Trong sản xuất 4.0, Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất, đồng thời khám phá thông tin chi tiết mới để thúc đẩy sự đổi mới và cải tiến. Do đó, việc phân tích Big Data sẽ giúp doanh nghiệp có được cái nhìn toàn cảnh về toàn bộ hoạt động sản xuất của mình cũng như thông tin chính xác của thị trường, qua đó giúp đưa ra các quyết định hợp lý để nâng cao khả năng cạnh tranh.

Big Data là gì? Vì sao nó đang dần phổ biến?

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.

Hiện nay, đa số  các hoạt động kinh doanh và sản xuất đều tạo ra dữ liệu và đó là lý do khiến các tổ chức luôn tìm cách thu thập mọi thứ liên quan. Mặc dù không thể tận dụng hết 100% và có thể gây nhiều lãng phí, việc thu thập và phân tích Big Data vẫn ngày càng tăng trong ngành sản xuất. Vậy lý do tại sao?

Câu trả lời cho câu hỏi này có hai phần. Để đưa ra các quyết định ngày càng phức tạp và có được những hiểu biết sâu sắc hơn, các nhà sản xuất ngày càng dựa nhiều hơn vào dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Khi dữ liệu được thu thập nhiều hơn từ khu vực sản xuất và chuyển đổi thành các báo cáo có thể sử dụng được, nhà quản trị có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu trực tiếp và nhanh chóng hơn

Ngoài ra, các thị trường hiện đại thúc đẩy các nhà sản xuất hướng tới việc sử dụng Big Data để duy trì tính linh hoạt, hiệu quả và dễ dàng đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng cũng như nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường. Dữ liệu đang mở ra bước tiếp theo trong hành trình cải tiến liên tục của các nhà sản xuất.

Trong thời đại đại dịch, Big Data càng trở nên quan trọng hơn. Tất nhiên, sau 2 năm đại dịch, nền kinh tế toàn cầu bị ảnh hưởng trầm trọng nên không có gì ngạc nhiên khi giảm chi phí là ưu tiên hàng đầu của các nhà sản xuất ngày nay.

Dữ liệu lớn trong ngành sản xuất giúp hợp lý hóa các quy trình và do đó loại bỏ các chi phí không cần thiết. Ví dụ: với sự trợ giúp của Dữ liệu lớn, John Deere (Deere & Company) đã có thể tiết kiệm 900 triệu đô la trong việc kiểm soát hàng tồn kho trong khoảng thời gian hai năm. Ngoài ra, Công ty Coca-Cola đã có thể tiết kiệm khoảng 45 triệu đô la hàng năm bằng cách thực hiện phân tích dữ liệu lớn.

Một số ứng dụng của Big Data trong sản xuất

• Bảo trì dự đoán
• Quản lý chất lượng sản phẩm
• Quản lý chuỗi cung ứng
• Nhận dạng hình ảnh
• Dự báo sản xuất
• Quản lý vòng đời sản phẩm (PLM)
• Thử nghiệm và mô phỏng các quy trình sản xuất mới

Lợi ích của Big Data trong sản xuất

Nâng cao năng lực sản xuất

Một trong những xu hướng gần đây trong sản xuất là sự chú trọng vào việc tùy chỉnh sản phẩm cho khách hàng, chuyển sang quy trình sản xuất lấy khách hàng làm trung tâm. Điều này rất khó vì nó liên quan đến nhiều thay đổi máy móc hoặc công cụ hơn và cũng vô tình làm tăng thời gian ngừng hoạt động của máy móc.

Các doanh nghiệp có thể giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng phân tích Big Data để lập bản đồ hành vi khách hàng, sử dụng các kỹ thuật mô hình dự báo và phân tích hiện đại; để tùy chỉnh dây chuyền sản xuất hợp lý qua đó tăng hiệu quả thực hiện đơn đặt hàng.

Quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn

Big Data cho phép các nhà sản xuất giảm thiểu rủi ro trong việc cung cấp nguyên vật liệu cho sản xuất. Bằng cách tính đến các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến sự tắc nghẽn của các tuyến đường vận chuyển, công ty có thể dự đoán trước khả năng giao hàng đúng hạn. Điều này sẽ cho phép nhà sản xuất chủ động xây dựng các kế hoạch dự phòng để giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố này đến sản xuất.

Giảm thời gian chết của thiết bị máy móc

Big Data có thể được sử dụng để thực hiện bảo trì dự đoán và phòng ngừa . Thời gian chết của máy móc là một vấn đề phổ biến trong sản xuất và đòi hỏi cần có sự khắc phục sự cố ngay lập tức nếu không sẽ làm chậm toàn bộ quá trình sản xuất. Nhờ Dữ liệu lớn, các nhà sản xuất có thể dự đoán các hư hỏng của máy móc và chủ động các biện pháp sửa chữa thiết bị, đảm bảo rằng hoạt động sản xuất không bị đình trệ. Hơn nữa, một số công nghệ hiện đại cho phép tự phát hiện lỗi và có thể tự động tắt máy để tránh hư hỏng thêm. 

Mặt khác Big Data giúp cho việc phân tích lượng lớn thông tin trở nên dễ dàng khi giúp nhận diện các mẫu trong phạm vi dữ liệu lớn, từ đó dự đoán thời điểm máy móc có thể bị lỗi. Vì vậy, việc khắc phục sự cố trở nên dễ dàng hơn và giảm tới 50% chi phí vận hành. Nghiên cứu từ Forbes cho rằng Big Data trong ngành sản xuất có thể giảm 26% sự cố và 23% thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến.

Xem thêm:

Lợi thế cạnh tranh

Big Data cho phép tổ chức truy cập vào dữ liệu sản xuất nhanh chóng, theo thời gian thực  và qua đó cho phép kinh doanh linh hoạt và chính xác hơn, và thậm chí dễ dàng đáp ứng các kỳ vọng của khách hàng. Với cái nhìn tổng quan về mọi hoạt động sản xuất trong nhà máy, doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa ra các quyết định tốt hơn, mang lại lợi thế mạnh mẽ cho các nhà sản xuất so với các đối thủ cạnh tranh ít hiểu biết hơn về dữ liệu.

Nâng cao dịch vụ khách hàng

Sự thành công của doanh nghiệp sản xuất phụ thuộc nhiều vào sự hài lòng của khách hàng. Với Big Data, tổ chức có thể phân tích trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm của mình, do đó có thể đưa ra các hành động và phương án cải thiện chất lượng và dịch vụ. 

Báo cáo từ Deloitte cho thấy 36% người tiêu dùng quan tâm đến việc mua các sản phẩm và dịch vụ có thể tùy chỉnh và 48% sẵn sàng chờ đợi lâu hơn cho những hàng hóa đó. Vì vậy, Dữ liệu lớn, đi kèm với các thiết bị IoT, có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về trải nghiệm khách hàng cho doanh nghiệp. 

Big Data và 3 sự 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 thực sự cần 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 thậm chí còn có cả nguy cơ rò rỉ thông tin của các tổ chức. Đối mặt với vấn đề này, điện toán Đám mây Cloud Computing chính là một giải pháp hiệu quả và tối ưu. Việc kết hợp này mang lại 3 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 (cơ sở hạ tầng, khu vực lưu trữ,..). Với Cloud Computing, trách nhiệm chuyển sang các nhà cung cấp đám mây và công ty chỉ phải trả các chi phí lưu trữ thường niên.
• Nâng cao khả năng phân tích: Các công ty hoàn toàn có thể thực hiện các công việc phân tích Big Data trên Cloud Computing như khi trực tiếp thực hiện theo cách truyền thống. Điểm đặc biệt là Cloud Computing cung cấp khả năng truy cập toàn bộ dữ liệu hoạt động sản xuất ở bất kỳ đâu, điều này mang lại sự linh hoạt và nhanh chóng cho việc phân tích Big Data.
• Bảo mật: Doanh nghiệp có thể yêu cầu các đối tác cung cấp Cloud Computing mã hóa dữ liệu hoặc bất kỳ phương án bảo mật nào để nâng cao khả năng chống rò rỉ thông tin mật của tổ chức.

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 và 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 trực quan.

Một lĩnh vực nổi bật nhất của CS chính là Deep Learning (Học sâu), và có vai trò rất quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu, đặc biệt là Big Data. Bằng cách trích xuất và phân loại các mẫu từ dữ liệu và thông tin sản xuất hiện có, Deep Learning của Computer Vision sẽ tự học hỏi dựa trên các dữ liệu để tạo thành một nguồn kiến thức dồi dào hữu ích cho việc sử dụng.

Với việc kết hợp với Big Data từ Deep Learning thu thập được từ hoạt động sản xuất hàng ngày, Computer Vision hoàn toàn có những tiềm năng trở thành trợ thủ đắc lực của các nhà sản xuất, cung cấp sự hỗ trợ về mọi mặt trong nhà máy.

Big Data và Trí tuệ nhân tạo AI

Nếu có sự kết hợp nào khai phá hết tiềm năng của Big Data thì đó chính là trí tuệ nhân tạo AI. Khi dữ liệu được AI thu thập và phân tích, với khả năng tự học (Machine Learning) của mình, AI sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn và có thể tự đưa ra hoặc đề xuất các quyết định & hành động tối ưu cho người quản lý.

Với việc phân tích Big Data, tiềm năng tự động hóa các hoạt động sản xuất của AI càng được thể hiện rõ và mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức. Ví dụ, việc quản lý chuỗi cung ứng hiện đại đòi hỏi một nguồn dữ liệu dồi dào, do đó, các công ty đề cao việc 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 đây, doanh nghiệp sẽ đưa ra các phương án hoạt động để nâng cao khả năng cạnh tranh.

Theo Forbes , nghiên cứu gần đây nhất chỉ ra rằng sự kết hợp giữa AI và Big Data có thể tự động hóa gần 80% công việc vật lý, 70% công việc xử lý dữ liệu và 64% công việc thu thập dữ liệu. Điều này cho thấy rằng hai khái niệm có khả năng ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động kinh doanh và sản xuất, cũng như hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị.

Xem thêm: TOP 10 ỨNG DỤNG AI THU HÚT CẢ THẾ GIỚI

Kết luận

Khi ngày càng nhiều công nghệ cung cấp các giải pháp thu thập tất cả các dữ liệu thông tin trong sản xuất, việc phân tích Big Data ngày càng dễ tiếp cận hơn. Các nhà sản xuất có thể đo lường nhiều khía cạnh kinh doanh của mình và sản xuất của mình, cả về thu thập, phân tích và lưu trữ dữ liệu, một cách chính xác và tiết kiệm chi phí hơn, qua đó góp phần nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

5432100/5 - (0 bình chọn)