Một nhà máy thông minh là một hệ thống cyber-physical (không gian mạng – vật lý) sử dụng các công nghệ tiên tiến để phân tích dữ liệu, điều khiển các quy trình tự động và không ngừng học hỏi, hoàn thiện trong quá trình vận hành.

Đúng như tên gọi, một nhà máy thông minh (smart factory) là… “thông minh”.

Đó là một mạng lưới được kết nối chặt chẽ giữa máy móc, cơ chế truyền thông và năng lực tính toán. Nhà máy thông minh là một hệ thống cyber-physical (không gian mạng – vật lý), sử dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning để phân tích dữ liệu, điều khiển các quy trình tự động và không ngừng học hỏi trong quá trình vận hành.

Nhà máy thông minh và sản xuất thông minh (smart manufacturing) là một phần của cuộc chuyển đổi công nghệ được gọi là Công nghiệp 4.0 (Industry 4.0) hay Cuộc Cách mạng Công nghiệp Lần thứ Tư. Mỗi cuộc cách mạng công nghiệp trước đây đều được khởi nguồn từ một công nghệ đột phá làm thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc và sản xuất:

• Động cơ hơi nước
• Dây chuyền lắp ráp
• Sức mạnh của máy tính

Ngày nay, cuộc cách mạng thứ tư được dẫn dắt bởi chuyển đổi số và tự động hóa thông minh.

Nhà máy thông minh cho một thế giới đang thay đổi

Trong vài năm trở lại đây, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ngày càng nhận thức rõ rằng chuyển đổi số là ưu tiên cấp bách đối với chuỗi cung ứng và hoạt động sản xuất nếu muốn duy trì năng lực cạnh tranh và khả năng chống chịu trong thập niên 2020. Đại dịch đã phơi bày thêm những điểm yếu của chuỗi cung ứng toàn cầu và những dễ tổn thương của ngành công nghiệp.

Một bài viết trên tạp chí Forbes đã nhấn mạnh lại điều này:

“COVID-19 đã cho thế giới thấy một điều mà ngành sản xuất lẽ ra phải biết từ lâu. Các chuỗi cung ứng truyền thống và hệ sinh thái sản xuất hiện tại đang thất bại và chúng ta cần chuyển sang một giải pháp thích nghi hơn, linh hoạt hơn và được số hóa đầy đủ.”

Kỳ vọng của người tiêu dùng cũng góp phần thúc đẩy công nghệ nhà máy thông minh và mô hình “nhà máy tương lai”. Hiện tượng này thường được gọi là Hiệu ứng Amazon (Amazon Effect): nhu cầu giao hàng vào ngày hôm sau (next-day delivery) của người tiêu dùng tăng lên liên tục và nhanh chóng.

Theo tạp chí Entrepreneur năm 2019:

“Dù tốt hay xấu, nền kinh tế Mỹ và cả nền kinh tế toàn cầu đang bị cuốn vào Hiệu ứng Amazon. […] Các nhà cung cấp thương mại điện tử chịu áp lực ngày càng lớn để bắt kịp tốc độ và hiệu quả của Amazon, và không có dấu hiệu nào cho thấy kỳ vọng của người tiêu dùng sẽ giảm xuống.”

Xu hướng này là một trong những yếu tố chính làm gia tăng nhu cầu với công nghệ nhà máy thông minh, khi các hệ thống lỗi thời tỏ ra không còn đủ sức đáp ứng quy mô logistics và năng lực kho bãi cần thiết để bắt kịp hiện tượng này.

Các nhà sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng còn đối mặt với rủi ro và gián đoạn vận hành cao hơn khi họ cố gắng giảm bớt sự phụ thuộc vào đối tác quốc tế. Những giải pháp như sản xuất theo nhu cầu (on-demand) và tồn kho ảo (virtual inventory) trong nhà máy thông minh có thể giúp giảm lệ thuộc vào nhà cung cấp và nhà sản xuất ở nước ngoài.

Tuy nhiên, như Harvard Business Review chỉ ra trong một bài viết năm 2020, việc đưa sản xuất quay lại Mỹ không hề đơn giản:

“Các nhà sản xuất đã chuyển sang làm việc với những nhà chuyên môn và các nhà thầu phụ chỉ tập trung vào một mảng rất hẹp – và ngay cả những chuyên gia đó cũng lại phải phụ thuộc vào nhiều bên khác. Cũng giống như việc thế giới phụ thuộc vào những khu vực nhất định cho các tài nguyên thiên nhiên như quặng sắt hay lithium, chúng ta cũng đã phụ thuộc vào những vùng mà các chuyên gia này đang tập trung sinh sống và làm việc.”

Việc tăng cường sản xuất nội địa có thể giúp giảm chi phí và rủi ro chuỗi cung ứng, nhưng không nhất thiết loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về các đối tác nước ngoài, cũng như không làm giảm đáng kể số “mắt xích” trong chuỗi. Vì vậy, hơn bao giờ hết, việc triển khai công nghệ nhà máy số để tối ưu hiệu quả và khả năng quan sát toàn chuỗi là cực kỳ quan trọng.

Nhà máy thông minh hoạt động như thế nào?

Chúng ta thường nói về các quy trình tự động như thể chúng là “đặc sản” riêng của nhà máy thông minh – nhưng trên thực tế, tự động hóa và robot đã được dùng trong sản xuất hàng chục năm.

Nhiều nhà máy truyền thống đã dùng các thiết bị tự động như:

• Máy quét mã vạch
• Camera
• Thiết bị sản xuất được số hóa

ở nhiều công đoạn khác nhau. Tuy nhiên, những thiết bị đó thường không được kết nối với nhau.

Trong một nhà máy truyền thống, con người, tài sản và các hệ thống quản lý dữ liệu thường hoạt động tách biệt, và phải được phối hợp – tích hợp thủ công liên tục theo thời gian.

Một nhà máy số thông minh (smart digital factory) hoạt động bằng cách kết nối máy móc, con người và Big Data trong một hệ sinh thái số thống nhất. Nhà máy thông minh không chỉ thu thập và phân tích dữ liệu – nó thực sự học hỏi từ kinh nghiệm.

Nó diễn giải và rút ra insight từ các bộ dữ liệu để:

• Dự báo xu hướng và các sự kiện
• Đề xuất và triển khai các quy trình sản xuất thông minh
• Tự động hóa các quy trình phù hợp

Một nhà máy thông minh liên tục cải tiến quy trình, tự hiệu chỉnh và tự tối ưu – nó có thể “dạy” chính nó (và cả con người) trở nên linh hoạt hơn, năng suất hơn và an toàn hơn.

Cấu trúc của một nhà máy thông minh

Về tổng thể, cấu trúc cơ bản của một nhà máy thông minh có thể tóm lược trong 3 bước chính:

1. Thu thập dữ liệu (Data acquisition)

Trí tuệ nhân tạo và các công nghệ cơ sở dữ liệu hiện đại cho phép thu thập và chọn lọc những bộ dữ liệu hữu ích, rất khác nhau, đến từ nội bộ doanh nghiệp, chuỗi cung ứng và cả thế giới.

Thông qua các cảm biến và gateway, Industrial Internet of Things (IIoT) cho phép các máy móc được kết nối tự động thu thập dữ liệu vào hệ thống.

Ngoài ra, thông qua vô số cổng dữ liệu khác nhau, các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể tổng hợp các bộ dữ liệu liên quan đến:

• Hiệu suất vận hành
• Xu hướng thị trường
• Logistics
• Và các nguồn thông tin liên quan khác

2. Phân tích dữ liệu (Data analysis)

Machine learning và các hệ thống nghiệp vụ thông minh sử dụng phân tích nâng cao và giải pháp quản lý dữ liệu hiện đại để “giải mã” toàn bộ khối dữ liệu đa dạng đã được thu thập.

• Cảm biến IIoT có thể cảnh báo khi máy móc cần sửa chữa hoặc bảo dưỡng.
• Dữ liệu thị trường và vận hành có thể được tổng hợp để phát hiện cơ hội và rủi ro.
• Hiệu quả của các quy trình và luồng công việc có thể được nghiên cứu theo thời gian để tối ưu hiệu suất và tự động hiệu chỉnh khi cần.

Trên thực tế, các tổ hợp dữ liệu có thể so sánh và phân tích là gần như vô hạn, mang lại vô số khả năng để tối ưu nhà máy số và dự báo cho chuỗi cung ứng.

3. Chất lượng sản phẩm và trải nghiệm khách hàng

Cũng giống như trò chơi “truyền tin” của trẻ con, các nhà sản xuất truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đảm bảo chỉ thị từ “trên xuống” được các nhà cung ứng và nhà sản xuất cấp dưới hiểu đúng và thực hiện chính xác trong chuỗi cung ứng.

Trong nhà máy thông minh, kết nối cloud và khả năng nhìn xuyên suốt (end-to-end visibility) mang lại insight và khuyến nghị thời gian thực đến tất cả các tầng của quy trình sản xuất.

Khả năng tùy biến nhanh và phản ứng kịp với các xu hướng thay đổi giúp sản phẩm:

• Bám sát nhu cầu và mong muốn hiện tại của khách hàng
• Không bị “lỗi thời” so với thị trường

Phân tích nâng cao trên dữ liệu hệ thống giúp:

• Nhanh chóng phát hiện điểm yếu
• Xác định khu vực cần cải thiện

Kết quả là:

• Nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường
• Đánh giá và phản hồi của khách hàng tốt hơn
• Giảm số lượng trả hàng và các đợt thu hồi tốn kém

Công nghệ nhà máy thông minh

Công nghệ nhà máy thông minh có tính linh hoạt rất cao. Khi các sáng kiến chuyển đổi số được đẩy mạnh trong doanh nghiệp, gần như có vô số khả năng để mở rộng, điều chỉnh và thích ứng theo nhu cầu.

Kết nối cloud (Cloud connectivity):

Dù là cloud công cộng, riêng hay hybrid, cloud chính là “đường ống” qua đó dữ liệu và thông tin được luân chuyển trong toàn bộ nhà máy thông minh. Kết nối cloud ở quy mô doanh nghiệp và toàn cầu giúp:

• Mọi bộ phận hoạt động dựa trên dữ liệu thời gian thực
• Có khả năng nhìn ngay lập tức vào toàn bộ tài sản và hệ thống được kết nối trong chuỗi cung ứng

Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence):

Các hệ thống vận hành tích hợp AI có đủ tốc độ, sức mạnh và sự linh hoạt để không chỉ thu thập và phân tích các bộ dữ liệu rời rạc, mà còn:

• Cung cấp insight theo thời gian thực
• Đưa ra khuyến nghị và phản hồi thông minh

Các quy trình tự động và hệ thống thông minh trong nhà máy luôn được AI tối ưu và “nuôi dưỡng” liên tục.

Machine learning:

Một trong những lợi ích giá trị nhất mà machine learning mang lại cho nhà máy thông minh là khả năng bảo trì dự đoán nâng cao (advanced predictive maintenance). Bằng cách giám sát và phân tích quy trình sản xuất, hệ thống có thể gửi cảnh báo trước khi sự cố xảy ra. Tùy tình huống:

• Hệ thống có thể tự động thực hiện các tác vụ bảo trì
• Hoặc khuyến nghị cần sự can thiệp của con người

Big Data:

Những bộ dữ liệu đủ lớn và đủ “giàu thông tin” cho phép nhà máy thông minh thực hiện các phân tích dự đoán và phân tích nâng cao. Doanh nghiệp từ lâu đã hiểu giá trị chiến lược của Big Data, nhưng cho đến gần đây, họ thường thiếu những hệ thống đủ mạnh để khai thác nó một cách có ý nghĩa. Chuyển đổi số trong chuỗi cung ứng và nhà máy thông minh đã mở ra một thế giới cơ hội mới để tối ưu và đổi mới dựa trên insight từ Big Data.

Industrial Internet of Things (IIoT):

Trong một nhà máy thông minh, khi thiết bị và máy móc được gắn định danh riêng và khả năng gửi/nhận dữ liệu số, chúng tạo thành một mạng lưới IIoT. Máy móc hiện đại có thể đã được trang bị cổng số, còn các máy analog hàng chục năm tuổi vẫn có thể gắn thêm gateway IIoT để “kéo lên” kịp thời đại.

• Dữ liệu gửi từ thiết bị phản ánh trạng thái và hoạt động của thiết bị.
• Dữ liệu gửi đến thiết bị điều khiển và tự động hóa các thao tác, workflow.

Digital twins:

Một bản sao ảo chính xác của máy hoặc hệ thống chính là digital twin của nó. Digital twin cho phép tối đa hóa khả năng sáng tạo và đổi mới nhưng giảm thiểu rủi ro vận hành:

• Có thể “đẩy” mô hình ảo tới giới hạn
• Thử nghiệm nhiều cấu hình khác nhau
• Kiểm tra mức độ tương thích với hệ thống hiện có

– tất cả đều không gây rủi ro hay lãng phí tài nguyên trong thế giới thực.

In 3D / Additive printing:

Còn gọi là in 3D, công nghệ này cho phép nhà máy thông minh sử dụng tự động hóa thông minh cho sản xuất theo nhu cầu (on-demand). Điều này đặc biệt quan trọng trong các giai đoạn:

• Đứt gãy chuỗi cung ứng bất ngờ
• Nhu cầu một sản phẩm nào đó tăng đột biến

Ngay cả khi “mọi thứ đang bình thường”, tồn kho ảo (virtual inventory) vẫn giúp giảm rủi ro và lãng phí, nhờ khả năng sản xuất “just-in-time”.

Thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR):

Năm 2019, tạp chí Assembly mô tả một số ứng dụng của các thiết bị VR trong nhà máy thông minh như sau:

“Có thể kết nối các điều kiện môi trường, mức tồn kho, trạng thái quy trình, dữ liệu lỗi lắp ráp, mức độ sử dụng và các chỉ số thông lượng theo cách phụ thuộc ngữ cảnh (tùy vào bạn nhìn đâu hoặc đi đến đâu).”

Trải nghiệm cảm giác này cho phép người dùng “tăng cường” giác quan tự nhiên bằng dữ liệu thời gian thực, từ bất kỳ vị trí nào, thời điểm nào – mang lại nhận thức trọn vẹn, không bị che khuất về tình trạng nhà máy.

Blockchain:

May mắn là khi công nghệ nhà máy thông minh phát triển, các giải pháp bảo mật cũng phát triển song hành. Blockchain có nhiều ứng dụng trong chuỗi cung ứng, từ:

• Tạo “hợp đồng thông minh” (smart contract) với nhà cung cấp
• Theo dõi nguồn gốc và lịch sử xử lý của hàng hóa trong suốt hành trình chuỗi cung ứng

Trong nhà máy thông minh, blockchain đặc biệt hữu ích để:

• Quản lý quyền truy cập đến tài sản và máy móc được kết nối
• Bảo vệ an ninh hệ thống và độ chính xác của các bản ghi do thiết bị lưu trữ

Cơ sở dữ liệu hiện đại (Modern database):

Các cơ sở dữ liệu in-memory và hệ thống ERP hiện đại chính là “bộ não” phía sau Công nghiệp 4.0 và mọi giải pháp nhà máy thông minh, chuỗi cung ứng thông minh.

Ngược lại, các cơ sở dữ liệu cũ dựa trên đĩa thường bị “ép làm việc quá sức” để cố gắng xử lý:

• Khối lượng dữ liệu phức tạp
• Các yêu cầu phân tích nâng cao

cần thiết để vận hành nhà máy thông minh và chuỗi cung ứng hiện đại.

Triển khai chuyển đổi sang nhà máy thông minh

Năm 2020 đã đem đến những gián đoạn và rủi ro vận hành khổng lồ cho doanh nghiệp trên toàn thế giới. Trước COVID-19, một khảo sát năm 2019 của Deloitte với hơn 600 lãnh đạo cấp cao trong lĩnh vực sản xuất cho thấy 86% tin rằng trong 5 năm tới:

“Các sáng kiến nhà máy thông minh sẽ là động lực chính cho năng lực cạnh tranh trong sản xuất.”

Ngày nay, hơn bao giờ hết, chuyển đổi số và hiện đại hóa chuỗi cung ứng đã chuyển từ mục tiêu dài hạn thành ưu tiên cấp thiết, mang tính tức thời đối với những doanh nghiệp quyết tâm đổi mới và cạnh tranh.

Cách bạn bắt đầu hành trình nhà máy thông minh sẽ phụ thuộc vào:

• Bạn đang ở đâu trên hành trình số hóa
• Những quy trình nào là quan trọng nhất với doanh nghiệp

Một đợt đánh giá hệ thống ban đầu (systems audit) sẽ giúp bạn phân tích và kiểm kê:

• Quy trình hiện có
• Tài sản và thiết bị
• Các hệ thống nghiệp vụ đang vận hành

Trước khi có thể bắt đầu tự động hóa workflow và quy trình sản xuất, bạn cần nắm rõ bức tranh hiện tại đang như thế nào.

Ở giai đoạn khởi đầu của hành trình chuyển đổi số, điều quan trọng cần ghi nhớ là: “Thông minh” trong nhà máy thông minh đến từ năng lực phân tích dữ liệu và quản trị dữ liệu ở mức tiên tiến.

Một cơ sở dữ liệu hiện đại và hệ thống ERP vững chắc chính là “bộ não” của nhà máy thông minh. Chúng hỗ trợ những chức năng nâng cao giúp hệ thống vận hành.

Một yếu tố lớn quyết định thành công của bất kỳ dự án nhà máy thông minh nào sẽ là khả năng của các hệ thống hiện có trong việc:

• Quản lý Big Data
• Tích hợp được các công nghệ như AI, machine learning và phân tích nâng cao

Cuối cùng, một điểm rất “dễ chịu” của chuyển đổi nhà máy thông minh là: Để hiệu quả, bạn không cần làm tất cả mọi thứ cùng lúc.

Cũng không nhất thiết phải dừng hay gián đoạn các hoạt động kinh doanh đang diễn ra. Mỗi bước mà doanh nghiệp thực hiện để hiện đại hóa và tối ưu hệ thống số sẽ đưa họ gần hơn một bước tới mô hình nhà máy thông minh được tích hợp đầy đủ.

Hơn nữa, do bản chất của mình, công nghệ nhà máy thông minh luôn thu thập và phân tích dữ liệu. Điều đó có nghĩa là tác động và ROI của bất kỳ công nghệ số mới nào đều có thể được đo lường và đánh giá ngay từ thời điểm triển khai.

Nguồn: SAP