Xây Dựng Hệ Thống Điều Khiển và Thu Nhận Dữ Liệu cho Robot Dịch Vụ

• Tác giả: Phạm Khương Duy
• Người hướng dẫn: TS. Chung Tấn Lâm
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Xây Dựng Hệ Thống Điều Khiển và Thu Nhận Dữ Liệu Cho Robot Dịch Vụ
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về robot dịch vụ
• 1.1.1. Robot điều khiển trình tự
• 1.1.2. Các thành phần hệ thống SCADA
• 1.1.3. Bộ điều khiển logic khả trình
• 1.1.3.1. Giới thiệu chung
• 1.1.3.2. Phần mềm lập trình PLC GX Works 2
• 1.1.4. Hệ thống OPC server - KepserverEX
• 1.1.4.1. Giới thiệu phần mềm Kepware OPC
• 1.1.4.2. Cấu hình PLC Mitsubishi trên KEPServerEX
• 1.1.5. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ I/O HỆ THỐNG ROBOT DỊCH VỤ
• 2.1. Mô tả hệ thống
• 2.1.1. Nhà hàng truyền thống
• 2.1.2. Nhà hàng thông minh
• 2.2. Thiết kế hệ thống
• 2.3. Nguyên lý vận hành hệ thống
• 2.3.1. Quy trình mẫu nấu một món ăn tự động
• 2.4. Thống kê thiết bị trong bài toán
• 2.5. Lập trình điều khiển trên PLC
• 2.6. Khai báo Tag trong KepserverEX
• 3. CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN VÀ THU NHẬN DỮ LIỆU
• 3.1. Thiết kế và cài đặt tác vụ truy xuất thông tin
• 3.1.1. Tạo class “class_KEPServerEX”
• 3.1.2. Lập trình cho Form chính
• 3.2. Tính năng WatchDog
• 3.2.1. Nguyên tắc thực hiện
• 3.2.2. Cài đặt Watchdog
• 3.3. Tính năng quản lý người dùng
• 3.3.1. Hoạt động tính năng quản lý người dùng
• 3.3.2. Nguyên lý thực hiện
• 3.4. Các kết quả thử nghiệm
• 3.4.1. Kết quả hiển thị lên Window form (Visual Studio)
• 3.4.2. Kết quả trạng thái giá trị Tag trên phần mềm KepServerEX
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Hướng phát triển
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC P1: Cấu hình PLC Mitsubishi trên KEPServerEX
• PHỤ LỤC P2: Chương trình nguồn

I. Tổng Quan Về Robot Dịch Vụ Tiềm Năng và Thách Thức

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, robot dịch vụ đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng. Các doanh nghiệp dịch vụ đối mặt với nhiều khó khăn trong việc tuyển dụng, trong khi nhân viên e ngại công việc vất vả. Nghiên cứu chỉ ra rằng, các công việc liên quan đến chuẩn bị và phục vụ thức ăn có nguy cơ cao bị thay thế bởi robot. Ví dụ, nhà hàng Roger tại California sử dụng robot Servi để dọn dẹp chén đĩa. Tuy nhiên, việc ứng dụng robot dịch vụ vẫn còn những hạn chế. Chúng khó thích nghi với môi trường mới và tình huống bất ngờ. Bên cạnh đó, chi phí đầu tư ban đầu cho robot khá cao, đòi hỏi các nhà đầu tư phải cân nhắc kỹ lưỡng. "Những công việc liên quan đến chuẩn bị thức ăn và phục vụ có nguy cơ cao sẽ bị thay thế bởi robot hơn là các công việc khác liên quan đến giáo dục hoặc chăm sóc sức khỏe" (Science Robotics, 4/2022).

1.1. Ưu Điểm Vượt Trội Của Robot Dịch Vụ Trong Ngành F B

Robot dịch vụ mang lại nhiều lợi ích cho ngành F&B (Food and Beverage). Chúng có thể thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, nhàm chán một cách chính xác và hiệu quả. Điều này giúp giảm thiểu sai sót và tăng năng suất. Ngoài ra, robot còn có thể làm việc trong môi trường khắc nghiệt, nguy hiểm mà con người khó có thể đảm nhận. Ứng dụng robot dịch vụ còn giúp cải thiện vệ sinh an toàn thực phẩm và giảm thiểu chi phí nhân công về lâu dài. Từ đó có thể khẳng định robot dịch vụ rất có tiềm năng phát triển trong tương lai.

1.2. Những Hạn Chế Cần Khắc Phục Của Robot Phục Vụ Hiện Nay

Mặc dù có nhiều ưu điểm, robot phục vụ vẫn còn tồn tại một số hạn chế. Khả năng thích nghi với môi trường mới và xử lý tình huống bất ngờ còn hạn chế. Chúng cũng thiếu sự linh hoạt và sáng tạo trong công việc. Chi phí đầu tư ban đầu cao là một rào cản lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Đặc biệt, vấn đề an toàn robot cũng cần được quan tâm khi robot làm việc gần con người. Cần có những nghiên cứu và phát triển để giải quyết những hạn chế này.

1.3. Phân Loại Robot Dịch Vụ Điều Khiển Trình Tự và Robot Cộng Tác

Đề tài này tập trung vào hai loại robot dịch vụ: Robot điều khiển trình tự và Robot cộng tác (Cobot). Robot điều khiển trình tự thực hiện các thao tác cố định và đơn giản, thường được sử dụng trong các hệ thống tự động hóa. Robot cộng tác có khả năng di chuyển phức tạp hơn và có thể được lập trình để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau. Việc lựa chọn loại robot phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng.

II. Xây Dựng Hệ Thống Điều Khiển Robot Cách Tiếp Cận Hiệu Quả

Để xây dựng một hệ thống điều khiển robot hiệu quả, cần xem xét nhiều yếu tố. Trước hết, cần xác định rõ yêu cầu của ứng dụng và lựa chọn loại robot phù hợp. Tiếp theo, cần thiết kế kiến trúc hệ thống robot một cách hợp lý, bao gồm các thành phần như cảm biến robot, bộ truyền động robot, và bộ điều khiển. Việc lựa chọn giao thức truyền thông công nghiệp phù hợp cũng rất quan trọng để đảm bảo khả năng kết nối và trao đổi dữ liệu giữa các thành phần. Cuối cùng, cần phát triển phần mềm điều khiển robot một cách trực quan và dễ sử dụng.

2.1. Lựa Chọn Bộ Điều Khiển PLC Tối Ưu Hóa Chi Phí và Hiệu Năng

PLC (Programmable Logic Controller) là một lựa chọn phổ biến cho hệ thống điều khiển robot dịch vụ, đặc biệt là robot điều khiển trình tự. PLC có ưu điểm là độ tin cậy cao, khả năng lập trình linh hoạt và giá thành hợp lý. Việc lựa chọn PLC phù hợp cần dựa trên số lượng đầu vào/đầu ra (I/O) cần thiết, tốc độ xử lý và khả năng hỗ trợ các giao thức truyền thông công nghiệp. Phần mềm lập trình PLC GX Works 2 hỗ trợ rất nhiều cho việc lập trình.

2.2. Tích Hợp Cảm Biến Nâng Cao Khả Năng Nhận Thức Môi Trường

Việc tích hợp cảm biến robot là rất quan trọng để robot có thể nhận thức được môi trường xung quanh. Các loại cảm biến phổ biến bao gồm cảm biến vị trí, cảm biến lực, cảm biến hình ảnh và cảm biến khoảng cách. Dữ liệu từ cảm biến được sử dụng để điều khiển robot thực hiện các tác vụ một cách chính xác và an toàn. Xử lý ảnh và nhận dạng đối tượng là những kỹ thuật quan trọng để robot có thể hiểu được những gì đang diễn ra trong môi trường.

2.3. Giao Thức Truyền Thông Công Nghiệp Đảm Bảo Kết Nối Tin Cậy

Để đảm bảo khả năng kết nối và trao đổi dữ liệu giữa các thành phần trong hệ thống điều khiển robot, cần lựa chọn giao thức truyền thông công nghiệp phù hợp. Các giao thức phổ biến bao gồm Modbus, OPC UA, và MQTT. Mỗi giao thức có những ưu điểm và nhược điểm riêng, việc lựa chọn phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Ví dụ MQTT thích hợp cho các ứng dụng IoT.

III. Thu Thập Dữ Liệu Robot Giải Pháp Giám Sát và Phân Tích

Hệ thống thu thập dữ liệu robot đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và phân tích hiệu suất hoạt động của robot. Dữ liệu thu thập được có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình làm việc, phát hiện lỗi và dự đoán bảo trì. Các dữ liệu này thường bao gồm thông tin về vị trí, tốc độ, lực tác động, nhiệt độ và năng lượng tiêu thụ. Việc sử dụng SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) là một giải pháp hiệu quả để thu thập và quản lý dữ liệu từ nhiều robot.

3.1. Sử Dụng OPC Server Kết Nối Dữ Liệu Giữa PLC và Hệ Thống IT

OPC Server là một thành phần quan trọng trong hệ thống thu thập dữ liệu robot. Nó cho phép kết nối dữ liệu từ PLC và các thiết bị khác với các hệ thống IT như cơ sở dữ liệu, phần mềm giám sát và phân tích. KepserverEX là một OPC Server phổ biến, hỗ trợ nhiều giao thức truyền thông và cung cấp các công cụ cấu hình mạnh mẽ.

3.2. Xây Dựng Giao Diện HMI Trực Quan Hóa Dữ Liệu và Điều Khiển

Giao diện người máy (HMI) là một công cụ quan trọng để trực quan hóa dữ liệu và điều khiển robot. HMI cho phép người dùng theo dõi trạng thái của robot, điều chỉnh các thông số và thực hiện các thao tác điều khiển từ xa. Một HMI tốt cần có giao diện trực quan, dễ sử dụng và cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết.

3.3. Phân Tích Dữ Liệu Robot Tối Ưu Hóa Hiệu Suất và Dự Đoán Bảo Trì

Dữ liệu thu thập được từ robot có thể được sử dụng để phân tích và tối ưu hóa hiệu suất hoạt động. Các kỹ thuật Machine learning cho robot có thể được áp dụng để phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định điều chỉnh phù hợp. Ngoài ra, phân tích dữ liệu robot còn giúp dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và lên kế hoạch bảo trì một cách chủ động.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Robot Dịch Vụ Trong Nhà Hàng Thông Minh

Một ứng dụng tiềm năng của robot dịch vụ là trong nhà hàng thông minh. Robot có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, từ nấu ăn, phục vụ đến dọn dẹp. Trong một nhà hàng thông minh, khách hàng có thể đặt món thông qua giao diện trực tuyến hoặc ki-ốt tự phục vụ. Robot sẽ tự động chuẩn bị món ăn và phục vụ đến bàn. Hệ thống cũng có thể theo dõi lượng hàng tồn kho và tự động đặt hàng khi cần thiết.

4.1. Mô Hình Bếp Nấu Tự Động Tối Ưu Quy Trình Chế Biến

Trong một mô hình bếp nấu tự động, robot có thể thực hiện các công việc như chuẩn bị nguyên liệu, nấu nướng và đóng gói. Các cảm biến robot và hệ thống điều khiển sẽ đảm bảo rằng các món ăn được chế biến đúng theo công thức và tiêu chuẩn chất lượng. Việc tự động hóa quy trình chế biến giúp giảm thiểu sai sót, tăng năng suất và đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm.

4.2. Robot Phục Vụ BellaBot Nâng Cao Trải Nghiệm Khách Hàng

Robot phục vụ như BellaBot có thể được sử dụng để mang thức ăn đến bàn cho khách hàng. Robot có thể di chuyển một cách tự động trong nhà hàng, tránh chướng ngại vật và tương tác với khách hàng một cách thân thiện. Việc sử dụng robot phục vụ giúp giảm tải công việc cho nhân viên, tăng hiệu quả phục vụ và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

4.3. Quản Lý Kho Tự Động Đảm Bảo Nguồn Cung Ứng Ổn Định

Hệ thống quản lý kho tự động sử dụng robot để theo dõi lượng hàng tồn kho và tự động đặt hàng khi cần thiết. Điều này giúp đảm bảo rằng nhà hàng luôn có đủ nguyên liệu để phục vụ khách hàng, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc lãng phí. Hệ thống cũng có thể phân tích dữ liệu về nhu cầu của khách hàng để dự đoán nhu cầu trong tương lai và lên kế hoạch đặt hàng một cách hiệu quả.

V. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Robot Dịch Vụ Tương Lai

Việc xây dựng hệ thống điều khiển và thu thập dữ liệu cho robot dịch vụ là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Với sự phát triển của công nghệ, robot sẽ ngày càng trở nên thông minh và linh hoạt hơn, có khả năng thực hiện nhiều tác vụ phức tạp hơn. Trong tương lai, Cloud Robotics và Trí tuệ nhân tạo (AI) cho robot sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng của robot dịch vụ. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để giải quyết những thách thức còn tồn tại, đặc biệt là về chi phí và tính an toàn.

5.1. Cloud Robotics Chia Sẻ Tài Nguyên và Nâng Cao Hiệu Suất

Cloud Robotics cho phép robot truy cập và chia sẻ tài nguyên tính toán, dữ liệu và phần mềm thông qua đám mây. Điều này giúp giảm chi phí đầu tư, tăng khả năng mở rộng và nâng cao hiệu suất hoạt động của robot. Cloud Robotics cũng cho phép robot học hỏi và thích nghi với môi trường mới một cách nhanh chóng.

5.2. Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cao Khả Năng Nhận Thức và Quyết Định

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) cho robot giúp robot có khả năng nhận thức và hiểu được môi trường xung quanh, đưa ra các quyết định thông minh và thực hiện các tác vụ một cách tự động. Các kỹ thuật Machine learning cho robot có thể được sử dụng để huấn luyện robot thực hiện các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như điều hướng robot, lập bản đồ robot và nhận dạng đối tượng.

5.3. An Toàn Robot Ưu Tiên Hàng Đầu Trong Quá Trình Phát Triển

An toàn robot là một yếu tố quan trọng cần được quan tâm trong quá trình phát triển và triển khai robot dịch vụ. Robot cần được thiết kế và vận hành sao cho không gây nguy hiểm cho con người và môi trường xung quanh. Các tiêu chuẩn và quy định về an toàn robot cần được tuân thủ nghiêm ngặt.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (CMCN 4.0), việc ứng dụng robot trong lĩnh vực dịch vụ ngày càng trở nên cấp thiết và phổ biến. Theo một nghiên cứu trên Science Robotics năm 2022, các công việc liên quan đến chuẩn bị thức ăn và phục vụ có nguy cơ cao bị thay thế bởi robot hơn so với các ngành khác như giáo dục hay chăm sóc sức khỏe. Tại nhiều quốc gia, robot dịch vụ đã được triển khai trong nhà hàng, bếp ảo và các cơ sở dịch vụ ăn uống nhằm giảm thiểu chi phí nhân công và tăng hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, các robot hiện tại thường có chi phí đầu tư cao và chưa thực sự tối ưu cho các thao tác đơn giản, cố định trong dịch vụ ăn uống.

Luận văn thạc sĩ này tập trung xây dựng hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho robot dịch vụ dạng thao tác cố định non-realtime, nhằm tối ưu chi phí và nâng cao hiệu quả quản lý vận hành trong lĩnh vực ẩm thực, nhà hàng, khách sạn và các cửa hàng thức ăn nhanh. Mục tiêu nghiên cứu là phát triển nền tảng công nghệ thu thập dữ liệu từ các thiết bị tự động hóa điều khiển bằng PLC, kết nối với phần mềm SCADA qua OPC Server, từ đó hỗ trợ giám sát, điều khiển và phân tích dữ liệu phục vụ quản lý kinh doanh.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào một trạm robot dịch vụ với các cơ cấu chấp hành thực hiện thao tác nấu ăn tự động, được điều khiển trình tự bằng PLC Mitsubishi và giám sát qua phần mềm KEPServerEX trên mạng LAN cục bộ. Nghiên cứu được thực hiện tại TP. Hồ Chí Minh trong năm 2022, với sự hỗ trợ học thuật và thực tiễn từ Công ty TNHH chế tạo máy 3C. Kết quả nghiên cứu góp phần xây dựng nền tảng công nghệ nguồn phục vụ chuyển đổi số trong lĩnh vực dịch vụ thông minh, đồng thời mở rộng ứng dụng cho các hệ sinh thái robot dịch vụ trong tương lai.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Robot dịch vụ và robot cộng tác (cobot): Robot cộng tác có ưu điểm cấu trúc nhỏ gọn, tiêu thụ điện năng thấp, dễ xử lý và chi phí thấp hơn robot công nghiệp truyền thống. Robot dịch vụ dạng thao tác cố định non-realtime được lựa chọn để giảm chi phí đầu tư và phù hợp với các thao tác đơn giản trong lĩnh vực ẩm thực.

• Hệ thống SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition): Là hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu, bao gồm các thành phần như trạm điều khiển trung tâm, trạm thu thập dữ liệu (PLC), hệ thống truyền thông và giao diện người-máy (HMI). SCADA hỗ trợ quản lý hiệu quả các thiết bị tự động hóa trong môi trường dịch vụ.

• Bộ điều khiển logic khả trình (PLC): PLC Mitsubishi FX3U được sử dụng để lập trình điều khiển trình tự các cơ cấu chấp hành trong robot dịch vụ. PLC có khả năng lập trình linh hoạt, dung lượng bộ nhớ lớn, và giao tiếp tốt với các thiết bị thông minh khác.

• Chuẩn giao tiếp OPC (OLE for Process Control): OPC Server KEPServerEX được sử dụng làm cầu nối truyền dữ liệu giữa PLC và phần mềm SCADA trên nền tảng Windows, đảm bảo tính linh hoạt, tương thích và tốc độ truyền dữ liệu nhanh.

Các khái niệm chính bao gồm: thao tác cố định non-realtime, điều khiển trình tự, thu nhận dữ liệu qua OPC Server, lập trình PLC, và giám sát SCADA.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp:

• Thu thập tài liệu: Tổng hợp các nghiên cứu, báo cáo và tài liệu kỹ thuật liên quan đến robot dịch vụ, PLC, SCADA và OPC Server.

• Phân tích thiết kế hệ thống: Thiết kế mô hình robot dịch vụ dạng thao tác cố định, phân tích quy trình điều khiển trình tự và cấp phát I/O cho PLC.

• Tích hợp hệ thống: Kết nối PLC Mitsubishi FX3U với phần mềm KEPServerEX để khai báo Tag và truyền dữ liệu, đồng thời phát triển phần mềm giám sát trên Visual Studio C#.

• Lập trình và mô phỏng thử nghiệm: Lập trình PLC bằng phần mềm GX Works2, lập trình giao diện SCADA trên Visual Studio C#, mô phỏng và thử nghiệm hệ thống trong môi trường mạng LAN.

Cỡ mẫu nghiên cứu là một trạm robot dịch vụ mô phỏng với đầy đủ các cơ cấu chấp hành như van cấp dầu, động cơ trộn, cơ cấu đóng mở nắp, hệ thống gia nhiệt và tay máy thao tác. Phương pháp chọn mẫu là mô hình hóa hệ thống thực tế trong lĩnh vực ẩm thực để đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn. Thời gian nghiên cứu kéo dài trong năm 2022 với các giai đoạn thu thập tài liệu, thiết kế, lập trình và thử nghiệm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng thành công hệ thống điều khiển trình tự cho robot dịch vụ dạng thao tác cố định: Hệ thống PLC Mitsubishi FX3U được lập trình để điều khiển 14 thiết bị cơ cấu chấp hành với hơn 30 biến I/O, bao gồm van cấp dầu, động cơ trộn, cơ cấu đóng mở nắp, và tay máy thao tác. Các biến được khai báo thành công trên phần mềm KEPServerEX với hơn 40 Tag, đảm bảo kết nối dữ liệu ổn định.

2. Thu nhận dữ liệu hiệu quả qua OPC Server: Dữ liệu trạng thái và giá trị các Tag được truyền liên tục từ PLC lên phần mềm SCADA trên Visual Studio C# với độ trễ thấp, đảm bảo giám sát thời gian thực. Tốc độ truyền dữ liệu đạt khoảng 100ms/lần cập nhật, phù hợp với yêu cầu điều khiển non-realtime.

3. Giao diện giám sát trực quan và quản lý người dùng: Phần mềm SCADA được thiết kế với các màn hình hiển thị trạng thái thiết bị, cảnh báo và quản lý người dùng, giúp người vận hành dễ dàng theo dõi và điều chỉnh tham số. Tính năng WatchDog được tích hợp để giám sát hoạt động liên tục của hệ thống, giảm thiểu rủi ro lỗi.

4. Tối ưu chi phí và khả năng mở rộng: Việc tập trung vào robot dịch vụ dạng thao tác cố định với 2-3 bậc tự do giúp giảm chi phí đầu tư ban đầu so với robot phức tạp. Hệ thống có khả năng mở rộng để tích hợp thêm các robot hoặc thiết bị tự động khác trong mạng LAN, hỗ trợ phát triển mô hình kinh doanh dịch vụ thông minh.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng PLC Mitsubishi FX3U kết hợp với phần mềm KEPServerEX và Visual Studio C# là giải pháp hiệu quả để xây dựng hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho robot dịch vụ dạng thao tác cố định. So với các nghiên cứu trước đây tập trung vào robot cộng tác phức tạp, đề tài này hướng tới giải pháp vừa đủ, tiết kiệm chi phí và dễ triển khai trong thực tế.

Dữ liệu thu nhận được có thể được trình bày qua biểu đồ trạng thái hoạt động, báo cáo lỗi và lịch sử vận hành, giúp nhà quản lý đánh giá hiệu quả và lên kế hoạch bảo trì. So với các robot dịch vụ thương mại có chi phí cao, hệ thống này cung cấp nền tảng mở, dễ dàng tùy biến và tích hợp với các hệ thống quản lý khác như POS.

Tuy nhiên, hệ thống chưa phát triển các tính năng nâng cao như phân tích dữ liệu lớn, cảnh báo tự động hay kết nối đám mây, đây là hướng nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện giải pháp. Ngoài ra, việc mở rộng cho robot có quỹ đạo phức tạp cần thêm bước lập trình trung gian và phần mềm chuyên dụng, không nằm trong phạm vi nghiên cứu hiện tại.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho các nhà hàng, khách sạn quy mô vừa và nhỏ: Tập trung vào robot dịch vụ dạng thao tác cố định để giảm chi phí đầu tư, nâng cao hiệu quả vận hành và giảm phụ thuộc nhân công. Thời gian thực hiện trong vòng 6-12 tháng, do các đơn vị quản lý vận hành và kỹ thuật.

2. Phát triển phần mềm SCADA tích hợp các tính năng phân tích dữ liệu và cảnh báo tự động: Mục tiêu nâng cao khả năng giám sát và dự báo sự cố, giúp giảm thiểu thời gian ngưng hoạt động. Thời gian phát triển dự kiến 12 tháng, do nhóm phát triển phần mềm và chuyên gia tự động hóa thực hiện.

3. Mở rộng kết nối hệ thống với các thiết bị IoT và đám mây: Hỗ trợ lưu trữ dữ liệu lớn, truy cập từ xa và tích hợp với các hệ thống quản lý kinh doanh thông minh. Khuyến nghị thực hiện trong 18 tháng, phối hợp giữa nhà cung cấp thiết bị và đơn vị phát triển phần mềm.

4. Đào tạo nhân viên vận hành và bảo trì hệ thống: Đảm bảo nhân lực có kỹ năng sử dụng và xử lý sự cố hệ thống robot dịch vụ, nâng cao hiệu quả ứng dụng. Thời gian đào tạo 3-6 tháng, do các chuyên gia kỹ thuật và nhà cung cấp thiết bị tổ chức.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý và chủ doanh nghiệp trong lĩnh vực ẩm thực và dịch vụ ăn uống: Luận văn cung cấp giải pháp công nghệ giúp tối ưu hóa vận hành, giảm chi phí nhân công và nâng cao chất lượng dịch vụ.

2. Chuyên gia và kỹ sư tự động hóa, điều khiển: Tài liệu chi tiết về thiết kế hệ thống điều khiển trình tự, lập trình PLC và tích hợp SCADA qua OPC Server, hỗ trợ phát triển các dự án tự động hóa tương tự.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, kỹ thuật điều khiển: Cung cấp kiến thức thực tiễn về ứng dụng công nghệ trong robot dịch vụ, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu trong hệ thống tự động.

4. Nhà phát triển phần mềm SCADA và IoT: Tham khảo cách kết nối phần cứng công nghiệp với phần mềm giám sát, xây dựng giao diện người dùng và quản lý dữ liệu trong môi trường dịch vụ.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống điều khiển robot dịch vụ này có thể áp dụng cho những loại robot nào?
   Hệ thống tập trung vào robot dịch vụ dạng thao tác cố định non-realtime với 2-3 bậc tự do, phù hợp cho các thao tác đơn giản như nấu ăn tự động, cấp liệu, trộn nguyên liệu. Các robot có quỹ đạo phức tạp cần phần mềm và lập trình riêng biệt.

2. Tại sao chọn PLC Mitsubishi FX3U làm bộ điều khiển?
   PLC FX3U có dung lượng bộ nhớ lớn, khả năng mở rộng I/O, hỗ trợ nhiều giao thức truyền thông và được tích hợp dễ dàng với phần mềm KEPServerEX, phù hợp cho các ứng dụng điều khiển trình tự trong công nghiệp và dịch vụ.

3. Làm thế nào để thu nhận dữ liệu từ PLC lên phần mềm SCADA?
   Dữ liệu được truyền qua chuẩn OPC DA sử dụng phần mềm KEPServerEX làm OPC Server, kết nối với phần mềm SCADA phát triển trên Visual Studio C# qua các Tag được khai báo, đảm bảo truyền dữ liệu thời gian thực và ổn định.

4. Hệ thống có hỗ trợ giám sát và cảnh báo lỗi không?
   Có, hệ thống tích hợp tính năng WatchDog để giám sát hoạt động liên tục của các thiết bị, phát hiện lỗi và cảnh báo kịp thời trên giao diện SCADA, giúp giảm thiểu rủi ro vận hành.

5. Chi phí đầu tư hệ thống này so với robot dịch vụ thương mại như thế nào?
   Hệ thống tập trung vào robot thao tác cố định với tính năng vừa đủ, giúp giảm chi phí đầu tư ban đầu đáng kể so với các robot dịch vụ thương mại có nhiều bậc tự do và tính năng phức tạp, phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Kết luận

• Đã xây dựng thành công hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho robot dịch vụ dạng thao tác cố định non-realtime sử dụng PLC Mitsubishi FX3U và phần mềm KEPServerEX.
• Hệ thống SCADA trên Visual Studio C# cho phép giám sát trực quan, quản lý người dùng và cảnh báo hoạt động hiệu quả.
• Giải pháp tập trung vào tối ưu chi phí, phù hợp ứng dụng trong lĩnh vực ẩm thực, nhà hàng và dịch vụ ăn uống.
• Nền tảng có khả năng mở rộng tích hợp thêm robot hoặc thiết bị tự động khác trong mạng LAN, hỗ trợ phát triển mô hình kinh doanh thông minh.
• Đề xuất phát triển thêm các tính năng phân tích dữ liệu, cảnh báo tự động và kết nối đám mây trong các nghiên cứu tiếp theo để hoàn thiện hệ thống.

Luận văn góp phần quan trọng trong việc thúc đẩy ứng dụng công nghệ tự động hóa và robot dịch vụ tại Việt Nam, hỗ trợ chuyển đổi số trong lĩnh vực dịch vụ thông minh. Các đơn vị nghiên cứu và doanh nghiệp được khuyến khích áp dụng và phát triển tiếp theo dựa trên nền tảng này.