Dữ liệu đã được thu thập dưới nhiều dạng khác nhau và là một phần thiết yếu của các quy trình trong nhiều thế kỷ - từ các điểm đánh dấu và ghi chú kiểm đếm đơn giản đến các bảng tính phức tạp và lưu trữ đám mây. Ngày nay, số lượng và khối lượng dữ liệu phức tạp hay dữ liệu lớn được tạo và lưu trữ thật đáng kinh ngạc, ước tính khoảng 2,5 tỷ gigabyte được tạo ra hàng ngày.
Trong sản xuất, lượng dữ liệu được tạo và phân phối ngày càng tăng nhanh chóng bằng các công nghệ thông minh hơn và kết nối với nhau như trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và các thiết bị Internet of Things (IoT) hiện được tích hợp vào các hệ thống vận hành.
Tuy nhiên, nếu không nắm vững cách sử dụng và phân tích dữ liệu lớn, dữ liệu sẽ chỉ còn là những con số.
Giữa việc sử dụng các công nghệ sản xuất thông minh này và quản lý bộ dữ liệu truyền thống, các nhà sản xuất có nhiều điểm dữ liệu hơn về tầng cửa hàng hơn bao giờ hết. Đối với họ, việc nhận được lợi nhuận cao hơn từ khoản đầu tư công nghệ trong tương lai sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng các mô hình phân tích phức tạp vì điều này sẽ cho phép họ xác định, nghiên cứu và rút ra kết luận hữu hình từ dữ liệu để đưa ra quyết định đúng đắn nhằm đạt được kết quả kinh doanh tối ưu. Bằng cách sử dụng đòn bẩy phân tích phù hợp, sẽ không có dữ liệu nào bị bỏ lại trên bảng.
Nếu tự động hóa là về hiệu quả thì phân tích là về trí thông minh
Các cuộc thảo luận xung quanh sản xuất hiện đại thường xoay quanh các công nghệ được thiết kế để tự động hóa các quy trình nhằm mang lại hiệu quả hoạt động trên quy mô lớn. Với sự ra đời của Công nghiệp 4.0, chúng ta đã chứng kiến tốc độ áp dụng công nghệ này ngày càng tăng và tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số thậm chí còn tăng tốc hơn nữa kể từ khi đại dịch COVID-19 đẩy quá trình số hóa lên cao hơn.
Nhiều doanh nghiệp hiện đang nỗ lực nâng cao hiệu quả hơn với sự trợ giúp của các công cụ và giải pháp thông minh. Tuy nhiên, việc phân biệt giữa hiệu quả và thông minh là rất quan trọng.
Ví dụ: các cảm biến IoT mạnh mẽ đã tăng hiệu quả của quy trình bằng cách cho phép khả năng giám sát và ghi lại tài sản sản xuất trong thời gian thực, như theo dõi vị trí và nội dung của các thùng tại cơ sở sản xuất qua ảo và tự động hóa việc bổ sung hàng tồn kho theo yêu cầu.
Tuy nhiên, việc sử dụng các phân tích mạnh mẽ mang lại mức độ thông minh cao hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tối ưu hóa. Phân tích dữ liệu cho phép nhà sản xuất xác định các lĩnh vực để tăng hiệu quả và giảm chi phí - cho dù đó là bằng cách sắp xếp lại trình tự dây chuyền sản xuất, định cấu hình lại sản phẩm bằng cách sử dụng các bộ phận từ thùng đó hay đề xuất các bộ phận tiết kiệm hơn.
Nhờ phân tích dữ liệu, giờ đây các nhà sản xuất có thể tiến một bước gần hơn tới các mục tiêu cải tiến liên tục và tối ưu hóa quy trình, khiến đây trở thành một đặc điểm quan trọng khác của các nhà máy thông minh. Do đó, điều quan trọng đối với các công ty sản xuất là tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả, bổ sung thêm một lớp thông minh khác vào hoạt động của họ để giúp họ xác định và khắc phục các lỗ hổng đồng thời cải thiện các quy trình hiện có. Mặc dù đây có thể là một thách thức đối với một số người, nhưng điều này có thể đạt được bằng cách triển khai các khung và công cụ đo điểm chuẩn như Chỉ số sẵn sàng cho ngành công nghiệp thông minh (SIRI) để các công ty có thể thúc đẩy và mở rộng quy mô chuyển đổi kỹ thuật số, đồng thời cải thiện hoạt động và quy trình của mình hơn nữa.
Từ các nhà máy hoàn toàn tự động đến hệ sinh thái sản xuất tự động
Sản xuất đã chứng kiến sự thay đổi khá lớn trong những năm qua, phát triển đáng kể với mỗi làn sóng gián đoạn mới. Quá trình chuyển đổi từ đầu tư vào công nghệ mới trên cơ sở đặc biệt sang xây dựng các nhà máy thông minh với kế hoạch chuyển đổi kỹ thuật số cụ thể ngay từ đầu đã được tiến hành. Nhưng các nhà lãnh đạo ngành có tầm nhìn xa trông rộng muốn biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và các bước cần thiết để đạt được điều đó.
Khi nhiều dữ liệu được khai thác và phân tích bởi các nhà máy hiện đại trong tương lai, các nhà máy này cũng bắt đầu học cách đánh giá bối cảnh, thích ứng với các hạn chế và thực hiện các hành động phù hợp nhất với kết quả do tổ chức xác định trước – với rất ít hoặc không có sự can thiệp của con người .
Theo thời gian, sức mạnh của phân tích dữ liệu và tự động hóa có thể cung cấp năng lượng cho thế hệ nhà máy thông minh tiếp theo, dẫn đến hệ sinh thái sản xuất thực sự tự chủ, là đỉnh cao của những nỗ lực đầu tiên của Công nghiệp 4.0. Trong khi Công nghiệp 5.0 vẫn còn ở phía trước, bình minh của hệ sinh thái sản xuất tự trị sẽ là một bước tiến rõ ràng so với Công nghiệp 4.0.
Vai trò chủ đạo của phân tích dữ liệu tiên tiến sẽ trở thành đặc điểm xác định của kỷ nguyên tiếp theo này trong sản xuất, nơi sản xuất có thể cân bằng liền mạch giữa sản xuất hàng loạt với nhu cầu tùy chỉnh.
Phân tích dữ liệu: xương sống của chuyển đổi sản xuất
Chuyển đổi kỹ thuật số và các công nghệ thông minh và kết nối đã mang lại mức độ thành công lớn hơn cho các nhà sản xuất ngày nay so với trước đây. Trong suốt quá trình số hóa, máy móc tiên tiến và hệ thống phức tạp, cùng với dữ liệu lớn, AI, ML và IoT, đã giúp cung cấp năng lượng cho các nhà máy thế hệ tiếp theo và tối đa hóa khả năng của chúng. Tuy nhiên, hàng núi dữ liệu được tạo ra trong một nhà máy hiện đại sẽ không hữu ích nếu không có nền tảng phân tích dữ liệu quan trọng để diễn giải và ngoại suy những thông tin quan trọng có thể được xử lý.
Với phân tích dữ liệu, các nhà máy trong tương lai và hệ sinh thái tự chủ hoàn toàn có thể trở thành hiện thực như một phần của giai đoạn nâng cao của Công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, để các nhà sản xuất có thể bước sang giai đoạn tiếp theo này, họ phải hiểu mình đang thiếu sót ở đâu và làm cách nào để giải quyết những khoảng trống tiềm ẩn. Với SIRI, các tiêu chuẩn cụ thể theo ngành được xác định rõ ràng và lộ trình rõ ràng sẽ mở đường cho sự chuyển đổi mà các nhà sản xuất tìm kiếm.
Bạn muốn trải qua đánh giá SIRI để xem công ty của bạn hoạt động như thế nào so với các công ty cùng ngành? Thăm nom https://siri.incit.org/assessment/request-assessment hoặc liên hệ với chúng tôi tại [email protected] để tìm hiểu thêm.
