Siemens củng cố vị thế dẫn đầu trong Magic Quadrant của Gartner về các nền tảng AIoT công nghiệp
Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các nền tảng Internet vạn vật công nghiệp đang định hình lại công nghệ vận hành tại các nhà máy sản xuất hiện đại. Các công cụ phần mềm tiên tiến hiện liên kết trực tiếp bộ điều khiển logic khả trình (PLC) ở cấp hiện trường với các công cụ phân tích dự đoán trên nền tảng đám mây.
Siemens đã được công nhận là đơn vị dẫn đầu trong Gartner Magic Quadrant dành cho các nền tảng AIoT công nghiệp toàn cầu. Bản đánh giá ngành nhấn mạnh danh mục sản phẩm của Siemens trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp, AI ứng dụng và các hệ thống tự động hóa do AI định nghĩa. Được cung cấp thông qua Insights Hub, Siemens mang đến các giải pháp quy mô doanh nghiệp để chuyển đổi dữ liệu vận hành phức tạp thành thông tin sản xuất có thể hành động.
Điều phối dữ liệu công nghiệp thông qua các kiến trúc AI tác tử
Các nhà máy sản xuất hiện đại tạo ra khối lượng khổng lồ dữ liệu đo lường không có cấu trúc từ các hệ thống điều khiển phân tán (DCS), cụm truyền động và cảm biến hiện trường. Việc khai thác dữ liệu này đòi hỏi phần mềm có khả năng thu hẹp khoảng cách giữa mạng công nghệ vận hành (OT) và cơ sở hạ tầng CNTT doanh nghiệp.
Siemens cung cấp kiến trúc AIoT công nghiệp thông qua Insights Hub, một giải pháp Internet vạn vật công nghiệp dưới dạng dịch vụ được xây dựng cho hoạt động thông minh. Insights Hub tích hợp Intelligence Center X, một hệ thống doanh nghiệp dựa trên tác tử có khả năng tạo ngữ cảnh cho dữ liệu trên thiết bị, quy trình nhà máy và phần mềm kỹ thuật. Các tác tử AI chuyên biệt và quy trình tự động phối hợp hoạt động nhằm tối ưu hóa khả năng sẵn sàng của tài sản, chất lượng sản phẩm, sản lượng và các chỉ số bền vững.
Tự động hóa do AI định nghĩa: Chuyển đổi thông tin vận hành nhà máy
Việc ra quyết định trong công nghiệp đang chuyển từ xử lý sự cố bị động sang tối ưu hóa liên tục và tự động. Phần mềm AIoT công nghiệp cho phép các đội ngũ kỹ thuật phát hiện tình trạng suy giảm của tài sản, bất thường nhiệt và nút thắt quy trình trước khi xảy ra thời gian ngừng hoạt động tốn kém.
“Các nhà sản xuất đang bước vào một kỷ nguyên mới, trong đó AI trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định vận hành”, Ralf Wagner, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách Insights Hub tại Siemens Digital Industries Software, cho biết. Ông nhấn mạnh rằng việc kết hợp AI có khả năng mở rộng với phân tích sản xuất giúp các doanh nghiệp công nghiệp xây dựng khả năng chống chịu trong vận hành và đẩy nhanh đổi mới sản phẩm.
Bình luận kỹ thuật chuyên môn: Góc nhìn về tự động hóa công nghiệp
Từ góc độ hệ thống điều khiển, sự hội tụ giữa AI và Internet vạn vật công nghiệp đánh dấu một cột mốc quan trọng trong tự động hóa nhà máy. Các mạng điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA) truyền thống hoạt động hiệu quả trong việc hiển thị cảnh báo theo thời gian thực, nhưng thiếu khả năng tích hợp sẵn để dự đoán các tương tác phức tạp của hệ thống.
Bằng cách chạy các mô hình AI song song với các bản sao số toàn diện trong hệ sinh thái Siemens Xcelerator, người vận hành có thể đánh giá các điều chỉnh quy trình theo thời gian thực mà không gây rủi ro cho tài sản vật lý. Các đơn vị tích hợp hệ thống thành thạo nền tảng AIoT sẽ dẫn đầu quá trình chuyển đổi hướng tới các dây chuyền sản xuất tự phục hồi và các vòng điều khiển có mức độ tự động hóa cao.
Kịch bản ứng dụng: Bảo trì dự đoán tại các trung tâm điều khiển động cơ phân tán
Một nhà máy sản xuất theo quy trình liên tục vận hành hàng trăm bộ biến tần (VFD) và động cơ cảm ứng cao áp được kết nối thông qua một DCS trung tâm. Trước đây, các sự cố động cơ không được lên kế hoạch thường gây ra việc dừng dây chuyền tốn kém và làm thất thoát sản phẩm.
Đội ngũ kỹ thuật tích hợp Siemens Insights Hub với hạ tầng biên của nhà máy. Intelligence Center X thu thập dữ liệu rung, nhiệt độ và dòng điện tần số cao trực tiếp từ các bộ điều khiển truyền động. Một tác tử AI phân tích dữ liệu đo lường trong quá trình vận hành so với các tham số cơ sở của bản sao số, phát hiện những hư hỏng nhỏ ở ổ trục trước khi xảy ra sự cố nghiêm trọng vài tuần. Hệ thống tự động lên lịch bảo trì trong thời gian ngừng hoạt động đã được hoạch định, loại bỏ các lần dừng ngoài kế hoạch và bảo vệ sản lượng.
Về tác giả
Chen Wei là chuyên gia cao cấp về tự động hóa công nghiệp với hơn 15 năm kinh nghiệm kỹ thuật, chuyên về lập trình PLC, kiến trúc DCS, các hệ thống giám sát rung TSI và tích hợp AI công nghiệp. Trong suốt sự nghiệp, ông đã thiết kế và triển khai các hệ thống điều khiển phức tạp cho các cơ sở phát điện, nhà máy ô tô và cơ sở chế biến công nghiệp nặng trên khắp khu vực châu Á - Thái Bình Dương. Ông thường xuyên viết các bài phân tích kỹ thuật và bình luận chiến lược cho các ấn phẩm kỹ thuật B2B toàn cầu.
