Tổng quan nghiên cứu

Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy mạnh mẽ việc ứng dụng công nghệ số và tự động hóa trong sản xuất, đặc biệt là tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Theo báo cáo của ngành, năm 2021 có đến 94% các công ty áp dụng chiến lược Industrial Internet of Things (IIoT), với quy mô thị trường IIoT toàn cầu đạt khoảng 1,177 tỷ USD năm 2023 và dự kiến tăng lên hơn 2,227 tỷ USD vào năm 2028. Tại Việt Nam, chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025 đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các giải pháp công nghệ trong sản xuất.

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp sản xuất nhựa vừa và nhỏ vẫn chưa hoàn thiện khâu thu thập và truyền dữ liệu sản xuất, dẫn đến việc đánh giá hiệu suất chủ yếu dựa trên kinh nghiệm cá nhân, gây hạn chế trong năng lực sản xuất và quản lý chất lượng. Luận văn này tập trung xây dựng nền tảng No-code IIoT Platform kết hợp mô-đun dự báo chất lượng sản phẩm ép nhựa, nhằm hỗ trợ doanh nghiệp giám sát, thu thập dữ liệu theo thời gian thực và dự báo chất lượng sản phẩm dựa trên phương pháp máy học.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế IoT gateway, IoT Server, giao diện cấu hình no-code và mô-đun dự báo chất lượng sản phẩm cho các doanh nghiệp sản xuất nhựa vừa và nhỏ tại Việt Nam, với dữ liệu thu thập thực tế từ nhà máy sản xuất trong khoảng thời gian từ tháng 7 đến tháng 8 năm 2022. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm chi phí và tăng tính tự động hóa trong ngành công nghiệp nhựa.

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:

  • Industrial Internet of Things (IIoT): Mô hình kết nối các thiết bị công nghiệp qua mạng Internet để thu thập và phân tích dữ liệu nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất.
  • Giao thức Sparkplug MQTT: Một chuẩn giao tiếp dựa trên MQTT, tối ưu cho môi trường công nghiệp với cơ chế publish/subscribe, hỗ trợ cấu hình và truyền dữ liệu theo thời gian thực.
  • Domain Driven Design (DDD): Phương pháp thiết kế phần mềm tập trung vào mô hình nghiệp vụ, giúp xây dựng hệ thống IoT Server với cấu trúc rõ ràng, dễ bảo trì và mở rộng.
  • Support Vector Classifier (SVC): Thuật toán máy học dùng để phân loại đa lớp, ứng dụng trong dự báo chất lượng sản phẩm ép nhựa dựa trên dữ liệu thu thập được.

Các khái niệm chính bao gồm: IoT Gateway, Edge of Network (EoN) node, MQTT Broker, Birth/Death Certificate trong Sparkplug, và các chỉ số đánh giá mô hình phân loại như accuracy, precision, recall, F1-score.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là tập dữ liệu ép nhựa thu thập liên tục trong khoảng 3 tuần tại nhà máy sản xuất nhựa, gồm 5333 mẫu huấn luyện và 878 mẫu kiểm thử với tỉ lệ lỗi khoảng 6-8%. Dữ liệu bao gồm các thông số như thời gian ép, áp lực phun, vị trí gối đệm, thời gian phun.

Phương pháp phân tích gồm:

  • Thiết kế và lập trình IoT Gateway sử dụng vi điều khiển ESP32-S2, lập trình trên môi trường ESP-IDF với ngôn ngữ C.
  • Xây dựng IoT Server theo kiến trúc Domain Driven Design sử dụng C# và Entity Framework Core, triển khai trên nền tảng Docker.
  • Phát triển giao diện cấu hình no-code dựa trên web, cho phép người dùng cấu hình và giám sát dữ liệu từ xa.
  • Huấn luyện mô hình dự báo chất lượng sản phẩm bằng thuật toán Support Vector Classifier với kernel RBF, sử dụng kỹ thuật GridSearch để tối ưu tham số.
  • Đánh giá mô hình qua các chỉ số RMSE, accuracy, precision, recall và F1-score.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2 đến tháng 12 năm 2023, bao gồm các giai đoạn thiết kế phần cứng, phát triển phần mềm, thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xây dựng thành công nền tảng No-code IIoT: Hệ thống IoT Gateway tự thiết kế dựa trên ESP32-S2 hoạt động ổn định, thu thập và truyền dữ liệu theo giao thức Sparkplug MQTT. Giao diện cấu hình no-code cho phép thiết lập mạng lưới thiết bị và giám sát dữ liệu từ xa mà không cần lập trình, giúp giảm thời gian cấu hình xuống chỉ còn vài cú nhấp chuột.

  2. Kiến trúc IoT Server hiệu quả: Server được xây dựng theo Domain Driven Design, sử dụng Entity Framework Core và Docker, đảm bảo lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn với khả năng mở rộng cao. Dữ liệu thu thập được từ MQTT Broker được lưu trữ chính xác và cung cấp API RESTful cho các ứng dụng thứ cấp.

  3. Mô-đun dự báo chất lượng sản phẩm chính xác: Mô hình SVC với kernel RBF đạt độ chính xác 98,975% trên tập dữ liệu kiểm thử, với precision, recall và F1-score đều đạt gần 0,99. Tỉ lệ lỗi dự báo thấp, giúp phát hiện sớm các sản phẩm lỗi (filling và burr) chiếm khoảng 6-8% tổng sản phẩm.

  4. Ứng dụng thực tế: Nền tảng đã được thử nghiệm tại nhà máy sản xuất nhựa, thu thập dữ liệu trong thời gian thực và dự báo chất lượng sản phẩm, góp phần giảm thiểu lỗi sản phẩm, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả sản xuất.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc áp dụng nền tảng No-code IIoT kết hợp mô-đun dự báo chất lượng sản phẩm là giải pháp khả thi và hiệu quả cho các doanh nghiệp nhựa vừa và nhỏ. Việc sử dụng giao thức Sparkplug MQTT giúp giảm băng thông sử dụng và tăng tính ổn định so với các hệ thống SCADA truyền thống. Mô hình SVC với kernel RBF phù hợp với bài toán phân loại đa lớp trong điều kiện dữ liệu không cân bằng, thể hiện qua các chỉ số đánh giá cao.

So sánh với các nghiên cứu trong ngành, nền tảng này không chỉ thu thập dữ liệu mà còn cung cấp công cụ dự báo chất lượng sản phẩm, giúp doanh nghiệp chủ động trong quản lý sản xuất. Tuy nhiên, hạn chế hiện tại là IoT Gateway chưa hỗ trợ đa dạng giao thức công nghiệp, giao diện cấu hình còn đơn giản và mô hình dự báo chỉ áp dụng offline sau khi sản phẩm hoàn thành, chưa dự báo online trong quá trình sản xuất.

Dữ liệu và kết quả có thể được trình bày qua các biểu đồ phân bố dữ liệu huấn luyện và kiểm thử, biểu đồ confusion matrix, cũng như dashboard trực quan hiển thị dữ liệu thu thập và dự báo trên giao diện web.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Nâng cấp IoT Gateway: Thay thế ESP32 bằng các vi điều khiển hoặc máy tính nhúng có hiệu năng cao hơn, hỗ trợ đa dạng giao thức công nghiệp như Modbus, OPC-UA, Ethernet/IP để tăng khả năng kết nối và mở rộng hệ thống. Thời gian thực hiện dự kiến 6-12 tháng, do bộ phận kỹ thuật IoT và phát triển phần cứng đảm nhiệm.

  2. Phát triển giao diện cấu hình kéo & thả: Thiết kế giao diện no-code trực quan hơn với tính năng drag & drop, giúp người dùng dễ dàng cấu hình mạng lưới thiết bị và thiết lập kết nối. Tích hợp phân quyền và bảo mật nâng cao để bảo vệ dữ liệu. Thời gian phát triển 4-6 tháng, do nhóm phát triển phần mềm UI/UX thực hiện.

  3. Phát triển mô hình dự báo online: Nghiên cứu và triển khai các thuật toán dự báo chất lượng sản phẩm trong thời gian thực, cảnh báo sớm các lỗi và lên lịch bảo trì thiết bị. Giúp giảm lãng phí nguyên liệu và tăng hiệu quả sản xuất. Thời gian nghiên cứu 6-9 tháng, do nhóm dữ liệu và AI đảm nhận.

  4. Tích hợp ứng dụng thứ cấp: Phát triển các ứng dụng quản lý sản xuất như MES, ERP kết nối trực tiếp với IoT Server để tận dụng dữ liệu thu thập, hỗ trợ quản lý toàn diện và ra quyết định nhanh chóng. Thời gian triển khai 6-12 tháng, phối hợp giữa bộ phận IT và quản lý doanh nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Doanh nghiệp sản xuất nhựa vừa và nhỏ: Có thể áp dụng nền tảng No-code IIoT để nâng cao hiệu quả giám sát và quản lý chất lượng sản phẩm, giảm thiểu lỗi và tăng năng suất.

  2. Chuyên gia và kỹ sư tự động hóa: Tham khảo kiến thức về thiết kế IoT Gateway, giao thức Sparkplug MQTT và xây dựng hệ thống IoT Server theo kiến trúc Domain Driven Design.

  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Học hỏi phương pháp ứng dụng máy học trong dự báo chất lượng sản phẩm và phát triển nền tảng IoT công nghiệp.

  4. Nhà quản lý công nghệ và chuyển đổi số: Hiểu rõ về lợi ích và cách triển khai giải pháp IIoT no-code trong sản xuất, từ đó hoạch định chiến lược chuyển đổi số phù hợp cho doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

  1. Nền tảng No-code IIoT là gì và có ưu điểm gì?
    Nền tảng No-code IIoT cho phép người dùng cấu hình và vận hành hệ thống IoT mà không cần lập trình, giúp giảm thời gian triển khai và tăng tính linh hoạt. Ví dụ, chỉ với vài thao tác trên giao diện web, người dùng có thể thiết lập mạng lưới thiết bị và giám sát dữ liệu theo thời gian thực.

  2. Giao thức Sparkplug MQTT có điểm gì nổi bật so với SCADA truyền thống?
    Sparkplug MQTT sử dụng cơ chế publish/subscribe, loại bỏ việc thăm dò dữ liệu liên tục, giảm băng thông và tăng tính ổn định. Nó còn hỗ trợ cấu hình thiết bị từ xa và đồng bộ trạng thái thiết bị, phù hợp với môi trường công nghiệp hiện đại.

  3. Mô hình dự báo chất lượng sản phẩm sử dụng thuật toán nào?
    Luận văn sử dụng Support Vector Classifier (SVC) với kernel RBF, đạt độ chính xác gần 99% trên tập dữ liệu thực tế, giúp phân loại sản phẩm đạt và các loại lỗi filling, burr hiệu quả.

  4. Làm thế nào để thu thập dữ liệu từ các máy ép nhựa đời cũ không hỗ trợ giao thức truyền thông?
    Đề tài sử dụng các chân tín hiệu trên PLC để thu thập dữ liệu qua các chân digital input, sau đó đóng gói và truyền tải qua IoT Gateway, tuy nhiên đây là điểm còn hạn chế và cần cải tiến trong tương lai.

  5. Nền tảng này có thể mở rộng cho các ngành công nghiệp khác không?
    Có thể, với việc nâng cấp IoT Gateway hỗ trợ đa giao thức và phát triển giao diện cấu hình linh hoạt, nền tảng có thể áp dụng cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau cần giám sát và dự báo chất lượng sản phẩm.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công nền tảng No-code IIoT Platform kết hợp mô-đun dự báo chất lượng sản phẩm cho doanh nghiệp nhựa vừa và nhỏ, đáp ứng mục tiêu không cần lập trình.
  • Thiết kế IoT Gateway dựa trên ESP32-S2 và giao thức Sparkplug MQTT giúp thu thập dữ liệu thời gian thực hiệu quả, giảm băng thông và tăng tính ổn định.
  • IoT Server được xây dựng theo kiến trúc Domain Driven Design, đảm bảo lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, cung cấp API cho các ứng dụng thứ cấp.
  • Mô hình dự báo chất lượng sản phẩm sử dụng SVC với kernel RBF đạt độ chính xác gần 99%, giúp phát hiện sớm lỗi sản phẩm, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả sản xuất.
  • Hướng phát triển bao gồm nâng cấp phần cứng, cải tiến giao diện no-code, phát triển mô hình dự báo online và tích hợp ứng dụng quản lý sản xuất, nhằm mở rộng tính ứng dụng và hiệu quả của nền tảng.

Để tiếp tục phát triển và ứng dụng rộng rãi, các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu được khuyến khích triển khai thử nghiệm thực tế, đồng thời đóng góp ý kiến cải tiến nhằm hoàn thiện nền tảng No-code IIoT trong tương lai.