Toàn bộ về Big Data trong sản xuất trong 3 phút

big data trong san
Trong sản xuất 4.0, Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất, đồng thời khám phá thông tin chi tiết mới để thúc đẩy sự đổi mới và cải tiến. Do đó, việc phân tích Big Data sẽ giúp doanh nghiệp có được cái nhìn toàn cảnh về toàn bộ hoạt động sản xuất của mình cũng như thông tin chính xác của thị trường, qua đó giúp đưa ra các quyết định hợp lý để nâng cao khả năng cạnh tranh.

Big Data là gì? Vì sao nó đang dần phổ biến?

Big Data (Dữ liệu lớn) trong lĩnh vực sản xuất đại diện cho một kho tàng thông tin được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu từ cảm biến máy móc, thông tin về chất lượng, dữ liệu từ nhà cung cấp, sản lượng sản xuất, thông tin bảo trì, tài chính và bất kỳ quy trình đo lường nào khác trong quá trình sản xuất hiện đại. Trong thời đại hiện nay, hầu hết các hoạt động kinh doanh và sản xuất đều tạo ra dữ liệu, và điều này thúc đẩy các tổ chức tìm kiếm cách thu thập mọi thông tin liên quan. Mặc dù việc tận dụng toàn bộ dữ liệu có thể gây ra lãng phí và không hiệu quả, việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn vẫn đang ngày càng gia tăng trong lĩnh vực sản xuất. Vậy tại sao lại như vậy? Câu trả lời có hai khía cạnh.

big data trong san xuat 1
Big Data là gì

Một phần là để đưa ra những quyết định ngày càng phức tạp và có cái nhìn sâu sắc hơn, các doanh nghiệp sản xuất ngày càng dựa vào dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Khi dữ liệu được thu thập từ nhiều khía cạnh trong quá trình sản xuất và được chuyển đổi thành các báo cáo có thể sử dụng, các nhà quản trị có khả năng đưa ra quyết định dựa trên thông tin thống kê trực tiếp và nhanh chóng hơn.

Hơn nữa, trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh, các doanh nghiệp sản xuất cần sử dụng Big Data để duy trì tính linh hoạt, hiệu quả và đáp ứng một cách dễ dàng nhu cầu của người tiêu dùng. Đồng thời, việc tận dụng dữ liệu lớn cũng giúp nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Dữ liệu đang mở ra bước tiến mới trong hành trình liên tục cải tiến của các doanh nghiệp sản xuất.

Trong thời đại đại dịch, Big Data càng trở nên quan trọng hơn. Tất nhiên, sau 2 năm đại dịch, nền kinh tế toàn cầu bị ảnh hưởng trầm trọng nên không có gì ngạc nhiên khi giảm chi phí là ưu tiên hàng đầu của các nhà sản xuất ngày nay. Dữ liệu lớn trong ngành sản xuất giúp hợp lý hóa các quy trình và do đó loại bỏ các chi phí không cần thiết. Ví dụ: với sự trợ giúp của Dữ liệu lớn, John Deere (Deere & Company) đã có thể tiết kiệm 900 triệu đô la trong việc kiểm soát hàng tồn kho trong khoảng thời gian hai năm. Ngoài ra, Công ty Coca-Cola đã có thể tiết kiệm khoảng 45 triệu đô la hàng năm bằng cách thực hiện phân tích dữ liệu lớn.
Một số ứng dụng của Big Data trong sản xuất
  • Bảo trì dự đoán
  • Quản lý chuỗi cung ứng
  • Dự báo sản xuất
  • Thử nghiệm và mô phỏng các quy trình sản xuất mới

Lợi ích của Big Data trong sản xuất

Nâng cao năng lực sản xuất

Một trong những xu hướng gần đây trong lĩnh vực sản xuất là sự tập trung vào việc cá nhân hóa sản phẩm dành cho khách hàng và dịch chuyển quy trình sản xuất để đặt khách hàng vào tâm trung. Điều này đối mặt với nhiều thách thức, bởi vì nó đòi hỏi nhiều sự điều chỉnh đối với các máy móc và công cụ hơn, và có thể gây gia tăng thời gian máy móc tạm dừng hoạt động. Tuy nhiên, các doanh nghiệp có thể vượt qua khó khăn này bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn để tiến hành việc lập bản đồ hành vi của khách hàng, áp dụng các kỹ thuật mô hình dự báo và phân tích tiên tiến. Thông qua việc này, họ có thể điều chỉnh dây chuyền sản xuất một cách thông minh để tùy chỉnh sản phẩm một cách hợp lý, từ đó tối ưu hóa hiệu quả trong việc thực hiện các đơn đặt hàng.
big data trong san xuat 2
Nâng cao năng lực sản xuất

Quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn

Big Data cho phép các nhà sản xuất giảm thiểu rủi ro trong việc cung cấp nguyên vật liệu cho sản xuất. Bằng cách tính đến các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến sự tắc nghẽn của các tuyến đường vận chuyển, công ty có thể dự đoán trước khả năng giao hàng đúng hạn. Điều này sẽ cho phép nhà sản xuất chủ động xây dựng các kế hoạch dự phòng để giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố này đến sản xuất.

Giảm thời gian chết của thiết bị máy móc

Sử dụng Dữ liệu lớn có thể áp dụng để thực hiện việc dự đoán và phòng ngừa trong bảo trì. Thời gian máy móc bị đứng hoạt động, còn được gọi là thời gian chết, là một vấn đề thường gặp trong ngành sản xuất và cần phải được khắc phục ngay lập tức để tránh làm chậm quá trình sản xuất. Nhờ vào dữ liệu lớn, các nhà sản xuất có thể tiến hành dự đoán về những hỏng hóc tiềm tàng của máy móc và thực hiện các biện pháp sửa chữa trước, đảm bảo rằng quá trình sản xuất không bị gián đoạn. Hơn nữa, một số công nghệ tiên tiến hiện nay cho phép máy móc tự động phát hiện lỗi và thậm chí có khả năng tự động tắt máy để ngăn chặn sự cố tiềm tàng.

Mặt khác, Dữ liệu lớn cũng hỗ trợ trong việc phân tích khối lượng lớn thông tin một cách dễ dàng, nhờ việc nhận biết các mẫu trong dải dữ liệu rộng, từ đó có thể dự đoán thời điểm có thể xảy ra sự cố máy móc. Điều này giúp việc khắc phục sự cố trở nên thuận tiện hơn và giảm tới 50% chi phí hoạt động. Theo một nghiên cứu của Forbes, ứng dụng Dữ liệu lớn trong ngành sản xuất có khả năng giảm tới 26% sự cố và 23% thời gian máy móc đứng hoạt động ngoài kế hoạch.

big data trong san xuat 3
Giảm thời gian chết của thiết bị máy móc

Lợi thế cạnh tranh

Big Data cho phép tổ chức truy cập vào dữ liệu sản xuất nhanh chóng, theo thời gian thực  và qua đó cho phép kinh doanh linh hoạt và chính xác hơn, và thậm chí dễ dàng đáp ứng các kỳ vọng của khách hàng. Với cái nhìn tổng quan về mọi hoạt động sản xuất trong nhà máy, doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa ra các quyết định tốt hơn, mang lại lợi thế mạnh mẽ cho các nhà sản xuất so với các đối thủ cạnh tranh ít hiểu biết hơn về dữ liệu.

Nâng cao dịch vụ khách hàng

Sự thành công của các doanh nghiệp trong ngành sản xuất đặc biệt phụ thuộc vào mức độ hài lòng của khách hàng. Thông qua Big Data, các tổ chức có khả năng phân tích trải nghiệm mà khách hàng có với sản phẩm của họ, từ đó có thể đưa ra những biện pháp và kế hoạch cải thiện chất lượng và dịch vụ.

Báo cáo từ Deloitte đã chỉ ra rằng 36% người tiêu dùng đang quan tâm đến khả năng mua các sản phẩm và dịch vụ có khả năng tùy chỉnh theo nhu cầu cá nhân, và tới 48% người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận thời gian chờ đợi lâu hơn để có được những sản phẩm và dịch vụ độc đáo. Điều này làm cho Dữ liệu lớn, đặc biệt kết hợp với các thiết bị Internet of Things (IoT), trở thành một nguồn thông tin có giá trị để hiểu về trải nghiệm của khách hàng và cung cấp thông tin cần thiết cho doanh nghiệp tạo ra những sản phẩm và dịch vụ đáp ứng mong muốn của khách hàng.

big data trong san xuat 4
Nâng cao dịch vụ khách hàng

Big Data và 3 sự kết hợp với các giải pháp công nghệ

Big Data và Điện toán đám mây Cloud Computing

Việc xử lý và lưu trữ Big Data thực sự cần rất nhiều tài nguyên, đặc biệt là không gian lưu trữ khổng lồ. Các định dạng lưu trữ vật lý truyền thống như ổ đĩa không chỉ giới hạn khối lượng dữ liệu mà thậm chí còn có cả nguy cơ rò rỉ thông tin của các tổ chức. Đối mặt với vấn đề này, điện toán Đám mây Cloud Computing chính là một giải pháp hiệu quả và tối ưu. Việc kết hợp này mang lại 3 lợi ích chính:
  • Giảm chi phí: Việc duy trì một trung tâm dữ liệu lớn để thực hiện phân tích Big Data có thể khiến tổ chức chịu nhiều chi phí (cơ sở hạ tầng, khu vực lưu trữ,..). Với Cloud Computing, trách nhiệm chuyển sang các nhà cung cấp đám mây và công ty chỉ phải trả các chi phí lưu trữ thường niên.
  • Nâng cao khả năng phân tích: Các công ty hoàn toàn có thể thực hiện các công việc phân tích Big Data trên Cloud Computing như khi trực tiếp thực hiện theo cách truyền thống. Điểm đặc biệt là Cloud Computing cung cấp khả năng truy cập toàn bộ dữ liệu hoạt động sản xuất ở bất kỳ đâu, điều này mang lại sự linh hoạt và nhanh chóng cho việc phân tích Big Data.
  • Bảo mật: Doanh nghiệp có thể yêu cầu các đối tác cung cấp Cloud Computing mã hóa dữ liệu hoặc bất kỳ phương án bảo mật nào để nâng cao khả năng chống rò rỉ thông tin mật của tổ chức.

Big Data và Computer Vision

Computer Vision (Thị giác máy tính) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc tái tạo hoặc mô phỏng các khía cạnh phức tạp của hệ thống thị giác con người. Nó cho phép máy tính nhận biết, xác định và xử lý các đối tượng trong hình ảnh và video giống như cách con người quan sát và hiểu thế giới xung quanh. Deep Learning (Học sâu) chính là một phần quan trọng trong lĩnh vực này và đặc biệt quan trọng trong việc xử lý dữ liệu lớn, như Big Data.

big data trong san xuat 5
Big Data và Computer Vision

Deep Learning trong Computer Vision có khả năng tự học dựa trên dữ liệu, trích xuất và phân loại các mẫu từ thông tin sản xuất hiện có. Kết hợp khả năng này với sự đa dạng và lượng lớn dữ liệu từ hoạt động sản xuất hàng ngày, Computer Vision có tiềm năng trở thành một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho các doanh nghiệp sản xuất. Nó cung cấp sự hỗ trợ toàn diện trong nhiều khía cạnh trong nhà máy, từ giám sát quá trình sản xuất đến phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin đáng tin cậy cho việc ra quyết định.

Big Data và Trí tuệ nhân tạo AI

Sự kết hợp giữa Big Data và trí tuệ nhân tạo (AI) là một sự phối hợp có tiềm năng khai thác mọi khả năng. Trong việc hợp nhất dữ liệu lớn thông qua AI, dữ liệu được thu thập và phân tích một cách thông minh, sử dụng khả năng tự học của AI thông qua Machine Learning. Nhờ vào quá trình này, AI ngày càng trở nên thông minh và có khả năng đề xuất quyết định và hành động tối ưu cho người quản lý. Sự kết hợp này mang lại nhiều lợi ích cho tổ chức sản xuất.

Cụ thể, khả năng tự động hóa các hoạt động sản xuất của AI được hiển thị rõ qua việc phân tích Big Data. Ví dụ, trong quản lý chuỗi cung ứng hiện đại, dữ liệu lớn là cần thiết. Do đó, việc áp dụng AI để cung cấp thông tin chi tiết và thời gian thực về tình trạng sản xuất, tình hình thị trường và phản hồi từ khách hàng trở nên quan trọng. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp tạo ra các phương án hoạt động nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh.

Theo Forbes, các nghiên cứu mới nhất cho thấy sự kết hợp giữa AI và Big Data có khả năng tự động hóa tới 80% công việc vật lý, 70% công việc xử lý dữ liệu và 64% công việc thu thập dữ liệu. Điều này một lần nữa thể hiện sự tầm quan trọng của việc kết hợp hai khái niệm này, và khả năng của chúng trong tạo ra sự ảnh hưởng sâu rộ đối với hoạt động kinh doanh, sản xuất và tiếp thị.

Kết luận

Khi ngày càng nhiều công nghệ cung cấp các giải pháp thu thập tất cả các dữ liệu thông tin trong sản xuất, việc phân tích Big Data ngày càng dễ tiếp cận hơn. Các nhà sản xuất có thể đo lường nhiều khía cạnh kinh doanh của mình và sản xuất của mình, cả về thu thập, phân tích và lưu trữ dữ liệu, một cách chính xác và tiết kiệm chi phí hơn, qua đó góp phần nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
 
Tìm hiểu thêm:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *