Khai thác dữ liệu tối ưu hóa sản xuất (Data-Driven Manufacturing)

Sự phát triển của công nghệ và khoa học dữ liệu đã mở ra cho doanh nghiệp nhiều cơ hội tối ưu hóa quy trình sản xuất. Khái niệm Data-Driven Manufacturing-Sản xuất thông minh dựa trên dữ liệu cũng sinh ra từ đây. Vậy ưu-nhược điểm của phương pháp này là gì, chiến lược phát triển và cách thức triển khai ra sao, cùng tìm hiểu trong bài viết dưới đây của chúng tôi.

Data-driven manufacturing là gì?

Khái niệm “Sản xuất dựa trên định hướng dữ liệu” (Data-driven manufacturing) đề cập đến việc đưa ra quyết định vận hành & tối ưu năng suất dựa trên dữ liệu thu thập được trong quá trình sản xuất. Dữ liệu có thể được lấy từ hệ thống ERP hoặc trực tiếp lấy từ máy móc hoặc sản phẩm (qua các cảm biến). Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của Internet và bộ vi xử lý tinh vi, lượng dữ liệu không những thu được ngày càng nhiều mà còn được xử lý nhanh chóng. 

Sử dụng lượng thông tin này sẽ giúp doanh nghiệp phát hiện sự cố và xử lý lỗi nhanh hơn, điều chỉnh quy trình sản xuất kịp thời và tận dụng tối đa nguồn lực sản xuất.

Dữ liệu sản xuất liên quan đến hoạt động sản xuất – kinh doanh như thế nào?

Dữ liệu sinh ra trong quá trình sản xuất (data) có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động sản xuất – kinh doanh thông qua việc cung cấp thông tin về các yêu cầu và nhu cầu của thị trường, chi phí sản xuất, quy trình sản xuất và chất lượng sản phẩm.

Dưới đây là một số cách dữ liệu có thể ảnh hưởng đến quá trình sản xuất – kinh doanh:

• Nhu cầu thị trường: Thông tin về nhu cầu thị trường từ dữ liệu kinh doanh có thể giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu sản xuất trong tương lai và điều chỉnh quy trình vận hành để đáp ứng nhu cầu đó. Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp nhận thấy nhu cầu sản phẩm của khách hàng đang thay đổi, họ có thể thay đổi quy trình sản xuất hoặc phát triển sản phẩm mới để đáp ứng nhu cầu đó.
• Chất lượng sản phẩm: Dữ liệu sản xuất có thể cung cấp thông tin về chất lượng sản phẩm, từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành để đạt được chất lượng sản phẩm tốt hơn. Ví dụ, nếu doanh nghiệp nhận thấy sản phẩm của họ đang có vấn đề về chất lượng, họ có thể phân tích dữ liệu để tìm ra nguyên nhân và điều chỉnh quy trình sản xuất để cải thiện chất lượng sản phẩm.
• Chi phí sản xuất: Dữ liệu sản xuất cung cấp thông tin về chi phí thực hiện, từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình để giảm chi phí sản xuất. Ví dụ khi doanh nghiệp nhận thấy chi phí nguyên vật liệu đang tăng, họ có thể sử dụng dữ liệu để tìm kiếm nguồn cung cấp mới hoặc điều chỉnh quy trình sản xuất để sử dụng nguyên vật liệu hiệu quả hơn.
• Quy trình sản xuất: Dữ liệu sản xuất cung cấp thông tin về quy trình vận hành, từ đó giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình để đạt được hiệu quả tốt hơn. Ví dụ, nếu doanh nghiệp nhận thấy thời gian sản xuất quá lâu, họ có thể sử dụng dữ liệu để tìm cách tối ưu hóa quy trình sản xuất hoặc đầu tư

Một ví dụ cụ thể hơn về cách dữ liệu của khách hàng ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình sản xuất là thông tin phản hồi từ khách hàng về sản phẩm:

Doanh nghiệp sản xuất cần thu thập dữ liệu từ khách hàng để đảm bảo sản phẩm đáp ứng đúng nhu cầu của khách hàng. Thông tin phản hồi từ khách hàng bao gồm các ý kiến, đánh giá, đề xuất sẽ được sử dụng để tối ưu hóa quá trình sản xuất và cải thiện chất lượng sản phẩm. Nếu khách hàng phản hồi không tốt về chất lượng sản phẩm, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để xác định nguyên nhân của vấn đề và đưa ra các biện pháp khắc phục như thay đổi thiết kế sản phẩm, sử dụng các nguyên liệu khác hoặc tối ưu hóa quy trình sản xuất để giảm thiểu lỗi, …

Thông tin phản hồi từ khách hàng cũng có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ CSKH và tăng tính cạnh tranh của doanh nghiệp. 

Lợi ích của việc khai thác Data-driven Manufacturing

Với cách tiếp cận hiện đại để quản lý dữ liệu, doanh nghiệp có thể có được cái nhìn sâu sắc về hoạt động, sản phẩm, khách hàng và chuỗi cung ứng của họ.

Khai thác vào các nguồn dữ liệu hiện có cho phép các nhà sản xuất:

• Đạt được góc nhìn 360 độ vào sản phẩm, quy trình, nhà cung cấp, khách hàng và tài sản Phân tích dữ liệu hiệu suất và nhận thông báo sớm có thể dự đoán lỗi thiết bị và cho phép bảo trì thiết bị chủ động 
• Tích hợp và phân tích dữ liệu từ các máy được kết nối
• Sử dụng phân tích IoT để giảm downtime và đáp ứng các mục tiêu không khiếm khuyết Hiểu rõ hơn về chuỗi cung ứng để giảm sự gián đoạn nguồn cung
• Sử dụng phân tích hình ảnh và video cho công đoạn giám sát chất lượng

Các nhà sản xuất có thể thực hiện phân tích dữ liệu và áp dụng AI trên tất cả các quy trình của vòng đời sản phẩm như cách các sản phẩm được thiết kế, sản xuất và phục vụ.

Hoạch định các nguồn dữ liệu Data-driven Manufacturing

Trong thời đại số, công nghệ thông tin được áp dụng rộng rãi trong các quy trình sản xuất. Do đó, khối lượng dữ liệu sản xuất mà các công ty có thể thu thập tăng theo cấp số nhân. Một số yếu tố liên quan đến sự gia tăng khối lượng này bao gồm :

1. Các hệ thống quản lý thông tin (ví dụ: phần mềm ERP, phần mềm MES, SCM, PDM, PLM, v.v.) được sử dụng rộng rãi bởi các nhà sản xuất để tạo điều kiện quản lý sản xuất. 
2. Các phần mềm thiết kế (như CAD, CAE, CAM và FEA) đã được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ việc tạo lập, mô phỏng, sửa đổi và tối ưu hóa các sản phẩm mới cũng như các quy trình sản xuất bằng công nghệ Digital Twin.
3. Từ các robot công nghiệp và máy móc tự động: ngày càng có nhiều thiết bị điện tử và máy tính kỹ thuật số được sử dụng để tự động điều khiển thiết bị sản xuất và thu thập được lượng thông tin lớn trong quá trình làm việc.

Sự phát triển trong công nghệ thông tin đã mở đường cho các nhà sản xuất đạt được nhu cầu của khách hàng tốt hơn, nhanh hơn và rẻ hơn, từ đó tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường.

Bạn có biết: Hoạt động quản lý doanh nghiệp sẽ như nào nếu những dữ liệu thông tin ngày càng lớn không được xử lý tốt? Đọc thêm bài viết sau để biết thêm chi tiết

Khó khăn, thách thức của doanh nghiệp trong triển khai Data-Driven Manufacturing

Dữ liệu bị phân tán và không được kết nối: 

Một thách thức lớn trong quá trình triển khai Data-Driven Manufacturing là hệ thống vận hành giữa các phòng ban có sự khác nhau và thiếu phương thức giao tiếp chung. Việc tổng hợp các dữ liệu từ các hệ thống khác nhau có thể khó khăn hơn dẫn đến thu được ít dữ liệu hơn. Khi đó, một nền tảng IoT có thể kết nối nhiều tầng của hệ thống sản xuất truyền thống và đem dữ liệu lên hệ thống online sẽ là giải pháp hữu ích cho vấn đề này 

Nguy cơ mất an ninh dữ liệu: 

Với sự kết nối của nhiều thiết bị hệ thống, máy móc phức tạp hơn, khả năng có lỗ hổng an ninh dữ liệu hoặc vi phạm an ninh dữ liệu cũng tăng lên. Hơn nữa, do bảo mật an ninh chưa được giải quyết ở mức  trước đây, có thể thiếu chuẩn mực hoặc giao thức bảo mật dữ liệu mạnh.

Lưu trữ dữ liệu an toàn:

Với lượng dữ liệu thu được tăng lên do nhiều thiết bị và hệ thống được kết nối đặt ra một thách thức lớn về lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu cần được thu thập và tập trung trong một kho trung tâm để thu thập và xử lý.

Tích hợp với các hệ thống cũ:

Việc đồng bộ giữa các hệ thống đã lỗi thời với một hệ thống mới thông minh là một thách thức lớn đối với các nhà phát triển hệ thống, cần tối ưu làm sao để hai hệ thống có thể hoạt động song song và ăn khớp với nhau.

Dữ liệu không đầy đủ hoặc chính xác

Rủi ro về dữ liệu bị thiếu hoặc sai lệch có thể ảnh hưởng tới quá trình ra quyết định, tốn nhiều thời gian, công sức và tài nguyên để đảm bảo rằng dữ liệu này là chính xác và đã được xác thực.

5 bước biến doanh nghiệp trở thành “data-driven manufacturer” 

Dưới đây là 5 bước cơ bản giúp doanh nghiệp sản xuất truyền thống chuyển đổi thành doanh nghiệp khai thác dữ liệu tối ưu hóa sản xuất:

1. Xác định mục tiêu kinh doanh: Các doanh nghiệp cần phải xác định được mục tiêu cụ thể và đưa ra các câu hỏi phù hợp cho từng bộ phận trong công ty. Việc này giúp cho các nhân viên có thể tập trung vào các dữ liệu quan trọng và phân tích chúng một cách chính xác.
2. Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu: Việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu là bước quan trọng trong quá trình trở thành một công ty dựa trên dữ liệu. Các doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập là đầy đủ, chính xác và được lưu trữ đúng cách để phục vụ cho việc phân tích và đưa ra quyết định.
3. Sử dụng các công cụ và phương pháp để phân tích dữ liệu: Các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu cần được áp dụng để giúp cho các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các thông tin và dữ liệu của mình. Việc sử dụng các công cụ này giúp cho các doanh nghiệp có thể phát hiện ra các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu của mình và từ đó đưa ra các quyết định phù hợp.
4. Xây dựng các giải pháp dựa trên dữ liệu thu được: Sau khi phân tích dữ liệu của bạn, đến lúc hành động dựa trên những thông tin bạn thu được. Sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh của bạn, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Điều này có thể bao gồm thay đổi thiết kế sản phẩm, cách giao hàng hoặc chiến lược tiếp thị.
5. Liên tục cải tiến: Trở thành một doanh nghiệp sản xuất dựa trên dữ liệu là một quá trình thay đổi không ngừng. Liên tục thu thập, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu để cải thiện hoạt động kinh doanh, đổi mới sản phẩm và dịch vụ mới và giữ vững lợi thế cạnh tranh. Doanh nghiệp cần thường xuyên đánh giá quy trình thu thập và phân tích dữ liệu, thực hiện các thay đổi cần thiết để đảm bảo đang thu thập đúng dữ liệu và phân tích nó một cách hiệu quả.

Kết luận

Trong bài viết trên chúng tôi đã cung cấp cho bạn những thông tin cơ bản nhất về quy trình Data-Driven Manufacturing. Tuy nhiên trước khi bắt tay vào triển khai, doanh nghiệp cần có một kế hoạch cụ thể và thực hiện có hệ thống để không lãng phí tài nguyên và công sức. Với sự phát triển của các công nghệ khai thác dữ liệu, chúng ta có thể mong đợi vào một sự tăng trưởng mạnh mẽ của các công ty áp dụng tiến bộ khoa học này trong trương lai.