DIGITAL TWIN VÀ AI: GIẢI PHÁP CHO SMEs SẢN XUẤT SẢN PHẨM PHỨC TẠP, SỐ LƯỢNG ÍT

Các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ (SMEs) thường gặp phải thách thức lớn khi phải sản xuất những sản phẩm phức tạp, có mức độ cá nhân hóa cao, hoặc các sản phẩm nhỏ lẻ không thể sản xuất hàng loạt. Điều này dẫn đến khó khăn trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, kiểm soát chi phí và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Digital Twin và AI: Giải pháp cho SMEs sản xuất sản phẩm phức tạp, số lượng ít. Cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá giải pháp cho SMEs ở nội dung sau đây:

Dưới đây là các nội dung chính của bài:

• Tìm hiểu khái niệm Digital Twin

• Lợi ích của Digital Twin và AI giúp tối ưu hóa quy trình, cải thiện chất lượng sản phẩm,...

• 7 bước để tích hợp Digital Twin và AI để tối ưu hoá sản xuất cho SMEs

• Một số nền tảng hỗ trợ như Siemens Digital Industries, GE Predix,...  
• 4 yếu tố cần cân nhắc khi triển khai Digital Twin và AI cho SMEs

1. Digital Twin là gì?

Digital Twin là một mô hình số hóa của một hệ thống hoặc một sản phẩm trong thế giới thực, được tạo ra để mô phỏng, theo dõi và phân tích các hành vi, hoạt động và trạng thái của đối tượng vật lý đó trong thời gian thực. 

Công nghệ này kết hợp dữ liệu từ các cảm biến IoT (Internet of Things) và các công cụ phân tích dữ liệu để tạo ra một bản sao chính xác của hệ thống, cho phép người dùng giám sát và tối ưu hóa hoạt động của nó từ xa.

Một Digital Twin thường bao gồm ba yếu tố chính:

• Mô hình vật lý (Physical Model): Bản sao chính xác của sản phẩm hoặc hệ thống vật lý, với các thông số, kích thước và cấu trúc được thể hiện chi tiết.
• Dữ liệu thời gian thực (Real-Time Data): Dữ liệu từ các cảm biến IoT và hệ thống giám sát được sử dụng để cập nhật mô hình số hóa liên tục.
• Phân tích và dự báo (Analytics & Predictions): Sử dụng AI, học máy (machine learning) và các thuật toán phân tích để đưa ra các dự báo về hiệu suất và khả năng hoạt động của sản phẩm/hệ thống trong tương lai.

Ví dụ ứng dụng Digital Twin:

Một ví dụ điển hình là việc sử dụng Digital Twin trong ngành chế tạo. Các công ty nhỏ và vừa (SMEs) có thể tạo ra một bản sao số hóa của dây chuyền sản xuất của mình. Bằng cách này, họ có thể theo dõi và phân tích hiệu suất của từng máy móc trong thời gian thực, phát hiện những bất thường và tối ưu hóa quy trình để tiết kiệm chi phí và nâng cao năng suất.

2. Digital Twin và AI giúp SME giải quyết vấn đề gì trong sản xuất?

Trong nghiên cứu “A hybrid data-driven optimization and decision-making approach for a digital twin environment: Towards customizing production platforms”, Jongsuk Lee và cộng sự đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) gặp phải nhiều khó khăn khi sản xuất sản phẩm phức tạp với số lượng ít. 

Những thách thức lớn nhất bao gồm: hạn chế về vốn và nhân lực, khó khăn khi tích hợp công nghệ mới, thiếu kỹ năng quản lý dữ liệu, hệ thống sản xuất kém linh hoạt, rủi ro bảo mật, độ phức tạp cao trong quy trình, và đặc biệt là thiếu chiến lược sản xuất dài hạn.

Chính vì vậy, sự xuất hiện của Digital Twin và AI mang đến giải pháp toàn diện để SMEs vượt qua những rào cản này:

1 - Tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm chi phí:

Digital Twin cho phép SMEs tạo ra bản sao số hóa của hệ thống sản xuất, giúp mô phỏng và dự đoán các vấn đề có thể xảy ra trong quy trình. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm lãng phí.

AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu sản xuất, từ đó tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí vận hành và cải thiện năng suất. AI có thể tự động hóa các bước trong quy trình sản xuất, giúp giảm thiểu thời gian sản xuất và nâng cao hiệu quả.

2 - Cải thiện chất lượng sản phẩm:

Digital Twin cho phép theo dõi tình trạng sản xuất theo thời gian thực, từ đó phát hiện và xử lý sớm các sai sót trước khi ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình.

AI sử dụng phân tích học máy để dự đoán lỗi và tối ưu hóa chất lượng sản phẩm, giúp duy trì sản phẩm đạt tiêu chuẩn và giảm tỷ lệ lỗi.

3 - Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và chiến lược sản xuất:

Digital Twin cung cấp dữ liệu trực quan về hoạt động sản xuất, giúp các nhà quản lý ra quyết định sáng suốt hơn.

AI phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất, dự báo nhu cầu thị trường và đưa ra các chiến lược sản xuất dựa trên dữ liệu, từ đó cải thiện khả năng ra quyết định và lập kế hoạch sản xuất chính xác hơn.

4 - Tăng tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh:

Các SMEs có thể dễ dàng thay đổi thiết kế sản phẩm hoặc điều chỉnh quy trình sản xuất để đáp ứng nhu cầu thay đổi của thị trường mà không cần thay đổi quá nhiều về cơ sở hạ tầng nhờ Digital Twin và AI.

AI giúp nâng cao năng suất và giảm chi phí, giúp SMEs cạnh tranh hiệu quả hơn trong thị trường.

5 - Giảm chi phí bảo trì và tăng tuổi thọ thiết bị:

Digital Twin giúp theo dõi tình trạng máy móc trong thời gian thực và dự đoán các vấn đề có thể xảy ra, từ đó thực hiện bảo trì chủ động.

AI có thể phân tích dữ liệu từ thiết bị để đưa ra khuyến nghị bảo trì chính xác, giúp giảm thiểu chi phí bảo trì và kéo dài tuổi thọ của thiết bị.

6 - Hỗ trợ chuyển đổi số và hội nhập công nghệ:

Việc áp dụng Digital Twin và AI giúp SMEs tự động hóa quy trình sản xuất, từ đó tối ưu hóa việc quản lý dữ liệu và triển khai các chiến lược phát triển bền vững.

Công nghệ này giúp SMEs bắt kịp xu thế chuyển đổi số và hội nhập công nghệ, mở rộng khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững.

3. Quy trình tích hợp Digital Twin và AI để tối ưu hoá sản xuất cho SMEs

Việc tích hợp Digital Twin và AI vào quy trình sản xuất là một chiến lược quan trọng giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm chi phí và tăng cường khả năng cạnh tranh. Dưới đây là quy trình chi tiết tích hợp hai công nghệ này để tối ưu hoá sản xuất cho SMEs.

• Bước 1: Xây dựng mô hình Digital Twin cho hệ thống sản xuất
• Bước 2: Ứng dụng AI trong phân tích và tối ưu hóa quy trình
• Bước 3: Tích hợp hệ thống giám sát và phân tích thời gian thực
• Bước 4: Tối ưu hóa các quyết định sản xuất với SOMCDM
• Bước 5: Tự động hóa và điều chỉnh quy trình sản xuất
• Bước 6: Đào tạo và phát triển nhân lực
• Bước 7: Đánh giá và cải tiến liên tục

3.1. Bước 1: Xây dựng mô hình Digital Twin cho hệ thống sản xuất

Bước đầu tiên trong quá trình tích hợp là tạo ra mô hình Digital Twin cho hệ thống sản xuất. Digital Twin là bản sao ảo của các hệ thống vật lý, cho phép theo dõi và mô phỏng hoạt động sản xuất trong thời gian thực. Để triển khai Digital Twin, SMEs cần thực hiện các bước sau:

• Thu thập dữ liệu thiết bị: Các cảm biến IoT được lắp đặt trên máy móc và thiết bị sản xuất để thu thập dữ liệu về tình trạng hoạt động, hiệu suất, và các yếu tố liên quan.
• Xây dựng mô hình ảo: Dựa trên dữ liệu thu thập được, xây dựng mô hình số của hệ thống sản xuất, phản ánh đúng các đặc tính và quy trình trong môi trường thực tế.
• Cập nhật và đồng bộ hóa: Mô hình Digital Twin cần được cập nhật thường xuyên với dữ liệu mới từ hệ thống sản xuất để đảm bảo tính chính xác và đồng bộ giữa mô hình ảo và thực tế.

3.2. Bước 2: Ứng dụng AI trong phân tích và tối ưu hóa quy trình

Sau khi đã có mô hình Digital Twin, bước tiếp theo là sử dụng AI để phân tích dữ liệu thu thập từ mô hình và tối ưu hóa quy trình sản xuất. AI có thể giúp SMEs giải quyết các vấn đề như:

• Dự đoán sự cố: AI có thể phân tích các dữ liệu từ Digital Twin để dự đoán các sự cố hoặc hỏng hóc máy móc trước khi chúng xảy ra, từ đó đưa ra kế hoạch bảo trì chủ động.
• Tối ưu hóa quy trình sản xuất: AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích các yếu tố như thời gian sản xuất, tốc độ vận hành và chi phí, từ đó tối ưu hóa các quy trình sản xuất để giảm chi phí và tăng năng suất.
• Tự động hóa điều chỉnh quy trình: AI có thể tự động điều chỉnh các tham số sản xuất (như tốc độ, nhiệt độ, độ chính xác) để duy trì hiệu suất ổn định và đáp ứng yêu cầu sản xuất linh hoạt.

3.3. Bước 3: Tích hợp hệ thống giám sát và phân tích thời gian thực

Một trong những yếu tố quan trọng khi tích hợp Digital Twin và AI là việc theo dõi và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Đây là bước quan trọng giúp SMEs nhận diện vấn đề ngay khi chúng phát sinh và có biện pháp khắc phục kịp thời.

• Giám sát trong thời gian thực: Hệ thống Digital Twin cung cấp dữ liệu liên tục từ các cảm biến IoT, giúp giám sát hoạt động sản xuất trong thời gian thực.
• Phân tích dữ liệu tức thì: AI có khả năng phân tích và đưa ra các dự đoán về hiệu suất, chất lượng sản phẩm và các yếu tố liên quan ngay khi có dữ liệu mới, giúp các SMEs có thể ra quyết định ngay lập tức.

3.4. Bước 4: Tối ưu hóa các quyết định sản xuất với SOMCDM

Dựa trên nghiên cứu của Jongsuk Lee và cộng sự, SOMCDM (Phương pháp Ra quyết định Đa tiêu chí) được đề xuất như một công cụ hữu ích để giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) đưa ra các quyết định sản xuất tối ưu, đặc biệt khi kết hợp với Digital Twin và AI. 

Sử dụng công cụ TOPSIS trong SOMCDM: Phương pháp SOMCDM sử dụng công cụ TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) để xếp hạng các phương án sản xuất dựa trên mức độ giống với giải pháp lý tưởng.

Công cụ này giúp doanh nghiệp chọn ra phương án tốt nhất khi có quá nhiều lựa chọn và tiêu chí cần phải cân nhắc. Khi kết hợp với Digital Twin và AI, doanh nghiệp có thể mô phỏng và phân tích các phương án sản xuất một cách chính xác, từ đó đưa ra quyết định tối ưu nhất.

• Xác định các tiêu chí: Để có thể đưa ra quyết định chính xác, doanh nghiệp cần xác định các tiêu chí quan trọng như chất lượng sản phẩm, hiệu suất máy móc, chi phí và thời gian sản xuất. Việc đánh giá các tiêu chí này giúp doanh nghiệp đưa ra phương án sản xuất tốt nhất.
• Sử dụng AI để xếp hạng các lựa chọn: AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu từ Digital Twin để xếp hạng các phương án sản xuất theo các tiêu chí đã xác định. Nhờ vào khả năng phân tích mạnh mẽ của AI, doanh nghiệp có thể lựa chọn phương án tối ưu nhất, từ đó cải thiện quy trình sản xuất, giảm chi phí và nâng cao hiệu suất.

3.5. Bước 5: Tự động hóa và điều chỉnh quy trình sản xuất

Sau khi đã tối ưu hóa các quyết định sản xuất, công nghệ AI có thể tự động hóa và điều chỉnh quy trình sản xuất mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này giúp giảm thiểu sai sót do yếu tố con người và nâng cao hiệu suất sản xuất.

• Tự động điều chỉnh tham số: AI có thể tự động thay đổi các tham số sản xuất dựa trên các tín hiệu từ mô hình Digital Twin, giúp tối ưu hóa quy trình mà không cần dừng dây chuyền sản xuất.
• Quản lý năng suất: AI cũng có thể theo dõi năng suất của từng công đoạn trong quy trình sản xuất và đưa ra các điều chỉnh để duy trì hiệu suất tối ưu trong suốt quá trình sản xuất.

3.6. Bước 6: Đào tạo và phát triển nhân lực

Một yếu tố quan trọng khi tích hợp Digital Twin và AI là việc đào tạo nhân viên để có thể khai thác tối đa các công nghệ này. Các nhân viên cần hiểu cách vận hành hệ thống giám sát, phân tích dữ liệu và ra quyết định dựa trên các mô hình AI và Digital Twin.

• Đào tạo về công nghệ mới: SMEs cần đầu tư vào đào tạo nhân viên về cách sử dụng và duy trì các công nghệ Digital Twin và AI trong sản xuất.
• Chuyên gia phân tích dữ liệu: Các nhân viên có chuyên môn trong phân tích dữ liệu cũng cần được đào tạo để có thể hiểu và giải thích các kết quả phân tích mà AI đưa ra.

3.7. Bước 7: Đánh giá và cải tiến liên tục

Việc tích hợp Digital Twin và AI không phải là một quá trình hoàn thành ngay lập tức mà cần được theo dõi và cải tiến liên tục. SMEs cần phải thường xuyên đánh giá lại các mô hình và quy trình để đảm bảo chúng vẫn tối ưu trong điều kiện thay đổi.

• Phản hồi và cải tiến: Thường xuyên thu thập phản hồi từ các chuyên gia ngành và nhân viên để tinh chỉnh và cải tiến các mô hình và thuật toán.
• Liên tục cập nhật dữ liệu: Đảm bảo rằng mô hình Digital Twin được cập nhật với dữ liệu mới từ hệ thống sản xuất thực tế để phản ánh đúng tình trạng sản xuất hiện tại.

Quy trình tích hợp Digital Twin và AI giúp SMEs không chỉ tối ưu hóa quy trình sản xuất mà còn nâng cao hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và chi phí, đồng thời cải thiện chất lượng sản phẩm. Với khả năng mô phỏng và phân tích thời gian thực của Digital Twin, cùng với sức mạnh phân tích và tối ưu hóa của AI, các SMEs có thể tận dụng công nghệ này để tạo ra một hệ thống sản xuất thông minh, linh hoạt và tối ưu.

4. Các công cụ và nền tảng hỗ trợ SMEs triển khai Digital Twin và AI

Để triển khai Digital Twin và AI vào quy trình sản xuất, SMEs cần lựa chọn các nền tảng công nghệ phù hợp. Dưới đây là các công cụ và nền tảng công nghệ giúp SMEs dễ dàng triển khai Digital Twin và AI, đồng thời các yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn đối tác công nghệ.

5. Các yếu tố cần xem xét khi triển khai Digital Twin và AI cho SMEs

Việc triển khai Digital Twin và AI cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) có thể mang lại nhiều lợi ích, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, để đảm bảo sự thành công trong việc áp dụng các công nghệ này, các SMEs cần xem xét một số yếu tố quan trọng. 

Dưới đây là các yếu tố cần được lưu ý khi triển khai Digital Twin và AI:

• Đánh giá sự phù hợp với mô hình doanh nghiệp: Trước khi triển khai, SMEs cần xác định công nghệ Digital Twin và AI có phù hợp với mô hình và quy trình sản xuất hiện tại hay không, đảm bảo tích hợp mượt mà vào hệ thống hiện có mà không gây gián đoạn.
• Chất lượng và dữ liệu: Digital Twin và AI yêu cầu dữ liệu chính xác và đầy đủ để hoạt động hiệu quả. SMEs cần đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được từ quy trình sản xuất và máy móc có thể sử dụng để phân tích và mô phỏng chính xác.
• Chi phí và đầu tư ban đầu: Chi phí triển khai Digital Twin và AI có thể khá lớn, bao gồm mua phần mềm, phần cứng và đào tạo nhân viên. SMEs cần tính toán ROI và lập kế hoạch ngân sách rõ ràng trước khi triển khai.
• Đào tạo và phát triển kỹ năng: Để sử dụng hiệu quả Digital Twin và AI, SMEs cần đảm bảo rằng nhân viên được đào tạo đầy đủ về công nghệ mới, từ đó tối đa hóa giá trị mà công nghệ mang lại cho doanh nghiệp.

Việc ứng dụng Digital Twin và AI giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Digital Twin mô phỏng và giám sát quy trình sản xuất trong thời gian thực, trong khi AI hỗ trợ phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định chính xác. 

Tuy nhiên, SMEs cần chú trọng đến các yếu tố như sự phù hợp công nghệ, chất lượng dữ liệu, chi phí và đào tạo nhân viên để triển khai thành công. Khi áp dụng hiệu quả, Digital Twin và AI sẽ giúp SMEs nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững.