MỸ – Ngày càng có nhiều các nhà máy ứng dụng tự động hóa, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu thời gian thực để giảm việc tiêu thụ năng lượng, đồng thời nâng cao sản lượng, ổn định vận hành và hiệu suất sản xuất.
Các doanh nghiệp sản xuất bắt đầu định nghĩa lại mối quan hệ giữa tiêu thụ năng lượng và sản lượng đầu ra, trong bối cảnh chi phí năng lượng tăng cao, áp lực phát triển bền vững và tính chất phức tạp trong vận hành đang tái định hình các ưu tiên ngay tại nhà máy.
Theo một bài viết gần đây trên trang web của hiệp hội tự động hóa tiên tiến (A3 – automation industry association) do tác giả Aaron Hand thực hiện, những tiến bộ trong công nghệ tự động hóa, công nghệ AI và thu thập dữ liệu thời gian thực đang giúp các nhà sản xuất xóa bỏ định kiến cho rằng hiệu suất năng lượng và năng suất là hai mục tiêu đối nghịch nhau.
Thay vào đó, các nhà sản xuất ngày càng xem năng lượng như một biến số vận hành có thể kiểm soát, một yếu tố cần được điều chỉnh linh hoạt tỷ lệ thuận với sản lượng đầu ra.
Ông Josh Hoeing, Giám đốc sản xuất tại tập đoàn Bastian Automation chia sẻ: “Tập đoàn Bastian Automation đang chứng kiến một bước chuyển dịch thực sự trong tư duy của các nhà sản xuất về năng lượng. Nó không còn là một khoản chi phí cố định bất biến nữa; nó là một biến số cần được co giãn theo sản lượng và phản ánh tính kỷ luật trong vận hành.”
Trước đây, khi đánh giá hiệu quả đầu tư vào tự động hóa, các nhà sản xuất thường ưu tiên tiết kiệm nhân công, tăng sản lượng và cải thiện chất lượng, trong khi hiệu suất năng lượng chỉ được xem là lợi ích phụ đi kèm. Tuy nhiên, các nhà cung cấp giải pháp cho biết tư duy này đang thay đổi rõ rệt khi ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng: các yếu tố gây kém hiệu quả trong vận hành thường là nguyên nhân kép dẫn đến cả việc lãng phí năng lượng lẫn sụt giảm năng suất.
Ông Josh Diaz, Quản lý khách hàng khu vực tại công ty Kuka Robotics (CHLB Đức), lưu ý rằng các hệ thống robot thế hệ mới đang mang lại hiệu suất năng lượng vượt trội so với các thế hệ trước.
Ông Diaz nói rằng: “Dòng sản phẩm chủ lực hoạt động ổn định nhất của công ty Kuka Robotics hiện tiêu thụ năng lượng ít hơn 60% so với phiên bản của khoảng một thập kỷ trước”.
Bài viết nhấn mạnh cách các công nghệ tự động hóa đang giúp các nhà sản xuất giảm thời gian thiết bị chạy không tải, cải thiện trình tự quy trình và tối ưu hóa các hoạt động cấp dỡ, vận chuyển nguyên vật liệu, đây đều là những khu vực thường xuyên xảy ra tình trạng lãng phí năng lượng vô ích.
Ông Hoeing cho biết, nhiều cơ hội tiết kiệm năng lượng lớn nhất lại không nằm ở chính bản thân máy móc, mà nằm ở cách thiết bị được lập lịch trình, phối hợp và phân bổ tải trọng.
Ông Hoeing nói rằng: “Các quy trình có chu kỳ khởi động – dừng liên tục, thời gian làm nóng máy kéo dài hoặc sự phối hợp kém giữa các công đoạn vận hành chính là những nơi có xu hướng gây lãng phí năng lượng nhiều nhất”.
Việc tăng cường ứng dụng tự động hóa vào các quy trình công nghệ như hàn, sơn, làm sạch và phun keo cũng đang giúp giảm hao hụt nguyên vật liệu và nâng cao độ chính xác. Một ví dụ được trích dẫn trong báo cáo cho thấy, một hệ thống làm sạch bằng robot khi thay thế cho quy trình phun rửa thông thường (vốn kém chính xác hơn) đã giúp giảm đáng kể lượng nước tiêu thụ, đồng thời nâng cao hiệu suất vận hành.
Các hệ thống vận chuyển nguyên vật liệu cũng là một trọng tâm lớn khác cần chú ý. Hệ thống băng tải, hệ thống phân loại và hoạt động sạc xe nâng có thể sử dụng một lượng lớn điện năng ngay cả trong những giai đoạn thấp điểm, ít hoạt động.
Bài viết chỉ ra những đổi mới sáng tạo như hệ thống thay pin tự động bằng robot dành cho xe nâng điện do công ty Lion Power (Mỹ) phát triển. Hệ thống tự động này có khả năng thay thế các khối pin đã cạn trong chưa đầy hai phút, đồng thời được ghi nhận là giúp giảm đến 30% lượng điện năng tiêu thụ so với các hệ thống pin axit-chì truyền thống.
Các chuyên gia trong ngành cũng nhấn mạnh vai trò ngày càng rõ ràng của dữ liệu trực quan và công nghệ AI trong việc quản lý và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng một cách hiệu quả hơn.
Ông Hoeing nói tiếp: “Dữ liệu thời gian thực từ các hệ thống tự động hóa giúp công nhân và các nhà quản lý nhận biết được năng lượng đang bị lãng phí vào lúc nào và ở đâu. Các nhà sản xuất cần theo dõi năng lượng theo cách gắn chặt trực tiếp với chu kỳ sản xuất.”
Bảo trì dự đoán dựa trên công nghệ AI cũng hỗ trợ các nhà sản xuất phát hiện sớm các sự cố thiết bị trước khi chúng làm tăng mức tiêu thụ điện năng hoặc gây ra tình trạng dừng máy ngoài kế hoạch. Các bộ phận như động cơ, vòng bi hoặc các linh kiện khác khi bị mài mòn thường cần nhiều năng lượng hơn để duy trì cùng một mức hiệu suất sản xuất.
Mặc dù hiệu suất năng lượng ngày càng được chú trọng, bài viết lưu ý rằng các nhà sản xuất vẫn tiếp tục đặt sản lượng và công suất sản xuất lên hàng đầu, đặc biệt là trong các lĩnh vực có tính cạnh tranh cao.
Ông Diaz chia sẻ: “Nếu khách hàng có thể nhân đôi số lượng thiết bị, tiêu thụ gấp đôi năng lượng mà tăng được sản lượng đầu ra, họ sẵn sàng làm điều đó”.
Mặc dù vậy, các nhà quản lý trong ngành ngày càng xem tự động hóa, phân tích dữ liệu và công nghệ AI là những công cụ đắc lực có thể giúp doanh nghiệp đồng thời cải thiện cả năng suất lẫn hiệu suất năng lượng.
Báo cáo kết luận rằng, những nhà sản xuất tích hợp quản lý năng lượng trực tiếp vào thiết kế vận hành, thay vì xem đó là một sáng kiến tách biệt, đang xây dựng được những nhà máy hoạt động ổn định hơn, khả năng thích ứng cao hơn và ở vị thế tốt hơn để ứng phó với các vấn đề về thị trường, quy định pháp lý và năng lượng trong tương lai.
Để xem các tin bài khác về “Tự động hóa”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Shop Metalworking Technology
