Data Driven Manufacturing – Áp dụng dữ liệu tối ưu quá trình sản xuất

Đi cùng với sự phát triển công nghệ và khoa học phân tích dữ liệu, Data Driven Manufacturing (Sản xuất thông minh dựa trên dữ liệu) đã ra đời để đáp ứng mong muốn tối ưu quy trình sản xuất cho các doanh nghiệp bằng việc lưu trữ và phân tích số liệu. Vậy cách tiếp cận này mang lại những lợi ích gì và áp dụng như thế nào? Cùng ITG Technology tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Data Driven Manufacturing là gì?

Sản xuất dựa trên định hướng dữ liệu (Data Driven Manufacturing – DDM) là việc sử dụng dữ liệu thu thập được từ các nguồn khác nhau như: Hệ thống ERP, thiết bị dưới nhà xưởng,… để đưa ra quyết định chính xác thay vì dựa vào lý thuyết, phỏng đoán hay ý kiến cá nhân. Từ đó giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm thiểu lãng phí.

Data Driven Manufacturing là phương pháp sản xuất dựa trên định hướng dữ liệu

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ 4.0 như: Internet of Things (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và các cải tiến trong bộ vi xử lý hiện nay đang cung cấp cho nhà quản trị khả năng thu thập, xử lý dữ liệu từ hoạt động sản xuất nhanh chóng, dễ dàng hơn. Nhờ đó, việc ứng dụng Data Driven Manufacturing ngày càng trở nên phổ biến.

Lợi ích khi khai thác hiệu quả Data Driven Manufacturing

Tối ưu hóa hiệu suất 

Bằng cách phân tích dữ liệu thu thập được trong quy trình sản xuất, Data Driven Manufacturing cho phép nhà quản lý, chủ doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc và chi tiết hơn về toàn bộ chu trình và hoạt động sản xuất. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận ra những vấn đề gặp phải trong quy trình vận hành như ca làm kém hiệu quả, thời gian ngừng của máy hoặc các điểm nghẽn khác trong quá trình sản xuất. Từ đây, người quản lý có thể đưa ra biện pháp khắc phục kịp thời để tối ưu hóa hiệu suất.

Sản xuất dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất

Cải thiện chất lượng sản phẩm 

Bằng cách phân tích tỷ lệ hàng NG giữa các kỳ hoặc các lô hàng, doanh nghiệp có thể so sánh  sự khác nhau trong chất lượng sản phẩm của từng đợt. Sau khi phân tích các yếu tố gây ảnh hưởng (nguyên vật liệu, máy móc, nhân công…), nhà quản lý có thể tìm ra nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, từ đó đưa ra phương án điều chỉnh để chất lượng sản phẩm ngày một tốt hơn và có độ nhất quán cao.

Đọc thêm: Tối ưu hóa quy trình xử lý hàng lỗi trong sản xuất

Nâng cao hiệu quả bảo bảo trì

Dựa trên dữ liệu chi tiết về tình trạng của máy móc trong thời gian thực, kết hợp cùng thuật toán học máy và AI, nhà quản trị có thể áp dụng các phương pháp bảo trì nâng cao như bảo trì dự đoán, bảo trì tinh gọn để xác định các bộ phận có nguy cơ hỏng hóc cao, từ đó đưa ra kế hoạch sửa chữa, bảo dưỡng kịp thời trước khi sự cố xảy ra.

Giảm chi phí sản xuất & tránh lãng phí nguồn tài nguyên

Việc sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình sản xuất giúp doanh nghiệp giảm lãng phí nguyên vật liệu, năng lượng và thời gian. Dữ liệu được cung cấp khớp với thời gian thực, giúp nhà quản lý có những đánh giá phù hợp để cân đối nguồn ngân sách và điều chỉnh quy trình sản xuất tối ưu hơn. Cũng nhờ các dữ liệu này, doanh nghiệp có thể đánh giá được hiệu quả của các hoạt động cải tiến đã được áp dụng..

Dự báo và lập kế hoạch tốt hơn 

Dữ liệu được thu thập liên tục từ hoạt động sản xuất sẽ cung cấp các dự báo chính xác về nhu cầu sản phẩm và tình hình vận hành của doanh nghiệp, giúp nhà quản trị  lập kế hoạch chính xác, hiệu quả hơn, phù hợp với nguồn lực sẵn có​. Ví dụ, khai thác hiệu quả Data Driven Manufacturing, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch trước cho việc nhập nguyên vật liệu hoặc bảo trì máy móc.

Xem thêm: Dự báo nhu cầu sản xuất: Phương pháp và cách thức thực hiện

Những thách thức khi triển khai sản xuất dựa trên dữ liệu

Khó khăn trong việc thu thập và quản lý dữ liệu 

Mỗi phòng ban trong doanh nghiệp đều có cách thức nhập liệu, lưu trữ và quản lý thông tin khác nhau. Thậm chí, mỗi bộ phận lại sử dụng một phần mềm quản lý riêng. Vì vậy, dữ liệu của doanh nghiệp bị phân mảnh, không có sự đồng bộ, khiến việc thu thập và quản lý gặp nhiều khó khăn.

Đây là thực trạng chung của nhiều doanh nghiệp Việt Nam, là nguyên nhân chính dẫn đến việc doanh nghiệp thiếu dữ liệu đầu vào, nguồn dữ liệu chất lượng thấp, không có giá trị để phân tích.

Doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn khi thu thập và quản lý dữ liệu 

Bảo mật dữ liệu 

Dữ liệu sản xuất thường chứa nhiều thông tin, bí mật doanh nghiệp, do đó, việc bảo mật dữ liệu là một yêu cầu quan trọng để tránh các rủi ro về an ninh mạng​​. Việc liên kết nhiều máy, thiết bị với nguồn dữ liệu chung khiến phạm vị bảo mật được mở rộng, điều này đặt ra nhiều thách thức cho việc lưu trữ và bảo mật dữ liệu.

Đào tạo nhân lực 

Nhân viên cần được đào tạo để sử dụng các công cụ và phân tích dữ liệu hiệu quả. Việc này đòi hỏi đầu tư lớn về thời gian và chi phí​​ đào tạo nhân sự. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể gặp khó khăn trong việc thay đổi cách làm và tư duy của nhân viên khi sử dụng các hệ thống cũ lỗi thời để thay đổi sang một phương pháp mới tiên tiến, nâng cấp hơn.

Tích hợp hệ thống 

Việc tích hợp các hệ thống dữ liệu khác nhau để tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu toàn diện, đồng bộ và có tính kết nối cao cũng là một thách thức không nhỏ​​. Đặc biệt là tích hợp giữa các hệ thống đã lỗi thời với một hệ thống thông minh mới, bài toán được đặt ra cho doanh nghiệp là làm sao để hai hệ thống vẫn có thể hoạt động song song và ăn khớp với nhau.

5 bước triển khai sản xuất dựa trên dữ liệu

Dưới đây là 5 bước cơ bản để doanh nghiệp có thể triển khai Data Driven Manufacturing hiệu quả:

1. Xác định mục tiêu và yêu cầu dữ liệu: Doanh nghiệp cần xác định rõ dữ liệu sẽ được sử dụng để phục vụ cho nhu cầu gì và các yêu cầu dữ liệu cần thiết để đạt được những mục tiêu đó​​. Việc này giúp vạch ra đường đi rõ ràng cho nhân viên về việc thu thập và phân tích những dữ liệu cần thiết.
2. Thu thập và tích hợp dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và tích hợp vào một hệ thống quản lý dữ liệu tập trung. Kho dữ liệu của doanh nghiệp cần có độ chính xác và phong phú cao nhằm mục đích phục vụ cho việc phân tích và đưa ra quyết định sau này.
3. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để trích xuất những thông tin hữu ích và đưa ra dự báo​​. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định tối ưu cho quá trình sản xuất.
4. Áp dụng các phát hiện vào quy trình sản xuất: Sử dụng kết quả phân tích để tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải thiện hiệu suất và chất lượng sản phẩm​.
5. Đánh giá và điều chỉnh: Liên tục theo dõi, đánh giá hiệu quả của các biện pháp đã thực hiện, từ đó điều chỉnh và cải tiến để đạt được kết quả tốt hơn​.

Trong bài viết chúng tôi đã cung cấp cho Quý doanh nghiệp những thông tin cơ bản nhất về phương pháp sản xuất thông minh dựa trên Data Driven Manufacturing. Hy vọng với những chia sẻ trên, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn về phương pháp này và áp dụng hiệu quả vào doanh nghiệp.