TỪ MÁY MÓC ĐẾN DỮ LIỆU: FICEP DẪN ĐẦU SỰ TIẾN HÓA CỦA XƯỞNG SẢN XUẤT KẾT NỐI

Khả năng cung cấp dữ liệu có cấu trúc và sự tích hợp giữa hệ thống PLM, quản lý nhà máy và giám sát năng lượng hiện là nền tảng vận hành để FICEP tối ưu hóa năng suất và bảo trì trong gia công thép tấm.
Phương pháp này kết hợp kinh nghiệm kỹ thuật cơ khí lâu đời với cơ sở hạ tầng kỹ thuật số tiên tiến, được thiết kế để hỗ trợ mô hình xưởng sản xuất kết nối.

Bên cạnh các giải pháp toàn diện cho chế tạo thép kết cấu, FICEP đã dần phát triển các nền tảng phần mềm và môi trường kỹ thuật số để cho phép quản lý tích hợp các quy trình sản xuất.

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NHƯ MỘT ĐÒN BẨY ĐỂ TỐI ƯU HÓA

Trong lĩnh vực gia công thép tấm, trí tuệ nhân tạo đang đảm nhận vai trò vận hành ngày càng quan trọng, vượt xa chức năng là một công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu nâng cao để trở thành một công cụ chiến lược nhằm tối ưu hóa quy trình.

Một ví dụ thực tế là các giải pháp sắp xếp chi tiết thông minh, không chỉ dừng lại ở các thuật toán hình học truyền thống mà còn giúp giảm phế liệu, thời gian chạy máy và sử dụng vật liệu trong kho, nhờ khả năng học hỏi từ các đợt sản xuất trước đó.

Thông qua các công nghệ Steel Projects PLM, Polaris HMI và Polaris IoT, máy móc của FICEP cung cấp một cơ sở hạ tầng kỹ thuật số hoàn chỉnh, có khả năng tích hợp lập kế hoạch sản xuất, quản lý quy trình, thu thập và phân tích dữ liệu nâng cao, cùng các dịch vụ kỹ thuật số trong một hệ sinh thái thống nhất.

Ngày nay, AI hỗ trợ xử lý phân tích trên nhiều lĩnh vực vận hành. Trong kiểm soát quy trình, việc phân tích liên tục các thông số máy, thời gian chu kỳ, cảnh báo và hiệu suất sản xuất sẽ cung cấp dữ liệu cho các bảng điều khiển thời gian thực với các chỉ số chính như OEE, tính sẵn sàng, năng suất, chất lượng và mức độ khai thác nhà máy.

Trên cơ sở đó, các thuật toán tối ưu hóa có thể cân bằng luồng công việc giữa các máy hiện có, loại bỏ các nút thắt cổ chai và tăng năng suất tổng thể của toàn bộ nhà máy.

BẢO TRÌ DỰ BÁO: KHI DỮ LIỆU NGĂN NGỪA THỜI GIAN DỪNG MÁY

Một lĩnh vực đặc biệt quan trọng là bảo trì dự báo và bảo trì chủ động. Việc thu thập dữ liệu máy có cấu trúc, kết hợp với truy cập từ xa an toàn, cho phép xác định các sai lệch về hiệu suất và kích hoạt các can thiệp mục tiêu trước khi năng suất giảm sút hoặc thiết bị ngừng hoạt động.

Bảo trì dự báo thực thụ tồn tại khi hệ thống có thể ước tính với xác suất cao linh kiện nào đang tiến gần đến giới hạn tuổi thọ và khung thời gian nào cần phải can thiệp.

Điều này vượt xa việc đếm giờ hoạt động đơn thuần; nó dựa trên việc giám sát liên tục các thông số máy, các mô hình xuống cấp thực tế (thường phức tạp) và mối tương quan giữa nhiều nguồn dữ liệu: vật liệu gia công, loại quy trình, thông số điều khiển chuyển động và điện năng tiêu thụ.

Hệ thống quản lý cảnh báo tiên tiến, giúp liên kết mỗi sự cố với các nguyên nhân và giải pháp tiềm năng, đã đại diện cho cấp độ thông minh đầu tiên trong việc hỗ trợ ra quyết định, hướng dẫn người vận hành thực hiện các hành động có mục tiêu trước khi tình trạng dừng máy ngoài kế hoạch xảy ra.

TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG: ĐỘ MÒN DỤNG CỤ VÀ THAY THẾ SỚM

Trong số các trường hợp đã được triển khai trong lĩnh vực gia công thép tấm, các máy FICEP tích hợp với Steel Projects PLM có khả năng cung cấp thông tin dự báo giá trị cao. Một ví dụ cụ thể liên quan đến việc đánh giá tự động độ mòn dụng cụ và đưa ra khuyến nghị thay thế sớm.
Khi sự tương quan giữa dữ liệu giám sát và thông tin công việc báo hiệu nhu cầu can thiệp trung gian, hệ thống sẽ cảnh báo người vận hành trước khi độ mòn có thể làm ảnh hưởng đến việc thực hiện công việc.
Điều này cho phép khách hàng lập kế hoạch thay thế vào thời điểm thích hợp nhất – ví dụ như trước ca đêm ít người giám sát – tránh việc dừng máy đột ngột và đảm bảo tính liên tục của sản xuất cũng như tiến độ giao hàng.

TỐI ƯU HÓA NĂNG LƯỢNG VÀ TÍCH HỢP HỆ SINH THÁI KỸ THUẬT SỐ

Trí tuệ nhân tạo cũng tìm thấy ứng dụng trong quản lý năng lượng. Các mô-đun phần cứng và phần mềm tùy chọn cho phép giám sát tiêu thụ theo dây chuyền, máy móc, từng linh kiện riêng lẻ và từng giai đoạn quy trình. Điều này giúp định giá chi phí sản xuất, xác định lãng phí và xác định các chiến lược cắt giảm phù hợp với mục tiêu Công nghiệp 5.0 và ESG.
Việc tích hợp an toàn với hệ thống ERP và các nền tảng giám sát tại chỗ hoặc từ xa, cùng với khả năng nhúng các thành phần web của chính hãng hoặc bên thứ ba vào giao diện HMI để chẩn đoán thiết bị, giúp tạo ra một môi trường kỹ thuật số mở và có khả năng mở rộng, sẵn sàng hỗ trợ các ứng dụng ngày càng tiên tiến hơn.

THÁCH THỨC TRONG VIỆC ÁP DỤNG CÁC CÔNG NGHỆ DỰA TRÊN DỮ LIỆU

Mặc dù có tiềm năng rất lớn, việc áp dụng rộng rãi các công nghệ dự báo trong chế tạo kết cấu thép vẫn đối mặt với một số hạn chế nhất định. Thách thức đầu tiên liên quan đến bối cảnh sản xuất: các tính năng dựa trên dữ liệu sẽ phù hợp hơn với quy trình sản xuất tiêu chuẩn hóa và tự động hóa; trong khi đó, các quy trình có độ biến động cao và thiếu cấu trúc đòi hỏi khối lượng dữ liệu lớn hơn nhiều để đảm bảo việc huấn luyện thuật toán đạt độ tin cậy.

Yếu tố thứ hai là sự sẵn có của dữ liệu có ý nghĩa với số lượng đủ lớn. Việc kết nối hệ thống máy móc với các cơ sở dữ liệu nội bộ và điện toán đám mây những nơi có khả năng tích lũy và xử lý lượng thông tin khổng lồ hiện vẫn chưa được phổ biến rộng rãi trên toàn cầu.

Thêm vào đó là các chi phí về cơ sở hạ tầng, truyền thông, hệ thống cảm biến và dịch vụ đám mây, cũng như nhu cầu đảm bảo các tiêu chuẩn cao về an ninh mạng vốn cũng đang chịu các quy định pháp lý nghiêm ngặt.

Trong lĩnh vực này, FICEP tập trung vào cơ sở hạ tầng tích hợp – phần cứng, phần mềm và chức năng – được thiết kế để đảm bảo tính liên tục và bảo mật trong hoạt động, với lợi nhuận có thể đo lường được về tính khả dụng và năng suất của thiết bị, giảm tiêu thụ năng lượng, giảm chi phí bảo trì và cải thiện chất lượng.