Trong quá trình chuyển đổi số nhà máy sản xuất, việc thu thập dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa quy trình. Để đạt được hiệu quả này, chúng ta cần áp dụng các công nghệ hiện đại và xác định quy trình rõ ràng. Dưới đây là phương pháp cụ thể để thu thập dữ liệu nhà máy thông minh hiệu quả.
Phương pháp thu thập dữ liệu
1. IoT/MCU
Công Nghệ IoT và MCU: Internet of Things (IoT) và Microcontroller Unit (MCU) là những công nghệ tiên tiến giúp kết nối và giao tiếp giữa các thiết bị máy móc. IoT cho phép các thiết bị thu thập và trao đổi dữ liệu qua mạng mà không cần sự can thiệp của con người. MCU là bộ vi điều khiển được tích hợp để quản lý và điều khiển các chức năng của thiết bị.
2. Cảm Biến (Sensor)
Các loại cảm biến như nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, độ rung, lực,.. giúp thu thập dữ liệu đưa vào dữ liệu máy chủ nội bộ để làm cơ sở phân tích và đưa các cải thiện cần thiết. Dữ liệu này cũng hữu ích để dự đoán nguy cơ hư hỏng và thực hiện bảo trì dự phòng sự cố.
3. AI Camera
Sử dụng camera AI để kiểm tra chất lượng hình ảnh ngoại quan như màu sắc, hình dạng, kích thước.
Cảnh báo tự động khi phát hiện sai sót hoặc lỗi.
4. Xây dựng ứng dụng (Appli/AR)
Phát triển ứng dụng/appli/AR để thu thập hình ảnh từ hiện trường và trực quan hóa dữ liệu dưới dạng hình ảnh, video hoặc 3D. Ứng dụng này không chỉ thu thập dữ liệu mà còn đồng bộ với các hệ thống khác, thay thế cho các báo cáo bằng file Excel và giấy tờ. Mỗi công ty sẽ có nhu cầu khác nhau, nhưng các chức năng có thể tích hợp bao gồm:
- Trực Quan Hóa Dữ Liệu: Hiển thị thông tin bằng công nghệ AR (Augmented Reality).
- Quét Hiện Trường: Sử dụng Lidar để trực quan hóa khu vực bằng 3D.
- Chụp Hình Lỗi: Chụp và báo cáo lỗi ngay tức thời.
- Cập Nhật Tiến Độ: Theo dõi và cập nhật tiến độ từng công đoạn.
- Cảnh Báo: Hệ thống cảnh báo nhanh chóng khi có vấn đề.
Các Loại Dữ Liệu Cần Thu Thập
1. Hoạt Động Của Từng Công Đoạn
Dự án
Công đoạn
Người phụ trách
MachineID
Thời gian bắt đầu
Thời gian kết thúc
Trạng thái
Hoàn thành %
Loại công việc
Dữ liệu hình ảnh/video
Thời gian chờ
2. Dữ Liệu Lỗi
Công đoạn
Người phụ trách
MachineID
Tên lỗi
Mức độ
Loại lỗi
Mô tả
Trạng thái
Ngày tạo
Dữ liệu hình ảnh/video
3. Sự Cố Liên Quan Đến Máy Móc Và Con Người
Loại sự cố
Sự cố
Mức độ
Mô tả
Trạng thái cảnh báo
Ngày tạo
Trạng thái
Dữ liệu hình ảnh/video
Hành động tiếp theo
4. Dữ Liệu Downtime Của Máy
MachineID
Thời gian dừng
Thời gian phục hồi
Loại (Idle, inspection, problem)
Thời gian kéo dài
Ngày tạo
Dữ liệu hình ảnh/video
Kết Luận
Khi có đủ dữ liệu, chúng ta có thể xác định các vấn đề đang gặp phải, đưa ra các định mức, xác định mục tiêu và áp dụng quy trình để cải thiện. Việc này không chỉ minh bạch hóa quy trình mà còn giúp kiểm soát chất lượng, tiến độ và giao tiếp hiệu quả hơn với các bên liên quan. Việc áp dụng các phương pháp phân tích số liệu và xây dựng quy trình làm việc hiệu quả là những bước quan trọng trong việc nâng cao năng suất nhà máy thông minh.
Hy vọng những phương pháp và bước trên sẽ giúp bạn thu thập dữ liệu nhà máy một cách hiệu quả, góp phần nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa quy trình sản xuất.