Thiết bị IoT và phân tích hình ảnh Camera: Tối ưu quy trình và tăng năng suất

Trong những năm gần đây, việc áp dụng rộng rãi kết nối không dây, những tiến bộ trong công nghệ cảm biến và sự xuất hiện của điện toán biên với giá cả phải chăng đã thúc đẩy hơn nữa công nghệ mới được áp dụng trong sản xuất.

Điều này cho phép thu thập, phân tích và ra quyết định dữ liệu theo thời gian thực, giúp cải thiện hiệu quả và năng suất hoạt động.

Các nhà sản xuất đang chuyển đổi ngành công nghiệp bằng các khái niệm như bảo trì dự đoán, bản sao kỹ thuật số và nhà máy thông minh. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát từ xa, phân tích dự đoán và tự động hóa thông minh, hỗ trợ các nhà sản xuất tối ưu hóa sản xuất, giảm thời gian ngừng hoạt động, nâng cao chất lượng và thúc đẩy đổi mới.

Một nghiên cứu của Capgemini cho thấy rằng 76% nhà sản xuất tin rằng IoT hoặc giải pháp công nghệ mới là quan trọng để thúc đẩy các sáng kiến sản xuất số của họ và cải thiện hiệu suất hoạt động.

Tuy nhiên, thách thức đối với các doanh nghiệp hiện nay là không nên bị lạc lõng trong một rừng các khái niệm công nghệ mà thay vào đó cần có một kế hoạch “Big Plan, Small Steps,” giống như cách các doanh nghiệp lớn trên thế giới đang thực hiện thông qua việc có một kế hoạch đổi mới dài hạn nhưng triển khai nhanh chóng và hiệu quả các cải tiến ngay cả khi chúng là nhỏ.

Bài viết này tập trung vào việc ứng dụng kết hợp giữa việc ứng dụng các thiết bị, cảm biến IoT và phân tích hình ảnh Camera (Video analytics), là hai sản phẩm có chi phí phù hợp để nâng cao hoạt động sản xuất, thông qua việc phân tích các trường hợp áp dụng của Doanh nghiệp trên thực tế.

Nền tảng của thay đổi là dữ liệu

Trọng tâm của quá trình chuyển đổi hoạt động sản xuất là dữ liệu, bao gồm nhiều phạm vi, từ văn bản và số đến hình ảnh và video và được thu thập ở định dạng có cấu trúc hoặc không có cấu trúc.

Tầm quan trọng của nó không thể bị phóng đại vì dữ liệu thời nay là gốc rễ của việc xây dựng được các sản phẩm, quy trình hay các mô hình dự báo hiệu quả. Dữ liệu được thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích để rút ra kiến thức, mô hình và xu hướng có giá trị.

Việc kết hợp giữa các thiết bị IoT thu thập dữ liệu môi trường, sản xuất kết hợp với việc phân tích hình ảnh Camera đưa ra khối lượng dữ liệu khổng lồ với chi phí thấp một cách đầy đủ và chi tiết. Hai giải pháp này cũng là cách mà Tesla đang áp dụng đối với xe tự hành của họ.

Camera và IoT để kiểm soát chuỗi sản xuất

Tập đoàn CP tại Trung Quốc áp dụng 18 Nanny Robots trang bị hệ thống Camera và các thiết bị cảm biến, chuyển động bằng bốn bánh xe dưới chân, giúp chúng đi lại dễ dàng quanh khu chuồng gà 3 triệu con để thực hiện nhiệm vụ chăm sóc gà và kiểm soát các thông số môi trường trong trại trong 12 tiếng một ngày.

Việc ứng dụng này giúp CP giải quyết triệt để các vấn đề về dịch bệnh, chất lượng chăn nuôi cũng như giảm thiểu giảm thiểu tương tác giữa con người với bầy gà, từ đó giảm rủi ro lây nhiễm bệnh từ gà sang người và ngược lại. Đây cũng là nền tảng để CP Trung Quốc sản xuất khoảng 400 triệu con gà và dự kiến sẽ tăng con số này lên gấp ba lần trong 5 – 10 năm tới.

Kiểm soát vào ra

Kiểm soát vào ra và chấm công không phải hoạt động mới, nhưng cũng không phải hệ thống nào cũng thực sự hiệu quả khi giải quyết việc di chuyển của số lượng nhân công lớn hàng nghìn người trong phạm vi 15-30 phút trước và sau mỗi ca làm việc.

Nhiều nhà máy đã ứng dụng Camera nhận diện khuôn mặt cũng như cảm biến IoT để có thể tự động hoá hoàn toàn hoạt động kiểm soát an ninh, an toàn và chấm công, qua đó rút ngắn hơn 40% thời gian ra vào của nhân viên cũng như loại bỏ được các rủi ro từ gian lận, chẳng hạn như việc nhân viên chấm công làm giờ cho nhau, sử dụng ảnh để đánh bại hệ thống kiểm soát truy cập, và việc vào ra không hợp pháp do mất mát hoặc bị mất cắp thẻ quyền của nhân viên.

Quản lý kho và hàng hoá

Các Doanh nghiệp trong lĩnh vực Logistics đã áp dụng thành công các giải pháp sử dụng các cảm biến IoT và Camera để cải tiến hoạt động vận hành kho và điều phối, tổ chức hàng hoá.

Amazon, DHL và Alibaba đều đã chứng minh được giá trị to lớn của IoT trong các kho hàng trong việc kiểm đếm số lượng các lô hàng đến và xuất xưởng, giảm thiểu rủi ro mất mát hàng hoá trong kho cũng như hỏng hóc trong quá trình xắp xếp kho, đây cũng là vấn đề với nhiều doanh nghiệp sản xuất hàng thời trang tại Việt Nam khi số lượng hàng bị thất thoát do yếu tố con người là cao.

Với sự xuất hiện của IoT cũng như hình ảnh được phân tích từ Camera bố trí trong kho, thật dễ dàng để có được dữ liệu đáng tin cậy với thông tin chính xác, theo thời gian thực về hàng tồn kho, yêu cầu nhân sự và nhu cầu bảo trì, việc quản lý kho hàng của bạn thật dễ dàng.

Bằng cách sử dụng cảm biến, bạn sẽ được cảnh báo khi các khu vực cụ thể cần được phục vụ. Bạn càng chủ động thì kho của bạn sẽ hoạt động càng tốt.

Dự báo bảo dưỡng, bảo trì

IoT cung cấp khả năng dự đoán cho hoạt động bảo dưỡng, bảo trì một cách chủ động sử dụng dữ liệu thời gian thực để xác định các sự cố tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Phương pháp này giúp giảm thiểu thời gian chết, các hoạt động chưa được lên kế hoạch trước cũng như tối ưu hóa lịch trình bảo dưỡng và kéo dài tuổi thọ thiết bị.

Việc dự đoán chất lượng thiết bị có thể kết hợp với kết quả phân tích hình ảnh từ camera để phát hiện các thay đổi trong màu sắc, vết nứt, và vết nứt từ thiết bị, cũng như các biến đổi cơ học mà trang thiết bị, dây chuyền có thể phải đối mặt.

Giải pháp này đặc biệt hiệu quả và được ứng dụng rộng rãi bởi các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực dầu khí khi vận hành các hệ thống đường ống dẫn dầu của họ.

Tối ưu hóa Chuỗi Cung Ứng

IoT đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng trong sản xuất. Bằng cách theo dõi và giám sát tài sản, tồn kho và lô hàng, IoT cho phép quản lý thời gian thực và quản lý tồn kho hiệu quả, giảm thiểu tình trạng hết hàng và giảm chi phí tổng cộng.

Một cuộc khảo sát gần đây đã chỉ ra rằng 28% doanh nghiệp sản xuất đã triển khai các giải pháp IoT để cải thiện khả năng quan sát và theo dõi chuỗi cung ứng.

Tuy nhiên, theo báo cáo khảo sát năm 2023 của PWC, vẫn còn nhiều thách thức tồn tại và các doanh nghiệp có thể làm nhiều hơn để nâng cao chuỗi cung ứng của họ trong thời đại số.

Giảm Thiểu Rủi Ro An Toàn Lao Động

Trong các hoạt động sản xuất, rủi ro về an toàn lao động là một vấn đề nghiêm trọng đối với các doanh nghiệp. Một trường hợp điển hình là trong quá trình vận hành xe nâng (Forklifts).

Cơ quan An toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp ước lượng rằng xe nâng chiếm 61,800 vụ chấn thương nhẹ, 34,900 vụ chấn thương nặng và 85 vụ tử vong liên quan đến xe nâng mỗi năm.

Với gần 900,000 xe nâng đang hoạt động tại Mỹ, con số này tương đương với khả năng 1 trong 10 chiếc xe nâng làm việc tại cơ sở của bạn sẽ liên quan đến một tai nạn. Hầu hết các tai nạn có thể tránh được với sự đào tạo đúng, vận hành và công nghệ an toàn của xe nâng.

Các camera AI sẽ liên tục theo dõi hoạt động trong nhà máy và các địa điểm khác trong khi các cảm biến IoT ghi nhận môi trường và mức độ an toàn (khoảng cách, rung chấn, va chạm…).

Khi một xung đột tiềm ẩn được xác định, thời gian trở thành yếu tố quan trọng, dữ liệu và phân tích hình ảnh giúp dự báo sự cố tiềm ẩn, cho phép kích hoạt nhanh chóng các hoạt động cảnh báo hoặc điều khiển trong vòng một phần nghìn giây, nhanh hơn nhiều so với thời gian phản ứng của con người thông thường mất khoảng 2 giây.

Các cảnh báo này cũng được áp dụng một cách linh hoạt, từ cảnh báo bằng âm thanh đến tự động can thiệp vào phương tiện như giảm tốc độ hoặc dừng hoàn toàn dựa trên các tình huống cụ thể. Nhà máy Toyota tại Mỹ đã triển khai giải pháp này và có khả năng phân tích 62,000 hành vi trong khoảng hai phút rưỡi.

Hiệu Quả trong Đào Tạo

Ngành hàng không luôn tiên phong trong việc sử dụng công nghệ mô phỏng để đào tạo nhân viên và mô phỏng các tình huống bay khi có sự cố, từ đó tối ưu hóa hoạt động của họ.

Tuy nhiên, với dữ liệu thu thập từ cảm biến IoT và camera cũng như sự phát triển của công nghệ AR/VR, các doanh nghiệp sản xuất có thể chuyển đổi toàn bộ dây chuyền sản xuất và quy trình hoạt động của mình thành môi trường 3D giả lập phục vụ đào tạo và mô phỏng các tình huống xử lý khi có sự cố.

Coca-Cola cũng như nhiều doanh nghiệp khác trên thế giới đã dần chuyển đổi hoạt động đào tạo của họ sang sử dụng môi trường AR/VR thay vì đào tạo trực tiếp. Giải pháp này giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhiều chi phí tổ chức đào tạo cũng như giảm thiểu rủi ro lớn có thể xảy ra khi vận hành thực tế.

Bản Sao Số

Digital Twin đòi hỏi các doanh nghiệp cần có lượng dữ liệu được thu thập đầy đủ tại mọi giai đoạn của quá trình sản xuất để từ đó tạo ra một bản sao số hoàn chỉnh. Mặc dù việc này có chi phí và yêu cầu thời gian, nhưng đồng thời mang lại hiệu suất lớn cho doanh nghiệp.

Ví dụ, Cảng Rotterdam ở Hà Lan đang hợp tác với đối tác cung cấp trang thiết bị IoT để tạo ra một bản sao số của cảng – sao chép tất cả tài nguyên, chuyển động hàng hải, cơ sở hạ tầng, thời tiết, địa hình và độ sâu nước – với độ chính xác 100%.

Bản sao số này cho phép họ thử nghiệm các kịch bản một cách chính xác và hiểu rõ hơn về cách cải thiện hiệu suất trong quá trình vận hành đồng thời duy trì các tiêu chuẩn an toàn.

Thực tế, “các công ty vận chuyển và cảng có thể tiết kiệm đến một giờ trong thời gian neo đậu, tương đương với khoảng 80,000 đô la tiết kiệm cho các nhà điều hành tàu, và giúp thêm vào số lượng tàu có thể neo đậu tại cảng mỗi ngày.”

Ngoài những ví dụ ở trên, có thể còn kể ra được rất nhiều ví dụ thực tế khác mà các Doanh nghiệp hiện nay đang áp dụng để tối ưu hoạt động sản xuất trong nhiều lĩnh vực như Hàng tiêu dùng, Thời trang, Y tế, Nông nghiệp, etc.

Nhưng có thể tóm tắt lại hai yếu tố tiên quyết mà các Doanh nghiệp đều cần phải thực hiện để đột phá trong hoạt động sản xuất và kinh doanh trong kỷ nguyên số, đó là các Doanh nghiệp cần phải thực hiện thu thập dữ liệu sản xuất một cách đầy đủ và chi tiết từ sớm thông qua sử dụng thiết bị IOT, Camera, phần mềm nhập liệu hay thậm chí thu thập bằng paper vì giá trị của tài nguyên này là vô cùng lớn.

Yếu tố thứ 2 là bên cạnh kế hoạch lớn cho việc chuyển đổi thì Doanh nghiệp nên lựa chọn đi những bước nhỏ một cách nhanh chóng để đem lại hiệu quả thực tế thay vì thực hiện các dự án dài hơn và chờ đợi kết quả.