Lợi ích từ chuỗi cung ứng được kết nối đem lại nhiều lợi ích, không chỉ là việc giảm chi phí sản xuất mà còn có thể mang lại lợi ích cho toàn bộ chuỗi giá trị. Trong phần trước, chúng ta đã xem xét “trạng thái sẵn sàng của ngành in” để tham gia vào phương thức kinh doanh mới này, cũng các thành phần khác trong nhà máy, bao gồm phần cứng, phần mềm và lao động (cũng như sự kết hợp lao động của tất cả). Trong phần này chúng ta sẽ xem xét những gì bạn cần làm để chuẩn bị nắm bắt quy trình, kiểm soát và giao tiếp dữ liệu theo hai chiều trong hệ thống phần cứng để triển khai 4.0 thành công.
Nhà máy thông minh – kết nối các Module
Nhiều công ty đã và đang tạo ra nhiều giải pháp, để nâng cao khả năng sản xuất. Tuy nhiên, khi nhìn vào bản chất khác nhau của các quy trình bên trong và quy trình bên ngoài, cũng như nhu cầu giao tiếp dữ liệu sản xuất và kinh doanh, thì rất ít giải pháp đề cập trực tiếp đến nhu cầu của Nhà máy thông minh, để kết nối vào chuỗi giá trị rộng lớn.
Global Graphics, một trong số ít công ty đã công bố SmartDFE của họ, được thiết kế đặc biệt để tích hợp vào chuỗi cung ứng, với dạng Module được kết nối sử dụng giao diện OPC UA. Giao diện này trở thành điểm kết nối tới SmartDFE, hỗ trợ Nhà máy thông minh, điều này giúp tận dụng lợi thế mạng lưới rộng lớn của các hệ thống được kết nối với nhau. Nhà máy Thông minh có các hệ thống tương thích và thậm chí có thể cung cấp mô hình và mô phỏng đa quy mô, tự động hóa thông minh, an ninh mạng mạnh mẽ và các cảm biến được kết nối.
Có hai thành phần chính đối với giải pháp SmartDFE: máy trạm OPC UA và máy chủ OPC UA. Khách hàng có thể giao tiếp hai chiều với các thiết bị khác nhau trong dây chuyền sản xuất thông qua PLC, hiển thị thông tin cụ thể của thiết bị như lượng mực và nhiệt độ đầu máy in phun, v.v. thông tin được cung cấp cho máy chủ. Máy chủ cho phép máy in như một thiết bị duy nhất đối với các máy Smart Factory OPC clients và nhiều SmartDFE’s được điều khiển từ một điểm trong nhà máy (sử dụng hệ thống HMI và SCADA tiêu chuẩn công nghiệp). Dữ liệu từ máy chủ SmartDFE có thể được xuất tới nhà máy thông minh, rộng lớn hơn và được lưu trữ trong điện toán đám mây để phân tích.
Điều gì khiến một nhà máy trở nên “Thông minh”?
Việc kết nối và tự động hóa các thiết bị trong sản xuất thực sự không mới. Tuy nhiên, sử dụng máy học (Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể) và trí tuệ nhân tạo (AI) để diễn giải dữ liệu SmartDFE và chuyển đổi nó thành thông tin hữu ích, giúp đưa ra các quyết định kinh doanh và sản xuất.
Artemis, một giải pháp mới từ Global Graphics là một trung tâm thu thập dữ liệu dựa trên điện toán đám mây, sử dụng AI để cung cấp năng lượng cho từng thành phần của SmartDFE.
Dữ liệu được thu thập ẩn danh, được sử dụng để lập mô hình các hệ thống khác nhau và theo dõi chúng toàn thời gian. Dữ liệu được đưa qua một hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến, để thu nhận và xử lý kiến thức, được chuyển cho các nhà sản xuất hoặc có thể tải về SmartDFE, để làm cho hệ thống hoạt động hiệu quả hơn. Sau khi phân tích dữ liệu được thực hiện trong đám mây, có thể đọc và chạy cục bộ tại SmartDFE hoặc sử dụng cho các ứng dụng khác.
Artemis có thể cung cấp các mức độ thông minh khác nhau. Ví dụ, nó có thể bảo trì dự đoán, đã được chứng minh là cách hiệu quả nhất về chi phí, để giữ cho máy in hoạt động suốt ngày đêm. Bảo trì dự đoán sẽ theo dõi dữ liệu chính và sử dụng các mô hình được đào tạo về xu hướng, để dự đoán các bộ phận đang tiến đến trạng thái hỏng hóc trước khi sự cố xảy ra.
Một ví dụ khác về AI, là xác định phần cứng PC phù hợp cho các công việc RIPing, và điều khiển trực tiếp thiết bị điện tử của trình điều khiển, ở tốc độ tối ưu của máy in. Đảm bảo rằng, người dùng không cài đặt quá cao hoặc thấp hơn mức chỉ định của hệ thống. Sử dụng các điểm chuẩn được lưu trữ ở trung tâm, bạn có thể dự đoán các thông số kỹ thuật của PC, sẽ được yêu cầu cho một công việc cụ thể và tốc độ đường truyền. Theo cách tương tự, bạn có thể phân tích các mô hình cho Bộ điều khiển in thông minh (SPC) để dự đoán tốc độ dòng có thể đạt được với bất kỳ công việc cụ thể nào. Sử dụng thông tin này, người vận hành máy in có thể chọn làm chậm máy in, sắp xếp hợp lý công việc trước khi gửi hoặc từ chối công việc.
Bằng cách phân tích lịch sử hiệu suất công việc cùng với chi phí bảo trì, chi phí nhân công và vật tư, sử dụng công cụ ước tính chi phí thông minh (JCE). Người dùng có thể thu nhận các báo cáo và tạo ra các mô hình dự đoán chi phí phong phú hơn.
Deep Learning
Deep Learning là phần bên trong của Machine Learning. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn hay âm nhạc.
Khi dữ liệu lịch sử trong đám mây tiếp tục phổ biến và nhiều hệ thống cung cấp thông tin bổ sung, các xu hướng và mô hình khác có thể được xác định và mô hình hóa. Nền tảng đám mây Microsoft Azure được sử dụng bởi SmartDFE hỗ trợ giao diện cho MathWorks ® MATLAB. MATLAB được các kỹ sư và nhà khoa học sử dụng để chạy các thử nghiệm và trực quan hóa dữ liệu bằng các hàm dữ liệu lớn. Sử dụng công nghệ này, các nhà sản xuất máy in có thể sản xuất hệ thống hiệu quả hơn và các nhà cung cấp dịch vụ in có thể tối ưu hóa chi phí sản xuất và dự trù của họ. Cuối cùng làm việc với một module được kết nối, toàn bộ chuỗi giá trị có thể được hưởng lợi.
Dữ liệu
Mọi thiết bị bạn chạy – và trên thực tế, ngay cả những chức năng cụ thể của thiết bị – đều có khả năng tạo ra dữ liệu. Cũng có thể nói, với các hệ thống phần mềm và thậm chí cả các nhà khai thác. Câu hỏi thực sự là, bạn làm gì với nó? Một công ty đã suy nghĩ kỹ về điều này là Baldwin Technologies. Họ đã tham gia xung quanh quy trình sản xuất in ấn và đóng gói trong hơn 100 năm. Thiết bị của họ bất khả tri (agnostic) và được sử dụng bởi nhiều nhà cung cấp dịch vụ in cũng như các nhà sản xuất máy in hàng đầu, hoàn thiện và chuyển đổi trên các sản phẩm của họ.
Hầu hết các sản phẩm đều kiểm soát, đo lường, kiểm tra hoặc tăng cường hệ thống sản xuất in ấn Baldwin có một sự hiểu biết rất sâu sắc về quá trình in, cũng như các hệ thống được sử dụng. Trong những năm qua, họ đã thu thập dữ liệu từ các hệ thống này để xác định các vấn đề và tạo ra các giải pháp mới. Theo Steve Metcalf, Giám đốc Tiếp thị và IoT, họ nhận ra rằng nếu thông tin này có thể được cung cấp cho các công ty sản xuất in ấn và đóng gói, họ có thể kiểm soát và cải thiện quy trình của tốt hơn. Kết quả là, Baldwin đã tạo ra một bộ phận mới, cung cấp các giải pháp IoT.
Đầu tiên họ cần làm, là tạo một kiến trúc mở, phân tán, có thể mở rộng và bảo mật. Được sử dụng để nắm bắt, tổng hợp và phân tích dữ liệu quy trình sản xuất, giúp người sử dụng có thể hình dung các thành phần của quy trình, xác định sự tương tác của từng thành phần, cấp độ quy trình, để xác định chất lượng và hiệu quả quy trình.
Giải pháp này sử dụng các giao thức tiêu chuẩn, có thể được tích hợp với bất kỳ thiết bị sản xuất nào, cũng như các hệ thống dữ liệu, dựa trên đám mây. Các công ty như Koenig & Bauer, Komori, Bobst, Heidelberg và nhiều công ty khác đã và đang phát triển cũng như tích hợp hệ thống này. Dữ liệu kết quả có thể được sử dụng để kích hoạt các hành động trong hệ thống, hoặc chỉ được hiển thị trực quan để phân tích. Bảng điều khiển trực quan hóa APM được thiết kế để nhân viên sản xuất và quản lý quan sát.
Tóm tắt:
Như bạn có thể thấy, tạo, thu thập và phân tích dữ liệu quy trình không chỉ là kết nối máy móc hoặc tạo điều kiện tự động hóa. Mà còn là một công cụ quan trọng để quản lý quy trình kinh doanh và sản xuất của bạn. Nó cũng có thể là cửa ngõ để kết nối với khách hàng và các nhà cung cấp, chia sẻ thông tin liên quan để nâng cao quy trình, thông tin phù hợp và truyền thông kinh doanh của họ.
Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ tiếp tục xem xét nhiều giải pháp, hệ thống và cách triển khai, bao gồm với phần cứng như DFE, các phần tử độc lập để quản lý quy trình. Cũng như các thành phần khác trong nhà máy được dùng để theo dõi quy trình, dịch và truyền dữ liệu trong nhà máy và toàn bộ chuỗi cung ứng với mục tiêu đạt được và đủ điều kiện tham gia vào Công nghiệp 4.0.
Tham khảo:
Bài viết được tham khảo từ David Zwang. Ông chuyên về tối ưu hóa sản xuất, lập kế hoạch kinh doanh chiến lược, phân tích thị trường và các dịch vụ liên quan cho các công ty trong thị trường truyền thông. Khách hàng bao gồm máy in, nhà sản xuất, nhà bán lẻ, nhà xuất bản, tiền phương tiện truyền thông và các cơ quan Chính phủ Hoa Kỳ
[1] https://www.iotsens.com/what-is-industry-4-0-and-what-does-it-contribute-to-my-company/
[2] https://link.springer.com/article/10.1007/s40747-020-00267-9
[3] https://www.zwang.com/