CHLB ĐỨC – Một công ty sử dụng dữ liệu càng thông minh thì lợi nhuận càng lớn. Không chỉ các công ty phần mềm quốc tế như Google, Meta và Microsoft biết điều này mà cả các công ty trong ngành sản xuất cũng vậy. Mạng dữ liệu thông minh tạo ra giá trị gia tăng lớn nhất. Vì lý do này, các tiêu chuẩn giao diện đảm bảo giao tiếp giữa các nhà sản xuất với nhau giữa các máy móc và trao đổi kết quả đo lường suôn sẻ trong nhà máy ngày càng được chú trọng. Làm thế nào để có thể tận dụng tối đa dữ liệu? Câu trả lời cho câu hỏi quan trọng này sẽ được cung cấp tại EMO Hannover 2025 từ ngày 22 đến 26 tháng 9. Tại hội chợ thương mại hàng đầu thế giới về công nghệ sản xuất, khách thăm có thể làm quen với các xu hướng mới nhất trong sản xuất công nghiệp theo phương châm “Innovate Manufacturing” (tạm dịch là ‘Sáng tạo trong sản xuất’).
Mỗi máy tạo ra một lượng dữ liệu lớn. Trước đây, dữ liệu được coi là sản phẩm phụ, nhưng ngày nay, dữ liệu là nguyên liệu thô không thể thiếu có thể được sử dụng để làm cho sản xuất hiệu quả hơn. Theo cách này, các công ty sản xuất có thể đảm bảo lợi thế cạnh tranh quyết định ngay cả trong thời kỳ thiếu hụt lao động lành nghề và áp lực cạnh tranh quốc tế cao. Việc sử dụng dữ liệu thông minh cũng có thể làm giảm lượng khí thải và tăng tính bền vững của sản xuất, để đáp ứng các khó khăn ngày càng tăng về mặt quy định.
Ngôn ngữ sản xuất toàn cầu Tuy nhiên, dữ liệu chỉ có thể được sử dụng tối ưu nếu có sự giao tiếp không rào cản giữa các máy. Một “global language of production” (tạm dịch là ‘ngôn ngữ sản xuất toàn cầu’) như vậy trong một nhà máy được kết nối mạng, có thể thực hiện được nhờ tiêu chuẩn giao diện mở kiến trúc hợp nhất OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) (1). Với giao diện chung u mati (Universal Machine Technology Interface) dựa trên kiến trúc hợp nhất OPC UA, đảm bảo khả năng tương tác của các máy móc và hệ thống có thể được liên kết và cấu hình lại theo yêu cầu bằng Plug & Work – bất kể nền tảng và nhà sản xuất nào. (1) OPC UA: Kiến trúc hợp nhất OPC là một tiêu chuẩn IEC62541 đa nền tảng, mã nguồn mở để trao đổi dữ liệu từ các cảm biến sang các ứng dụng đám mây do Tập đoàn OPC Foundation phát triển.
Giám đốc kỹ thuật số (CDO – chief digital officer) của Tập đoàn Wenzel, chuyên về công nghệ đo lường (trụ sở tại thị trấn Wiesthal, bang Franconia, CHLB Đức), ông Heiko Wenzel-Schinzer đã xác nhận: “OPC UA cho phép khả năng tương tác giữa nhiều loại máy móc và hệ thống, bất kể nhà sản xuất nào. Điều này tạo ra cơ sở cho sản xuất được kết nối mạng hoàn toàn, trong đó kết quả đo lường có thể được chuyển trực tiếp vào quá trình kiểm soát. Ưu điểm: Giảm nguồn lỗi, thời gian phản ứng nhanh hơn trong trường hợp có sai lệch và tăng hiệu quả trong sản xuất”.
Nhận biết xu hướng và mô hình Trao đổi dữ liệu liên tục giúp phân tích thống kê, để xác định xu hướng hoặc mô hình trong dữ liệu và đưa ra hiểu biết sâu sắc để tối ưu hóa quy trình sản xuất. Một ứng dụng cụ thể cho việc này là theo dõi tình trạng hao mòn của dụng cụ trong sản xuất. Đo lường liên tục và phân tích dữ liệu, có nghĩa là có thể phát hiện ra các sai lệch về chất lượng sản phẩm ở giai đoạn đầu. “Dữ liệu này chảy trực tiếp vào các mô hình thống kê, cung cấp các dự đoán chính xác về thời điểm tối ưu để thay thế một dụng cụ – giảm thời gian chết và lãng phí vật liệu”, ông Heiko đã giải thích như thế, ngoài chức vụ CDO của tập đoàn Wenzel, ông còn là Giáo sư về BWL, Tư vấn kinh doanh và Quản lý quy trình tại Khoa Kinh tế và Khoa học thông tin tại Đại học Khoa học ứng dụng Merseburg (Merseburg University of Applied Sciences).
Tuy nhiên, có một vài rào cản cần vượt qua để công việc với dữ liệu máy có thể mang lại kết quả như mong muốn. Ông Heiko đã nói rằng: “Một thách thức chính là việc hài hòa các định dạng dữ liệu và giao thức, để đảm bảo khả năng tương tác giữa các nhà sản xuất”. Thêm vào đó là việc xử lý an toàn dữ liệu nhạy cảm trong môi trường mạng máy tính, đặc biệt là liên quan đến an ninh mạng. Ngoài ra, việc tích hợp các tiêu chuẩn như OPC UA đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa nhiều bên trong ngành. “Đây là nơi các hiệp hội phát huy thế mạnh”, theo Giám đốc kỹ thuật số của tập đoàn Wenzel, doanh nghiệp này có tham gia trưng bày các máy đo tọa độ và máy đo bánh răng, cùng nhiều loại khác tại hội chợ EMO.
Một ví dụ ứng dụng cụ thể khác là vòng khép kín giữa máy đo và hệ thống tại công ty chuyên về bánh răng Klingelnberg, có trụ sở tại thành phố Hückeswagen ở vùng Bergisches Land của CHLB Đức. Trưởng phòng Phát triển Phần mềm tại công ty Klingelnberg, ông Alexander Troska mô tả quy trình như sau: “Máy mài tạo ra bánh răng có chất lượng mong muốn. Kết quả dần dần bắt đầu lệch khỏi các thông số do dụng cụ bị mòn. Máy đo chính xác của chúng tôi được sử dụng để thực hiện các phép đo thường xuyên trên các phôi vừa được sản xuất, để xác định xu hướng và đưa ra các biện pháp đối phó.”
Tần số thấp và tần số cao Trưởng phòng Số hóa và Hình ảnh hóa tại công ty Klingelnberg, ông Daniel Meuris cho biết thêm: “Trên máy mài bánh răng Klingelnberg, một lượng lớn dữ liệu được ghi lại, dữ liệu trạng thái tần số thấp, dữ liệu điều khiển tần số cao và cài đặt quy trình. Chúng tôi kết hợp dữ liệu liên quan đến máy này với kết quả đo lường và thử nghiệm từ các bánh răng trong GearEngine, nền tảng riêng của Klingelnberg”. Việc tích hợp dữ liệu này sau đó có thể cung cấp kiến thức sâu rộng về mối quan hệ nhân quả khi phân tích các vấn đề về chất lượng.
Để đạt được kết quả tối ưu, cần có kiến thức sâu rộng về toàn bộ quy trình sản xuất và đo lường, Trưởng phòng Phát triển Phần mềm cho Trung tâm Đo lường Chính xác tại Klingelnberg, ông Jan Häger đã giải thích rằng: “Mỗi phôi có các yêu cầu riêng về chất lượng, chu kỳ và thời gian thiết lập. Kinh nghiệm và kiến thức về các quy trình sản xuất khác nhau sẽ giúp ích khi phân tích dữ liệu”, Häger nói. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như máy học, cũng đã được sử dụng.
Chuẩn hóa đảm bảo tính tương thích Ở đây cũng vậy, trọng tâm là trao đổi dữ liệu liên tục giữa các máy sản xuất và công nghệ đo lường. Trước đây, công ty Klingelnberg chủ yếu sử dụng các định dạng độc quyền, một số trong đó đã trở thành tiêu chuẩn công nghiệp. Ngày nay, công ty Klingelnberg, nơi sẽ giới thiệu cho khách thăm hội chợ EMO về máy mài bánh răng trụ EMO, máy thử nghiệm cán bánh răng trụ để xác định nguyên nhân gây ra tiếng ồn của bánh răng và các trung tâm đo lường chính xác với công nghệ đo lường lai, liên tục chuyển sang các giao diện tiêu chuẩn như OPC UAati. Ông Jan Häger đã nói rằng: “Những điều này giúp chúng tôi và khách hàng duy trì các giao diện tương thích trong thời gian dài”.
Trí tuệ nhân tạo hoặc bản song sinh kỹ thuật số được thiết lập để tạo ra những bước tiến lớn trong tình hình này. Ông Alexander Troska đã nói rằng: “Trí tuệ nhân tạo và bản song sinh kỹ thuật số sẽ giúp sản xuất trong các nhà máy kỹ thuật số hiệu quả hơn trong tương lai”. Bằng cách tạo ra hình ảnh ảo của các hệ thống thực, các quy trình có thể được tối ưu hóa và các vấn đề tiềm ẩn có thể được xác định ở giai đoạn đầu. Ông Alexander nói tiếp: “Các hệ thống được công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ, cho phép kiểm soát chất lượng chính xác và sản xuất tự động. Điều này dẫn đến các nhà máy hiệu quả hơn, linh hoạt hơn và thông minh hơn có thể thích ứng nhanh chóng với các điều kiện thị trường thay đổi”.
Một khởi đầu thuận lợi nhờ vào OPC UA Liệu việc trao đổi và phân tích dữ liệu giữa các nhà sản xuất trong nhà máy có mang lại lợi thế cạnh tranh, đặc biệt là khi so sánh các nhà cung cấp châu Âu với Bắc Mỹ và châu Á không? Chuyên gia số hóa tại công ty Klingelnberg, ông Daniel Meuris cho biết có sự tập trung mạnh mẽ vào MQTT, một giao thức mạng mở cho giao tiếp giữa máy với máy, đặc biệt là để trao đổi dữ liệu toàn diện ở khu vực Bắc Mỹ. Ông Daniel đã nói rằng: “OPC UA có nhu cầu cao hơn ở các khu vực khác trên thế giới. Với OPC UA, chúng tôi có thể phục vụ tốt hơn các yêu cầu khác nhau trên thế giới từ châu Âu”.
Để xem các tin bài khác về “Nhà máy số”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Emo Hannover
