Bài tập buổi 5: Thiết kế hệ thống sản xuất thông minh 4.0 môn Công nghệ nền 4.0 | Trường Đại học Kinh Doanh và Công Nghệ Hà Nội

lOMoAR cPSD| 59092960
BÀI TẬP BUỔI 5: CÁC CÔNG NGHỆ KHÁC Đề bài:
Thiết kế và đề xuất một hệ thống sản xuất thông minh cho một nhà máy sử dụng các công nghệ Trí Tuệ
Nhân Tạo, Dữ Liệu Lớn, Điện Toán Đám Mây, Robot Tự Hành, In 3D, và Mô Phỏng. Hệ thống này cần
có khả năng tự động hoá các công đoạn sản xuất, quản lý dữ liệu hiệu quả, và tối ưu hoá sử dụng tài nguyên. Yêu cầu:
Trình bày bản thiết kế tổng thể, giải thích cách từng công nghệ được tích hợp vào hệ thống và cách chúng
tương tác với nhau để nâng cao hiệu quả sản xuất. Gợi ý:
Tên hệ thống sản xuất:
Mô tả chi tiết hệ thống cụ thể theo các gợi ý dưới đây:
A. Thiết kế tổng thể:
Cấu trúc hệ thống sản xuất thông minh:
o Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): Tích hợp AI vào các khâu quan trọng như kiểm tra chất lượng
sản phẩm tự động, tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán nhu cầu thị trường và quản lý tài nguyên.
o Dữ Liệu Lớn (Big Data): Hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu lớn từ các cảm biến,
robot và máy móc trên dây chuyền sản xuất để dự đoán lỗi, bảo trì định kỳ và tối ưu hóa sản lượng.
o Điện Toán Đám Mây (Cloud Computing): Đám mây sẽ cung cấp hạ tầng để lưu trữ,
phân tích dữ liệu lớn từ nhà máy. Nó cũng giúp quản lý hệ thống từ xa, cung cấp các bản
cập nhật phần mềm liên tục mà không ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất.
o Robot Tự Hành (Autonomous Robots): Robot tự hành đảm nhiệm vận chuyển nguyên
vật liệu và sản phẩm giữa các dây chuyền, giảm thiểu sự can thiệp của con người và đảm
bảo hiệu suất liên tục.
o In 3D (3D Printing): In 3D được sử dụng để sản xuất linh kiện hoặc bộ phận nhỏ với độ
chính xác cao và thời gian nhanh chóng, tối ưu hóa sản xuất tùy chỉnh.
o Mô Phỏng (Simulation): Mô phỏng quy trình sản xuất để tìm ra các điểm nghẽn trong
dây chuyền và tối ưu hóa bố trí nhà máy, tài nguyên. B. Mô tả chi tiết cách tích hợp từng công nghệ:
1. Trí Tuệ Nhân Tạo (AI):
o AI có thể được sử dụng để tự động kiểm tra và phân loại sản phẩm dựa trên hình ảnh thu
thập từ các camera giám sát. AI phân tích dữ liệu sản xuất để phát hiện xu hướng, dự báo
lỗi máy móc, và đưa ra khuyến nghị bảo trì tự động. o Ví dụ: AI dự đoán thời điểm cần
thay thế các bộ phận của máy móc dựa trên dữ liệu sử dụng trong quá khứ, giúp giảm
thời gian chết của máy. lOMoAR cPSD| 59092960
2. Dữ Liệu Lớn (Big Data):
o Dữ liệu từ cảm biến trên dây chuyền sản xuất, từ các robot, và từ hệ thống quản lý tài
nguyên được lưu trữ và phân tích. Từ đó, Big Data sẽ giúp nhận diện các mẫu (patterns)
trong quá trình sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa tài nguyên.
o Ví dụ: Phân tích dữ liệu lớn từ cảm biến để điều chỉnh công suất sản xuất dựa trên nhu
cầu thị trường thực tế.
3. Điện Toán Đám Mây (Cloud Computing):
o Cloud Computing cung cấp hạ tầng để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Đám mây hỗ trợ quản
lý từ xa, cho phép nhà máy theo dõi hoạt động ở mọi nơi, quản lý các bản cập nhật phần
mềm và xử lý phân tích dữ liệu phức tạp một cách nhanh chóng. o Ví dụ: Mọi dữ liệu
thu thập từ nhà máy đều được tải lên đám mây, nơi các công cụ phân tích tự động xử lý
và đưa ra các báo cáo hàng ngày về hiệu suất.
4. Robot Tự Hành (Autonomous Robots):
o Robot tự hành có thể làm việc trong các khu vực nguy hiểm hoặc vận chuyển nguyên vật
liệu giữa các bộ phận của nhà máy mà không cần sự can thiệp của con người. AI và dữ
liệu từ cảm biến giúp robot điều hướng chính xác.
o Ví dụ: Robot giao hàng vật liệu giữa các khu vực sản xuất mà không cần phải chờ đợi công nhân.
5. In 3D (3D Printing):
o Công nghệ in 3D có thể được sử dụng để sản xuất nhanh chóng các linh kiện tùy chỉnh
hoặc thử nghiệm các mẫu sản phẩm mới trước khi đi vào sản xuất hàng loạt.
o Ví dụ: In 3D các bộ phận của máy móc hoặc các sản phẩm theo yêu cầu riêng của khách
hàng với thời gian nhanh chóng hơn so với sản xuất truyền thống.
6. Mô Phỏng (Simulation):
o Mô phỏng quy trình sản xuất nhằm tối ưu hóa năng suất và phân tích các kịch bản sản
xuất khác nhau để tìm ra cách tốt nhất để quản lý tài nguyên, tránh lãng phí và giảm
thiểu thời gian chết của máy móc.
o Ví dụ: Sử dụng mô phỏng để thử nghiệm các thiết kế bố trí dây chuyền sản xuất và xác
định cách tối ưu nhất để sắp xếp các máy móc trong nhà máy. C. Cách các công nghệ tương tác với nhau: •
AI và Dữ Liệu Lớn: AI phân tích dữ liệu từ hệ thống Big Data để liên tục học hỏi và cải thiện
quá trình sản xuất, từ đó tối ưu hóa quy trình. •
Robot Tự Hành và Mô Phỏng: Trước khi triển khai robot, nhà máy có thể sử dụng mô phỏng
để xác định lộ trình tốt nhất và tối ưu hóa việc vận chuyển hàng hóa. •
In 3D và Big Data: Dữ liệu về hiệu suất in 3D được thu thập và phân tích để xác định hiệu quả
của quy trình và tìm cách giảm chi phí. lOMoAR cPSD| 59092960 •
Cloud Computing và Mô Phỏng: Các kết quả từ mô phỏng quy trình được phân tích và lưu trữ
trên nền tảng điện toán đám mây, giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định. D. Kết luận: •
Hệ thống sản xuất thông minh là một sự kết hợp hoàn hảo giữa các công nghệ tiên tiến. Khi được
tích hợp một cách hợp lý, chúng giúp nhà máy tăng hiệu quả, giảm chi phí, nâng cao chất lượng
sản phẩm và tối ưu hóa quá trình sản xuất.