Từ dữ liệu máy móc đến nhà máy số: Doanh nghiệp sản xuất nên bắt đầu từ đâu?

Trong bối cảnh ngành sản xuất ngày càng cạnh tranh, việc nâng cao năng suất, kiểm soát chất lượng và tối ưu chi phí vận hành đang trở thành ưu tiên của nhiều doanh nghiệp. Bên cạnh đầu tư máy móc hiện đại và tự động hóa dây chuyền, một yếu tố ngày càng quan trọng là khả năng thu thập, quản lý và khai thác dữ liệu từ hoạt động sản xuất.

Trên thực tế, nhiều nhà máy đang sở hữu hệ thống máy móc có khả năng tạo ra lượng dữ liệu rất lớn mỗi ngày. Tuy nhiên, những thông tin như thời gian vận hành, tốc độ máy, mức tiêu thụ điện năng, trạng thái thiết bị hay cảnh báo lỗi vẫn chưa được khai thác hiệu quả. Một phần dữ liệu chỉ được hiển thị trực tiếp trên màn hình thiết bị, một phần được ghi chép thủ công, trong khi nhiều thông tin quan trọng chưa được kết nối thành hệ thống quản lý tập trung.

Đây chính là khoảng cách giữa một nhà máy vận hành bằng thiết bị tự động và một nhà máy số (Smart Factory) thực sự.

Vậy doanh nghiệp cần bắt đầu từ đâu để chuyển đổi dữ liệu máy móc thành giá trị thực tế? Có nhất thiết phải thay thế toàn bộ thiết bị hiện tại hay đầu tư một hệ thống công nghệ phức tạp? Câu trả lời nằm ở việc xây dựng lộ trình phù hợp, bắt đầu từ chính dữ liệu mà nhà máy đang sở hữu.

1. Vì sao dữ liệu máy móc ngày càng quan trọng trong sản xuất?

Trong một dây chuyền sản xuất, mỗi thiết bị đều có thể cung cấp những thông tin phản ánh tình trạng vận hành và hiệu suất hoạt động. Nếu được thu thập và phân tích đúng cách, những dữ liệu này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn điều gì đang xảy ra trong nhà máy.

Một số thông tin có thể thu thập từ máy móc bao gồm:

• Thời gian vận hành: Máy hoạt động bao nhiêu giờ mỗi ngày, thời gian dừng máy và thời gian chờ.
• Tốc độ sản xuất: Số vòng quay động cơ, tốc độ băng tải, chu kỳ hoạt động và sản lượng theo thời gian.
• Mức tiêu thụ năng lượng: Công suất điện, điện năng tiêu thụ và những thời điểm thiết bị sử dụng năng lượng bất thường.
• Trạng thái thiết bị: Đang chạy, dừng, chờ, quá tải hoặc gặp sự cố.
• Thông tin cảnh báo: Lỗi biến tần, lỗi động cơ, nhiệt độ bất thường và các cảnh báo từ hệ thống điều khiển.
• Thông số chất lượng: Kết quả đo lường, sai lệch kích thước, vị trí sản phẩm và các thông số kiểm tra trên dây chuyền.

Khi những dữ liệu này được ghi nhận liên tục, doanh nghiệp có thể chuyển từ cách quản lý dựa trên kinh nghiệm sang cách quản lý dựa trên thông tin thực tế.

Những tổn thất khi nhà máy thiếu dữ liệu vận hành

Hãy hình dung một dây chuyền sản xuất thường xuyên bị dừng trong khoảng 10–15 phút. Nếu không có hệ thống ghi nhận, người quản lý có thể chỉ biết rằng dây chuyền đã dừng, nhưng không xác định được chính xác thời điểm, nguyên nhân và tần suất xảy ra.

Tương tự, một động cơ có thể đang tiêu thụ điện năng cao hơn mức cần thiết do vận hành không phù hợp với tải thực tế. Nếu không theo dõi dữ liệu năng lượng, vấn đề này có thể kéo dài trong nhiều tháng mà không được nhận diện.

Những hạn chế thường gặp bao gồm:

• Khó xác định nguyên nhân gây dừng máy và giảm năng suất.
• Không có dữ liệu đầy đủ để đánh giá hiệu suất từng thiết bị.
• Khó phát hiện sớm những dấu hiệu bất thường.
• Thiếu cơ sở để lập kế hoạch bảo trì phù hợp.
• Khó kiểm soát mức tiêu thụ năng lượng.
• Báo cáo sản xuất phụ thuộc nhiều vào việc tổng hợp thủ công.

Như vậy, vấn đề không hẳn nằm ở việc nhà máy thiếu thiết bị hiện đại, mà đôi khi nằm ở việc doanh nghiệp chưa khai thác tốt dữ liệu từ những thiết bị đang có.

2. Dữ liệu máy móc là nền tảng đầu tiên của nhà máy số

Nhà máy số không đơn giản là một nhà máy có nhiều máy móc tự động hoặc được trang bị những màn hình điều khiển hiện đại. Bản chất của mô hình này là khả năng kết nối thiết bị, thu thập dữ liệu, phân tích thông tin và sử dụng kết quả phân tích để cải thiện hoạt động sản xuất.

Có thể hình dung quá trình này qua ba cấp độ:

Cấp độ 1: Máy móc hoạt động độc lập

Mỗi thiết bị thực hiện nhiệm vụ riêng. Người vận hành theo dõi thông số trực tiếp trên màn hình máy hoặc thông qua các thiết bị điều khiển. Dữ liệu chưa được kết nối và lưu trữ tập trung.

Cấp độ 2: Máy móc được kết nối và giám sát

Dữ liệu từ biến tần, động cơ, cảm biến, PLC và các thiết bị điều khiển được thu thập về một hệ thống chung. Người quản lý có thể theo dõi trạng thái thiết bị, thông số vận hành và cảnh báo từ một giao diện tập trung.

Cấp độ 3: Nhà máy vận hành dựa trên dữ liệu

Dữ liệu được lưu trữ, phân tích và sử dụng để hỗ trợ các quyết định quản lý. Doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu suất sản xuất, nhận diện xu hướng bất thường, tối ưu năng lượng và cải thiện kế hoạch bảo trì.

Điểm quan trọng là doanh nghiệp không nhất thiết phải triển khai cả ba cấp độ cùng một lúc. Việc xây dựng nền tảng dữ liệu từ những thiết bị hiện có là bước khởi đầu hợp lý.

Những dữ liệu nào có thể thu thập từ thiết bị công nghiệp?

Trong hệ thống tự động hóa, nhiều thiết bị đã có khả năng cung cấp dữ liệu phục vụ giám sát và quản lý.

Biến tần:

Biến tần không chỉ điều khiển tốc độ động cơ mà còn có thể cung cấp nhiều thông tin hữu ích như tần số đầu ra, dòng điện, điện áp, trạng thái vận hành, cảnh báo và mã lỗi. Tùy theo dòng thiết bị và cấu hình, doanh nghiệp có thể khai thác thêm các thông số phục vụ giám sát năng lượng và hiệu suất vận hành.

Các dòng biến tần Yaskawa có thể được tích hợp vào hệ thống điều khiển và giám sát phù hợp với từng cấu hình ứng dụng.

Servo và hệ thống truyền động:

Hệ thống servo cung cấp những thông tin liên quan đến vị trí, tốc độ, mô-men xoắn, trạng thái điều khiển và cảnh báo. Đây là nguồn dữ liệu quan trọng trong những dây chuyền yêu cầu độ chính xác và khả năng đồng bộ chuyển động cao.

PLC và hệ thống điều khiển:

PLC đóng vai trò thu thập và xử lý tín hiệu từ nhiều thiết bị. Thông qua PLC, doanh nghiệp có thể theo dõi trạng thái máy, chu kỳ hoạt động, số lượng sản phẩm và các điều kiện vận hành của dây chuyền.

Cảm biến công nghiệp:

Cảm biến cung cấp dữ liệu về khoảng cách, vị trí, vật thể, áp suất, nhiệt độ, lưu lượng và nhiều thông số khác. Những thông tin này giúp hệ thống nhận biết trạng thái thực tế của quá trình sản xuất.

Khi các nguồn dữ liệu được kết nối hợp lý, nhà máy sẽ có một bức tranh toàn diện hơn về tình trạng vận hành.

3. 5 bước chuyển đổi từ máy móc thông thường sang nhà máy số

Chuyển đổi số nhà máy là một quá trình cần có lộ trình rõ ràng. Thay vì đầu tư đồng loạt nhiều công nghệ, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những vấn đề cụ thể và từng bước mở rộng hệ thống.

Bước 1: Đánh giá hiện trạng máy móc và hệ thống sản xuất

Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp nào, doanh nghiệp cần hiểu rõ hệ thống thiết bị đang vận hành.

Một số câu hỏi cần được đặt ra:

• Nhà máy hiện có bao nhiêu dây chuyền và thiết bị chính?
• Những máy móc nào đang ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất?
• Thiết bị có khả năng truyền dữ liệu hay chưa?
• Hệ thống đang sử dụng PLC, biến tần và giao thức truyền thông nào?
• Những vấn đề thường xuyên xảy ra là gì?
• Doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong kiểm soát năng lượng, bảo trì hay chất lượng?

Việc đánh giá này giúp xác định thiết bị nào có thể kết nối ngay, thiết bị nào cần bổ sung phần cứng và những khu vực cần ưu tiên triển khai.

Không phải mọi thiết bị đều cần được số hóa ngay từ đầu. Doanh nghiệp nên tập trung vào những công đoạn có ảnh hưởng lớn đến chi phí và hiệu quả sản xuất.

Bước 2: Xác định dữ liệu cần thu thập

Một sai lầm thường gặp là thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt mà chưa xác định rõ mục đích sử dụng.

Trên thực tế, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi nó giúp giải quyết một vấn đề cụ thể.

Ví dụ:

• Nếu mục tiêu là giảm thời gian dừng máy, doanh nghiệp nên ưu tiên thu thập thời gian hoạt động, thời gian dừng, trạng thái lỗi và nguyên nhân dừng thiết bị.
• Nếu mục tiêu là tiết kiệm điện năng, cần quan tâm đến công suất, điện năng tiêu thụ, thời gian vận hành và mức tải của động cơ.
• Nếu mục tiêu là nâng cao năng suất, cần theo dõi tốc độ sản xuất, số lượng sản phẩm, thời gian chu kỳ và tỷ lệ sản phẩm lỗi.

Có thể xây dựng bảng dữ liệu ưu tiên như sau:

Việc xác định đúng dữ liệu ngay từ đầu sẽ giúp hệ thống giám sát có mục tiêu rõ ràng, tránh lãng phí chi phí đầu tư.

Bước 3: Kết nối và thu thập dữ liệu từ máy móc

Sau khi xác định những thông tin cần theo dõi, doanh nghiệp cần xây dựng phương án kết nối thiết bị.

Tùy theo cấu hình hệ thống, dữ liệu có thể được thu thập thông qua PLC, bộ điều khiển, gateway công nghiệp hoặc các giao thức truyền thông như Modbus RTU, Modbus TCP, PROFINET, EtherNet/IP và các giao thức phù hợp khác.

Đối với những máy móc đã được trang bị biến tần hoặc PLC có hỗ trợ truyền thông, doanh nghiệp có thể tận dụng các cổng và giao thức hiện có để thu thập dữ liệu.

Trong trường hợp thiết bị cũ chưa hỗ trợ kết nối trực tiếp, có thể xem xét bổ sung cảm biến, bộ chuyển đổi tín hiệu hoặc gateway để đưa dữ liệu vào hệ thống giám sát.

Một số vấn đề kỹ thuật cần được quan tâm:

• Khả năng tương thích giữa các thiết bị.
• Giao thức truyền thông và cấu trúc dữ liệu.
• Tốc độ cập nhật dữ liệu.
• Khả năng mở rộng khi bổ sung máy móc.
• An toàn mạng và phân quyền truy cập.
• Đảm bảo hệ thống giám sát không ảnh hưởng đến hoạt động điều khiển của máy.

Đặc biệt, việc kết nối dữ liệu cần được thiết kế phù hợp với từng hệ thống. Không nên tự ý thay đổi chương trình điều khiển hoặc cấu hình thiết bị khi chưa đánh giá đầy đủ các yêu cầu kỹ thuật và an toàn.

Bước 4: Xây dựng hệ thống giám sát và quản lý dữ liệu

Khi dữ liệu đã được thu thập, bước tiếp theo là đưa chúng vào một hệ thống có khả năng hiển thị, lưu trữ và quản lý.

Một hệ thống giám sát sản xuất có thể cung cấp những chức năng như:

• Theo dõi trạng thái hoạt động của máy móc theo thời gian thực.
• Hiển thị thông số vận hành trên dashboard.
• Ghi nhận lịch sử hoạt động và sự cố.
• Cảnh báo khi thiết bị xuất hiện trạng thái bất thường.
• Tổng hợp sản lượng theo ca hoặc theo ngày.
• Theo dõi mức tiêu thụ điện năng.
• Xuất báo cáo phục vụ quản lý.

Các giải pháp có thể được triển khai thông qua HMI, SCADA, hệ thống MES hoặc nền tảng IIoT, tùy theo quy mô và nhu cầu của nhà máy.

Trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp có thể chỉ cần một dashboard đơn giản hiển thị trạng thái của những thiết bị quan trọng. Khi nhu cầu tăng lên, hệ thống có thể được mở rộng để tích hợp thêm nhiều dây chuyền và chức năng phân tích.

Mục tiêu không phải là tạo ra một hệ thống có thật nhiều biểu đồ, mà là giúp người quản lý nhanh chóng nhận biết tình trạng sản xuất và đưa ra quyết định chính xác hơn.

Bước 5: Phân tích dữ liệu để tối ưu hoạt động sản xuất

Đây là bước giúp dữ liệu thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.

Khi dữ liệu được tích lũy đủ lâu và có chất lượng tốt, nhà máy có thể bắt đầu phân tích các xu hướng vận hành.

• So sánh thời gian hoạt động giữa các dây chuyền.
• Xác định thiết bị thường xuyên xảy ra lỗi.
• Phát hiện những khoảng thời gian tiêu thụ điện năng bất thường.
• Đánh giá hiệu suất vận hành của động cơ.
• Xác định công đoạn gây ra tình trạng chờ hoặc tắc nghẽn.
• Theo dõi xu hướng suy giảm hiệu suất thiết bị.

Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng những chỉ số như OEE (Overall Equipment Effectiveness) để đánh giá hiệu suất thiết bị tổng thể dựa trên ba thành phần: mức độ sẵn sàng, hiệu suất hoạt động và chất lượng sản phẩm.

Khi kết hợp dữ liệu vận hành với quy trình quản lý phù hợp, doanh nghiệp có cơ sở tốt hơn để cải thiện năng suất, giảm lãng phí và xây dựng kế hoạch bảo trì hiệu quả.

4. Những công nghệ giúp hiện thực hóa nhà máy số

Để xây dựng nhà máy số, doanh nghiệp không chỉ cần một phần mềm quản lý mà cần sự phối hợp giữa nhiều thiết bị và công nghệ.

Biến tần và hệ thống truyền động thông minh

Biến tần đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển động cơ điện tại các ứng dụng như băng tải, máy bơm, quạt công nghiệp, máy nén và hệ thống xử lý vật liệu.

Ngoài chức năng điều khiển tốc độ, nhiều dòng biến tần hiện đại còn hỗ trợ truyền thông và cung cấp các thông số vận hành phục vụ giám sát.

Việc sử dụng biến tần phù hợp giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn quá trình vận hành động cơ, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc kết nối dữ liệu vào hệ thống quản lý chung.

Các dòng biến tần Yaskawa có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực sản xuất và hệ thống công nghiệp. Tùy theo model, doanh nghiệp có thể lựa chọn những giải pháp phù hợp với yêu cầu điều khiển, truyền thông và giám sát.

PLC và hệ thống điều khiển tự động

PLC là thành phần quan trọng trong nhiều dây chuyền sản xuất. Thiết bị này tiếp nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý logic điều khiển và phối hợp hoạt động giữa các thiết bị.

Khi được thiết kế phù hợp, PLC có thể đóng vai trò trung gian thu thập dữ liệu từ dây chuyền và truyền thông tin đến hệ thống giám sát.

Cảm biến công nghiệp

Cảm biến giúp nhà máy nhận biết những thay đổi trong quá trình sản xuất như sự xuất hiện của sản phẩm, vị trí vật thể, khoảng cách, nhiệt độ và nhiều thông số khác.

Dữ liệu từ cảm biến có thể hỗ trợ kiểm soát chất lượng, phát hiện sai lệch và nâng cao mức độ tự động hóa.

IIoT – Kết nối vạn vật công nghiệp

IIoT (Industrial Internet of Things) là công nghệ kết nối các thiết bị công nghiệp với hệ thống mạng để thu thập và trao đổi dữ liệu.

Thông qua IIoT, dữ liệu từ nhiều máy móc và khu vực sản xuất có thể được tập hợp về một nền tảng chung, giúp doanh nghiệp theo dõi hoạt động của nhà máy thuận tiện hơn.

SCADA và MES

SCADA hỗ trợ giám sát và điều khiển các quá trình công nghiệp, trong khi MES tập trung vào quản lý và theo dõi hoạt động sản xuất.

Tùy theo nhu cầu, hai hệ thống này có thể được triển khai độc lập hoặc tích hợp với các nền tảng quản lý khác để hình thành hệ thống điều hành sản xuất đồng bộ hơn.

5. Doanh nghiệp vừa và nhỏ có cần đầu tư nhà máy số ngay lập tức?

Một trong những rào cản lớn nhất khi nhắc đến chuyển đổi số nhà máy là chi phí đầu tư. Nhiều doanh nghiệp cho rằng muốn xây dựng Smart Factory phải thay thế toàn bộ máy móc, đầu tư hệ thống điều khiển mới và triển khai phần mềm quản lý quy mô lớn.

Tuy nhiên, đây không phải là cách tiếp cận duy nhất.

Trên thực tế, doanh nghiệp có thể tận dụng hệ thống máy móc hiện có và triển khai từng bước.

Tận dụng thiết bị hiện tại

Nếu máy móc đang sử dụng biến tần, PLC hoặc các bộ điều khiển có khả năng truyền thông, doanh nghiệp có thể đánh giá phương án khai thác dữ liệu từ những thiết bị này trước khi quyết định đầu tư thêm.

Đối với những thiết bị chưa có khả năng kết nối, có thể bổ sung cảm biến hoặc bộ thu thập dữ liệu phù hợp.

Bắt đầu từ một dây chuyền quan trọng

Thay vì triển khai đồng loạt trên toàn nhà máy, doanh nghiệp có thể lựa chọn một dây chuyền có mức độ ảnh hưởng lớn đến năng suất hoặc chi phí vận hành.

Ví dụ, một dây chuyền có động cơ hoạt động liên tục và tiêu thụ nhiều điện năng có thể là đối tượng phù hợp để thử nghiệm hệ thống giám sát năng lượng.

Sau khi đánh giá hiệu quả, doanh nghiệp có thể mở rộng mô hình sang những khu vực khác.

Ưu tiên bài toán có thể đo lường

Một dự án chuyển đổi số nên bắt đầu bằng mục tiêu cụ thể như:

• Giảm thời gian dừng máy.
• Kiểm soát mức tiêu thụ điện năng.
• Giảm thời gian tổng hợp báo cáo sản xuất.
• Theo dõi hiệu suất thiết bị.
• Cải thiện khả năng phát hiện sự cố.

Khi kết quả được thể hiện bằng những chỉ số có thể đo lường, doanh nghiệp sẽ dễ dàng đánh giá hiệu quả đầu tư và xây dựng kế hoạch triển khai tiếp theo.

Nhà máy số không nhất thiết phải bắt đầu bằng một dự án lớn. Đôi khi, việc kết nối và giám sát tốt một dây chuyền sản xuất đã là bước tiến quan trọng.

6. Nam Phương Việt đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình số hóa nhà máy

Để chuyển đổi dữ liệu máy móc thành giá trị thực tế, doanh nghiệp cần lựa chọn thiết bị phù hợp, xây dựng hệ thống điều khiển đồng bộ và có phương án triển khai đáp ứng yêu cầu vận hành.

Nam Phương Việt là đơn vị cung cấp sản phẩm, dịch vụ và giải pháp tự động hóa công nghiệp, đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình nâng cao hiệu quả sản xuất và tối ưu hệ thống thiết bị.

Các lĩnh vực Nam Phương Việt cung cấp bao gồm:

• Biến tần Yaskawa: Giải pháp điều khiển động cơ cho nhiều ứng dụng công nghiệp, hỗ trợ tối ưu quá trình vận hành.
• Servo và hệ thống truyền động: Đáp ứng các ứng dụng yêu cầu điều khiển vị trí, tốc độ và chuyển động chính xác.
• Robot công nghiệp: Hỗ trợ tự động hóa các công đoạn sản xuất, vận chuyển và xử lý sản phẩm.
• Tủ bảng điện và hệ thống điều khiển: Phục vụ xây dựng và tích hợp hệ thống điện, điều khiển công nghiệp.
• Dịch vụ sửa chữa và bảo trì: Hỗ trợ duy trì tình trạng hoạt động ổn định của thiết bị.
• Giải pháp tiết kiệm năng lượng: Hỗ trợ đánh giá và tối ưu mức tiêu thụ năng lượng trong quá trình sản xuất.

Thông qua việc tư vấn thiết bị, đánh giá hệ thống và đề xuất phương án kỹ thuật phù hợp, Nam Phương Việt hướng đến việc giúp doanh nghiệp khai thác tốt hơn năng lực của máy móc hiện có, từng bước nâng cao mức độ tự động hóa và xây dựng nền tảng cho nhà máy thông minh.

Nếu doanh nghiệp đang tìm hiểu về kết nối dữ liệu máy móc, giám sát thiết bị hoặc tối ưu hệ thống truyền động, việc đánh giá hiện trạng ngay từ đầu sẽ giúp xác định được hướng triển khai phù hợp với nhu cầu và ngân sách đầu tư.

7. Kết luận: Nhà máy số bắt đầu từ việc hiểu rõ dữ liệu của chính mình

Chuyển đổi số nhà máy không phải là một đích đến có thể đạt được chỉ bằng việc đầu tư thêm máy móc hay phần mềm. Đây là quá trình từng bước kết nối thiết bị, chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng hệ thống giám sát và ứng dụng thông tin vào hoạt động quản lý sản xuất.

Điều quan trọng nhất là doanh nghiệp cần xác định rõ mình muốn giải quyết vấn đề gì trước khi lựa chọn công nghệ.

Một hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp, một dashboard giám sát hiệu quả hay khả năng theo dõi chính xác mức tiêu thụ điện năng đều có thể trở thành điểm khởi đầu cho hành trình xây dựng Smart Factory.

Nhà máy số không bắt đầu từ những công nghệ phức tạp nhất. Nhà máy số bắt đầu từ việc biến dữ liệu máy móc thành thông tin có giá trị cho quyết định sản xuất.

Liên hệ Nam Phương Việt để được tư vấn thiết bị, dịch vụ và giải pháp tự động hóa công nghiệp phù hợp với nhu cầu vận hành của doanh nghiệp.