Dữ liệu là chìa khóa để thúc đẩy năng suất sản xuất lên một tầm cao chưa từng có, nhưng chúng ta cần nhớ một điều: không phải tất cả dữ liệu đều có giá trị như nhau.
IDC dự báo rằng đến năm 2025, sẽ có 163 zettabyte dữ liệu được tạo ra mỗi năm trên toàn thế giới. Nhưng dự kiến chưa đến 1% số dữ liệu đó sẽ được lưu trữ. Điều này một phần do hạn chế của cơ sở hạ tầng lưu trữ, nhưng chủ yếu là vì chúng ta đơn giản không cần tất cả dữ liệu này.
Bất kỳ nhà sản xuất nào cũng nên luôn tự hỏi hai câu hỏi về dữ liệu mà họ tạo ra:
1. Chúng ta cần dữ liệu nào?
2. Làm thế nào để sử dụng dữ liệu này một cách hiệu quả?
Bài viết này nhằm giúp trả lời những câu hỏi đó.
Cho dù bạn đang bắt đầu hành trình Công nghiệp 4.0 hay đang từng bước sử dụng thông tin có thể hành động hiệu quả hơn, dưới đây là ba cách sử dụng dữ liệu thông minh để rút ngắn chu kỳ sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm và thúc đẩy tính bền vững.
1. Kết nối dữ liệu xuyên suốt vòng đời sản phẩm
Các bộ phận làm việc tách biệt (siloed departments) là một rào cản lớn đối với năng suất. Trong nhiều tổ chức sản xuất, thiết kế và kỹ thuật, sản xuất và đảm bảo chất lượng không giao tiếp hiệu quả với nhau. Dữ liệu được tạo ra bởi các chức năng khác nhau này trở nên rời rạc, gây ra nhiều cơ hội bị bỏ lỡ để nâng cao hiệu quả quy trình, cải tiến sản phẩm và giảm lãng phí tài nguyên.
Hợp nhất hạ tầng dữ liệu là một điểm khởi đầu tốt, hoặc ít nhất là tích hợp các hệ thống quản lý khác nhau đang được sử dụng. Các tổ chức tiên tiến hơn đang sử dụng xử lý dữ liệu dựa trên đám mây. Việc này không chỉ cung cấp một hạ tầng có khả năng xử lý dữ liệu lớn mà còn mang lại mức độ hiển thị và khả năng tiếp cận cần thiết để đảm bảo tất cả các bên liên quan đều có dữ liệu họ cần.
Kết nối hệ thống thông qua Internet Vạn Vật (IoT) cho phép có được cái nhìn thời gian thực về hoạt động của các phòng ban khác nhau, thúc đẩy sự hợp tác và ra quyết định nhanh chóng. Trong vô số dữ liệu được tạo ra bởi các bộ phận, phân tích dữ liệu lớn (big data analytics) giúp nhanh chóng nhận diện các mẫu dữ liệu có liên quan, tận dụng cơ hội đúng lúc và xác định những điểm cần cải tiến quan trọng nhất.
Với IoT, máy móc không chỉ tương tác để chia sẻ dữ liệu mà còn có thể cảnh báo người dùng về thông tin quan trọng theo thời gian thực, ví dụ nếu máy cần bảo trì hoặc đang hoạt động ngoài thông số cho phép (như nhiệt độ). Với công nghệ máy học, các hệ thống còn có khả năng tự điều chỉnh và tự sửa chữa mà không cần can thiệp của người vận hành.
Sự kết nối như vậy giúp phân tích dữ liệu hiệu quả hơn rất nhiều. Với bức tranh toàn diện về vòng đời sản phẩm, bạn có thể thấy nút thắt đang xuất hiện ở đâu trong quy trình và các hoạt động khác nhau có thể đang phối hợp kém như thế nào. Hơn nữa, khi có kết nối tốt hơn, bạn sẽ có được các mô phỏng chi tiết hơn. Dù là tạo ra song sinh số (digital twin) hay mô phỏng quy trình đầu-cuối, những công nghệ này có thể cung cấp mức độ hiểu biết mang tính đột phá để dự đoán kết quả và thúc đẩy hiệu quả.
2. Tích hợp dữ liệu vào dịch vụ hậu mãi
Trước khi các công nghệ Công nghiệp 4.0 xuất hiện, việc theo dõi sản phẩm sau khi bán ra rất khó khăn đối với nhà sản xuất. Dịch vụ hậu mãi chủ yếu dựa vào cảm nhận của khách hàng về tình trạng và chất lượng sản phẩm. Giờ đây, các nhà sản xuất có thể trang bị cảm biến IoT cho chính sản phẩm để cung cấp thông tin giúp nâng cao khả năng hỗ trợ khách hàng.
Điều này có thể chỉ đơn giản là giám sát từ xa để biết khi nào máy móc cần bảo trì hoặc nâng cấp. Nhưng ở các doanh nghiệp tiên tiến hơn, máy học sẽ được triển khai, giúp hệ thống tự nhận biết khi cần sửa chữa.
Rõ ràng, những hiểu biết dữ liệu như vậy mở ra cơ hội để các nhà sản xuất phát triển dịch vụ hỗ trợ và tăng cường lòng trung thành của khách hàng đối với doanh nghiệp.
3. Tăng cường khả năng hiển thị dữ liệu trong chuỗi cung ứng
Đối với các nhà sản xuất lớn với nhà cung cấp trên toàn cầu, sự không chắc chắn trong quản lý chuỗi cung ứng là một vấn đề lớn. Các nhóm nội bộ và nhà cung cấp chính có thể cung cấp thông tin tốt về điểm nghẽn, nhưng phải đi sâu vào dữ liệu mới giúp bạn kết nối toàn bộ chuỗi cung ứng, theo dõi các vấn đề liên quan và tập trung vào những yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả kinh doanh.
Thay vì phải giao tiếp liên tục qua email hay điện thoại, sự kết hợp giữa IoT và dữ liệu lớn cho phép giám sát tự động đầu-cuối từ lúc sản phẩm được tạo ra cho đến khi giao hàng. Các điểm mù logistic trong quá trình vận chuyển cũng được loại bỏ. Thay vì chỉ dựa vào báo cáo từ các điểm kiểm tra trong hành trình, dữ liệu được trao đổi thời gian thực, giúp nhà sản xuất quản lý tồn kho và theo dõi vị trí hàng hóa, nhanh chóng thực hiện các biện pháp chủ động khi có nguy cơ chậm trễ. Các công nghệ cảm biến tiên tiến cũng có thể cung cấp thông tin về tình trạng hàng hóa.
Đây là mức độ kết nối dữ liệu vượt xa hạ tầng hiện tại thông thường, với hàng nghìn điểm chạm trong chuỗi cung ứng đối với các tập đoàn lớn. Việc đạt được lợi ích từ thông tin có thể hành động này sẽ cần sự tích hợp kỹ lưỡng và quản trị dữ liệu mạnh mẽ, nhưng nếu làm được, hiệu suất và giảm lãng phí sẽ đạt đến tầm đột phá.
