Góc nhìn của tôi về Industry 4.0

Difficulty Level:    

Cách mạng công nghiệp/ công nghệ lần thứ 4 (Industry 4.0) đang biến thế giới thực trở thành thế giới số thông qua các công nghệ như Internet of things (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), thực tế ảo/thực tế tăng cường (VR/AR), hay điện toán đám mây (Cloud Computing). Dưới đây là góc nhìn của riêng tôi về Industry 4.0. Cảm ơn Nguyễn Hà Thương, Nguyễn Phương Liên đã giúp tuốt lại nội dung bài chia sẻ và đăng trên FPT TechInsight.

1) Mục tiêu của cuộc cách mạng lần thứ 4

Mục tiêu chính của các cuộc cách mạng công nghiệp từ trước đến nay đều là tăng năng suất thông qua việc giảm chi phí sản xuất và tăng chất lượng sản phẩm, dịch vụ. Cụ thể, các doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí sản xuất bằng các cách:

  • Giảm thời gian tạo ra một sản phẩm;
  • Giảm số lượng nhân lực trong quy trình tạo ra một sản phẩm;
  • Giảm chi phí nguyên vật liệu, chi phí đầu tư để tạo ra một sản phẩm.

Song song với đó, doanh nghiệp cần tăng chất lượng của sản phẩm, dịch vụ của mình, bao gồm:

  • Product quality: chất lượng sản phẩm khi đến tay người dung;
  • Service durability: tính liên tục của dịch vụ;
  • Safety: mức độ an toàn khi sử dung sản phẩm, dịch vụ;
  • Luxury: sự đẳng cấp và thoải mái khi sử dụng sản phẩm và dịch vụ;
  • Và rất nhiều các đặc điểm khác như đúng lúc, tính gọn gàng.

2) Các lĩnh vực chủ chốt trong CMCN 4.0

Theo tôi, trong cuộc cách mạng lần thứ 4 này, các lĩnh vực chủ chốt có thể kể đến là: tài nguyên, kỹ thuật số, vật lý và công nghệ sinh học.

  • Về tài nguyên, nhìn lại 3 cuộc cách mạng, tài nguyên luôn là yếu tố quyết định thành công của quá trình đổi mới. Việc tìm ra các nguồn tài nguyên mới hay sử dụng hiệu quả hơn nguồn tài nguyên đang có chính là một nhiệm vụ quan trọng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Việc tối ưu chi phí sử dụng điện năng trong sản xuất, nhiên liệu cho xe hơi, tối ưu hóa việc sử dung nước là những gì hiện chúng ta có thể nhìn thấy rõ nhất hiện nay.
  • Về kĩ thuật số có thể kể đến AI, IoT, Cloud, Big Data. Việc bùng nổ thông tin cũng như nhu cầu sử dụng thông tin từ những năm 2000 đến nay tạo ra yêu cầu cùng lớn về năng lực xử lý và lưu trữ dữ liệu. Cloud và Big Data ra đời để giải quyết vấn đề này nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức trong chuyển đổi và quản lý. IoT – Vạn vật kết nối có lẽ là thuật ngữ khá quen thuộc ngày nay. Tuy nhiên kết nối chỉ là khâu đầu tiên, còn rất nhiều vấn đề khác đằng sau nó như vấn đề về an ninh, bảo mật, cách khai thác dữ liệu hiệu quả, … Hay tầm quan trọng của AI trong việc giải quyết các bài toán kinh doanh với lượng dữ liệu cần xử lý đồ sộ.
  • Nhắc đến vật lý, có thể kể đến sự ra đời của kỹ thuật in 3D, tìm ra vật liệu mới, robot, xe tự hành.
  • Riêng mảng công nghệ sinh học là một câu hỏi mở với cá nhân tôi, tôi sẽ dành một bài viết khác phân tích sâu hơn về lĩnh vực này.

3) Những bài toán phổ biến trong CMCN 4.0

  • Cảnh báo và giám sát từ xa (Remote Monitoring & Alerting): là ý tưởng mà từ đó có thể xây dựng thành giải pháp chung và áp dụng cho nhiều ngành khác nhau. Nội dung của ý tưởng như sau:
    • Một hệ thống cho phép đăng ký các thiết bị cần giám sát (được chuẩn hóa dạng dữ liệu);
    • Cho phép thời gian thực nhận tín hiệu từ các thiết bị;
    • Cho phép lựa chọn dạng đồ thị hiển thị (kiểu PowerBI);
    • Thiết lập các ngưỡng để cảnh báo nếu nhận được tín hiệu vượt quá.
  • Kiểm tra chất lượng (Quality Inspection): là công việc quan trọng trong sản xuất, đã có những khách hàng phàn nàn về việc họ không có giải pháp tổng quan mà phải xây dựng cho từng đơn vị hay phòng ban. Từ góc nhìn kỹ thuật tôi đánh giá có thể xây dựng giải pháp này, dưới đây là một vài yêu cầu quan trọng:
    • Cho phép thiết lập danh sách kiểm tra dạng Q&A, trả lời dạng Yes/No và có bình luận;
    • Cho phép embed guideline vào danh sách kiểm tra;
    • Nhận được thông tin từ thiết bị (có thể qua cổng vào, cảm biến) để thực hiện kiểm tra tự động;
    • Gửi trực tiếp thông tin lên hệ thống để xử lý thời gian thực.
  • Tối ưu hóa quy trinh sản xuất (Process Optimization): thông qua việc phân tích dữ liệu có thể tối ưu hóa được các thông số trong sản xuất hoặc vận hành. Quy trình bắt đầu từ phân tích đánh giá trên tập dữ liệu, tiếp đến xây dựng pattern, thuật toán; từ đó đưa ra dự đoán của mình Việc tối ưu có thể thực hiện tự động hoặc thủ công thông qua gợi ý. Ví dụ về business case cho tối ưu hóa quy trình sản xuất như:
    • Thay đổi nhiệt độ trong phòng để tiết kiệm năng lượng;
    • Thay đổi áp suất của ống nước dựa theo tốc độ dòng nước;
    • Thay đổi tốc độ in để giảm tỉ lệ in lỗi trên giấy.
  • Ngoài ra, xe tự hành, bot chat, robot lễ tân cũng là các bài toán phổ biến hiện nay, các bài toán này đều được xây dựng dựa trên nền tảng Computer Vision, NLP và AI. Cloud và các giải pháp liên quan cũng được đề cập đến trong CMCN 4.0 khi thực hiện hiện đại hóa và đổi mới IT/OT Renovation.

4) Mô hình implement tham khảo sử dụng Microsoft Azure

Microsoft Azure cung cấp nhiều services để có thể hỗ trợ xây dựng solution như đã nêu ở trên. Dưới đây là một trong những phương án mà tôi đã đúc kết từ kinh nghiệm làm việc năm vừa qua.

Trong mô hình trên, các service quan trọng tôi ứng dụng bao gồm

  • Azure IoT Hub: để nhận các gói tin được gửi từ các thiết bị hoặc thông qua gateway (là một PC theo chuẩn công nghiệp được đặt ở nhà máy). Các gói tin gửi lên được Azure IoT Hub chia thành hai luồng (một cho real-time processing – cần phải xử lý ngay, một cho batch processing – xử lý định kỳ) thông qua tính năng có sẵn là routes và routing rules.
  • Azure Machine Learning: để xây dựng các mô hình dự đoán bất thường (anomaly detection), developer phát triển mô hình trên ML studio (web-based studio) sau đó expose model đó thành service.
  • Azure Function: để xây dựng các serverless services, thực hiện xử lý data ngay lập tức. Azure Function có thể chạy theo schedule hay có trigger từ bên ngoài. Chúng ta có thể dùng Azure Stream Analytics cho mục đích tương tự, tuy nhiên theo tôi Azure Function mang đến cho chúng ta tính flexible hơn nhiều.
  • Azure HDInsight: có thể coi là Cloud version của Hadoop và HDFS do Microsoft phát triển. Service này hỗ trợ chúng ta có được infrastructure để xây dựng và triển khai các chương trinh phân tích big data.
  • Azure AppService: là hosting environment cho ứng dụng như web site tới người dùng cuối.

5) Kết luận

  • Giảm chi phí và tăng chất lượng là mục tiêu của CMCN 4.0;
  • Các bài toán liên quan đến tối ưu tài nguyên (năng lượng, nước) là những bài toán quan trọng;
  • Cloud, IoT, Big Data, AI là chủ đạo về công nghệ;
  • 3 business case chung nhất là cảnh báo và giám sát từ xa, kiểm tra chất lượng và tối ưu hoá quá trinh;
  • Microsoft Azure cung cấp cho chúng ta nhiều service để giúp giải quyết các bài toán Industry 4.0.
Son Nguyen

Son Nguyen

Son Nguyen is a Cloud Consultant working for FPT Software’s Cloud Innovation team. With deep knowledge in AWS and MS Azure, Son acts as a cloud consultant in various areas, ranging from assessment to architecture design, supporting customers from Japan, EU to US.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*