Big Data trong sản xuất điện tử

Trong sản xuất 4.0, Big Data giữ vai trò thiết yếu trong việc tối ưu hóa hiệu suất sản xuất, đồng thời cung cấp những thông tin chi tiết mới để thúc đẩy đổi mới và cải tiến. Nhờ phân tích Big Data, doanh nghiệp có thể nắm bắt toàn diện hoạt động sản xuất cũng như dữ liệu thị trường chính xác, từ đó đưa ra các quyết định sáng suốt nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh.

1. Big Data là gì?

Big Data (Dữ liệu lớn) trong sản xuất là một nguồn dữ liệu thông tin được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm dữ liệu cảm biến máy móc, thông tin đảm bảo chất lượng, dữ liệu từ nhà cung cấp, sản lượng sản xuất, bảo trì, thông tin tài chính và bất kỳ quy trình đo lường nào khác được đưa vào sản xuất hiện đại.

Việc thu thập và phân tích Big Data trong sản xuất giúp các tổ chức tận dụng tối đa thông tin, cải thiện hiệu suất và chất lượng, giảm chi phí, và duy trì sự cạnh tranh. Mặc dù không thể tận dụng 100% dữ liệu, việc áp dụng dữ liệu lớn vẫn mang lại nhiều lợi ích quan trọng và ngày càng trở nên cần thiết trong ngành sản xuất hiện đại.

Big Data là một nguồn dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau

2. Lợi ích của Big Data trong sản xuất 

Nâng cao năng lực sản xuất

- Tùy chỉnh sản phẩm: Big Data cho phép các doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng để tùy chỉnh quy trình sản xuất cho từng khách hàng, ngay cả khi có nhiều yêu cầu thay đổi. Các kỹ thuật mô hình dự báo và phân tích hiện đại giúp tối ưu hóa dây chuyền sản xuất để giảm thời gian ngừng hoạt động của máy móc và tăng hiệu quả thực hiện đơn đặt hàng.

- Tăng hiệu suất: Phân tích dữ liệu giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, điều chỉnh máy móc và công cụ để phù hợp với các yêu cầu sản xuất cụ thể, từ đó nâng cao năng lực sản xuất tổng thể.

>>> Xem thêm một số giải pháp tự động hóa

Quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn

- Giảm rủi ro: Dữ liệu lớn giúp dự đoán các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến sự tắc nghẽn trong chuỗi cung ứng, chẳng hạn như tình trạng giao hàng và tuyến đường vận chuyển.

- Kế hoạch dự phòng: Dựa trên phân tích dữ liệu, các công ty có thể xây dựng kế hoạch dự phòng để giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố này đến sản xuất, đảm bảo nguồn cung nguyên liệu ổn định.

Big Data giúp quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn

Giảm thời gian chết của thiết bị máy móc

- Bảo trì dự đoán: Big Data giúp thực hiện bảo trì dự đoán và phòng ngừa bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến để dự đoán các hư hỏng của máy móc trước khi chúng xảy ra. Điều này giúp giảm thời gian chết và chi phí bảo trì.

>>> Dịch vụ bảo trì bảo dưỡng máy tự động hóa

- Tự động phát hiện lỗi: Một số công nghệ hiện đại có khả năng tự phát hiện lỗi và tự động tắt máy để tránh hư hỏng thêm. Phân tích dữ liệu giúp nhận diện các mẫu và dự đoán thời điểm máy móc có thể bị lỗi, giảm tới 50% chi phí vận hành.

Lợi thế cạnh tranh

- Quyết định nhanh chóng: Big Data cung cấp cái nhìn tổng quan về mọi hoạt động sản xuất theo thời gian thực, cho phép các doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng và duy trì lợi thế cạnh tranh.

- Cải thiện hiệu quả kinh doanh: Với dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể dễ dàng so sánh hiệu suất sản xuất với các đối thủ cạnh tranh và điều chỉnh chiến lược để cải thiện hiệu quả hoạt động.

Nâng cao dịch vụ khách hàng

- Phân tích trải nghiệm khách hàng: Big Data giúp phân tích trải nghiệm khách hàng với sản phẩm, từ đó cải thiện chất lượng và dịch vụ. Dữ liệu từ thiết bị IoT và các nguồn khác cung cấp những hiểu biết giá trị về sự hài lòng của khách hàng.

- Tùy chỉnh sản phẩm: Báo cáo từ Deloitte cho thấy nhiều người tiêu dùng sẵn sàng chờ đợi lâu hơn để nhận sản phẩm tùy chỉnh. Dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu này và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

Big Data giúp phân tích trải nghiệm khách hàng với sản phẩm

3. Big Data kết hợp với các giải pháp công nghệ

Big Data và Điện toán đám mây (Cloud Computing)

Việc xử lý và lưu trữ Big Data yêu cầu rất nhiều tài nguyên, đặc biệt là không gian lưu trữ khổng lồ. Các định dạng lưu trữ vật lý truyền thống như ổ đĩa không chỉ giới hạn khối lượng dữ liệu mà còn có nguy cơ rò rỉ thông tin. Để giải quyết vấn đề này, điện toán đám mây (Cloud Computing) là một giải pháp hiệu quả và tối ưu. Kết hợp Big Data với Cloud Computing mang lại ba lợi ích chính:

- Giảm chi phí: Việc duy trì một trung tâm dữ liệu lớn để thực hiện phân tích Big Data có thể khiến tổ chức chịu nhiều chi phí liên quan đến cơ sở hạ tầng và lưu trữ. Với Cloud Computing, trách nhiệm này chuyển sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, và công ty chỉ phải trả các chi phí lưu trữ thường niên.

- Nâng cao khả năng phân tích: Các công ty có thể thực hiện các công việc phân tích Big Data trên nền tảng Cloud Computing như khi thực hiện theo cách truyền thống. Điểm đặc biệt là Cloud Computing cung cấp khả năng truy cập dữ liệu từ bất kỳ đâu, mang lại sự linh hoạt và nhanh chóng trong việc phân tích.

>>> Đọc thêm Cloud Computing là gì? 

- Bảo mật: Doanh nghiệp có thể yêu cầu các đối tác cung cấp dịch vụ đám mây mã hóa dữ liệu hoặc áp dụng các phương án bảo mật để nâng cao khả năng chống rò rỉ thông tin mật của tổ chức.

Thực hiện các công việc phân tích Big Data trên nền tảng Cloud Computing

Big Data và Computer Vision

Thị giác máy tính (Computer Vision) là lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tái tạo hoặc mô phỏng các phần phức tạp của hệ thống thị giác con người, cho phép máy tính xác định và xử lý các đối tượng trong đồ họa hình ảnh và video giống như cách con người quan sát và cảm nhận thế giới.

Một trong những lĩnh vực nổi bật của Computer Vision là Deep Learning (Học sâu), đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu, đặc biệt là Big Data. Deep Learning giúp trích xuất và phân loại các mẫu từ dữ liệu hiện có, tự học hỏi từ dữ liệu để tạo ra nguồn kiến thức dồi dào. Khi kết hợp với Big Data từ hoạt động sản xuất hàng ngày, Computer Vision có tiềm năng trở thành trợ thủ đắc lực cho các nhà sản xuất, cung cấp sự hỗ trợ toàn diện trong nhà máy.

Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI)

Khi nói đến việc khai thác tiềm năng của Big Data, trí tuệ nhân tạo (AI) là một yếu tố quan trọng. Khi dữ liệu được AI thu thập và phân tích, với khả năng tự học (Machine Learning), AI ngày càng trở nên thông minh hơn và có thể tự đưa ra hoặc đề xuất các quyết định và hành động tối ưu cho người quản lý.

Phân tích Big Data làm nổi bật tiềm năng tự động hóa trong hoạt động sản xuất của AI, mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức. Ví dụ, quản lý chuỗi cung ứng hiện đại đòi hỏi một nguồn dữ liệu phong phú. Các công ty sử dụng AI để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về tình trạng sản xuất, trạng thái thị trường, và phản hồi khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các phương án hoạt động để nâng cao khả năng cạnh tranh.

Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI)

>>> Xem thêm Cánh tay Robot

4. Tương lai và xu hướng của Big Data

Phát triển Internet kết hợp vạn vật (IoT) và điện toán đám mây

- Big Data sẽ ngày càng phát triển kết hợp chặt chẽ với Internet of Things (IoT) và điện toán đám mây. Sự kết hợp này cho phép thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều thiết bị khác nhau, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp và nhập dữ liệu từ nhiều nguồn. Đây là một bước quan trọng trong việc thúc đẩy sự đa kết nối trong cách mạng công nghiệp 4.0.

- IoT sẽ cung cấp một lượng lớn dữ liệu từ các thiết bị kết nối, trong khi điện toán đám mây sẽ cung cấp khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả. Điều này không chỉ giúp thu thập dữ liệu một cách toàn diện mà còn hỗ trợ việc phân tích và sử dụng dữ liệu từ các thiết bị IoT.

>>> Đọc thêm IIOT – Vạn vật kết nối công nghiệp

Bị chi phối bởi các phần mềm nguồn mở (Open Source Applications)

- Phần mềm mã nguồn mở cho phép nghiên cứu, thay đổi và cải tiến, và đang ngày càng được ưa chuộng trong cộng đồng Big Data. Theo Forrester Research, xu hướng này vẫn tiếp tục tăng với tỷ lệ 32,9% mỗi năm. Các công cụ như Apache Hadoop và Apache Spark đã trở thành tiêu chuẩn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

- Sự phát triển của các công cụ nguồn mở sẽ thúc đẩy khả năng khai thác và phân tích Big Data, giúp các tổ chức linh hoạt và hiệu quả hơn trong việc xử lý dữ liệu.

Big Data đang và sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ với nhiều xu hướng công nghệ

Kết hợp mạnh mẽ với phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

- Kỹ thuật phân tích dự đoán, sử dụng các phương pháp thống kê để dự đoán các sự kiện và xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại, sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Việc kết hợp phân tích dự đoán với Big Data giúp doanh nghiệp có cái nhìn cụ thể và rõ ràng hơn về các xu hướng và sự kiện sắp tới.

- Phân tích dự đoán cung cấp thông tin chi tiết để đưa ra quyết định chính xác hơn trong quản trị và chiến lược kinh doanh, nâng cao khả năng dự đoán và ứng phó với các thay đổi trong môi trường kinh doanh.

Big Data đang và sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, với sự kết hợp ngày càng chặt chẽ với IoT và điện toán đám mây, cũng như việc chi phối bởi các phần mềm nguồn mở và phân tích dự đoán. Những xu hướng này không chỉ thúc đẩy sự đổi mới trong công nghệ mà còn mở ra nhiều cơ hội và thách thức cho các tổ chức và doanh nghiệp trong việc khai thác và sử dụng dữ liệu.

---

MỌI THÔNG TIN XIN LIÊN HỆ

CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ VÀ TỰ ĐỘNG HÓA ICA

Chuyên cung cấp các Robot công nghiệp và máy móc tự động hóa trong các nhà máy sản xuất lĩnh vực công nghiệp điện tử, công nghiệp phụ trợ và tự động hóa.

🏭Trụ sở chính: Tuyến số 2, khu công nghiệp Lai Xá, Kim Chung, Hoài Đức, Hà Nội

Chi nhánh 1: Flat/rm 705,7/f,fa Yuen Commercial Building, no.75-77, Fa Yuen Street, mong Kok, Kowloon, Hong Kong 

Chi nhánh 2: Room 205, Building 11, Bihaimingyuan, XiXiang District, XiXiang, Baoan Shenzhen, Guangdong, China

Hotline: 0949060848   Tel: (024)22155226

🌐Website: https://icatech.com.vn