Tích hợp công nghệ trong chuỗi cung ứng - Hướng đi tất yếuNâng tầm Việt Nam trong chuỗi cung ứng bán dẫn toàn cầu |
![]() |
Các kỹ sư cần chuẩn bị để giảm thiểu bất kỳ gián đoạn nào trong chuỗi cung ứng chế tạo máy. Ảnh minh họa |
Trong bối cảnh những bất ổn gần đây liên quan đến mức thuế quan mới của Hoa Kỳ, các kỹ sư tự động hóa đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu quả hoạt động chuỗi cung ứng chế tạo máy móc, đặc biệt là trước tình trạng gián đoạn đang diễn ra trên toàn cầu.
Việc tận dụng các công nghệ theo dõi tiên tiến như nền tảng giám sát vận hành theo thời gian thực, cảm biến IoT và thẻ RFID cho phép các kỹ sư theo dõi tình trạng chuỗi cung ứng trong chu kỳ sản xuất. Khả năng hiển thị này giúp tối ưu hóa logistics, dự đoán sự chậm trễ tiềm ẩn và tích hợp các hệ thống lập trình tự động do AI điều khiển để duy trì hoạt động sản xuất liền mạch.
Ngoài ra, việc kiểm soát gián đoạn nhằm đảm bảo thời gian hoạt động của máy móc thông qua bảo trì dự đoán và chủ động giảm thiểu rủi ro phù hợp với chiến lược chung về khả năng phục hồi chuỗi cung ứng, giúp các nhà sản xuất tránh được các áp lực bên ngoài, không bị gián đoạn trong quy trình sản xuất.
Một số phương pháp và công nghệ quan trọng có thể được áp dụng trong chuỗi cung ứng chế tạo máy nhằm chống lại sự gián đoạn:
1. Ứng dụng theo dõi nghệ thuật và giám sát ứng dụng chuỗi
Công nghệ RFID và IoT: Sử dụng RFID (Nhận dạng qua tần số vô tuyến và cảm biến IoT) giúp phát hiện nhanh đoạn nào, chuỗi cung ứng nào đang có nguy cơ gián đoạn, cung cấp thông tin cần thiết, giúp các nhà sản xuất theo dõi và giám sát từng phần của chuỗi cung cấp theo thời gian thực, đưa ra quyết định phù hợp vào thời điểm đó.
Nền tảng giám sát giao dịch tải vào thời gian thực: Sẽ thực thi giao dịch tải giúp theo dõi quá trình vận chuyển nguyên liệu từ nhà cung cấp máy chủ, vận hành vật liệu chuyển tiếp từ nhà cung cấp đến nhà cung cấp máy, giảm thiểu rủi ro do tắc nghẽn.
2. Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy vào sản phẩm kế hoạch thiết lập hệ thống
Lập kế hoạch sản xuất quy trình tự động và tối ưu hóa: AI và máy tính toán thuật toán có thể dự báo nhu cầu nguyên liệu, đánh giá rủi ro và quy trình sản xuất lịch trình tối ưu hóa để giảm thiểu gián đoạn. Việc áp dụng hệ thống này giúp sản xuất hoạt động và có thể điều chỉnh nhanh chóng khi có sự thay đổi trong ứng dụng chuỗi.
Dự đoán và điều chỉnh hoạt động: Các mô hình học có thể dự đoán các vấn đề trong cung cấp chuỗi (như thiếu nguyên liệu hoặc cố gắng xuất sản phẩm), tự động điều chỉnh các kế hoạch để giữ cho sản phẩm sản xuất không bị gián đoạn.
3. Bảo trì dự đoán và giảm thiểu rủi ro
Bảo trì dự đoán: Công việc sử dụng biến dữ liệu và phân tích dự đoán giúp theo dõi trạng thái của máy và thiết bị trong suốt quá trình sản xuất. Điều này giúp dự đoán khi nào thiết bị có thể gặp trục trặc và thực hiện bảo trì trước khi xảy ra sự cố, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và gián đoạn trong quá trình chế tạo máy.
Phòng ngừa và giảm thiểu rủi ro: Các nhà sản xuất có thể xây dựng chiến lược phòng ngừa giảm thiểu rủi ro từ các yếu tố bên ngoài như thiên tai, thay đổi chính sách thương mại hoặc thay đổi trong hành vi thị trường. Điều này giúp duy trì hoạt động của ứng dụng chuỗi và bảo vệ các sản phẩm xuất ra khỏi đoạn gián đoạn.
4. Ứng dụng giải pháp phần mềm quản lý chuỗi ứng dụng
Phần mềm ERP và SCM: Các giải pháp phần mềm như hệ thống nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và phần mềm quản lý chuỗi ứng dụng (SCM) giúp phân tích hợp lý và quản lý thông tin từ các bộ phận khác nhau trong quy trình sản xuất. Công cụ này giúp nhà sản xuất theo dõi và cung cấp trạng thái chuỗi phân tích.
Theo automationworld.com