5 thách thức lớn nhất khi triển khai nhà máy Thông Minh


Công nghiệp 4.0, hay cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, đã xảy ra với việc áp dụng rộng rãi các cảm biến thông minh, cải tiến kết nối và điện toán đám mây. Dựa trên những cải tiến mà máy tính mang lại cho sản xuất, Công nghiệp 4.0 sẽ tăng cường sản xuất thông qua các thiết bị Internet công nghiệp (IIoT) và công nghệ tiên tiến khác.

Mặc dù việc chuyển đổi số sản xuất là nhằm mục đích làm cho sản xuất hiệu quả hơn, nhiều chủ doanh nghiệp cảm thấy lo ngại về những thách thức mới của Công nghiệp 4.0. Tuy sản xuất thông minh đi kèm với nhiều lợi ích nhưng cũng đi kèm với nhiều thách thức, dưới đây là 5 thách thức lớn nhất khi triển khai các nhà máy Thông Minh.

Sự lo ngại khi triển khai các nhà máy Thông Minh

Với sự gia tăng của dữ liệu, khả năng kết nối và sức mạnh xử lý ở biên, Internet of Things công nghiệp (IIoT) ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn. Tuy nhiên, việc áp dụng thành công vẫn nằm ngoài tầm với của nhiều doanh nghiệp, hai trong số ba công ty thí điểm các giải pháp sản xuất kỹ thuật số không thể chuyển sang triển khai quy mô lớn thành công. Vì sao vậy ? Mặc dù họ nhiệt tình cho sự chuyển đổi này sang một tương lai sản xuất kỹ thuật số, Nhưng rất ít công ty đã nhận ra tiềm năng của nó ở quy mô lớn. 

Edge AI là gì và vì sao phải cần quan tâm đến Edge AI ?

 

Chúng ta đã biết rằng AI và IoT ở tại biên là chìa khóa cho sự tăng tốc chuyển đổi nhà máy, nhưng điều gì là cần thiết để xúc tác cho việc áp dụng nhanh hơn các công nghệ này và tránh những cạm bẫy của luyện ngục thí điểm ?

Trong hai năm qua, Intel đã bắt đầu nghiên cứu hơn 400 người tham gia trong các công ty công nghiệp và hệ sinh thái. Sự Tham gia lãnh đạo sản xuất và các công nhân, cũng như các nhà công nghệ phát triển các giải pháp và dịch vụ hỗ trợ họ trả lời câu hỏi này và khám phá các thành phần thiết yếu của công nghiệp 4.0. 

Năm 2018, Intel đã phát hành Giai đoạn 1 của nghiên cứu , xác định các vấn đề chính mà các nhà lãnh đạo sản xuất và công nhân nhà máy đang vật lộn khi họ cùng nhau phát triển trên con đường đến tương lai nhà máy thông minh.

Quảng cáo

Vừa qua Intel vừa phát hành giai đoạn tiếp theo của công việc này : Tăng tốc chuyển đổi công nghiệp , xem xét cách các công nhân sẽ áp dụng và phản ứng với AI trong vai trò sản xuất và những chiến lược và chiến thuật nào sẽ tăng tốc cho máy gia tốc. Đến nay, nghiên cứu theo giai đoạn này thể hiện quan điểm toàn diện nhất về chuyển đổi kỹ thuật số đang diễn ra trong lĩnh vực sản xuất.

Tất cả những người tham gia Giai đoạn Hai được yêu cầu phải có vai trò đầu tiên trong một nhà máy thông minh hoặc một công ty phát triển các công nghệ, giải pháp hoặc dịch vụ thông minh, bao gồm toàn bộ các quan điểm trong quá trình phát triển, triển khai và bảo trì các công nghệ.

Nghiên cứu của Intel cho thấy rằng mặc dù có sự khao khát lớn đối với chuyển đổi kỹ thuật số, 83% các công ty nói rằng họ có kế hoạch đầu tư vào các công nghệ nhà máy thông minh trong hai đến ba năm tới, những doanh nghiệp có khả năng thúc đẩy sự thay đổi đó thường không chắc chắn về cách di chuyển về phía trước hoặc do dự để mạo hiểm thử nghiệm nó. Vì vậy, những gì giải thích cho sự thất bại này để khởi động hoặc không mở rộng quy mô? Và làm thế nào các nhà lãnh đạo nên thay đổi tư duy văn hóa trong các tổ chức của họ để gặt hái những lợi ích của IOT công nghiệp?

Dưới đây là năm thách thức hàng đầu, được trích dẫn bởi những người được hỏi, có khả năng làm hỏng các khoản đầu tư vào các giải pháp thông minh trong tương lai và các giải pháp để vượt qua nó.

5 thử thách lớn khi triển khai nhà máy Thông Minh

Thử thách số 1: Con người và Khoảng cách kỹ năng – Skill Gaps

36% số người được hỏi gặp vấn đề về kỹ năng kỹ thuật , điều đó ngăn cản họ hưởng lợi từ khoản đầu tư của họ.

Để thực hiện thành công công nghệ mới và duy trì hoạt động, một công ty phải có một lực lượng lao động sở hữu kỹ thuật số khéo léo, người dùng phải hiểu cả quy trình sản xuất và các công cụ kỹ thuật số hỗ trợ các quy trình đó. 

Giải pháp: 

  • Doanh nghiệp nên Tạo các chương trình hỗ trợ học tập suốt đời trong lực lượng lao động hiện có, kết hợp các khái niệm mới với các cơ hội thực hành để sử dụng chúng trong bối cảnh hoạt động sản xuất; xây dựng các mô-đun được liên kết để nhân viên phát triển và trau dồi kỹ năng theo thời gian khi họ trở nên thành thạo
  • Cung cấp hướng dẫn về các công cụ và kỹ năng kỹ thuật số (được coi là quan trọng hiện nay, nhưng quan trọng cho tương lai). Hãy toàn diện trong nội dung bằng cách bao gồm an ninh mạng, cơ sở hạ tầng, AI, dữ liệu, lưu trữ và tính toán nhu cầu. Trình bày các khái niệm cá nhân  sự phụ thuộc lẫn nhau của họ.
  • Nhấn mạnh đánh giá vấn đề và giải quyết vấn đề trước khi thực hiện giải pháp
  • Khi đứng lên một dự án công nghệ thông minh mới, hãy cân bằng việc thuê các chuyên gia bên ngoài và nhân viên nội bộ để phát triển sự khéo léo kỹ thuật số của công ty bạn

Quảng Cáo

Thử thách số 2: Chất lượng và độ nhạy cảm của dữ liệu

27% số người được hỏi lo lắng về quyền riêng tư, quyền sở hữu và quản lý dữ liệu và IP.

Để thực hiện thành công thuật toán AI, ví dụ, đòi hỏi phải có dữ liệu để đào tạo và kiểm tra nó. Điều này có nghĩa là dữ liệu phải được chia sẻ, tuy nhiên nhiều công ty không muốn chia sẻ dữ liệu của họ với các nhà phát triển giải pháp bên thứ ba. 

Doanh nghiệp Cũng có một niềm tin mạnh mẽ rằng các chính sách quản trị dữ liệu hiện tại của Intel để sử dụng nội bộ trong tổ chức là không đủ để hỗ trợ chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức.

Giải pháp:

  • Chính thức hóa các chính sách chia sẻ dữ liệu để truyền dữ liệu trong tổ chức và truyền dữ liệu giữa các tổ chức.
  • Thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu phản ánh giá trị của việc chia sẻ dữ liệu với rủi ro tiềm ẩn. Hiểu rằng chính sách một kích cỡ phù hợp với tất cả sẽ không đủ. Chính sách nhúng tùy chỉnh trong hợp đồng nhà cung cấp / nhà cung cấp trong tương lai
  • Xem xét nhu cầu chia sẻ dữ liệu trước khi đứng lên một dự án thông minh và xây dựng kịp thời để đàm phán những nhu cầu này vào hoạt động của dự án

Thử thách số 3: Khả năng tương tác (Interoperability)

23% số người được hỏi, nói rằng doanh nghiệp họ thiếu khả năng tương tác giữa các giao thức, thành phần, sản phẩm và hệ thống.

Đây là một cuộc đấu tranh đang diễn ra không phải là mới. Tuy nhiên, ngày nay, các công ty đang trở nên thất vọng hơn với khả năng tương tác này vì nó hạn chế khả năng đổi mới của họ. Điều này cũng hạn chế khả năng nâng cấp các thành phần hệ thống của họ, vì họ không thể dễ dàng trao đổi một nhà cung cấp cho một nhà cung cấp khác hoặc một bộ phận của hệ thống cho một nhà cung cấp khác.

Giải pháp:

Quảng Cáo

  • Tích cực theo đuổi và hỗ trợ phát triển tiêu chuẩn để tăng khả năng tương tác; bất cứ khi nào có thể tham gia vào các tập đoàn như các nhóm tự động hóa quy trình mở .
  • Yêu cầu các nhà cung cấp của họ phối hợp chặt chẽ với nhau để phát triển và thực hiện các giải pháp nhấn mạnh tính mô đun và đưa ra các đường dẫn để nâng cấp theo thời gian bằng nhiều giải pháp của nhà cung cấp.
  • Xem xét các tùy chọn nguồn mở khi triển khai các dự án công nghệ thông minh.

Thử thách số 4: Bảo mật và an toàn thông tin

22% số người được hỏi lo ngại các mối đe dọa bảo mật, cả về các lỗ hổng hiện tại và mới nổi trong nhà máy.

Cybersecurity in Smart Factory . Source : Trend Micro

Sự kết hợp giữa các hệ thống vật lý và kỹ thuật số trong một nhà máy thông minh giúp khả năng tương tác thời gian thực trở nên khả thi nhưng nó đi kèm với nguy cơ bề mặt tấn công mở rộng. Với nhiều máy móc và thiết bị được kết nối với một hoặc nhiều mạng trong nhà máy thông minh, các lỗ hổng trong bất kỳ một trong những thiết bị đó có thể mở ra hệ thống để tấn công. 

Các công ty sẽ cần phải lường trước cả các lỗ hổng hệ thống doanh nghiệp và các lỗ hổng vận hành ở cấp độ máy. Các công ty không đủ chuẩn bị để đối phó với các mối đe dọa bảo mật này, và nhiều doanh nghiệp dựa vào các nhà cung cấp giải pháp và công nghệ của họ để làm điều này.

Giải pháp

  • Kết hợp các chuyên gia OT và CNTT trong các nhóm dự án thông minh để đánh giá các lỗ hổng có thể xảy ra. Xác định các mối đe dọa về con người, quy trình, máy và mạng
  • Hiểu các nhà cung cấp nâng cấp đưa vào thiết bị và / hoặc hoạt động và dự đoán các thay đổi có thể có đối với các lỗ hổng
  • Phát triển các góc phân tích, phân tích trong đó không có ai thay thế hoặc tính năng có thể là một lỗ hổng nghiêm trọng nhưng trong đó sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các lựa chọn thay thế và / hoặc các tính năng giới thiệu hoặc tăng các lỗ hổng. Lập kế hoạch cho những trường hợp không rõ ràng.

Thử thách số 5: Quản lý và Xử lý sự tăng trưởng dữ liệu

18% số người được hỏi lo ngại về sự tăng trưởng dữ liệu xử lý số lượng và vận tốc cũng như ý nghĩa của nó.

Quảng cáo

Quản lý dữ liệu tăng trưởng

Khi việc sử dụng AI mở rộng, các công ty sẽ phải đối mặt với nhiều dữ liệu hơn, được tạo ra với tốc độ nhanh hơn và ở nhiều định dạng. Các thuật toán AI cần phải dễ hiểu hơn, tức là thuật toán đi đến một khuyến nghị như thế nào? Các thuật toán này phải có khả năng kết hợp dữ liệu thường có các loại và khung thời gian khác nhau. 

Giải pháp:

  • Hiểu dữ liệu mang lại hiểu biết về giá trị kinh doanh và tính toán cân bằng ở cấp độ tài sản; băng thông; và nhu cầu phản hồi kiểm soát thời gian thực (độ trễ thấp).
  • Dự đoán tỷ lệ lấy mẫu phản ánh các thay đổi đối với trạng thái máy hoặc hoạt động. Thu thập mọi thứ có thể không có ý nghĩa.
  • Phát triển kiến ​​trúc hệ thống mạnh mẽ trước khi triển khai, cân bằng giữa nhu cầu tính toán và vị trí của các nhu cầu đó (ví dụ như cạnh so với đám mây), yêu cầu lưu trữ ngày hôm nay và trong tương lai và cơ sở hạ tầng truyền thông.

Nguồn : tham khảo từ  Irene Petrick là giám đốc cấp cao của  bộ phận Internet đổi mới công nghiệp tại Intel.  Faith McCreary là kỹ sư chính về Trải nghiệm người dùng tại Intel.

Leave A Reply

Your email address will not be published.