Ngành công nghiệp ô tô hưởng lợi lớn từ IOT công nghiệp

Do đó, áp lực trong việc giao hàng và đạt được lợi nhuận đặt lên vai các nhà sản xuất liên tục tăng lên. May mắn thay, công nghệ mà mọi người muốn đang được thúc đẩy bởi chính công nghệ, IoT công nghiệp (IIoT)

Biên lợi nhuận ròng trung bình của ngành công nghiệp ô tô là 2,07%, do đó, các nhà sản xuất ô tô cần tận dụng mọi hiệu quả sẵn có để có thể cạnh tranh toàn cầu, đồng thời cắt giảm chi phí và vận hành công ty hoạt động một cách an toàn, hiệu quả và với tốc độ sản xuất cao hơn.

Máy móc thông minh hoạt động trên sàn nhà máy

IoT công nghiệp là một phần quan trọng của câu trả lời giải quyết thách thức này. Trong Hướng dẫn chi tiêu Internet vạn vật (IoT) toàn cầu năm 2019, công ty nghiên cứu International Data Corporation (IDC) chỉ ra rằng chi tiêu phần cứng đạt 250 tỷ đôla, hơn 200 tỷ đô la dành cho mô-đun/cảm biến và chi tiêu phần mềm IoT sẽ 154 tỷ đôla trong năm nay, chứng kiến ​​sự tăng trưởng nhanh nhất trong giai đoạn 5 năm với mức tăng trưởng kép hàng năm là 16,6%.

Hai câu hỏi hàng đầu đặt ra về việc sử dụng IIoT cho các nhà sản xuất ô tô:

• Những vấn đề sản xuất nào nó có thể giải quyết?
• Liệu nó có thể được triển khai ở mức giá hợp lý so với những gì nó đem lại?

IoT giúp ngành công nghiệp ô tô dự đoán các sự kiện trong quá trình sản xuất và cho phép nhà sản xuất lên kế hoạch một cách chủ động hơn nhiều. Khi sáng kiến ​​này đạt đến cấp độ doanh nghiệp, chủ doanh nghiệp sẽ có được chuỗi cung ứng được kết nối và khả năng so sánh tình hình hoạt động với các tổ chức khác trong cùng lĩnh vực hoặc giữa các bộ phận trong doanh nghiệp.

Giá trị thực sự của IoT được giải phóng khi dữ liệu từ máy móc có mối quan hệ với các KPI khác nhau, chẳng hạn như năng suất, chất lượng, bảo trì và truy xuất nguồn gốc. Khi một loạt các mẫu được triển khai với IoT trở nên khả dụng, một mô hình thú vị bắt đầu xuất hiện, cho thấy cả những vấn đề chưa từng thấy trước đó và những cơ hội chưa được khai thác.

IoT đáp ứng nhu cầu của ngành sản xuất ô tô theo các cách sau:

Giám sát và tiết kiệm năng lượng: Các nhà sản xuất thường thực hiện giám sát năng lượng tại một điểm để có một cái nhìn tổng thể về việc sử dụng năng lượng. Nhưng giám sát ở mọi giai đoạn và điểm tiếp xúc có thể giúp xác định nơi nào năng lượng đang bị lãng phí và nơi nào đang tồn tại lỗ hổng. Các cảm biến có thể xác định máy nào đang chạy và điểm tiếp xúc nào đang làm thất thoát năng lượng. Giám sát ở mọi cấp độ đem đến hiểu biết sâu sắc hơn về việc đo lường tổn thất và khả năng thực hiện hành động khắc phục.

Giám sát sức khỏe và an toàn môi trường: Việc tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn và môi trường ở cấp độ toàn cầu là một thách thức. Một cách tiếp cận toàn diện để đáp ứng yêu cầu tuân thủ là tác động đến hành vi của người lao động và việc sử dụng các cảm biến cùng với màn hình được kết nối có thể làm cho việc tuân thủ của người lao động được diễn ra một cách tự động.

Quá trình truy xuất nguồn gốc: Thiết lập phả hệ của chuỗi cung ứng ô tô hoàn chỉnh là một điều vô cùng cần thiết. Ví dụ, nếu một chiếc xe máy có lắp ráp phanh bị lỗi, thông thường, nhà sản xuất sẽ cần phải thực hiện thu hồi toàn bộ lô hàng - một giải pháp vô cùng đắt đỏ và ảnh hưởng nặng nề đến hoạt động của doanh nghiệp. IIoT cho phép các nhà sản xuất truy xuất bộ phận này đến nơi nó được sản xuất và xác định xem đó là sự cố ở cấp độ máy móc, cấp độ bộ phận hay cấp độ thành phần, hạn chế rất nhiều phạm vi thu hồi và nâng cao truy xuất các quá trình mà sản phẩm đi qua.

Năng suất: Tất cả các nhà sản xuất ô tô đều muốn quay vòng nguyên liệu thô với nguồn lực tối thiểu. Bằng cách cải thiện tổng thể hiệu quả của thiết bị và thông lượng - lượng vật liệu đi qua hệ thống - và giảm chu kỳ sản xuất, năng suất được cải thiện. Để làm được điều đó, điều quan trọng là phải biết được các điểm tắc nghẽn trong nhà máy.

Bảo trì dự đoán: Ngành công nghiệp ô tô thường xuyên thực hiện bảo dưỡng định kỳ - thường là hàng tháng hoặc hai tháng một lần và việc này đòi hỏi phải đóng cửa nhà máy. Ngược lại, bảo trì dự đoán sẽ hạn chế việc dừng sản xuất cả nhà máy và thời gian chết do thiết bị hỏng hoặc lỗi.

Dự đoán chất lượng: Khi một nhà máy chuyển từ bảo trì định kỳ sang bảo trì tiên đoán, các nhà quản lý sẽ dự đoán khi nào tài sản của mình cần được bảo dưỡng dựa trên dữ liệu lịch sử về tình trạng của máy móc. Kiểm soát chất lượng cũng vậy. Các nhà máy sẽ muốn chuyển từ kiểm soát chất lượng dựa trên mẫu sang đo lường trực tuyến mọi bộ phận trong xe hơi và cảnh báo ngay lập tức nếu chất lượng không nằm trong tiêu chuẩn được cho phép. Ý tưởng là chuyển từ kiểm soát chất lượng dựa trên thống kê hoặc lấy mẫu sang kiểm soát chất lượng dựa trên trực tuyến. Cũng như bảo trì dự đoán, mục tiêu là chuyển sang chất lượng dự đoán.