Kỷ nguyên công nghiệp 4.0 đang tạo nên các đổi thay to ở quy mô chưa từng mang do sự chuyển dịch của một số yếu tố như cải tiến công nghệ, đặc tính cung cấp và môi trường khiến việc. Làn sóng chuyển đổi diễn ra trên toàn cầu và ở rất nhiều các cấp xung yếu. Tại Việt Nam, chiến lược chuyển đổi sang nhà máy thông minh đã và đang khiến cho thay đổi diện mạo ngành phân phối theo hướng tích cực hơn bao giờ hết. một số biện pháp khoa học cho phép hiện thực hóa mô phỏng nhà máy sáng tạo của công ty mang thể nói đến như:
IoT
IIoT là mạng những vật dụng thông minh mang khả năng mang khả năng kết nối internet để thu thập, giám sát, bàn luận và phân tích dữ liệu ở cấp độ lĩnh vực. trọng tâm chính của IIoT là hội tụ vào các áp dụng công nghiệp như phân phối, nhà máy điện, nông nghiệp, dầu khí.
Trong nhà máy thông minh, IIoT là các vật dụng các cảm biến, bộ truyền động mang khả năng kết nối mạng hiện đại để cho phép máy móc thu thập phân tách dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động 1 bí quyết tự chủ. những máy này san sẻ thông báo với các máy khác, con người và những hệ thống trong toàn đơn vị một cách an toàn và kịp thời để giám sát và kiểm soát hoạt động của nhà máy. sử dụng IIoT, những quyết định kinh doanh với thể được đưa ra mau chóng và chuẩn xác hơn. IIoT cũng giúp vững mạnh doanh nghiệp bằng cách hiểu trật tự kinh doanh theo bí quyết tốt hơn và khiến chúng phát triển 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 ngoại hình và xây dựng nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng phương pháp cho phép xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi gần mang nguồn nảy sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các vật dụng IoT).
Điện toán biên giúp giảm giá bán và độ trễ dữ liệu bằng phương pháp xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra – tại chính các máy nguồn. Bằng cách đặt các chức năng phân tích 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 các thực tại đương đại của dữ liệu to trong công nghiệp.
Machine learning và Deep learning
Machine learning sở hữu tức là học máy. Đây là một kỹ thuật tăng trưởng trong khoảng ngành trí não nhân tạo. Học máy đề cập tới các thuật toán trong đấy máy tính tự động học hỏi về bí quyết hoàn thành các nhiệm vụ và cách thức cải thiện hiệu suất theo thời kì.
Học sâu (Deep learning) là 1 danh mục phụ của học máy, còn được gọi là suy luận. Nó đại diện cho những mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng các lớp quan hệ liên tiếp (sâu hơn) giữa dữ liệu gốc và thêm dữ liệu trung gian do máy tính tạo ra. Đối sở hữu một số tác vụ, các mô phỏng tạo ra từ học sâu thực hiện xác thực hơn con người.
Thị giác máy công nghiệp
công nghệ thị giác máy phối hợp camera, máy tính và các thuật toán để phân tách hình ảnh và video và tự động đưa ra những quyết định mang can hệ. thí dụ, khoa học thị giác máy với thể được sử dụng để bảo trì thiết bị, 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 áp dụng thị giác máy công nghiệp có người nào đang cho phép các vận dụng tự động hóa nhà máy được tăng và xác thực hơn.
Time-Sensitive Networking
khoa học Time-Sensitive Networking (TSN) tăng các mạng dựa trên Ethernet (phương pháp truy tìm cập mạng máy tính nội bộ) bằng bí quyết thêm các thuộc tính can dự đến thời gian như đồng bộ hóa, độ trễ thấp và các kênh truyền trực tuyến. Trong cung ứng sáng tạo, khối lượng to dữ liệu sẽ tràn đầy những mạng. các mạng và đồ vật tương trợ TSN sẽ cho phép máy móc bàn thảo dữ liệu quan yếu về thời kì sở hữu 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
