Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo World Robotics 2020 của Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), toàn cầu hiện có khoảng 2,7 triệu robot công nghiệp đang vận hành trong các nhà máy sản xuất, ghi nhận mức tăng trưởng 12% mỗi năm. Trong đó, khu vực châu Á chiếm tới 66% tổng nguồn cung robot lắp đặt mới, dẫn đầu là Trung Quốc với mức tăng 21% đạt xấp xỉ 783.000 đơn vị và Ấn Độ đạt mức kỷ lục 26.300 đơn vị (tăng 15%). Tại Việt Nam, xu hướng tự động hóa nhằm giảm thiểu rủi ro nhân lực và nâng cao sản lượng đang phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, việc tích hợp robot vào các dây chuyền hiện hữu thường bộc lộ nhiều điểm nghẽn kỹ thuật khi điều kiện sản xuất biến động.

Luận văn tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa dây chuyền đóng gói bột ngọt (MSG) tại phân xưởng Line 01, Khu B của nhà máy Ajinomoto Việt Nam (Khu công nghiệp Biên Hòa, tỉnh Đồng Nai). Hệ thống ban đầu gồm 02 máy đóng gói cấp liệu với năng suất 52 gói/phút mỗi máy (tổng công suất 104 gói/phút), phân nạp vào 02 làn băng tải riêng biệt để 02 cánh tay robot Yaskawa Motoman GP8 gắp sản phẩm tại các vị trí cố định. Mặt bằng làm việc của hệ thống chiếm diện tích 34,5 m².

Thực tế vận hành ghi nhận 06 vấn đề cốt lõi:

  1. Không thể cân bằng tải khi một làn cấp liệu thiếu sản phẩm, khiến một robot quá tải trong khi robot còn lại rơi vào trạng thái chờ.
  2. Lãng phí chi phí bảo trì định kỳ theo thời gian cố định.
  3. Dây chuyền bị gián đoạn hoàn toàn ở một nhánh khi một robot gặp sự cố kỹ thuật.
  4. Điểm gắp cố định giới hạn tính linh hoạt của cánh tay máy.
  5. Hạn chế diện tích mặt bằng xưởng khi có nhu cầu mở rộng quy mô.
  6. Chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng băng tải mới quá lớn nếu nâng công suất.

Mục tiêu của nghiên cứu là thiết kế lại hệ thống và ứng dụng thuật toán tự động phân bổ tác vụ kết hợp bám vết băng tải liên tục, duy trì 100% công suất thiết kế 104 gói/phút, triệt tiêu thời gian dừng máy và tối ưu hóa không gian nhà xưởng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự giao thoa của hai nền tảng lý thuyết điều khiển tự động hiện đại:

  • Lý thuyết phân bổ tác vụ đa robot động (Dynamic Multi-Robot Task Allocation - MRTA): Kế thừa mô hình xử lý chuỗi tác vụ dạng nhánh cây của nghiên cứu gần đây về phân bổ tác vụ trong điều kiện ràng buộc thời gian, kết hợp lý thuyết trò chơi ra quyết định đa robot trong môi trường động. Mô hình này cho phép các cánh tay máy tự động đánh giá trạng thái hàng đợi và chia sẻ khối lượng công việc theo thời gian thực.
  • Động học robot và kỹ thuật bám vết băng tải (Conveyor Tracking Kinematics): Ứng dụng hệ phương trình động học vi phân nhằm đồng bộ hóa chuyển động của điểm trung tâm công cụ (Tool Center Point - TCP) với vận tốc dài của băng tải ($V_{cv} = 300\text{ mm/s}$).

Khung lý thuyết tích hợp 04 khái niệm kỹ thuật nòng cốt:

  1. Điểm trung tâm công cụ (TCP): Tọa độ điểm làm việc tại đầu hút chân không của robot.
  2. Ngưỡng áp suất tiếp xúc an toàn: Giá trị áp suất chân không cài đặt tối thiểu -60 kPa nhằm xác nhận trạng thái giữ sản phẩm thành công.
  3. Vùng làm việc giới hạn (Workspace Window): Phạm vi gắp hiệu dụng dài 1,0 m trên băng tải gán riêng cho từng robot.
  4. Điểm trễ nhất cho phép ($P_1^{max}, P_3^{max}$): Giới hạn tọa độ không gian và thời gian tối đa để bắt đầu và kết thúc chu trình gắp mà không gây va chạm hoặc trượt phôi.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thực nghiệm thu thập trực tiếp từ dây chuyền đóng gói Line 01 tại nhà máy Ajinomoto Việt Nam trong khung thời gian 11 tháng (từ tháng 02/2022 đến tháng 12/2022).

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 100% dòng sản phẩm thực tế vận hành liên tục với các quy cách đóng gói đa dạng (400g, 454g, 900g và 1kg), tương đương lưu lượng 104 gói/phút (ghép thành cụm 3 gói xếp mí, chu kỳ cấp 3,46 giây/cụm). Phương pháp chọn mẫu là thu thập toàn bộ dữ liệu vận hành thực tế kết hợp đo đạc các thông số chu kỳ làm việc thực tế (2,87 giây ở Robot 1 và 2,94 giây ở Robot 2).

Phương pháp phân tích kết hợp giữa giải tích toán học mô hình động học và mô phỏng số rời rạc. Lý do lựa chọn mô hình hóa giải tích kết hợp mô phỏng kiểm chứng là nhằm đánh giá chính xác các trạng thái quá độ, kiểm tra giới hạn tốc độ dài của robot (từ 0 đến 1000 mm/s) và thuật toán tránh va chạm trước khi can thiệp vào phần cứng dây chuyền sản xuất thực tế, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho nhà máy.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và phân tích thực nghiệm trên 04 trường hợp vận hành (TH1: 3 robot hoạt động bình thường; TH2: 1 robot ngưng do sự cố; TH3: Lượng gói đầu vào biến thiên; TH4: Tốc độ băng tải thay đổi) mang lại các kết quả định lượng:

  1. Hiệu suất phân bổ và tỷ lệ hoàn thành tác vụ: Hệ thống 03 robot trên một làn băng tải chung đạt tỷ lệ gắp thành công 100% đối với các sản phẩm đạt chuẩn chất lượng ở tốc độ cấp phôi 104 gói/phút. Tải trọng công việc được chia đều đồng mức 33,3% cho mỗi cánh tay máy khi cả 3 robot cùng vận hành, và tự động nâng tải lên mức cân bằng 50% - 50% giữa 2 robot khi có 1 robot dừng hoạt động.
  2. Tối ưu hóa dải tốc độ làm việc: Trước cải tiến, 02 robot phải chạy cố định ở 100% vận tốc tối đa (1500 mm/s, tương đương tốc độ thực tế 949,8 - 982,7 mm/s). Sau khi áp dụng giải thuật bám vết và phân bổ tác vụ, vận tốc đáp ứng của robot dao động linh hoạt trong khoảng 600 - 1000 mm/s, giúp giảm thiểu độ giật động học và tiết kiệm 25% điện năng tiêu thụ.
  3. Rút ngắn thời gian trễ và quãng đường kiểm tra: Với quãng đường bám phôi kiểm tra áp suất $d = 75\text{ mm}$ trên băng tải chạy 300 mm/s, thời gian kiểm tra áp suất chỉ chiếm 0,25 giây, đảm bảo thời gian đóng thùng chính xác mà không làm rơi sản phẩm khi áp suất vượt ngưỡng -60 kPa.
  4. Tiết kiệm mặt bằng và chi phí đầu tư: Bằng việc chuyển đổi từ cấu hình 2 làn riêng biệt sang 1 làn băng tải chung cho 3 robot (Phương án 2-C), chiều rộng layout không bị tăng lên, tiết kiệm 100% chi phí mua sắm thêm hệ thống băng tải phụ và giữ nguyên diện tích hoạt động tối ưu dưới 35 m².

Thảo luận kết quả

Cơ chế mang lại thành công cho hệ thống là việc chuyển đổi từ cơ chế gắp tại điểm cố định sang cơ chế gắp động trên băng tải chạy liên tục. Phương trình giải tích xác định thời gian tiếp cận $t_1$:

$$\sqrt{(V_{rb} \cdot t_1)^2 - (Z_1 - Z_2)^2} = |X_2 - (V_{cv} \cdot t_1)|$$

Phương trình này cho phép bộ điều khiển dự đoán chính xác tọa độ va chạm tối ưu $P_2$ và điểm hoàn tất $P_3$. Khi so sánh với nghiên cứu của Choudhury (2022) về mô hình phân bổ tác vụ chuỗi và hệ thống công nghiệp của PWR Pack (3000 bánh quy/phút với 32 robot delta), mô hình cải tiến này cho thấy tính thích ứng vượt trội đối với cánh tay robot công nghiệp 6 bậc tự do trong ngành thực phẩm có chi phí đầu tư vừa phải.

Dữ liệu vận hành được mô hình hóa trực quan thông qua đồ thị phân bố tọa độ điểm gắp trên trục $X$ của băng tải. Biểu đồ phân tán cho thấy các điểm gắp của Robot 1 tập trung ở dải $0 - 800\text{ mm}$, Robot 2 ở dải $1000 - 1800\text{ mm}$ và Robot 3 đảm nhiệm dải cuối $2000 - 2800\text{ mm}$, không xuất hiện bất kỳ điểm xung đột vị trí nào giữa các robot liền kề.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hoàn thiện và nhân rộng giải pháp cải tiến từ kết quả luận văn, 04 giải pháp kỹ thuật và quản trị được đề xuất:

  1. Nâng cấp phần cứng điều khiển và tích hợp thuật toán phân bổ tác vụ: Cài đặt thuật toán phân bổ động trực tiếp lên hệ thống điều khiển trung tâm PLC/IPC của dây chuyền Line 01.

    • Mục tiêu định lượng: Đạt hiệu suất gắp 100% ở tốc độ 104 gói/phút, triệt tiêu hoàn toàn (0%) sự cố dừng chuyền khi bảo trì 1 robot.
    • Thời gian thực hiện: 03 tháng (Quý 1/2023 - Quý 2/2023).
    • Chủ thể thực hiện: Nhóm Kỹ sư Tự động hóa và Bảo trì Nhà máy Ajinomoto Việt Nam.
  2. Chuẩn hóa hệ thống cảm biến đo lường và giác hút chân không: Lắp đặt đồng bộ cảm biến quang định vị gói tại đầu băng tải và cảm biến áp suất kỹ thuật số phản hồi nhanh có độ trễ dưới 10 ms, duy trì ngưỡng áp suất hút ổn định -60 kPa.

    • Mục tiêu định lượng: Giảm tỷ lệ lỗi gắp trượt phôi xuống dưới 0,05%.
    • Thời gian thực hiện: 01 tháng sau khi hoàn tất phần mềm.
    • Chủ thể thực hiện: Bộ phận Cơ điện tử và Quản lý Thiết bị.
  3. Chuyển đổi chiến lược bảo trì thiết bị: Thay thế phương pháp bảo trì định kỳ theo lịch cố định (Time-Based Maintenance) bằng bảo trì dựa trên tình trạng vận hành thực tế (Condition-Based Maintenance - CBM) thông qua giám sát chu kỳ làm việc thực của từng cánh tay máy.

    • Mục tiêu định lượng: Cắt giảm 20% chi phí thay thế phụ tùng định kỳ và kéo dài tuổi thọ hộp giảm tốc robot thêm 15%.
    • Thời gian thực hiện: Quý 3/2023.
    • Chủ thể thực hiện: Phòng Kỹ thuật Bảo trì Phân xưởng Đóng gói.
  4. Nhân rộng thiết kế bố trí 1 làn băng tải chung cho các dây chuyền khác: Áp dụng mô hình cụm 3 robot trên 1 băng tải cho toàn bộ các line đóng gói gia vị tại nhà máy Biên Hòa và Long Thành.

    • Mục tiêu định lượng: Tiết kiệm 30% diện tích sàn sản xuất mở rộng và giảm 18% chi phí đầu tư thiết bị mới (CAPEX).
    • Thời gian thực hiện: Giai đoạn 2024 - 2025.
    • Chủ thể thực hiện: Ban Lãnh đạo Khối Kỹ thuật và Sản xuất Ajinomoto Việt Nam.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cho 04 nhóm đối tượng:

  1. Kỹ sư Tự động hóa và Cơ điện tử: Nắm vững phương pháp giải tích động học bám vết băng tải kết hợp lập trình điều khiển cánh tay robot Yaskawa Motoman.
    • Tình huống ứng dụng: Thiết kế giải thuật điều khiển bám phôi chuyển động liên tục cho các hệ thống Pick & Place công nghiệp.
  2. Giám đốc Nhà máy và Trưởng phân xưởng sản xuất F&B: Tiếp cận giải pháp tổ chức dây chuyền đóng gói tinh gọn, nâng cao chỉ số hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE).
    • Tình huống ứng dụng: Cải tạo các dây chuyền đóng gói thực phẩm bị giới hạn về diện tích mặt bằng xưởng mà vẫn muốn nâng công suất.
  3. Nhà tích hợp hệ thống tự động hóa (System Integrators): Tham khảo giải pháp cấu trúc phần cứng 3 robot trên 1 băng tải nhằm tối ưu hóa chi phí thiết bị và tăng tính cạnh tranh khi chào thầu.
    • Tình huống ứng dụng: Xây dựng cấu hình kỹ thuật cho các dự án tự động hóa khâu cuối dây chuyền (End-of-Line Packaging).
  4. Học viên cao học và Nghiên cứu sinh chuyên ngành Robot: Sử dụng làm tài liệu tham khảo có tính thực chứng cao với đầy đủ dữ liệu thực nghiệm từ môi trường công nghiệp thực tế.
    • Tình huống ứng dụng: Phát triển các nghiên cứu sâu hơn về thuật toán phân bổ tác vụ đa tác tử (Multi-Agent Systems) và tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động robot.

Câu hỏi thường gặp

Thuật toán phân bổ tác vụ giải quyết hiện tượng nghẽn dòng sản phẩm như thế nào?

Hệ thống giám sát liên tục tọa độ từng gói sản phẩm di chuyển với vận tốc 300 mm/s từ đầu vào. Bộ điều khiển tự động tính toán thời gian chạm $t_1$ và khoảng cách bám $d = 75\text{ mm}$. Nếu Robot 1 đang bận thực hiện chu trình thả thùng (mất 0,25 giây), tác vụ của gói tiếp theo sẽ lập tức được chuyển giao cho Robot 2 hoặc Robot 3 trong vùng làm việc 1,0 m của chúng, đảm bảo không bỏ sót sản phẩm nào trong tổng số 104 gói/phút.

Vì sao phương án 1 làn băng tải chung 3 robot tối ưu hơn 2 làn riêng biệt?

Phương án 1 làn chung giúp chia sẻ 100% phụ tải giữa các robot. Khi 1 robot gặp sự cố hoặc cần bảo dưỡng, 2 robot còn lại tự động chia tải để xử lý toàn bộ 104 gói/phút mà không phải dừng máy đóng gói. Ngược lại, cấu hình 2 làn riêng biệt sẽ làm tê liệt ngay lập tức 50% sản lượng nếu 1 nhánh robot dừng hoạt động, đồng thời làm tăng gấp đôi chi phí bảo trì cơ cấu phân làn.

Cơ chế kiểm soát chất lượng gắp phôi được thực hiện như thế nào trên băng tải?

Robot thực hiện đồng bộ vận tốc với băng tải trên đoạn đường 75 mm ở trạng thái 3 để kiểm tra độ kín tiếp xúc. Cảm biến chân không phản hồi áp suất về bộ điều khiển; nếu áp suất đạt ngưỡng an toàn -60 kPa, robot hút nhấc sản phẩm đưa vào thùng carton. Nếu áp suất không đạt do hở bao bì hoặc lệch tâm, robot tự ngắt hút và hồi vị về HOME, cho phép phôi lỗi đi thẳng về khay chứa cuối băng tải.

Việc thay đổi thuật toán giúp giảm hao mòn cơ khí của robot ra sao?

Trước cải tiến, robot luôn bị ép chạy ở tốc độ giới hạn 1500 mm/s tại các điểm gắp cố định, tạo ra gia tốc dừng đột ngột gây rung lắc cơ khí. Sau cải tiến, thuật toán điều phối thông minh cho phép robot di chuyển mượt mà với dải tốc độ tối ưu dưới 1000 mm/s theo quỹ đạo nội suy bám phôi, giúp giảm đáng kể ứng suất uốn trên các khớp trục và kéo dài tuổi thọ hộp giảm tốc.

Luận văn có thể mở rộng ứng dụng cho các loại sản phẩm khác ngoài bột ngọt không?

Hoàn toàn có thể mở rộng. Mô hình toán học trong luận văn được xây dựng dưới dạng tham số hóa tổng quát với các biến đầu vào linh hoạt gồm: chiều dày sản phẩm $Z_2$, khối lượng phôi (từ 400g đến 1kg), vận tốc băng tải $V_{cv}$ và tọa độ tâm thùng carton $(X_3, Y_1, Z_3)$. Do đó, giải thuật dễ dàng hiệu chỉnh để ứng dụng cho dây chuyền đóng gói bánh kẹo, hóa mỹ phẩm hoặc dược phẩm.

Kết luận

  • Luận văn đã giải quyết triệt để 06 vấn đề tồn tại của hệ thống đóng gói Line 01 tại nhà máy Ajinomoto Việt Nam bằng phương pháp tiếp cận khoa học và thực tiễn.
  • Xây dựng thành công hệ phương trình động học bám vết băng tải liên tục ở tốc độ 300 mm/s kết hợp kiểm soát áp suất hút an toàn -60 kPa.
  • Đề xuất và chứng minh tính ưu việt của mô hình 03 robot trên 01 làn băng tải chung, duy trì 100% công suất 104 gói/phút ngay cả khi có 1 robot ngưng hoạt động.
  • Tối ưu hóa điều kiện vận hành, giảm tốc độ cực đại của robot từ 1500 mm/s xuống dưới 1000 mm/s, giúp tiết kiệm chi phí bảo trì và điện năng tiêu thụ.
  • Tạo tiền đề khoa học vững chắc cho việc chuyển đổi số và nâng cao mức độ tự động hóa linh hoạt trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm tại Việt Nam.

Kế hoạch phát triển tiếp theo của đề tài trong giai đoạn 2023 - 2024 tập trung vào việc tích hợp hệ thống thị giác máy tính 2D/3D (Machine Vision) để tự động nhận diện góc xoay của bao bì trước khi gắp. Các kỹ sư và nhà quản lý nhà máy có thể ứng dụng ngay mô hình phân bổ tác vụ này để tối ưu hóa dây chuyền đóng gói hiện hữu, nâng cao năng lực cạnh tranh và hiện thực hóa mục tiêu sản xuất thông minh.