Những nền tảng mới cho ngành công nghiệp bền vững

Áp dụng trí tuệ nhân tạo ở những nơi hiệu quả nhất và hỗ trợ những người chịu trách nhiệm vận hành các hoạt động phức tạp

Ngày nay, các tổ chức sản xuất tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ từ dây chuyền, thiết bị và hệ thống quản lý. Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở việc thiếu kiến trúc kỹ thuật số đủ mạnh để biến dữ liệu đó thành thông tin có giá trị cho hoạt động. Do đó, giai đoạn tiếp theo của chuyển đổi công nghiệp đang chuyển trọng tâm từ “kết nối thiết bị” sang xây dựng nền tảng dữ liệu và trí tuệ vận hành.

Quá trình chuyển đổi này gắn chặt với xu hướng của Công nghiệp 4.0, trong đó dữ liệu không chỉ được thu thập mà còn được tổ chức, phân tích và đưa vào bối cảnh để hỗ trợ ra quyết định. Nhiều môi trường công nghiệp hiện nay vẫn vận hành với các hệ thống tách biệt: hệ thống công nghệ vận hành (OT) tạo ra dữ liệu máy móc, trong khi công nghệ thông tin (IT) quản lý dữ liệu doanh nghiệp như kế hoạch sản xuất hoặc bảo trì. Khi các hệ thống này hoạt động độc lập, doanh nghiệp rất khó có được cái nhìn tổng thể về hoạt động.

Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn bao gồm thiết bị sản xuất, hạ tầng năng lượng và hệ thống doanh nghiệp giúp tổ chức hiểu rõ hơn mối liên hệ giữa các quyết định vận hành và kết quả kinh doanh. Đây chính là bước chuyển quan trọng từ “kết nối dữ liệu” sang “hiểu dữ liệu trong bối cảnh”.

Song song với đó, kiến trúc công nghiệp hiện đại đang ngày càng dựa vào Điện toán biên (edge computing). Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên đám mây để phân tích, các mô hình phân tích và Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được triển khai trực tiếp gần thiết bị sản xuất. Điều này cho phép hệ thống phản ứng gần như tức thời trước các sự kiện vận hành quan trọng.

Ví dụ, các mô hình bảo trì dự đoán có thể phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường trong rung động của động cơ hoặc máy bơm, từ đó cảnh báo kỹ thuật viên trước khi xảy ra sự cố. Việc xử lý dữ liệu tại biên không chỉ giảm độ trễ mà còn tăng khả năng hoạt động ổn định trong các môi trường có kết nối mạng hạn chế, chẳng hạn như cơ sở hạ tầng năng lượng từ xa hoặc các cơ sở sản xuất phân tán.

Một yếu tố quan trọng khác của chuyển đổi số là sự hợp tác giữa các hệ thống IT và OT. Trong quá khứ, hai lĩnh vực này thường vận hành tách biệt với các mục tiêu và công nghệ khác nhau. Tuy nhiên, để khai thác hiệu quả dữ liệu và AI, các tổ chức cần các nền tảng có khả năng tích hợp và tương tác cao, cho phép kết nối thiết bị hiện có với các dịch vụ phân tích và ứng dụng số hiện đại.

Dù công nghệ đóng vai trò trung tâm, yếu tố con người vẫn giữ vị trí then chốt. Người vận hành và nhà quản lý vẫn là những người phân tích thông tin và đưa ra quyết định cuối cùng. Vì vậy, các hệ thống kỹ thuật số cần được thiết kế để hỗ trợ con người, cung cấp thông tin rõ ràng, trực quan và có bối cảnh.

Trong bối cảnh lực lượng lao động công nghiệp đang thay đổi nhanh chóng, các nền tảng kỹ thuật số còn có thể giúp lưu trữ và truyền tải kiến thức vận hành từ thế hệ chuyên gia giàu kinh nghiệm sang lực lượng lao động mới. Điều này góp phần thu hẹp khoảng cách kiến thức và đảm bảo tính liên tục của hoạt động sản xuất.

Nhìn chung, tương lai của chuyển đổi công nghiệp không được quyết định bởi số lượng thiết bị kết nối, mà bởi sức mạnh của nền tảng kỹ thuật số hỗ trợ chúng. Những tổ chức có khả năng chuyển đổi dữ liệu kết nối thành thông tin có bối cảnh, triển khai trí tuệ tại biên và xây dựng hệ thống phục vụ con người sẽ có lợi thế lớn trong việc nâng cao hiệu quả vận hành và tạo ra giá trị mới từ dữ liệu công nghiệp.

Theo automation.com