Bảo trì dự đoán động cơ điện Sự khác biệt giữa bảo trì truyền thống và bảo trì dự đoán kỹ thuật số? |
![]() |
Bảo trì dự đoán: Sử dụng dữ liệu IIoT trong sản xuất |
Trung tâm của sự đổi mới này là bản sao ảo (virtual twin) những mô hình kỹ thuật số động, dựa trên dữ liệu thời gian thực cho phép mô phỏng và tối ưu hóa hoạt động một cách chưa từng có. Khi kết hợp với hệ thống phần mềm Quản lý Hoạt động Sản xuất (MOM) và Hệ thống Thực thi Sản xuất (MES) các nhà sản xuất có thể đạt được sự minh bạch vận hành toàn diện từ cấp thiết bị đến toàn doanh nghiệp.
MOM, MES và vai trò trong nền sản xuất thông minh
Trong khi MES điều hành các hoạt động phân xưởng như kiểm soát lao động, vật liệu, thu thập dữ liệu, MOM cung cấp một cái nhìn chiến lược hơn, tích hợp MES với các chức năng như quản lý chất lượng, hậu cần và bảo trì. MES là công cụ tác nghiệp còn MOM là bộ não định hướng chiến lược.
Sự kết hợp này cho phép dữ liệu từ cảm biến, máy móc, con người được tổng hợp, phân tích tập trung, tạo điều kiện để áp dụng các giải pháp dự đoán một cách hiệu quả và liền mạch.
Bản sao ảo: Nền tảng cho bảo trì dự đoán
Không giống bản sao kỹ thuật số truyền thống, bản sao ảo không chỉ mô phỏng trạng thái hiện tại của máy móc mà còn phản ánh thời gian thực, dự báo tương lai và đưa ra khuyến nghị hành động. Các lợi ích bao gồm:
Giám sát thiết bị 24/7: Mọi sự bất thường được phát hiện tức thì để xử lý kịp thời.
Tích hợp thuật toán dự đoán: Dự báo lỗi trước khi xảy ra, lập lịch bảo trì chính xác, giảm thời gian dừng máy.
Mô phỏng kịch bản “nếu - thì”: Đánh giá trước tác động của thay đổi trong lịch trình, quy trình hoặc nhu cầu.
Tối ưu hóa bền vững: Giảm tiêu thụ năng lượng, vật tư và phát thải nhờ các quyết định vận hành thông minh hơn.
Liên kết chặt chẽ với MOM: Dữ liệu từ bản sao ảo được tích hợp trực tiếp vào hệ thống vận hành, tạo nên chu trình tự điều chỉnh liên tục.
Thách thức và cách vượt qua
Dù tiềm năng là rất lớn, việc triển khai IIoT và bảo trì dự đoán vẫn gặp nhiều rào cản:
Quá tải dữ liệu: IIoT tạo ra dữ liệu khổng lồ, gây áp lực lên hạ tầng IT truyền thống. Giải pháp là điện toán biên (edge computing) kết hợp nền tảng MOM để xử lý, phân tích dữ liệu cục bộ, giảm độ trễ và tăng độ chính xác.
Hệ thống cũ khó tích hợp: Các nhà máy thường có hệ thống OT lỗi thời không kết nối được với nền tảng hiện đại. MOM đóng vai trò cầu nối giữa OT và IT xây dựng kiến trúc dữ liệu thống nhất.
Thiếu kỹ năng số: Nhiều kỹ thuật viên chưa được đào tạo để làm việc với AI, IIoT hay dữ liệu lớn. Doanh nghiệp cần đầu tư vào đào tạo liên chức năng và cung cấp công cụ thân thiện, dễ sử dụng.
Nguy cơ an ninh mạng: Kết nối nhiều thiết bị đồng nghĩa với nhiều điểm yếu bảo mật. Việc áp dụng mã hóa, kiểm tra định kỳ và tuân thủ chuẩn công nghiệp là thiết yếu.
Bảo trì dự đoán và tính bền vững: Mối quan hệ song hành
Khác với hình ảnh nhà máy truyền thống tiêu tốn năng lượng và tài nguyên, các giải pháp hiện đại cho phép nhà sản xuất vận hành “xanh” hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu từ bản sao ảo, các doanh nghiệp có thể:
Điều chỉnh lịch sản xuất để tận dụng khung giờ tiết kiệm năng lượng.
Phát hiện lãng phí vật liệu sớm để giảm thiểu phế phẩm.
Tích hợp các vòng tuần hoàn tài nguyên và tái sử dụng hiệu quả hơn.
Mô phỏng toàn bộ vòng đời sản phẩm để đưa ra quyết định thiết kế thân thiện với môi trường.
Các nhà sản xuất sử dụng IIoT và MOM đã ghi nhận mức giảm phát thải đến 25%, không chỉ từ quy trình mà còn từ chuỗi cung ứng và logistics thông minh hơn.
Tương lai đã bắt đầu
Bảo trì dự đoán và bản sao ảo không còn là công nghệ "tương lai gần" mà là công cụ cốt lõi của nhà máy thông minh hôm nay. Bằng cách tận dụng IIoT, MOM, công nghệ mô phỏng hiện đại, các nhà sản xuất có thể nâng cao hiệu suất, giảm chi phí, duy trì tính bền vững và duy trì lợi thế cạnh tranh.
Theo automation.com