Marketing Demand
Summary
Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trong ngành sản xuất， vai trò của kỹ thuật dữ liệu trở nên vô cùng quan trọng． Bài viết này khám phá các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo， sự kết nối giữa các hệ thống khác nhau cũng như tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu． Key Points:
- Ứng dụng AI và ML trong phân tích dữ liệu sản xuất giúp tự động hóa quy trình, phát hiện mẫu ẩn và tối ưu hóa hiệu quả.
- Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn như IoT, ERP và CRM tạo ra cái nhìn tổng quan về hoạt động sản xuất, giúp nhận diện điểm nghẽn và tăng cường khả năng phản ứng với thay đổi thị trường.
- Đầu tư vào an ninh mạng và công nghệ Blockchain không chỉ bảo vệ dữ liệu mà còn nâng cao niềm tin của khách hàng thông qua tính minh bạch.
Tầm quan trọng của kỹ thuật dữ liệu trong ngành sản xuất
Trong bài viết trước, chúng ta đã thảo luận về ảnh hưởng của các công nghệ mới nổi như AI, Machine Learning, IIoT và GenAI đến ngành sản xuất. Những công nghệ này phụ thuộc vào việc khai thác dữ liệu và xử lý nó một cách hiệu quả - biến thông tin thô thành những hiểu biết có thể hành động được, từ đó thúc đẩy quyết định thông minh hơn, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa chu kỳ sản xuất và nâng cao hiệu suất hoạt động. Khi các nhà sản xuất ngày càng áp dụng những công nghệ này, dữ liệu không chỉ đơn thuần là sản phẩm phụ của quy trình mà trở thành nền tảng cho sự đổi mới chiến lược. Nó cho phép các doanh nghiệp không chỉ duy trì tính cạnh tranh mà còn dẫn dắt sự tiến bộ trong ngành. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá tầm quan trọng của dữ liệu cũng như nhu cầu về một giải pháp kỹ thuật dữ liệu mạnh mẽ để tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng các công nghệ mới nổi trong lĩnh vực sản xuất.
Thách thức quản lý dữ liệu tại nhà máy
Để có được lợi thế cạnh tranh thông qua công nghệ, các công ty sản xuất cần tập trung vào việc khai thác và tổng hợp khối lượng lớn dữ liệu không cấu trúc, vì đây là yếu tố then chốt để unlock tiềm năng đầy đủ của nó và tạo ra giá trị chuyển biến. Hiện nay, sự phức tạp ngày càng tăng của quy trình sản xuất hiện đại đang dẫn đến việc phát sinh một lượng lớn dữ liệu thô không được sử dụng. Nghiên cứu cho thấy rằng các hoạt động sản xuất tạo ra tới **1.8K petabyte** dữ liệu hàng năm. Dữ liệu giờ đây không còn chỉ là một sản phẩm phụ của hoạt động thường ngày; mà đã trở thành một tài sản kinh doanh quan trọng cần được khai thác để tối đa hóa giá trị trong toàn chuỗi giá trị sản xuất. Để thành công trong tương lai của ngành chế tạo, các công ty cần nhận thức rằng **dữ liệu** chính là cốt lõi để cải thiện năng suất, chất lượng và hiệu suất vận hành tổng thể.
Extended Perspectives Comparison:
| Kết luận | Tầm quan trọng của Dữ liệu trong Ngành Sản xuất | Giải pháp Kỹ thuật Dữ liệu | Lợi ích của Giải pháp Kỹ thuật Dữ liệu | Ví dụ thành công |
|---|---|---|---|---|
| Dữ liệu là tài sản chiến lược | Cần khai thác dữ liệu để tối đa hóa giá trị sản xuất | Cung cấp nền tảng quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả | Tăng lợi nhuận, cải thiện quyết định và nâng cao hiệu quả vận hành | General Electric giảm 20% thời gian ngừng hoạt động |
| Chuyển đổi mô hình sản xuất truyền thống sang dựa trên dữ liệu | Dữ liệu trở thành cốt lõi cho sự đổi mới trong ngành chế tạo | Hỗ trợ tích hợp AI vào quy trình sản xuất. | Giúp doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh và thúc đẩy năng suất. | BMW nâng tỷ lệ phát hiện lỗi lên tới 30% |
| Đối mặt với thách thức quản lý dữ liệu không đồng nhất và phân mảnh. | ||||
| Đầu tư vào giải pháp kỹ thuật dữ liệu là cần thiết cho tương lai ngành chế tạo. |
Vấn đề phân mảnh và chất lượng dữ liệu trong sản xuất
Tuy nhiên, việc chuyển từ quy trình sản xuất truyền thống sang môi trường sản xuất công nghệ dựa trên dữ liệu không chỉ đơn thuần là thu thập dữ liệu - mà còn đòi hỏi một nền tảng vững chắc và được cấu trúc tốt, cùng với những giải pháp kỹ thuật hiệu quả để quản lý và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Đây chính là lúc các giải pháp **kỹ thuật dữ liệu** trở nên vô cùng quan trọng. Những giải pháp này không chỉ giúp các nhà sản xuất quản lý dữ liệu của họ mà còn giúp họ hiểu rõ hơn về nó, dẫn đến quyết định tốt hơn, nâng cao khả năng đổi mới sáng tạo và duy trì tính cạnh tranh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá lý do tại sao việc áp dụng các giải pháp kỹ thuật dữ liệu lại cần thiết cho các nhà sản xuất và làm thế nào họ có thể tạo ra giá trị thông qua việc áp dụng những giải pháp này. ## Những Thách Thức Trong Quản Lý Dữ Liệu Tại Xưởng Sản Xuất
Giải pháp kỹ thuật dữ liệu và lợi ích của nó
Các nhà sản xuất đang gặp khó khăn với việc phân mảnh dữ liệu, vấn đề sở hữu và chất lượng, điều này gây cản trở cho việc áp dụng AI hiệu quả và sử dụng dữ liệu trên nhiều chức năng. Các công ty sản xuất từ lâu đã hoạt động trong môi trường cô lập với dữ liệu bị phân tán mà chỉ một số bộ phận có thể tiếp cận và chia sẻ. Một khảo sát của Rockwell Automation cho thấy các nhà sản xuất có doanh thu hàng năm dưới 500 triệu USD chỉ sử dụng khoảng **38%** dữ liệu của họ một cách hiệu quả, trong khi những nhà sản xuất có doanh thu hàng năm trên 30 tỷ USD lại sử dụng hơn **50%** dữ liệu của họ một cách hiệu quả. Điều này dẫn đến những tình huống khó khăn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, quyền sở hữu dữ liệu không rõ ràng và khó khăn trong việc truy cập dữ liệu giữa các nhóm.
Vấn đề này càng trở nên nổi bật hơn khi xem xét **dữ liệu đa dạng** đến từ nhiều nguồn khác nhau như dây chuyền sản xuất, chuỗi cung ứng, quản lý kho và hệ thống kiểm soát chất lượng. Các nhà sản xuất đang phải đối mặt với một số thách thức chính sau đây:
- **Quyền sở hữu dữ liệu không rõ ràng:** Khi không xác định được ai là người chịu trách nhiệm về dữ liệu, thật khó để đảm bảo tính minh bạch và quy trình quản lý tốt trong tổ chức.
- **Các định dạng và cấu trúc dữ liệu khác nhau:** Ngành công nghiệp chế tạo chứng kiến sự gia tăng dòng chảy thông tin dưới nhiều hình thức khác nhau như nhật ký máy móc, đọc cảm biến, lịch trình sản xuất hay báo cáo bảo trì. Việc hài hòa hóa loại dữ liệu này là rất cần thiết để thực hiện phân tích hiệu quả.
Ngoài ra, việc ứng dụng nguyên lý phân tích Big Data sẽ giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất; vật liệu mới trong cảm biến IoT có thể cải thiện độ chính xác của việc thu thập thông tin; machine learning cũng hỗ trợ dự đoán nhu cầu thị trường cùng với đó là tối ưu hóa nguồn lực; tích hợp công nghệ đám mây sẽ nâng cao khả năng truy cập và chia sẻ thông tin giữa các phòng ban. Những yếu tố này đều góp phần quan trọng vào quá trình chuyển đổi ngành chế tạo theo hướng hiệu quả hơn.
Vấn đề này càng trở nên nổi bật hơn khi xem xét **dữ liệu đa dạng** đến từ nhiều nguồn khác nhau như dây chuyền sản xuất, chuỗi cung ứng, quản lý kho và hệ thống kiểm soát chất lượng. Các nhà sản xuất đang phải đối mặt với một số thách thức chính sau đây:
- **Quyền sở hữu dữ liệu không rõ ràng:** Khi không xác định được ai là người chịu trách nhiệm về dữ liệu, thật khó để đảm bảo tính minh bạch và quy trình quản lý tốt trong tổ chức.
- **Các định dạng và cấu trúc dữ liệu khác nhau:** Ngành công nghiệp chế tạo chứng kiến sự gia tăng dòng chảy thông tin dưới nhiều hình thức khác nhau như nhật ký máy móc, đọc cảm biến, lịch trình sản xuất hay báo cáo bảo trì. Việc hài hòa hóa loại dữ liệu này là rất cần thiết để thực hiện phân tích hiệu quả.
Ngoài ra, việc ứng dụng nguyên lý phân tích Big Data sẽ giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất; vật liệu mới trong cảm biến IoT có thể cải thiện độ chính xác của việc thu thập thông tin; machine learning cũng hỗ trợ dự đoán nhu cầu thị trường cùng với đó là tối ưu hóa nguồn lực; tích hợp công nghệ đám mây sẽ nâng cao khả năng truy cập và chia sẻ thông tin giữa các phòng ban. Những yếu tố này đều góp phần quan trọng vào quá trình chuyển đổi ngành chế tạo theo hướng hiệu quả hơn.
)
Free ImagesLàm thế nào để tập trung hóa dữ liệu từ nhiều nguồn
- **Chất lượng dữ liệu không nhất quán:** Dữ liệu không chính xác, thiếu hoàn thiện và lỗi thời có thể cản trở quá trình ra quyết định, dẫn đến sai sót, kém hiệu quả và mất cơ hội.
- **Khó khăn trong việc truy cập dữ liệu:** Hệ thống lưu trữ dữ liệu tách biệt là phổ biến, thiếu tính tương tác và ngăn cản việc chia sẻ dữ liệu giữa các phòng ban. Những thách thức này tạo ra rào cản đáng kể trong việc áp dụng **AI trong sản xuất** và các công nghệ tiên tiến khác, mà cần có nền tảng dữ liệu vững chắc để hoạt động hiệu quả. Chẳng hạn như, các giải pháp AI tiềm năng có thể tăng lợi nhuận khoảng ~**38%** nhưng lại yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để cung cấp thông tin chính xác và cải thiện kết quả vận hành.
## Giải pháp Kỹ thuật Dữ liệu & Lợi ích của nó
Kỹ thuật dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà sản xuất tập trung hóa, làm sạch và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo rằng chúng được cấu trúc, dễ tiếp cận và an toàn; từ đó hỗ trợ cho quyết định theo thời gian thực, phân tích nâng cao và những hiểu biết dựa trên AI nhằm tăng cường hiệu suất hoạt động cũng như tuân thủ quy định. Việc tích hợp thành công AI và các giải pháp kỹ thuật số khác vào hoạt động sản xuất đòi hỏi phải đầu tư vào **giải pháp kỹ thuật dữ liệu**, giúp xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất và dễ dàng truy cập trên toàn tổ chức.
**Kỹ thuật dữ liệu bao gồm thiết kế và xây dựng hệ thống cùng hạ tầng để thu thập, xử lý, lưu trữ và quản lý dữ liệu**, đảm bảo rằng nó được làm sạch, cấu trúc rõ ràng sẵn sàng cho phân tích. Dưới đây là một số lợi ích chính của việc triển khai giải pháp kỹ thuật dữ liệu mà các nhà sản xuất cần chú ý khi chuyển đổi sang công nghệ sản xuất dựa trên dữ liệu:
1. **Tập trung hóa dữ liệu từ nhiều nguồn**
Các nhà sản xuất thường hoạt động qua nhiều lĩnh vực - từ sản xuất đến kiểm soát chất lượng, tồn kho tới logistics - dẫn đến một bức tranh về dữ liệu bị phân mảnh. Các cảm biến IoT, nền tảng ERP và công cụ chuỗi cung ứng tạo ra rất nhiều thông tin ở những hệ thống khác nhau. Các giải pháp kỹ thuật dữ liệu giúp gom góp tất cả những nguồn thông tin này vào một hồ chứa hoặc kho lưu trữ duy nhất; điều này mang lại cái nhìn tổng thể về hoạt động. Qua đó giúp đưa ra quyết định liền mạch hơn như tích hợp thông tin máy móc thời gian thực với hiểu biết về chất lượng sản phẩm để bảo trì dự đoán hay kiểm soát chất lượng.
2. **Làm sạch dũa kiện data**
Dữ liệu bẩn là thách thức phổ biến trong ngành sản xuất; nơi mà sự thiếu hụt hoặc không chính xác của thông tin làm giảm giá trị phân tích. Kỹ thuật dữ liệu đảm bảo rằng thông tin được làm sạch, chuyển đổi đúng cách trước khi đưa vào phân tích nhằm nâng cao độ tin cậy của nó. Chẳng hạn như mô hình bảo trì dự đoán sử dụng AI cần phải có bộ data đồng nhất; nếu đầu vào nhiễu loạn hay không đầy đủ sẽ dẫn đến những dự đoán không đáng tin cậy. Các phương pháp kỹ thuật như xử lý data (data wrangling) cùng với làm sạch sẽ đảm bảo rằng chỉ có những thông tin chính xác mới được sử dụng cho quá trình ra quyết định.
3. **Cho phép xử lý data theo thời gian thực**
Một yếu tố then chốt để chuyển đổi sang mô hình sản xuất dựa trên data là khả năng đưa ra quyết định ngay lập tức theo thời gian thực. Điều này đòi hỏi hệ thống có khả năng xử lý khối lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn bao giờ hết so với phương thức truyền thống thường chỉ kiểm tra theo giai đoạn với sự can thiệp thủ công khá nặng nề rồi mới đưa ra kết luận cuối cùng.. Tuy nhiên nhờ vào kỹ thuật dũa kiện , giờ đây người dùng sẽ dễ dàng phản ứng kịp thời trước vấn đề phát sinh; giám sát tình trạng máy móc cũng như tối ưu hóa lịch trình sản xuất.
Quá trình làm sạch và kiểm soát chất lượng dữ liệu
Khi dữ liệu đã được tập trung và làm sạch, nó sẽ sẵn sàng cho các phân tích nâng cao và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Kỹ thuật dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc cấu trúc dữ liệu để hỗ trợ các thuật toán AI. Chẳng hạn, trong kiểm soát chất lượng, các mô hình AI sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để phát hiện sớm các khiếm khuyết sản phẩm trong quá trình sản xuất. Các kỹ sư dữ liệu đảm bảo rằng thông tin này nhất quán và dễ tiếp cận, giúp việc tích hợp AI trở nên liền mạch và có thể mở rộng trên toàn bộ dây chuyền sản xuất.
Bên cạnh đó, khi các nhà sản xuất chuyển sang hoạt động dựa trên dữ liệu, họ cũng cần phải giải quyết những lo ngại về an ninh thông tin và sự tuân thủ quy định. Dữ liệu nhạy cảm liên quan đến sản xuất cùng với quyền sở hữu trí tuệ cần được bảo vệ khỏi những mối đe dọa mạng, đồng thời phải tuân thủ các quy định như GDPR. Kỹ thuật dữ liệu đảm bảo việc thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa và kiểm soát truy cập, đồng thời thiết lập khung quản trị để đáp ứng tiêu chuẩn về sự tuân thủ, nhằm bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu cũng như yêu cầu pháp lý.
Bên cạnh đó, khi các nhà sản xuất chuyển sang hoạt động dựa trên dữ liệu, họ cũng cần phải giải quyết những lo ngại về an ninh thông tin và sự tuân thủ quy định. Dữ liệu nhạy cảm liên quan đến sản xuất cùng với quyền sở hữu trí tuệ cần được bảo vệ khỏi những mối đe dọa mạng, đồng thời phải tuân thủ các quy định như GDPR. Kỹ thuật dữ liệu đảm bảo việc thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa và kiểm soát truy cập, đồng thời thiết lập khung quản trị để đáp ứng tiêu chuẩn về sự tuân thủ, nhằm bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu cũng như yêu cầu pháp lý.
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực cho quyết định nhanh chóng
Giá trị kinh doanh của kỹ thuật dữ liệu đối với các ngành công nghiệp là rất lớn. Việc áp dụng các giải pháp kỹ thuật dữ liệu có thể giúp tăng lợi nhuận trong nhà máy lên tới 38% và góp phần vào nền kinh tế toàn cầu với tổng giá trị lên đến 14 nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2035, thông qua việc cung cấp những hiểu biết dựa trên trí tuệ nhân tạo và tối ưu hóa hoạt động. Các công ty như General Electric và BMW đã ghi nhận nhiều kết quả ấn tượng, chẳng hạn như giảm 20% thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và cải thiện phát hiện lỗi lên tới 30%, cho thấy tác động mạnh mẽ của kỹ thuật dữ liệu đối với hiệu suất sản xuất. Việc áp dụng các giải pháp kỹ thuật dữ liệu tiết kiệm chi phí có khả năng mang lại giá trị kinh doanh đáng kể. Không chỉ đảm bảo rằng dữ liệu có cấu trúc luôn sẵn sàng và dễ dàng truy cập, mà còn cho phép ứng dụng các mô hình AI để tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa, từ đó thúc đẩy hiệu quả vận hành, tiết kiệm chi phí và phân bổ tài nguyên một cách hợp lý.
Hỗ trợ phân tích nâng cao và ứng dụng AI trong sản xuất
Lợi ích của việc triển khai các giải pháp kỹ thuật dữ liệu là rất đa dạng: - **Tăng cường lợi nhuận:** Các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên dữ liệu sạch và có cấu trúc có thể giúp tăng lợi nhuận của nhà máy lên tới **khoảng 38%**, mang lại lợi suất đầu tư đáng kể và đóng góp thêm khoảng **14 nghìn tỷ USD** cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2035 (PWC). - **Cải thiện quyết định:** Với dữ liệu chính xác, thời gian thực trong tay, các nhà sản xuất có thể đưa ra những quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu, từ đó nâng cao quy hoạch sản xuất, kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán. - **Nâng cao hiệu quả vận hành:** Bằng cách loại bỏ các silo dữ liệu, tối ưu hóa quy trình làm việc và tự động hóa các bước, các nhà sản xuất có thể giảm thiểu đáng kể sự không hiệu quả và thời gian ngừng hoạt động.
Giá trị kinh doanh từ việc áp dụng giải pháp kỹ thuật dữ liệu
Có nhiều ví dụ về các công ty sản xuất đã áp dụng thành công giải pháp kỹ thuật dữ liệu trong hoạt động của họ. Chẳng hạn, **General Electric (GE)** đã triển khai các giải pháp này để tối ưu hóa hiệu suất của máy móc công nghiệp thông qua việc bảo trì dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến từ turbine và động cơ, GE đã giảm được khoảng **20%** thời gian ngừng hoạt động không mong muốn. Tương tự, **BMW** cũng đã ứng dụng kỹ thuật dữ liệu để tích hợp dữ liệu cảm biến theo thời gian thực trên dây chuyền sản xuất của mình, giúp nâng cao tỷ lệ phát hiện lỗi lên tới **30%** và giảm sai sót trong quá trình sản xuất. Rõ ràng rằng: Các nhà sản xuất cần phải **đón nhận kỹ thuật dữ liệu để chuẩn bị cho tương lai của ngành chế tạo.** Những giải pháp kỹ thuật dữ liệu sẽ là nền tảng giúp các nhà sản xuất chuyển đổi từ hình thức truyền thống sang mô hình chế tạo dựa trên dữ liệu. Khi xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc, các nhà sản xuất có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI), hướng tới việc cải thiện hiệu quả, cắt giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.
Cách Forge.Lighthouse thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành sản xuất
Để tăng cường chuyển đổi số trong ngành sản xuất, Forge.Lighthouse đã trở thành một đối tác chiến lược cho các nhà sản xuất đang tìm kiếm giải pháp kỹ thuật dữ liệu mạnh mẽ. Bằng cách hợp tác với các startup sáng tạo, Forge giúp tích hợp dữ liệu một cách liền mạch, cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm tối ưu hóa hoạt động sản xuất. Với chuyên môn sâu rộng trong ngành và khả năng tiếp cận các giải pháp kỹ thuật số tiên tiến, Forge hỗ trợ doanh nghiệp khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu, từ đó thúc đẩy hiệu quả, năng suất và thành công bền vững trong kỷ nguyên số.
Chương trình Tăng tốc Thị trường dành cho các startup thông qua nền tảng Lighthouse của Forge giúp họ nhanh chóng đạt được kết quả doanh thu thông qua việc mua sắm trực tiếp các giải pháp đổi mới thông qua thử nghiệm có trả phí và triển khai quy mô lớn trong lĩnh vực công nghiệp (bao gồm cả các công ty công nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa và nhỏ). Hai startup nổi bật từ Tập thể Startup Phần cứng của Forge là **Deliverain** và **PQSI**, hoạt động trong lĩnh vực số hóa và kỹ thuật dữ liệu tại xưởng sản xuất, đã được lựa chọn làm Đối tác Kênh để thương mại hóa Các Giải pháp Công nghệ Kỹ thuật số do Saint Gobain phát triển cung cấp cho các công ty sản xuất khác ở vùng Hosur & Chennai.
Sản phẩm chủ lực của PQSI, StatPort, hỗ trợ sự hội tụ giữa các chức năng sản xuất bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện phân tích dựa trên Mô hình Thống kê và cung cấp giao diện cho phân tích nâng cao cũng như tích hợp doanh nghiệp. Với hệ thống quản lý dữ liệu cấu hình linh hoạt để quản lý luồng dữ liệu cùng với Bộ phân tích Machine Learning (ML) để xử lý dòng dữ liệu theo lô và trực tiếp, PQSI trao quyền cho các nhà sản xuất tận dụng dữ liệu nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động.
Trong khi đó, Deliverain đóng vai trò cầu nối giữa thế giới số với xưởng sản xuất thông qua Nền tảng Số hóa Công nghiệp dạng low-code. Nền tảng này hoạt động như "bộ não" cho quy trình sản xuất bằng cách kết nối máy móc một cách liền mạch, tự động hóa nhiệm vụ cũng như cung cấp dữ liệu thời gian thực về sản xuất, chất lượng và bảo trì. Nhờ vào việc áp dụng machine learning cùng với công nghệ số hiện đại, Deliverain giúp nhà sản xuất tối ưu hóa quy trình làm việc giảm thiểu thời gian chết cũng như lãng phí trong vòng vài tuần. Giải pháp thân thiện với người dùng này trao quyền cho những người quản lý nhà máy khai thác hết tiềm năng của xưởng chế biến.
Khi mà ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra giá trị vô hạn mà dữ liệu mang lại thì tương lai của ngành chế tạo sẽ ngày càng phụ thuộc vào **kỹ thuật dữ liệu**, thiết lập nền tảng vững chắc cho việc triển khai mô hình AI. Đây chính là yếu tố then chốt định hình một lĩnh vực chế tạo hiệu quả hơn nữa - nhanh nhẹn hơn - sáng tạo hơn. Việc đầu tư vào hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ không chỉ đơn thuần là nâng cấp công nghệ mà còn là quyết định chiến lược ảnh hưởng đến thành công lâu dài của các công ty chế tạo trong kỷ nguyên số; điều này hoàn toàn có thể đạt được nhờ sự đổi mới từ những startup dày dạn kinh nghiệm như Forge hỗ trợ.
Chương trình Tăng tốc Thị trường dành cho các startup thông qua nền tảng Lighthouse của Forge giúp họ nhanh chóng đạt được kết quả doanh thu thông qua việc mua sắm trực tiếp các giải pháp đổi mới thông qua thử nghiệm có trả phí và triển khai quy mô lớn trong lĩnh vực công nghiệp (bao gồm cả các công ty công nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa và nhỏ). Hai startup nổi bật từ Tập thể Startup Phần cứng của Forge là **Deliverain** và **PQSI**, hoạt động trong lĩnh vực số hóa và kỹ thuật dữ liệu tại xưởng sản xuất, đã được lựa chọn làm Đối tác Kênh để thương mại hóa Các Giải pháp Công nghệ Kỹ thuật số do Saint Gobain phát triển cung cấp cho các công ty sản xuất khác ở vùng Hosur & Chennai.
Sản phẩm chủ lực của PQSI, StatPort, hỗ trợ sự hội tụ giữa các chức năng sản xuất bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện phân tích dựa trên Mô hình Thống kê và cung cấp giao diện cho phân tích nâng cao cũng như tích hợp doanh nghiệp. Với hệ thống quản lý dữ liệu cấu hình linh hoạt để quản lý luồng dữ liệu cùng với Bộ phân tích Machine Learning (ML) để xử lý dòng dữ liệu theo lô và trực tiếp, PQSI trao quyền cho các nhà sản xuất tận dụng dữ liệu nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động.
Trong khi đó, Deliverain đóng vai trò cầu nối giữa thế giới số với xưởng sản xuất thông qua Nền tảng Số hóa Công nghiệp dạng low-code. Nền tảng này hoạt động như "bộ não" cho quy trình sản xuất bằng cách kết nối máy móc một cách liền mạch, tự động hóa nhiệm vụ cũng như cung cấp dữ liệu thời gian thực về sản xuất, chất lượng và bảo trì. Nhờ vào việc áp dụng machine learning cùng với công nghệ số hiện đại, Deliverain giúp nhà sản xuất tối ưu hóa quy trình làm việc giảm thiểu thời gian chết cũng như lãng phí trong vòng vài tuần. Giải pháp thân thiện với người dùng này trao quyền cho những người quản lý nhà máy khai thác hết tiềm năng của xưởng chế biến.
Khi mà ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra giá trị vô hạn mà dữ liệu mang lại thì tương lai của ngành chế tạo sẽ ngày càng phụ thuộc vào **kỹ thuật dữ liệu**, thiết lập nền tảng vững chắc cho việc triển khai mô hình AI. Đây chính là yếu tố then chốt định hình một lĩnh vực chế tạo hiệu quả hơn nữa - nhanh nhẹn hơn - sáng tạo hơn. Việc đầu tư vào hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ không chỉ đơn thuần là nâng cấp công nghệ mà còn là quyết định chiến lược ảnh hưởng đến thành công lâu dài của các công ty chế tạo trong kỷ nguyên số; điều này hoàn toàn có thể đạt được nhờ sự đổi mới từ những startup dày dạn kinh nghiệm như Forge hỗ trợ.
Reference Articles
Chuyển đổi số trong sản xuất công nghiệp: Cẩm nang cần ...
Chúng cho phép doanh nghiệp phát hiện sự cố bất thường và kéo dài tuổi thọ của máy móc thông qua phân tích dữ liệu kỹ thuật số. Các doanh nghiệp có thể dễ dàng ...
Source: Công ty FSIVai trò và tính thiết yếu của chuyển đổi số trong sản xuất ...
Giảm lãng phí: Chuyển đổi số cho phép tối ưu hóa quá trình sản xuất, giảm thiểu sự lãng phí về vật liệu, thời gian và công sức lao động. Công ...
Source: CMC TSChuyển đổi số trong ngành sản xuất: Bài học và cái nhìn ...
Chuyển đổi số trong ngành sản xuất: Bài học và cái nhìn sâu sắc · 1. Giảm chi phí · 2. Khả năng lưu trữ dữ liệu · 3. Cải thiện quy trình và độ tin ...
Source: BrandsvietnamDữ liệu (data) là gì? Vai trò của dữ liệu trong chuyển đổi số
Tối ưu hóa quy trình vận hành và tăng hiệu suất · Dữ liệu giúp cải thiện quy trình kinh doanh bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa hoạt động. · Ví ...
Source: Công ty Tư vấn Quản lý OCDChuyển đổi số trong sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp
Việc phân tích dữ liệu lớn cho phép doanh nghiệp sản xuất dự đoán, ngăn chặn sự cố và giúp giảm thiểu thời gian chết. Đồng thời, từ những data ...
Source: FPT ISThống kê kết hợp với dữ liệu tạo ra lực lượng sản xuất mới ...
Đặc biệt trong thời đại số, khoa học dữ liệu trở thành yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp phát triển chiến lược dài hạn, dự đoán xu hướng thị ...
Source: Cục Thống kê thành phố Hải Phòng9 bước chuyển đổi số trong ngành sản xuất
Dữ liệu là trọng tâm của quá trình chuyển đổi số. Các doanh nghiệp nên tận dụng sức mạnh của dữ liệu để tăng năng suất và tăng tính hiệu quả. Để thực hiện ...
Source: Công ty Tư vấn Quản lý OCDNhận thức đúng về chiến lược dữ liệu để thúc đẩy tiến trình ...
Để kiểm soát hiệu quả tiến trình sản xuất đòi hỏi các dữ liệu thu thập được phải chuẩn hóa để có thể kết nối hiệu quả giữa các trang thiết bị ...
Source: Chuyên trang Chuyển đổi số
ALL
Máy móc chính xác
Related Discussions