức tạp và tốn kém, đòi hỏi phải nâng cao tay nghề của lực lượng lao động và đảm bảo khả năng tương thích với các hệ thống hiện có.

Chúng tôi đã tập hợp những thách thức và rào cản phổ biến nhất liên quan đến quá trình chuyển đổi này, như những người được phỏng vấn đã chia sẻ với chúng tôi. Đặt đầu tiên là những điểm chúng tôi nghe thường xuyên nhất. Điều này không nhất thiết có nghĩa là chúng là những vấn đề quan trọng nhất, nhưng nó cho thấy mức độ phổ biến của chúng. Bắt đầu nào.

Thời gian ngừng hoạt động đột xuất của thiết bị sản xuất

Sản xuất các thiết bị hiện đại bao gồm các quy trình phức tạp có độ chính xác cao và thiết bị phức tạp. Thời gian ngừng hoạt động của thiết bị sản xuất đột xuất có thể gây ra chi phí rất cao do giảm năng suất và mất thời gian sản xuất. Những cải tiến gần đây về bảo trì dự đoán có thể giúp giảm đáng kể tình trạng mất năng suất và có thể tiết kiệm rất nhiều công sức và thời gian.

Một trong những kỹ thuật được sử dụng thành công để bảo trì dự đoán trong sản xuất là sử dụng phân tích một lượng lớn dữ liệu lỗi, dữ liệu bảo trì và theo dõi. Để tăng cường chất lượng dữ liệu được sử dụng, các tham số như quy trình, dấu thời gian và thông tin thành phần chi tiết được quy cho các mô hình lỗi để tạo ra các bộ dữ liệu mạnh mẽ. Một số công ty sản xuất chất bán dẫn lớn đã báo cáo việc sử dụng các kỹ thuật như vậy như một phần của mô hình bảo trì dự đoán của họ để cải thiện năng suất.

Những thách thức vẫn còn đó, vì nhiều quy trình phức tạp có xu hướng thường xuyên bị trôi và dịch chuyển. Các thông số cụ thể được điều chỉnh giữa các lần chạy để giữ cho quy trình luôn đạt mục tiêu. Các kỹ thuật như cảm biến ảo giám sát và nắm bắt cấu hình tham số trong thời gian thực có thể được sử dụng để cho phép điều khiển thích hợp. Đây hiện là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực và các nhà nghiên cứu đang tích cực khám phá các kỹ thuật mới bao gồm trí tuệ nhân tạo.

Thiếu công cụ thu thập dữ liệu

Vì khả năng hiển thị tài sản hạn chế đồng nghĩa với việc tăng chi phí bảo trì và thay thế, nhiều nhà sản xuất đã gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu máy cơ bản. Dữ liệu này thường bao gồm nhiệt độ, độ rung, vận tốc và các chỉ số hiệu suất khác.

Tuy nhiên, đối với nhiều công ty, việc đầu tư vào các công cụ thu thập dữ liệu có thể là một nỗ lực tốn kém. Đây là lý do tại sao họ thích làm việc với các nguồn lực sẵn có, điều này có thể cản trở sự phát triển theo nhiều cách.

Các nhà sản xuất muốn sử dụng dữ liệu thời gian thực để giám sát tài sản cần một công cụ có thể tự động kết nối và thu thập dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào. Lý tưởng nhất là nó cũng có thể bình thường hóa và quản lý dữ liệu, thực hiện phân tích và dễ dàng tích hợp với các ứng dụng của bên thứ ba và nền tảng điện toán đám mây.

Prylada

Các vấn đề về tích hợp và mở rộng dữ liệu

Cơ sở hạ tầng sản xuất thường bao gồm các hệ thống đa dạng như máy móc, dây chuyền sản xuất và hệ thống tiện ích. Các hệ thống này có thể được triển khai ở những thời điểm khác nhau, sử dụng các công nghệ khác nhau. Hơn nữa, mỗi hệ thống tạo ra dữ liệu theo định dạng của nó, khiến việc tích hợp với hệ thống của bên thứ ba trở thành một nhiệm vụ khó khăn. Các định dạng không nhất quán, thiếu giá trị và không chính xác cản trở việc tích hợp hiệu quả.

Khi các cơ sở và quy trình sản xuất phát triển, bối cảnh dữ liệu cũng phát triển. Hệ thống phải có khả năng mở rộng để đáp ứng khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch và hiệu quả trong các hoạt động sản xuất mà không làm quá tải cơ sở hạ tầng giám sát là điều cần thiết. Có thể đạt được điều đó bằng cách đầu tư vào các công cụ hiện đại và ưu tiên chất lượng dữ liệu.

Prylada

Lỗ hổng bảo mật trong sản xuất

Ngành sản xuất phải đối mặt với bối cảnh các mối đe dọa mạng ngày càng gia tăng, từ các cuộc tấn công bằng ransomware cho đến các lỗ hổng trong chuỗi cung ứng. Trong bối cảnh phần cứng, các sản phẩm giả có chất lượng thấp hơn được cho là vấn đề lớn đối với chất bán dẫn, trong khi chip vẫn tương đối không bị ảnh hưởng bởi các vấn đề liên quan đến bảo mật.

Tuy nhiên, trong vài năm gần đây, những kẻ tấn công đã tìm ra phương pháp khai thác quy trình sản xuất chất bán dẫn phức tạp. Họ đã cố gắng thao túng kiến ​​trúc chip bằng cách đưa ra logic độc hại thông qua các trojan phần cứng. Những kẻ tấn công dự định những Trojan này để từ chối dịch vụ (DoS) hoặc đánh cắp dữ liệu. Đáng chú ý, Syria đã báo cáo về một cuộc tấn công Trojan lớn, trong đó những kẻ tấn công đã nhúng một Trojan có tên “Kill Switch” vào một con chip để vô hiệu hóa hệ thống phòng không của Syria, cho phép chúng thực hiện một cuộc không kích.

Trong vài năm gần đây, các nhà sản xuất đã mở rộng việc sử dụng các khái niệm phân tích dữ liệu dựa trên công nghệ học máy và Internet vạn vật (IoT) để đảm bảo rằng thiết bị của họ được bảo vệ thích hợp. Trong các kỹ thuật này, trước tiên họ khởi tạo thiết bị cho tất cả các tham số giám sát, sau đó áp dụng thuật toán học máy cho các tham số này để dự đoán lớp tham số trên đầu ra. Nếu kết quả (đầu ra) không khớp với dự đoán, nhà sản xuất có thể gắn cờ thiết bị.

Prylada

Những trở ngại khác cản trở sản xuất bền vững

Sự tắc nghẽn trong chuỗi cung ứng

Các nhà sản xuất trước đây phải đối mặt với một số khó khăn và những dự đoán vào năm 2024 cũng cho thấy nhiều điều tương tự hơn. Khi thương mại toàn cầu trở nên phức tạp hơn, các nhà sản xuất phải chuẩn bị để đối phó với những gián đoạn bất ngờ hoặc đột ngột trong mạng lưới cung ứng của họ.

Theo một số người được phỏng vấn của chúng tôi, sự gián đoạn trong chuỗi cung ứng sẽ tiếp tục là một trong những khó khăn đáng kể nhất mà ngành phải đối mặt trong tương lai gần. Hiện tại, hàng tồn kho đang ở mức thấp nhất trong nhiều thập kỷ, cho thấy một số sản phẩm không thể sản xuất được vào thời điểm này. Sự khan hiếm nghiêm trọng chất bán dẫn từ Đài Loan, Trung Quốc và các công ty nước ngoài khác đã buộc một số cơ sở sản xuất ô tô phải đóng cửa. Sản xuất trong nước cũng gặp khó khăn.

Lạm phát

Năm 2023, lạm phát gần hai con số do cầu tăng và nguồn cung không đủ ở tất cả các nền kinh tế lớn. Năm tới, giá nguyên liệu đầu vào sản xuất chính như nhôm, dầu và thép sẽ còn tăng hơn nữa, làm tăng áp lực lên các doanh nghiệp vốn đang cố gắng giảm chi phí mà không phải hy sinh chất lượng.

Việc xác định nguồn lực và đầu tư cho tự động hóa giám sát tài sản trong thời kỳ lạm phát là điều khó khăn. Nhưng các nhà sản xuất không được bỏ qua tiềm năng mà nó mang lại cho ngành. Nó có thể giúp giảm các lỗi thủ công và tăng tốc tác vụ lên tới 10 lần.

Để đối phó với thách thức này, ngành phải phân bổ ngân sách cho tự động hóa và giới thiệu thêm công nghệ AI để kiểm tra và tự động hóa các nhiệm vụ trong thời gian thực. Nó sẽ không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả và giảm lãng phí.

Những thách thức của việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số

Quy trình sản xuất xoay quanh các lịch trình và nhiệm vụ thường xuyên, liên tục được thực hiện bởi hàng trăm nhà cung cấp và nhân viên tại nhiều địa điểm và nhằm mục đích sản xuất hàng tiêu dùng. Điều này khiến các doanh nghiệp gặp khó khăn đặc biệt trong việc giám sát các hoạt động thường ngày hiện tại và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Các nhà sản xuất có thể dễ dàng theo dõi từng bước trong toàn bộ chuỗi giá trị của mình bằng cách triển khai các công nghệ giám sát dựa trên IoT theo thời gian thực. Những công nghệ như vậy sẽ giúp họ hiểu rõ hơn những lỗ hổng trong mục tiêu bền vững của mình và tìm ra giải pháp để cải thiện hiệu quả, năng suất và sự tuân thủ.

Giám sát tài sản thông minh thường liên quan đến hai thách thức. Việc đầu tiên liên quan đến việc tích hợp và nâng cấp thiết bị cũ để tương thích với công nghệ mới, phát huy hết tiềm năng của Công nghiệp 4.0. Thứ hai là đào tạo lại nhân sự để đảm bảo họ có thể giám sát, sử dụng và hưởng lợi một cách hiệu quả từ hệ thống giám sát mới.

Các nhà sản xuất nhỏ hơn thường thấy việc đầu tư ban đầu vào công nghệ mới rất khó khăn. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải nhận ra rằng cả chuyển đổi kỹ thuật số và chuyển đổi nhân viên đều là những quá trình diễn ra từ từ. Những thay đổi này không xảy ra qua đêm.

Prylada

Tổng kết

Ngành công nghiệp sản xuất đã trải qua những tác động của tự động hóa và robot, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật, cảm biến, robot trên sàn và việc sử dụng nhiều hơn tự động hóa quy trình bằng robot. Nhu cầu áp dụng công nghệ kỹ thuật số ngày càng tăng và những lợi ích mà các công ty sản xuất có thể nhận được từ chúng thúc đẩy tăng trưởng số hóa.

Là một phần trong nỗ lực không ngừng nhằm đối phó với những thách thức mà ngành phải đối mặt hiện nay, các nhà sản xuất triển khai các giải pháp dựa trên IoT để giám sát tài sản thông minh. Tuy nhiên, việc lựa chọn công nghệ và phương án triển khai nó còn phụ thuộc vào cơ hội và nhu cầu kinh doanh.

Thời gian ngừng hoạt động đột xuất của máy móc công nghiệp, vấn đề thu thập dữ liệu, lỗ hổng bảo mật và hạn chế về khả năng mở rộng là những thách thức được đặt ra đầu tiên trong bối cảnh sản xuất và có thể được giải quyết bằng các công nghệ giám sát dựa trên IoT. Những công nghệ như vậy cung cấp cho nhà sản xuất dữ liệu chi tiết, theo ngữ cảnh trong toàn bộ chuỗi cung ứng để họ có thể nhanh chóng xác định các vấn đề để hành động.

Hơn nữa, họ cũng có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, tránh việc thu hồi và các rủi ro môi trường nghiêm trọng khác. Theo thời gian, công nghệ giám sát sẽ cho phép người dùng theo dõi tiến độ thực hiện các mục tiêu bền vững của họ và đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành.

Chúng tôi muốn cảm ơn tất cả những người đã tham gia cuộc phỏng vấn phát triển khách hàng của chúng tôi:

• Vatsal Shah, Giám đốc điều hành của màu xanh lấy ở loài rêu
• Stefan Schwab, Giám đốc điều hành của Được đánh dấu
• Tom Richter, Giám đốc toàn cầu ngành dọc sản xuất quy trình và rời rạc cho ngành công nghiệp kỹ thuật số tại Nokia
• Nils Arnold, Giám đốc điều hành của Tiến tới
• Duncan Kerr, cựu CEO của công nghệ hàng không
• Richard Lebovitz, Giám đốc điều hành của LeanDNA
• Gulroz Singh, Kiến trúc sư an toàn SoC tại NXP Semiconductors
• Donnie Rand,  Điều phối viên Tiếp thị tại Hiệp hội các nhà khai thác chủ sở hữu Hoa Kỳ, LLC
• David Reid, Giám đốc bán hàng tại Công cụ VEM
• Derrick Hathaway, Giám đốc bán hàng tại y tế VEM
• Harman Singh, Giám đốc tại Cyphere
• Doug Lawson, Giám đốc điều hành của ThinkIQ
• Và các chuyên gia trong ngành khác, những người đã bình luận về bài viết này

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing