I. Tổng Quan Nền Tảng No Code IIoT Cho Doanh Nghiệp Nhựa
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 thúc đẩy các doanh nghiệp nhựa vừa và nhỏ (DNNVV) đổi mới quy trình sản xuất. Tự động hóa và tin học hóa dữ liệu trở thành yếu tố then chốt. Nền tảng Industrial Internet of Things (IIoT) đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và xử lý dữ liệu sản xuất. Thực tế, nhiều DNNVV Việt Nam còn hạn chế trong việc thu thập và truyền dữ liệu sản xuất. Việc đánh giá hiệu suất chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, dẫn đến năng lực sản xuất thụ động. Luận văn này đề xuất giải pháp No-code IIoT Platform để hỗ trợ DNNVV giám sát và thu thập dữ liệu sản xuất, đặc biệt là từ máy ép phun nhựa. Giải pháp này cung cấp công cụ dự báo chất lượng sản phẩm dựa trên phương pháp máy học (Machine Learning), hỗ trợ các cấp quản lý phân tích, đánh giá và ra quyết định sản xuất hiệu quả hơn.
1.1. Tầm Quan Trọng Của IIoT Trong Sản Xuất Nhựa Hiện Nay
IIoT không chỉ là xu hướng mà là yêu cầu bắt buộc để DNNVV nhựa cạnh tranh và phát triển. Việc thu thập dữ liệu thời gian thực từ máy móc, cảm biến giúp doanh nghiệp nắm bắt chính xác tình hình sản xuất. Dữ liệu này cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất máy móc, chất lượng sản phẩm, mức tiêu thụ năng lượng, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm chi phí. Nghiên cứu chỉ ra các công ty thực hiện chiến lược IIoT chiếm 94% vào năm 2021(theo Microsoft).
1.2. Giới Thiệu Giải Pháp No Code IIoT Platform
Giải pháp No-code IIoT Platform này cho phép doanh nghiệp xây dựng hệ thống IIoT mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu. Giao diện trực quan, dễ sử dụng giúp người dùng cấu hình và quản lý thiết bị, thu thập và trực quan hóa dữ liệu. Điều này giúp DNNVV nhựa nhanh chóng triển khai IIoT, tận dụng tối đa lợi ích mà công nghệ này mang lại. Nền tảng IIoT được xây dựng sẽ giúp hỗ trợ doanh nghiệp giám sát và thu thập dữ liệu sản xuất của máy móc.
II. Thách Thức Vấn Đề Trong Quản Lý Sản Xuất Nhựa Hiện Tại
Các DNNVV nhựa thường đối mặt với nhiều thách thức trong quản lý sản xuất. Hàng lỗi không được phát hiện kịp thời, ảnh hưởng đến sản lượng và hiệu suất. Công nhân có thể tự ý thay đổi thông số máy ép, làm giảm chất lượng sản phẩm. Tình trạng công nhân treo máy có thể gây hư hại máy móc và gián đoạn sản xuất. Chưa có công cụ dự báo các trường hợp bất thường của máy ép. Thông tin sản xuất thường được lưu trữ thủ công trên Excel, thiếu tính trực quan và khó khăn trong phân tích. Báo cáo sản xuất phụ thuộc nhiều vào con người, dẫn đến độ tin cậy thấp và khó đưa ra kế hoạch sản xuất tối ưu. Các vấn đề này xuất phát từ việc thiếu giám sát thông tin ép máy theo thời gian thực.
2.1. Các Vấn Đề Cụ Thể Trong Quản Lý Máy Ép Phun
Việc quản lý máy ép phun gặp nhiều khó khăn. Các thông số ép không được theo dõi chặt chẽ. Công nhân tự ý thay đổi thông số. Chưa có công cụ dự báo sự cố. Thông tin ép máy và sản phẩm ép được lưu trữ trên Excel. Báo cáo phụ thuộc vào con người. Luận văn sẽ đề xuất một giải pháp thu thập dữ liệu sản xuất được xây dựng trên nền tảng No-code IIoT nhằm hỗ trợ doanh nghiệp giám sát và thu thập dữ liệu sản xuất của máy móc.
2.2. Ảnh Hưởng Của Quản Lý Kém Đến Hiệu Quả Sản Xuất
Quản lý kém dẫn đến nhiều hậu quả tiêu cực. Sản lượng giảm. Chất lượng sản phẩm không ổn định. Chi phí sản xuất tăng. Khả năng đáp ứng đơn hàng bị hạn chế. Uy tín thương hiệu bị ảnh hưởng. Việc áp dụng các giải pháp công nghệ như IIoT là rất cần thiết để giải quyết những vấn đề này. Việc triển khai các giải pháp IIoT cũng gặp nhiều thách thức như là khả năng truy cập, đa ngôn ngữ, bảo mật, nguyên tắc phân quyền, các tiêu chuẩn mở, phần mềm mã nguồn mở và các giải pháp đa phương.
III. Xây Dựng IIoT Gateway No Code Cách Thu Thập Dữ Liệu
Giải pháp No-code IIoT Platform bao gồm việc xây dựng IIoT gateway để thu thập dữ liệu từ máy ép phun. Gateway được thiết kế để tự động cấu hình và khởi tạo giao tiếp với các thiết bị trường thông qua I/Os hoặc các giao thức truyền thông khác. Giao diện cấu hình gateway được thiết kế theo hướng no-code, cho phép người dùng cấu hình từ xa mà không cần lập trình. Thông qua giao diện này, người dùng có thể tạo tệp cấu hình dưới dạng chuỗi tin Sparkplug và truyền đến gateway để giải mã. Dữ liệu nhận được từ gateway sẽ được hiển thị và giám sát trên giao diện. Giải pháp này hỗ trợ doanh nghiệp giám sát và thu thập dữ liệu sản xuất của máy móc, đồng thời cung cấp công cụ dự báo chất lượng sản phẩm.
3.1. Thiết Kế Và Lập Trình Nhúng IoT Board Cho Gateway
Gateway được xây dựng trên nền tảng phần cứng và phần mềm nhúng. Việc lập trình nhúng cho phép gateway giao tiếp với máy ép phun và thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Gateway có khả năng tự động cấu hình và khởi tạo giao tiếp với các thiết bị trường thông qua I/Os hoặc các giao thức truyền thông khác.
3.2. Giao Diện No Code Cấu Hình Gateway Từ Xa Dễ Dàng
Giao diện no-code giúp người dùng cấu hình gateway từ xa một cách dễ dàng. Người dùng có thể tạo và chỉnh sửa các thông số cấu hình mà không cần viết code. Giao diện này giúp giảm thiểu thời gian và chi phí triển khai hệ thống IIoT. Thông qua thao tác cơ bản trên ứng dụng, một tệp cấu hình dưới dạng chuỗi tin Sparkplug sẽ được truyền đi cho gateway giải mã. Ở chiều ngược lại, các dữ liệu nhận được từ gateway sẽ được hiển thị và giám sát trên giao diện này.
IV. Thiết Kế IoT Server Lưu Trữ Quản Lý Dữ Liệu Sản Xuất
Giải pháp bao gồm việc xây dựng IoT Server để lưu trữ và quản lý dữ liệu sản xuất. Server được xây dựng dựa trên kiến trúc Domain Driven Design, quy định chặt chẽ các mối tương quan dữ liệu để lưu trữ và trao đổi dữ liệu với các ứng dụng thứ cấp khác sau này. Server có khả năng lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm máy ép phun, cảm biến và các thiết bị khác. Dữ liệu được lưu trữ một cách an toàn và bảo mật. Server cung cấp các công cụ để truy vấn và phân tích dữ liệu. Dữ liệu được truyền đến các cấp quản lí của doanh nghiệp thông qua các công cụ trực quan Web-based SCADA nhằm phục vụ cho việc phân tích, đánh giá và ra lệnh sản xuất phù hợp.
4.1. Cấu Trúc IoT Server Dựa Trên Domain Driven Design
Kiến trúc Domain Driven Design (DDD) giúp server quản lý dữ liệu một cách hiệu quả và dễ dàng mở rộng. DDD tập trung vào việc xây dựng mô hình dữ liệu phù hợp với nghiệp vụ sản xuất. Server được thiết kế để dễ dàng trao đổi dữ liệu với các ứng dụng thứ cấp khác, chẳng hạn như hệ thống ERP hoặc CRM. Server được xây dựng dựa trên kiến trúc Domain Driven Design, quy định chặt chẽ các mối tương quan dữ liệu để lưu trữ và trao đổi dữ liệu với các ứng dụng thứ cấp khác sau này.
4.2. Khả Năng Lưu Trữ Và Trao Đổi Dữ Liệu Với Ứng Dụng Khác
Server có khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu sản xuất một cách an toàn và bảo mật. Server cung cấp các API để trao đổi dữ liệu với các ứng dụng khác. Điều này giúp doanh nghiệp tích hợp dữ liệu sản xuất vào các hệ thống hiện có. Thông tin sản xuất của Máy ép và các sản phẩm ép đều được lưu trữ toàn bộ trên Excel, và IoT Server giúp giảm thiểu các công việc thủ công, sai sót.
V. Mô Đun Dự Báo Chất Lượng Sản Phẩm Ứng Dụng Máy Học
Giải pháp tích hợp mô-đun dự báo chất lượng sản phẩm dựa trên máy học (Machine Learning). Mô-đun này sử dụng các thuật toán máy học để dự đoán chất lượng sản phẩm ép nhựa dựa trên dữ liệu thu thập được từ IoT Server. Để có được tập dữ liệu đủ lớn, ta thực hiện khảo sát và thu thập dữ liệu ép liên tục trong một khoảng thời gian tại nhà máy sản xuất. Mô-đun dự báo giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các vấn đề về chất lượng sản phẩm và có biện pháp khắc phục kịp thời. Nguồn dữ liệu được truyền đến các cấp quản lí của doanh nghiệp thông qua các công cụ trực quan Web-based SCADA nhằm phục vụ cho việc phân tích, đánh giá và ra lệnh sản xuất phù hợp.
5.1. Ứng Dụng Thuật Toán Machine Learning Để Dự Đoán
Mô-đun dự báo sử dụng nhiều thuật toán máy học khác nhau, bao gồm cả các thuật toán phân loại và hồi quy. Các thuật toán này được lựa chọn dựa trên đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của bài toán dự báo. Các thuật toán có thể là Support vector classifier (SVC).
5.2. Thu Thập Và Xử Lý Dữ Liệu Cho Mô Hình Dự Báo
Việc thu thập và xử lý dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của mô hình dự báo. Dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi sang định dạng phù hợp. Dữ liệu cũng cần được chia thành các tập huấn luyện và kiểm tra để đánh giá hiệu quả của mô hình. Để có được tập dữ liệu đủ lớn, ta thực hiện khảo sát và thu thập dữ liệu ép liên tục trong một khoảng thời gian tại nhà máy sản xuất.
VI. Kết Quả Đánh Giá Nền Tảng No Code IIoT Thực Tế
Nền tảng No-code IIoT Platform đã được triển khai và đánh giá trong môi trường thực tế. Kết quả cho thấy nền tảng hoạt động ổn định và đáp ứng được các yêu cầu đặt ra. Gateway thu thập dữ liệu chính xác và nhanh chóng. Server lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả. Mô-đun dự báo cho kết quả dự đoán chính xác. Nền tảng giúp doanh nghiệp giám sát và quản lý sản xuất một cách hiệu quả hơn. Giải pháp nhằm giải quyết triệt để bài toán giám sát dữ liệu sản xuất của máy. Đồng thời, cung cấp một công cụ giúp dự báo chất lượng sản phẩm làm ra dựa vào phương pháp máy học.
6.1. Đánh Giá Sản Phẩm Phần Cứng Và Phần Mềm IIoT
Sản phẩm phần cứng (gateway) hoạt động ổn định và có khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều loại máy ép phun khác nhau. Sản phẩm phần mềm (server và giao diện người dùng) dễ sử dụng và cung cấp đầy đủ các tính năng cần thiết. Sản phẩm phần cứng .2 Sản phẩm vali demo.3 Màn hình khởi tạo Node, Device và Tag .4 Danh sách các Node, Device và Tag sau khi khởi tạo thành công .
6.2. Kết Quả Dự Báo Chất Lượng Và Tiềm Năng Phát Triển
Mô-đun dự báo cho kết quả dự đoán chính xác, giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các vấn đề về chất lượng sản phẩm. Nền tảng có tiềm năng phát triển và mở rộng trong tương lai. Kết quả confusion matrix của tập test .34. Giải pháp nhằm giải quyết triệt để bài toán giám sát dữ liệu sản xuất của máy. Đồng thời, cung cấp một công cụ giúp dự báo chất lượng sản phẩm làm ra dựa vào phương pháp máy học
