Chuyển đổi số trong sản xuất hay còn gọi là Industry 4.0 không diễn ra ngay lập tức mà trải qua một lộ trình gồm sáu giai đoạn, ở mỗi giai đoạn lại đòi hỏi tổ chức phải chuẩn bị một nền tảng, tổ chức hay tư duy quản trị phù hợp. Dữ liệu có mặt trong toàn bộ lộ trình, nhưng đặc điểm của nó, cách thức thu thập và vai trò đối với các phương thức vận hành, quy trình ra quyết định và giá trị mà nó tạo ra cho doanh nghiệp là khác nhau.
Giai đoạn 1: Vi tính hóa
Giai đoạn đầu tiên trong lộ trình chuyển đổi số là tin học hóa, vì nó tạo ra nền tảng cho chuyển đổi số. Trong giai đoạn này các công nghệ thông tin khác nhau đang được sử dụng một cách biệt lập với nhau trong công ty. Đa số công ty đã có mức độ tin học hóa cao và ứng dụng tin học để thực thi hiệu quả hơn các hoạt động có tính lặp đi lặp lại
Ưu điểm: tạo ra sản xuất ít tốn kém hơn, tiêu chuẩn cao hơn, độ chính xác cao, sản xuất hàng loạt dễ dàng
Tuy nhiên vẫn có nhiều loại máy tiếp tục vận hành mà không cần giao diện số, đặc biệt những dòng máy tuổi thọ dài, vận hành thủ công. Trong trường hợp đó các trạm được sử dụng để tạo ra mối liên kết giữa máy móc và các ứng dụng kinh doanh
Ví dụ thực tiễn: máy cắt CNC không kết nối, phải nhập dữ liệu bằng tay, hệ thống ERP không liên kết với ứng dụng kinh doanh
Giai đoạn 2: Kết nối/Connectivity
Ở giai đoạn này việc triển khai CNTT biệt lập được thay thế bởi các cấu phần kết nối. Các ứng dụng kinh doanh sử dụng rộng rãi được kết nối với nhau và phản chiếu các quá trình kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp. Các phần của hệ thống vận hành cung cấp kết nối và tương hợp với nhau, tuy nhiên sự liên thông hoàn toàn của lớp CNTT (IT) và công nghệ vận hành (OT) vẫn chưa diễn ra.
Giao thức internet ngày càng được sử dụng rộng rãi. Ví dụ Ipv6 cho phép mọi cấu phần có thể kết nối với nhau mà không cần dịch địa chỉ mạng. Đây là yêu cầu chủ chốt cho kết nối vạn vật. Điều này có nghĩa là một khi một bản thiết kế được tạo ra, dữ liệu của nó có thể được đẩy vào sản xuất để các quá trình sản xuất được thực thi (CAD/CAM). Một khi khâu sản xuất hoàn thành, sự khẳng định có thể được thông báo tự động và ngay lập tực thông qua MES. Nó cho phép nhà sản xuất công cụ máy thực hiện bảo trì từ xa các sản phẩm cung cấp cho khách hàng, nhờ vào các kết nối dữ liệu rẻ tiền, khối lượng lớn
Giai đoạn 3: Hiển thị/Visibility
Các cảm biến cho phép ghi lại các quy trình từ đầu đến cuối với một lượng lớn điểm dữ liệu. Giá cả các cảm biến, vi xử lý và công nghệ mạng giảm nhanh đồng nghĩa việc các sự kiện và trạng thái có thể được ghi lại theo thời gian thực trong toàn công ty và vượt lên trên các khu vực trước đây mang tính riêng lẻ như các đơn vị sản xuất. Điều này cho phép có được mô hình số cập nhật của các nhà máy vào mọi thời điểm. Người ta gọi mô hình này là hình bóng số của công ty. Hình bóng số này giúp chỉ ra điều gì đang diễn ra trong công ty vào bất cứ thời điểm nào, nhờ đó các quyết định quản trị có thể dựa vào dữ liệu. Và nó là khối kết cấu lõi cho các giai đoạn tiếp theo trong lộ trình chuyển đổi số.
Tạo ra hình bóng số của công ty là thách thức lớn vì thông thường làm gì có một nguồn dữ liệu duy nhất – dữ liệu nằm ở các ốc đảo biệt lập trong công ty. Hơn nữa với các chức năng như sản xuất, hậu cần và dịch vụ thường có ít dữ liệu được thu thập, ngay cả trong các quá trình tập trung. Hơn nữa nếu có được thu thập thì dữ liệu chỉ hiển thị cho một nhóm nhỏ gồm những người có thể tiếp cận và hiểu hệ thống chuyên môn tương ứng.
Đây chính là lĩnh vực các công ty cần thay đổi cách nghĩ. Thay vì chỉ thu thập dữ liệu để hỗ trợ việc phân tích cụ thể hoặc hỗ trợ một hoạt động đặc thù, công ty phải có khả năng tạo ra mô hình cập nhật của toàn bộ công ty vào mọi thời điểm, không gắn với các phân tích dữ liệu riêng lẻ. Kết hợp các nguồn dữ liệu có sẵn với cảm biến ở nhà xưởng có thể cung cấp bức tranh toàn cảnh, hay hiển thị tình trạng hoạt động của công ty. Hơn nữa các ứng dụng và tiếp cận theo module có thể giúp xây dựng một nguồn dữ liệu duy nhất tin cậy.
Giai đoạn 4: Minh bạch/Transperency
Giai đoạn 3 liên quan tới
việc tạo ra hình bóng số phản ảnh tình trạng hiện thời của công ty. Giai đoạn
tiếp theo là khi công ty hiểu lý do vì sao sự việc xảy ra và từ đó tạo ra tri
thức nhờ vào việc phân tích nguyên nhân gốc rễ. Để xác định và diễn giải các tương
tác trong hình bóng số, dữ liệu thu được cần phải được phân tích bằng cách áp dụng
kiến thức thiết kế. Sự kết nối và tập hợp về mặt ngữ nghĩa nhằm tạo ra thông
tin và việc ngữ cảnh hóa liên quan cung cấp tri thức về quá trình cho quá trình
ra quyết định nhanh và phức tạp.
Các công nghệ mới hỗ trợ việc phân tích khối lượng dữ liệu lớn cực kỳ hữu ích
trong trường hợp này. Theo nguyên tắc, các ứng dụng dữ liệu lớn được triển khai
song song với các hệ thống ứng dụng kinh doanh như ERP và MES. Ứng dụng dữ liệu
lớn cung cấp một nền tảng chung có thể được sử dụng, ví dụ để tiến hành phân tích
dữ liệu dự báo mở rộng nhằm tiết lộ những tương tác trong hình bóng số của công
ty.
Tính minh bạch về các tương tác liên quan có thể được sử dụng để thực hiện về kiểm soát tình trạng hoạt động của máy móc thiết bị. Các thông số ghi lại được tìm kiếm cho các sự kiện và xác định mối tương quan, rồi được gộp lại để tạo ra các sự kiện phức tạp phản ánh tình trạng của máy móc thiết bị. Tính minh bạch là một trong những điều kiện cần cho vấn đề bảo trì dự báo.
Giai đoạn 5: Khả năng dự báo/Predictive capacity
Dựa trên giai đoạn minh bạch hóa, giai đoạn phát triển tiếp theo là khả năng dự báo của công ty. Lúc này, công ty có thể mô phỏng các kịch bản khác nhau trong tương lai và xác định kịch bản dễ xảy ra nhất. Điều này liên quan đến việc dựng ra hình bóng số của công ty trong tương lai nhằm dự báo các kịch bản khác nhau và xếp thứ tự chúng theo khả năng xảy ra. Nhờ đó công ty có thể tiên lượng tương lai để ra quyết định và triển khai các hoạt động đo lường phù hợp vào đúng thời điểm. Mặc dù việc đo lường vẫn phải làm thủ công, khoảng thời gian xử lý dài hơn giúp hạn chế tác động tiêu cực. Giảm số lượng sự kiện phát sinh tạo ra bởi sự gián đoạn hoặc thay đổi về lập kế hoạch hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh ổn định hơn. Khả năng dự báo có thể giúp cảnh báo các vấn đề về hậu cần như trục trặc ở khâu giao vận ngay cả trước khi nó xảy ra, nhờ đó công ty có thể ra quyết định thay thế đơn vị vận chuyển.
Giai đoạn 6: Thích nghi/Adaptability
Khả năng dự báo là yêu cầu căn bản cho các hoạt động hoặc việc ra quyết định được tự động hóa. Điều chỉnh liên tục cho phép công ty ủy thác một số quyết định cho hệ thống CNTT để nó có thể thích nghi với một môi trường kinh doanh đang thay đổi theo cách nhanh nhất có thể.
Mức độ thích nghi phụ thuộc vào sự phức tạp của các quy định và tỷ lệ chi phí-cơ hội. Thường chỉ tự động hóa các quá trình riêng lẻ sẽ tốt hơn. Vì thế, tính khả thi căn bản của việc thực hiện các hoạt động lặp đi lặp lại một cách tự động cần được nghiên cứu kỹ. Tuy nhiên cũng cần đánh giá kỹ lưỡng những rủi ro gắn với việc tự động hóa khâu phê duyệt và ghi nhận đối với khách hàng và nhà cung cấp. Các ví dụ bao gồm thay đổi trình tự các đơn hàng đã dự trù do phát được khả năng trục trặc máy móc và để tránh trì hoãn việc giao hàng.
Mục tiêu của giai đoạn này được hoàn thành khi công ty có khả năng sử dụng dữ liệu từ hình bóng số của nó để ra quyết định được xem là tối ưu trong khoảng thời gian ngắn nhất có thể và triển khai công tác đo lường hoàn toàn tự động, ví dụ không cần sự trợ giúp của con người.
Nguồn: www.acatech.de
