Dữ liệu đã được thu thập dưới nhiều hình thức khác nhau và là một phần thiết yếu của các quy trình trong nhiều thế kỷ - từ các điểm đánh dấu và ghi chú 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 ra và lưu trữ là vô cùng lớn, với ước tính khoảng 2,5 tỷ gigabyte được tạo ra mỗi ngày.
Trong sản xuất, một lượng dữ liệu ngày càng tăng nhanh chóng được tạo ra và phân phối 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 vạn vật (IoT) hiện được tích hợp vào 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 đơn thuần.
Giữa việc sử dụng các công nghệ sản xuất thông minh này và quản lý các tập dữ liệu truyền thống, các nhà sản xuất có nhiều điểm dữ liệu hơn trên sàn cửa hàng hơn bao giờ hết. Đối với họ, việc đạt được lợi nhuận cao hơn từ các khoản đầu tư công nghệ trong tương lai sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng các mô hình phân tích tinh vi, cho phép họ xác định, nghiên cứu và rút ra kết luận hữu hình từ dữ liệu để đưa ra quyết định đúng đắn, mang lại kết quả kinh doanh tối ưu. Bằng cách sử dụng các đòn bẩy phân tích phù hợp, không có dữ liệu nào bị bỏ sót.
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 ở 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 số đã tăng tốc hơn nữa kể từ khi đại dịch COVID-19 thúc đẩy quá trình số hóa lên một tầm cao mới.
Nhiều doanh nghiệp hiện đang nỗ lực nâng cao hiệu quả hoạt động với sự hỗ trợ 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 quy trình bằng cách cho phép giám sát và ghi lại tài sản sản xuất theo thời gian thực, chẳng hạn như theo dõi vị trí và nội dung của các thùng tại cơ sở sản xuất một cách ảo và tự động bổ sung hàng tồn kho theo yêu cầu.
Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ phân tích mạnh mẽ mang lại mức độ thông minh cao hơn, giúp tối ưu hóa dễ dàng hơn. Phân tích dữ liệu cho phép nhà sản xuất xác định các lĩnh vực cần cải thiện hiệu quả và giảm chi phí hơn nữa – có thể là sắp xếp lại trình tự dây chuyền sản xuất, cấu hình lại sản phẩm bằng cách sử dụng các bộ phận từ kho đó, hoặc đề xuất các linh kiện tiết kiệm hơn.
Nhờ phân tích dữ liệu, các nhà sản xuất giờ đây có thể tiến gần hơn một bước đến mục tiêu cải tiến liên tục và tối ưu hóa quy trình, biến nó thành một đặc điểm quan trọng khác của nhà máy thông minh. Do đó, việc tận dụng dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng đối với các công ty sản xuất, bổ sung thêm một lớp thông minh vào hoạt động của họ để giúp họ xác định và khắc phục các lỗ hổng đồng thời cải tiến các quy trình hiện có. Mặc dù điều này có thể là một thách thức đối với một số người, nhưng điều này có thể đạt được bằng cách triển khai các khuôn khổ và công cụ đánh giá chuẩn như Chỉ số sẵn sàng của ngành công nghiệp thông minh (SIRI) để các công ty có thể thúc đẩy và mở rộng quá trình chuyển đổi số và cải thiện hoạt động cũng như quy trình của mình hơn nữa.
Từ các nhà máy hoàn toàn tự động đến hệ sinh thái sản xuất tự động
Ngành sản xuất đã chứng kiến nhiều thay đổi đáng kể trong những năm qua, phát triển đáng kể với mỗi làn sóng đột phá mới. Việc chuyển đổi từ đầu tư vào công nghệ mới theo từng giai đoạn sang xây dựng các nhà máy thông minh với kế hoạch chuyển đổi số được triển khai bài bản ngay từ đầu đã và đang được triển khai. Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo ngành có tầm nhìn xa muốn biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và những bước cần thiết để đạt được điều đó.
Khi các nhà máy hiện đại trong tương lai khai thác và phân tích ngày càng nhiều dữ liệu, 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 mà tổ chức đã xác định trước - với 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 thúc đẩy thế hệ nhà máy thông minh tiếp theo, dẫn đến hệ sinh thái sản xuất thực sự tự động, đỉnh cao của những nỗ lực ban đầu của Công nghiệp 4.0. Mặc dù Công nghiệp 5.0 vẫn còn xa vời, nhưng sự khởi đầu của hệ sinh thái sản xuất tự động sẽ là một bước tiến rõ ràng so với Công nghiệp 4.0.
Vai trò chủ đạo của phân tích dữ liệu tiên tiến được dự đoán sẽ trở thành đặc điểm quyết định của kỷ nguyên sản xuất tiếp theo, 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 quá trình chuyển đổi sản xuất
Chuyển đổi số và công nghệ thông minh, kết nối đã mang lại thành công to 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 vận hành các nhà máy thế hệ mới và tối đa hóa năng lực của chúng. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong một nhà máy hiện đại sẽ không thể hữu ích nếu không có nền tảng quan trọng là phân tích dữ liệu để diễn giải và suy luận những thông tin quan trọng có thể được sử dụng.
Với phân tích dữ liệu, các nhà máy tương lai và hệ sinh thái hoàn toàn tự động có thể trở thành hiện thực như một phần của giai đoạn phát triển cao hơn của Công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, để các nhà sản xuất tiến tới giai đoạn tiếp theo này, họ phải hiểu rõ những thiếu sót của mình và cách giải quyết những khoảng trống tiềm ẩn. Chỉ số sẵn sàng của ngành công nghiệp thông minhcác tiêu chuẩn cụ thể theo ngành và lộ trình rõ ràng sẽ mở đường cho sự chuyển đổi mà các nhà sản xuất hướng tới.
Bạn có muốn tham gia đánh giá Chỉ số Sẵn sàng Ngành Thông minh để xem công ty của bạn đang hoạt động như thế nào so với các công ty cùng ngành không? Truy cập https://siri.incit.org/assessment/request-assessment hoặc liên hệ với chúng tôi tại liên hệ@incit.org để tìm hiểu thêm.
