Thị trường hàng hóa
Đại dịch đã đặt ra áp lực chưa từng có, buộc các doanh nghiệp (DN) sản xuất phải thích ứng với chuỗi cung ứng gián đoạn còn nhiều lỗ hổng và điểm yếu. Ngoài ra, DN còn phải đối phó với sự biến đổi khó lường của thị trường và với tình trạng thiếu lao động kéo dài. Để cạnh tranh trong môi trường thay đổi liên tục này, các nhà máy trong DN sản xuất cần biến đổi để trở nên thông minh hơn, điều này đã trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.
Trong "Báo cáo về xây dựng mạch dữ liệu xuyên suốt khi phát triển NMTM", ông Vương Quân Ngọc, Giám đốc tư vấn chuyển đổi số FPT Digital, cho rằng “NMTM không chỉ vận hành trên nền tảng tự động hoá mà bản chất “thông minh” là việc liên thông dữ liệu giữa hệ thống quản trị vận hành nhà máy và hệ thống công nghệ số”.
Báo cáo cho biết cốt lõi của NMTM là việc thu thập và sử dụng dữ liệu một cách nhất quán. Bắt nguồn từ khả năng kết nối, tự động hóa, trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML), người máy và dữ liệu thời gian thực, các NMTM sẽ liên tục thu thập dữ liệu tự động thông qua các máy móc, thiết bị và hệ thống được kết nối, sau đó chuyển đổi dữ liệu đó thành thông tin chi tiết tức thời. Trong đó vai trò trung tâm là chính một nền tảng tích hợp tất cả các hệ thống khác nhau, cung cấp các giải pháp, quy trình và công cụ để hỗ trợ quản lý dữ liệu, phân tích và dự báo giúp đưa ra các quyết định sáng suốt.
Vai trò của NMTM trong ngành sản xuất
NMTM là chìa khóa giúp các DN ngành sản xuất rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, tiết kiệm nguồn lực vận hành, đồng thời, nâng cao tính cạnh tranh trên thị trường và hạn chế thấp nhất sự gián đoạn trong tương lai. Khi các hệ thống trở nên thông minh hơn với sự gia tăng không ngừng của dữ liệu sản xuất, các nhà máy sẽ trở nên khoa học hơn, năng suất hơn và phát triển bền vững hơn.
Thực chất, NMTM là sự phát triển vượt bậc từ một hệ thống sản xuất truyền thống sang một hệ thống sản xuất thông minh dựa trên dữ liệu - hệ thống có thể kết nối và xử lý dữ liệu liên tục, thu thập từ các máy móc thiết bị sản xuất, đến các quy trình sản xuất và kinh doanh, với khả năng hỗ trợ nhân công đưa ra quyết định hoặc tự động thực hiện công việc.
Để phát triển NMTM hiệu quả, DN khởi động thông minh ở quy mô nhỏ, sau đó từng bước mở rộng, tối đa hiệu quả hoạt động sản xuất. Ngày nay, các NMTM liên tục thu thập dữ liệu thông qua máy móc, thiết bị và hệ thống sản xuất kết nối với nhau.
Vai trò của dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu trong NMTM
Dữ liệu và tính kết nối dữ liệu xuyên suốt là trái tim của NMTM. Dữ liệu lớn có thể áp dụng trong mọi ngành bao gồm CSSK, tài chính, bán lẻ và sản xuất. Nó đã phát triển như một lực lượng tất yếu có thể định hình bất kỳ DN nào trong thế giới ngày nay và điều này cũng đúng với ngành sản xuất.
Tỷ lệ sử dụng cảm biến và thiết bị được kết nối cao và cho phép giao tiếp máy tới máy (machine-to-machine - M2M) đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể các điểm dữ liệu được tạo ra trong ngành sản xuất. Những điểm dữ liệu này có thể kết nối được với nhau, từ việc xử lý một chu trình đơn giản của một máy móc, một cụm sản xuất đến một chu trình phức tạp hơn. Các dữ liệu này có thể được phân tích để cải thiện toàn bộ quy trình sản xuất và hơn thế nữa. Điều này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu lớn trong ngành sản xuất, kết hợp với các công nghệ tiên tiến như AI, máy học. Ngày nay, tận dụng phân tích dữ liệu lớn là một yêu cầu cấp thiết của DN và nó đang cho phép giải quyết những thách thức kinh doanh lâu dài cho các công ty sản xuất trên khắp thế giới.
NMTM vận hành dựa trên dữ liệu. Với những cảm biến thông minh gắn cùng, các máy móc, thiết bị, tài sản được kết nối và giao tiếp với nhau qua hệ thống mạng giúp chia sẻ dữ liệu, thông tin theo thời gian thực hoặc gần thực. Nhờ đó, hệ thống quản trị có thể truy xuất dữ liệu tức thời, đồng thời, các dữ liệu đảm bảo được cập nhật liên tục và đầy đủ nhất.
Thách thức của DN sản xuất Việt Nam khi xây dựng hệ thống dữ liệu chung
Theo phân tích của FPT Digital, các DN sản xuất Việt Nam gặp một số thách thức sau khi xây dựng hệ thống dữ liệu chung.
Lưu trữ và phân tích dữ liệu rời rạc
Dữ liệu được thu thập và lưu trữ từ nhiều hệ thống, thiết bị thông minh và nguồn dữ liệu khác nhau sẽ gia tăng khối lượng dữ liệu lưu trữ và xử lý, khiến DN gặp khó khăn và cần phải trang bị thêm các thiết bị phần cứng cũng như các giải pháp phân tích dữ liệu phù hợp.
Hệ thống và thiết bị cũ không sẵn sàng cung cấp dữ liệu
Nhiều hệ thống và thiết bị cũ không được thiết kế và xây dựng ban đầu với mục đích trao đổi dữ liệu với nhau. Vì vậy, DN có thể tốn nhiều chi phí để xây dựng thêm các công cụ và thiết bị IoT giúp gia tăng hiệu quả của việc thu thập các dữ liệu này.
Hệ thống hạ tầng kỹ thuật phân tán, không đồng bộ
DN sản xuất có thể có nhiều nhà máy ở khắp nơi và nhiều loại thiết bị với các giao thức hỗ trợ khác nhau. Một số yêu cầu cần xử lý dữ liệu theo thời gian thực để điều khiển thiết bị tự động sẽ đòi hỏi những giải pháp công nghệ tốn kém để giải quyết vấn đề.
Xác định các yêu cầu
DN có thể mất rất nhiều thời gian để thu thập đủ loại dữ liệu và phân tích mà không đem lại các lợi ích đáng kể. Vì vậy, trước hết cần xác định các yêu cầu, bài toán cần giải quyết, sau đó mới thu thập các dữ liệu phù hợp và phân tích.
Năng lực thực hiện
Để thực hiện các dự án phân tích dữ liệu hiệu quả cần tập hợp đầy đủ các nhân sự có kỹ năng về công nghệ phân tích dữ liệu, AI cũng như các nhân sự có hiểu biết sâu về các quy trình, hoạt động sản xuất của DN.
Các mối đe dọa về bảo mật
Nhiều thiết bị được kết nối sẽ phát sinh nhiều hơn lỗ hổng an ninh cũng như nhận thức và kỹ năng bảo mật của các kỹ sư vận hành hệ thống thiết bị còn thấp.
Chiến lược sử dụng dữ liệu hiệu quả, phù hợp cho các DN sản xuất Việt Nam
Xây dựng chiến lược dữ liệu và lộ trình thực hiện
DN cần xác định hiện trạng và xây dựng một bức tranh tương lai rõ ràng về việc sử dụng dữ liệu để hình thành sản xuất thông minh và lộ trình để đạt được mục tiêu. Điều này giúp công ty có thể phân bổ đầu tư hợp lý và theo dõi được kết quả trong từng giai đoạn phát triển. Hơn nữa, một bức tranh thể hiện mục tiêu rõ ràng, một lộ trình triển khai đồng bộ, và chiến lược chia sẻ lợi ích từ dữ liệu sẽ tạo điều kiện cho các cấp quản lý và nhân viên đồng lòng hỗ trợ thực hiện chiến lược.
Xây dựng năng lực số
Để tạo ra và cải tiến các sáng kiến số sử dụng và phân tích dữ liệu, DN cần xây dựng năng lực số. Năng lực số là sự kết hợp giữa các kỹ năng về công nghệ và các kiến thức công nghiệp chuyên ngành. Ví dụ, một ứng dụng dự báo nhu cầu nguyên vật liệu cần phối hợp xây dựng bởi các kỹ sư AI, kỹ sư dữ liệu và các nhà quản lý, nhân viên am hiểu công việc sản xuất và lên kế hoạch.
Tuy nhiên, việc xây dựng một đội ngũ chuyên gia công nghệ đối với các DN sản xuất, đặc biệt ở Việt Nam gặp nhiều khó khăn do không có chuyên môn và kinh phí duy trì đội ngũ. Do vậy, DN có thể tìm kiếm các đối tác công nghệ có kinh nghiệm làm chuyển đổi số để hỗ trợ cùng thực hiện các dự án này.
Xây dựng nền tảng thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu chung
Dữ liệu thường tồn tại ở nhiều hệ thống của các bộ phận khác nhau. Việc kết hợp và liên kết các dữ liệu liên bộ phận này sẽ giúp DN khám phá được các giá trị mới của dữ liệu và từ đó tối ưu hoạt động sản xuất kinh doanh. Vì vậy, nền tảng thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu chung sẽ tạo điều kiện thuận lợi để DN nhanh chóng xây dựng các bài toán dữ liệu và sử dụng dữ liệu hỗ trợ cho việc ra quyết định.
Đảm bảo an ninh bảo mật cho dữ liệu
Với giá trị ngày càng tăng, dữ liệu đã trở thành một tài sản quý giá của DN. Việc bị rò rỉ dữ liệu sẽ gây ra các ảnh hưởng rất tiêu cực cho DN bao gồm: Mất uy tín, bí mật công nghệ, lợi thế cạnh tranh và gia tăng chi phí giải quyết các sự cố này. Vì vậy, DN cần trang bị các giải pháp an ninh và chuyên gia bảo mật để khắc phục các lỗ hổng bảo mật của thiết bị, ứng dụng cũng như đào tạo nhận thức về an ninh dữ liệu cho toàn bộ nhân viên các cấp./.
Tag
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm
Business Networking
Mạng lưới kết nối của Trí Tuệ Mới
