Nghiên cứu xây dựng bộ tiêu chí đánh giá mức độ thông minh của các nhà máy công nghiệp

Trang 1 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BỘ TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ THƠNG MINH CỦA CÁC NHÀ MÁY CƠNG NGHIỆP Phạm Thị Hồi Thu, Trần Dỗn Hiếu, Trần Sơn Ninh1Bộ môn Quản lý khoa học và công nghệ Đại học

JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 77 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BỘ TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ THÔNG MINH CỦA CÁC NHÀ MÁY CÔNG NGHIỆP Phạm Thị Hồi Thu, Trần Dỗn Hiếu, Trần Sơn Ninh1 Bộ môn Quản lý khoa học công nghệ Đại học Kỹ thuật Lê Q Đơn Tóm tắt: Cùng với phát triển khoa học công nghệ, xu xây dựng nhà máy thông minh diễn mạnh mẽ tồn giới, có Việt Nam Tuy nhiên, có nhiều cách hiểu đánh giá không thống mức độ thông minh nhà máy Bằng việc tổng hợp nghiên cứu quốc tế công bố với khảo sát ý kiến chuyên gia, sở công cụ phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP), nhóm tác giả đề xuất xây dựng tiêu chí nhằm đánh giá định lượng mức độ thông minh nhà máy cơng nghiệp Bộ tiêu chí đóng vai trị cơng cụ giúp nhà quản lý hoạch định chiến lược thơng minh hố, xác định mức độ đầu tư (thông minh) phù hợp giai đoạn phát triển để vừa trì sản xuất kinh doanh tại, vừa tạo dư địa phát triển tương lai Từ khóa: Nhà máy thơng minh; Bộ tiêu chí đánh giá; AHP Mã số: 23011701 RESEARCH FOR ESTABLISHING A SET OF CRITERIA FOR ASSESSING THE INTELLIGENCE LEVEL OF MANUFACTURING FACTORIES Summary: Along with the development of science and technology, building smart factories is a trend that is spreading strongly all over the world, including Vietnam There are currently many inconsistent interpretations and assessments of how smart a factory is By combining published worldwide studies and expert opinion surveys, the authors recommended a set of criteria for assessing the intelligence level of manufacturing factories using the Analytical Hierarchy Process (AHP) technique The set of criteria serves as a tool for managers to design smart strategies and establish the necessary degree of smart investment in each development stage to both maintain production and company in the present while allowing for future growth Keyword: Smart factories; Evaluation metrics; AHP Liên hệ tác giả: transonninh@gmail.com 78 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh… Tổng quan nhà máy thông minh Cùng với phát triển nhanh chóng khoa học cơng nghệ, nhà máy sản xuất đối mặt với nhiều thách thức Nhu cầu đa dạng từ phía khách hàng đặt yêu cầu tùy biến sản phẩm, dẫn đến quy mô lô sản xuất nhỏ hơn, thay đổi thường xuyên hơn, từ đó, gây lãng phí nhiều vận hành theo cách thức truyền thống Để cạnh tranh, nhà máy sản xuất cần phải tối ưu hóa cơng suất trang thiết bị, giảm lãng phí, giảm thời gian lưu kho, sử dụng hiệu nguồn lực doanh nghiệp,… Tất vấn đề giải giải pháp thơng minh hóa nhà máy sản xuất Sau thu thập ấn phẩm xuất tạp chí quốc tế có uy tín, chúng tơi nhận thấy có nhiều khái niệm khác “nhà máy thông minh” đưa tùy theo quan điểm nghiên cứu Căn vào phạm vi ảnh hưởng mức độ chi tiết khái niệm, phân chia chúng thành nhóm chính: Theo cách tiếp cận kỹ thuật công nghệ; Theo cách tiếp cận vận hành; Theo cách tiếp cận vĩ mô Theo cách tiếp cận kỹ thuật công nghệ, nhà máy thông minh nhà máy trang bị thiết bị thông minh công nghệ đại Internet of Things (IoT), hệ thống Cyber Physical System (CPS), cảm biến, Chúng kết nối chia sẻ liệu với để thiết lập hệ thống ảo bên cạnh hệ thống thực Cách tiếp cận có ưu điểm công nghệ phương tiện sản xuất cụ thể cho nhà máy thông minh Tuy nhiên, nhược điểm chưa quan tâm đến hiệu đầu tư tác động vĩ mô vi mô mà nhà máy thông minh mang lại Điều dẫn đến khoản đầu tư lớn, nhỏ không tập trung Đại diện cách tiếp cận B Chen cộng (2018), Navid Shariatzadeh cộng (2016), Chui Young Yoon (2019),… Cách tiếp cận vận hành tập trung vào đánh giá hiệu hoạt động chất lượng sản phẩm, thời gian phản ứng, tính linh hoạt tổ chức sản xuất,… triển khai nhà máy thông minh Cách tiếp cận cho rằng: Nhà máy thông minh nhà máy có kết nối tồn diện bên nhà máy kết nối với khách hàng, đối tác bên ngồi Nó có hệ thống tự động nhận phân tích liệu, cấu hình lại để đáp ứng nhu cầu khách hàng thông số môi trường cách tối ưu Ưu điểm cách làm vừa đáp ứng yêu cầu cụ thể khách hàng, vừa giảm chi phí sản xuất, hay nói cách khác tối đa hóa lợi nhuận nhà máy, giảm thiểu thời gian hoàn vốn đầu tư nâng cao uy tín Tuy nhiên, cách làm khơng rõ đầu tư vào tác động vĩ mô Đại diện cách tiếp cận Jung cộng (2021), Mabkhot cộng (2018),… JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 79 Theo cách tiếp cận vĩ mô, nhà máy thông minh nhà máy đáp ứng nhu cầu khách hàng cách nhanh chóng tối ưu nhằm tiết kiệm nguồn lực cho xã hội, bảo vệ môi trường, trì lợi cạnh tranh nâng cao lực cạnh tranh ngành quốc gia Cách tiếp cận có lợi với mục tiêu dài hạn phạm vi rộng, lại thách thức doanh nghiệp vừa nhỏ (SME), đặc biệt doanh nghiệp có tiềm hạn chế Đại diện cho quan điểm Jay Lee (2015) nhấn mạnh lợi ích nhà máy thông minh bên liên quan tác động kinh tế-xã hội Mặc dù tác giả có cách nhìn khác nhà máy thơng minh, tác giả đưa quan điểm định nghĩa riêng, nhiên, chúng có điểm chung định Sau phân tích quan điểm này, đưa định nghĩa nhà máy thông minh kết hợp cách tiếp cận: kỹ thuật công nghệ, vận hành vĩ mô sau: “Nhà máy thông minh nhà máy trang bị máy móc tự động, sở vật chất, cảm biến người có kinh nghiệm Các hệ thống người-máy kết nối với nhau, kết nối với thực thể bên để nhà máy tự động bán tự động thu thập phân tích thơng tin mơi trường, nhu cầu khách hàng đối tác Hệ thống có khả tự cấu hình tự tái cấu hình cho phù hợp nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất, tiết kiệm tài ngun, bảo vệ mơi trường nâng cao lực cạnh tranh nhà máy ngành quốc gia” Có thể nhận thấy khác biệt nhà máy thông minh so với nhà máy truyền thống thông qua lợi ích nó, bao gồm: - Nhà máy thơng minh có khả chủ động phát phản hồi kiện giúp cải thiện chất lượng, suất, giảm thời gian ngừng sản xuất, đồng thời, nâng cao hiệu tổng thể trang thiết bị Thông qua việc ứng dụng công nghệ kỹ thuật số, mơ trước sản phẩm mới, đánh giá nút thắt gặp phải Nhà máy thông minh cho phép chủ động thay đổi chuỗi cung ứng lưu kho linh hoạt, tối ưu hóa hoạt động hậu cần khác nhà máy bao gồm đóng gói vận chuyển Nhà máy thơng minh mở hội kinh doanh mới, dòng doanh thu tạo lợi cạnh tranh bền vững Ngồi ra, tự động hóa việc xếp dự báo lỗi sản phẩm, từ đó, tiến hành bảo trì, phịng ngừa nhằm ngăn chặn cố phải dừng hoạt động Với nhà máy thơng minh, xử lý phân tích liệu thời gian thực gần thời điểm tạo liệu để phản ứng nhanh chóng với dị thường quy trình sản xuất; - Trong hoạt động tiếp thị bán hàng, công nghệ sản xuất thơng minh cho phép doanh nghiệp hiểu thị trường, dự đốn thích ứng 80 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh… với sở thích, xu hướng nhu cầu khách hàng Trong quản lý chuỗi cung ứng, thơng qua hoạt động phân tích liệu IoT, sản xuất thơng minh dự báo nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho giám sát nhà cung cấp đầu mối tiêu thụ; - Nhà máy thông minh giúp nâng cao chất lượng sản phẩm quy trình sản xuất, đáp ứng nhu cầu khách hàng thơng qua hoạt động kiểm sốt quy trình thống kê, quản lý suất chất lượng phân tích độ tin cậy Với việc ứng dụng chữ ký điện tử phê duyệt xác thực quy trình trực tuyến sản xuất, giúp tuân thủ quy định để tiêu chuẩn hóa, tự động hóa giám sát chất lượng theo thiết kế (Quality Function Deployment - QFD) Như vậy, thông minh hóa nhà máy xu hướng tất yếu nhà máy doanh nghiệp sản xuất muốn tồn phát triển thời đại Cách mạng cơng nghiệp 4.0 Tuy nhiên, thơng minh hóa cần nguồn vốn đầu tư lớn nên khơng tính tốn cách chi tiết nhà máy phá sản trước gia tăng lợi nhuận Do đó, toán đặt cho người quản lý xác định mức độ đầu tư (thông minh) phù hợp giai đoạn phát triển để vừa trì sản xuất kinh doanh tại, vừa tạo dư địa phát triển tương lai Do đó, tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh nhà máy đóng vai trị cơng cụ đo lường giúp nhà quản lý hoạch định chiến lược thơng minh hóa cho nhà máy Đề xuất tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh nhà máy Như khái niệm nêu phần trước, dù thông minh hóa nhà máy cũ đầu tư hồn tồn phải đảm bảo u cầu chung chúng tự động bán tự động định tùy thuộc vào điều kiện môi trường Quyết định bao gồm cấp chiến lược, cấp quản trị vận hành tham số cấu hình máy móc thiết bị Mơi trường bao gồm mơi trường bên bên ngồi nhà máy yêu cầu khách hàng, khả đối tác cung ứng, điều kiện độ xác máy móc, thiết bị sản xuất, trình độ công nhân,… Jay Lee (2015) đưa mô hình để đánh giá cấp độ nhà máy thơng minh Trong đó, cấp khả kết nối phần tử toàn hệ thống Cấp 2, liệu thu thập cảm biến phải chuyển đổi thành thơng tin hữu ích xử lý Cấp 3, khả chia sẻ, đồng hệ thống mạng; cấp độ này, tất thông tin xử lý, so sánh, chia sẻ, toàn hệ thống, sở dự báo hoạt động tương lai Cấp 4, khả tự nhận thức, sở liệu giám sát, hệ thống tự nhận thức từ hỗ trợ người quản lý định Cấp 5, khả tự cấu JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 81 hình, sở nhận thức được, hệ thống tự cấu hình để đáp ứng với nhiệm vụ nhà máy Mabkhot cộng (2018) đưa yêu cầu cấp nhà máy thơng minh Trong đó, có u cầu cấp (gồm khả như: mô đun hóa, tương tác, phân tán, ảo hóa, định hướng dịch vụ đáp ứng thời gian thực) 26 yêu cầu cấp tương ứng với yêu cầu cấp Năm 2019, Iman Abdul Waheed cộng sử dụng yêu cầu cấp để đề xuất mơ hình thiết kế nhà máy thông minh Baotong Chen cộng (2017) sử dụng mơ hình thứ bậc đề xuất mơ hình nhà máy thông minh cấu thành lớp, bao gồm: lớp đầu vào (nhập liệu đầu vào); lớp ứng dụng lưu trữ (đám mây, máy chủ); lớp mạng kết nối (kết nối toàn nhà máy); lớp trang thiết bị phần cứng Philipp Osterrieder cộng (2019) đưa mơ hình nhà máy thơng minh gồm lớp: Lớp điều khiển, kiểm soát (lớp cao nhà máy thông minh); lớp đám mây xử lý thông minh; lớp liệu; lớp vật lý (gồm trang thiết bị sản xuất trực tiếp rô bốt) Đồng thời, đưa mơ hình nghiên cứu nhà máy thơng minh tương ứng lĩnh vực gồm: định; hệ thống mạng - thiết bị vật lý; xử lý liệu; sở hạ tầng công nghệ thông tin; chuyển đổi số; tương tác người - máy; kết nối vạn vật; dịch vụ sản xuất đám mây Rabab Benotsmane cộng (2019) so sánh đặc điểm nhà máy truyền thống nhà máy thông minh, đồng thời, đề cập tới thành tố tạo nên nhà máy thơng minh gồm: tiến trình sản xuất thơng minh; cung ứng thơng minh; ứng dụng thơng minh; phân tích liệu; nhân lực; trang thiết bị sản phẩm Trong đó, tất phải kết nối đồng công nghệ vạn vật kết nối Như vậy, tiêu chí đánh giá mức độ thông minh nhà máy nhà nghiên cứu đưa tập trung vào nhóm tiêu chí: đầu tư hạ tầng cơng nghệ; khai thác vận hành đảm bảo tiêu hiệu tổng hợp nhà máy thông minh Trước hết, đầu tư hạ tầng công nghệ khâu cốt lõi để xây dựng nhà máy thông minh Thật vậy, sở nhà máy thông minh phải máy móc, cơng nghệ thực thay người Nhờ đặc tính làm việc liên tục mở rộng khơng giới hạn nên máy móc xử lý thực khối lượng thông tin lớn khoảng thời gian ngắn mà người không làm Cũng hệ thống khác, nhà máy thông minh cần có cảm biến, phận thu thập thơng tin, phần xử lý thơng tin (các chíp xử lý, lưu trữ) định, phận chấp hành hệ thống kết nối (mạng) Ngoài phần cứng cơng nghệ phần mềm phải ứng dụng Cyber Physical System (CPS), Industrial Internet of Things (IIoT), BigData, Artificial Intelligence (AI), Thứ hai, đầu tư hạ tầng 82 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thông minh… công nghệ quan trọng việc sử dụng chúng điều hành, quản lý sản xuất định đến thành công nhà máy thông minh Một nhà máy đầu tư tốt khơng tích hợp quy trình vào hệ thống khơng gọi thơng minh Do đó, tiêu chí khả khai thác vận hành đóng vai trị định việc thơng minh hóa nhà máy Cuối cùng, tiêu hiệu tiêu định lượng minh chứng cho thành công việc xây dựng nhà máy thông minh Nếu đầu tư tốt, khai thác tốt tiêu hiệu khơng có q nhiều khác biệt so với nhà máy truyền thống khơng gọi nhà máy thông minh Dựa vào phân tích trên, nhóm tác giả đề xuất ba nhóm tiêu chí cấp I tương ứng với ba mặt vấn đề Tiếp tục tiến hành phân tích rẽ nhánh, nhóm tác giả đề xuất tiêu chí cấp II Chẳng hạn: từ nhóm tiêu chí thứ đầu tư hạ tầng công nghệ, đề xuất công nghệ điển hình cần đầu tư cho nhà máy thơng minh (gồm 05 công nghệ), tương tự nhóm tiêu chí số số Bộ tiêu chí đầy đủ đánh giá mức độ thơng minh nhà máy đề xuất theo Bảng Bảng Bộ tiêu chí (đề xuất) đánh giá nhà máy thông minh Tiêu chí Tiêu chí cấp II TT cấp I Số hóa trang thiết bị (A11) Nhóm tiêu chí Mơ đun hóa chuẩn hóa giao tiếp, kết nối (A12) đầu tư hạ Kết nối chia sẻ liệu (A13) tầng (A1) Trang bị khả tự xử lý cho thiết bị (A14) Mức độ ứng dụng công nghệ CPS (A15) Trình độ nhân lực hiểu biết vận hành nhà máy thơng minh (A21) Nhóm tiêu chí Số hóa thơng minh hóa quy trình (A22) khai thác Công tác lập, thực điều chỉnh kế hoạch (A23) vận hành (A2) Quản lý chuỗi cung ứng dự báo (A24) 10 Thu thập, phân tích liệu vận hành (A25) 11 Khả xử lý thay đổi bất ngờ (A31) 12 Nhóm tiêu chí Thời gian lập điều chỉnh kế hoạch (A32) 13 hiệu Chất lượng sản phẩm (A33) 14 (A3) Thị phần nhà máy (A34) 15 Lợi nhuận đơn vị tổng lợi nhuận (A35) Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 83 Sau đề xuất tiêu chí dự thảo, nhóm tác giả tiến hành lấy ý kiến chuyên gia để xác nhận bổ sung tiêu chí khác (nếu có) Chun gia khảo sát nhà nghiên cứu, lãnh đạo nhà máy sản xuất,… có kinh nghiệm làm việc lĩnh vực năm Các câu hỏi thiết kế tổng hợp bao gồm có đồng ý với tiêu chí đưa hay khơng cuối nhóm tiêu chí cấp I cấp II có câu hỏi mở để bổ sung tiêu chí Kết khảo sát chuyên gia tổng hợp Bảng đây: Bảng Kết khảo sát chuyên gia đề xuất tiêu chí Tiêu chí A11 A12 A13 A14 A15 A21 A22 A23 Đồng ý 99% 98% 100% 97% 98% 96% 99% 95% Tiêu chí A24 A25 A31 A32 A33 A34 A35 Đồng ý 97% 100% 97% 98% 96% 99% 95% Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả Với kết trên, nhóm tác giả kết luận ý kiến đa số đồng ý với tiêu chí đề xuất khơng có bổ sung tiêu chí khác Tuy nhiên, tiêu chí cho phép hình dung sơ nhà máy thông minh chưa đủ để xem xét mức độ thông minh nhà máy Do tiêu chí có đóng góp khác mức độ khó khăn khác để thực chúng Khắc phục nhược điểm hướng tới tiêu chí định lượng để đánh giá nhà máy, sử dụng cơng cụ phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP) nhằm đánh giá mức độ quan trọng (hay trọng số) tiêu chí, từ đó, xây dựng thang điểm tổng hợp Q trình phân tích chi tiết trình bày mục báo Ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc AHP tổng hợp tiêu chí Phương pháp phân tích thứ bậc AHP (Analytic Hierarchy Process) phương pháp định đa mục tiêu đề xuất vào năm 1980 Thomas L Saaty Đây phương pháp phân tích định lượng thường sử dụng để lựa chọn phương án tối ưu sở phân tích tiêu so sánh Trong trường hợp tốn đặt ra, mục tiêu tìm giá trị trọng số phản ánh đóng góp riêng phần tiêu chí vào thang điểm tổng hợp nhà máy thơng minh Dựa so sánh cặp, AHP mơ tả với ngun tắc chính: Phân tích, đánh giá tổng hợp theo bước cụ thể sau: 84 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh… Bước 1: Xây dựng phân cấp AHP Mục tiêu bước phân cấp tiêu chí đến mức đủ chi tiết để đánh giá định lượng Do tiêu chí có mức độ khó khăn thực khác nên để thể khác này, AHP sử dụng trọng số để đánh giá Trong mơ hình, phương án 1,…, phương án m giá trị trọng số khác ĐIỂM TỔNG HỢP A A A A11 A12 A1n A21 A22 A3n A31 A32 A3n Phương án Phương án Phương án m Nguồn: Deng cộng (1989) Hình Mơ hình phân cấp AHP Bước 2: Xây dựng ma trận so sánh mức độ quan trọng tiêu chí Mục đích bước so sánh chéo cặp tiêu chí, từ đó, đánh giá mức độ quan trọng tương đối tiêu chí cặp Cụ thể, nhóm tác giả thực lấy ý kiến chuyên gia mức độ quan trọng tiêu chí thơng qua phiếu khảo sát Số liệu sau xử lý thống kê giá trị trung bình phương sai Nếu phương sai mẫu nhỏ giá trị tiêu chuẩn giá trị chấp nhận, khơng tiếp tục thực vấn sâu Mức độ quan trọng tiêu chí cấp I tiêu chí thể ma trận đối xứng Nếu tiêu chí Ai chuyên gia đánh giá mức độ quan trọng 5, tiêu chí Aj chuyên gia đánh giá mức độ quan trọng mức độ quan trọng tương đối Ai so với Aj 5/3, mức độ quan trọng Aj so với Ai 3/5 Các cặp tiêu chí so sánh cấp với phân cấp AHP bảng ma trận JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 85 Bảng Ma trận mức độ quan trọng tiêu chí cấp Tiêu chí A1 A2 A3 A1 1.00 1.09 1.05 A2 0.92 1.00 0.97 A3 0.95 1.04 1.00 Bảng Ma trận mức độ quan trọng tiêu chí cấp tiêu chí A1 Tiêu chí A11 A12 A13 A14 A15 A11 1.00 1.08 1.02 1.25 1.20 A12 0.92 1.00 0.94 1.15 1.11 A13 0.98 1.07 1.00 1.23 1.18 A14 0.80 0.87 0.82 1.00 0.96 A15 0.83 0.90 0.85 1.04 1.00 Bảng Ma trận mức độ quan trọng tiêu chí cấp tiêu chí A2 Tiêu chí A21 A22 A23 A24 A25 A21 1.00 0.90 1.02 1.08 1.00 A22 1.12 1.00 1.14 1.21 1.12 A23 0.98 0.88 1.00 1.06 0.98 A24 0.92 0.83 0.94 1.00 0.92 A25 1.00 0.90 1.02 1.08 1.00 Bảng Ma trận mức độ quan trọng tiêu chí cấp tiêu chí A3 Tiêu chí A31 A32 A33 A34 A35 A31 1.00 1.09 1.01 1.09 1.05 A32 0.92 1.00 0.93 1.01 0.97 A33 0.99 1.07 1.00 1.08 1.04 A34 0.92 0.99 0.93 1.00 0.96 A35 0.95 1.03 0.96 1.04 1.00 86 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh… Bước 3: Tính tốn trọng số cho tiêu chí Sau lập xong ma trận trên, thực cộng tổng giá trị ma trận theo cột, sau lấy giá trị ma trận chia cho số tổng cột để giá trị Wij tương ứng (theo nguyên tắc tiêu chuẩn phương pháp AHP Normalization) Trọng số tiêu chí bình qn giá trị Wij vừa tính theo hàng ngang Kết ma trận trọng số gồm cột n hàng Bảng Ma trận trọng số tiêu chí cấp I Trọng số tiêu chí A1 A2 A3 Trọng số (W) 0.35 A1 0.35 0.35 0.35 0.32 0.33 A2 0.32 0.32 0.32 A3 0.33 0.33 0.33 Bảng Ma trận tính tốn trọng số tiêu chí cấp tiêu chí A1 Trọng số A11 A12 A13 A14 A15 Trọng số (W1n) 0.22 A11 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.20 0.22 A12 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 0.18 0.18 A13 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 A14 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 A15 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 Bảng Ma trận tính tốn trọng số tiêu chí cấp tiêu chí A2 Trọng số A21 A22 A23 A24 A25 Trọng số (W2n) 0.20 A21 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 0.22 0.20 A22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.18 0.20 A23 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 A24 0.18 0.18 0.18 0.18 0.18 A25 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 87 Bảng 10 Ma trận tính tốn trọng số tiêu chí cấp tiêu chí A3 Trọng số A31 A32 A33 A34 A35 Trọng số (W3n) A31 0.21 0.21 0.21 0.21 0.21 0.21 A32 0.19 0.19 0.19 0.19 0.19 0.19 A33 0.21 0.21 0.21 0.21 0.21 0.21 A34 0.19 0.19 0.19 0.19 0.19 0.19 A35 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 Bước 4: Kiểm tra tính quán cách đánh giá chuyên gia nhà quản lý Mục tiêu bước kiểm tra lại tính quán liệu thu thập Trong kỹ thuật AHP, Saaty (2008) đề nghị xem xét tỷ lệ quán Consistency Ratio - CR CR thể quán thống ý kiến chuyên gia nhà quản lý trình đánh giá Nếu CR ≤ 0,1 (10%) kết chấp nhận đánh giá chuyên gia tương đối quán, có độ tin cậy phù hợp Ngược lại, CR > 0,1 đánh giá không qn, phán đốn có phần ngẫu nhiên, cần tiến hành đánh giá xem xét lại CR= CI/RI (1) Trong đó: CI số quán (Consistency Index) RI số ngẫu nhiên (Random Index) (2) n số tiêu chí λmax giá trị riêng ma trận so sánh (3) Kiểm tra điều kiện tính qn, nhóm tác giả kết luận tiêu chí chấp nhận đánh giá chuyên gia tương đối quán 88 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh… Ứng dụng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh nhà máy 4.1 Đo lường đánh giá mức độ đạt tiêu chí Mức độ thông minh nhà máy đánh giá ba tiêu chí cấp 15 tiêu chí cấp hai phân tích Tuy nhiên, ngồi mức độ quan trọng xác định theo phương pháp AHP, nhà máy phải đánh giá mức độ đạt tiêu chí Qua tham khảo tài liệu công bố phần ý kiến chuyên gia, nhóm tác giả đề xuất phương pháp đo lường tiêu chí Bảng 11: Bảng 11 Phương pháp đo lường tiêu chí đánh giá TT Tiêu chí Tiêu chí cấp II Đo lường cấp I Số hóa trang Tỷ lệ trang thiết bị số hóa thiết bị (A11) Mơ đun hóa Tỷ lệ máy (cụm máy) mơ đun hóa chuẩn hóa giao tiếp, kết nối (A12) Kết nối chia Đo lường theo thang mức: sẻ liệu (A13) Mức máy, mô đun kết nối hoàn toàn với 01 mạng; Nhóm Mức phần tử “bắt tay” việc chia tiêu chí sẻ liệu; đầu Mức phần tử tính toán đưa tham tư hạ số tối ưu; Mức phận chọn tham số tối ưu; tầng Mức tự động hoàn toàn việc thu thập, phân (A1) tích thơng tin tự cấu hình lại cách tối ưu Trang bị khả Tỷ lệ phần tử trang bị máy vi tính bên cạnh tự xử lý điều khiển (PLC) để tăng khả thông cho thiết bị minh (A14) Mức độ ứng CPS (Cyber physical system) hệ thống công nghệ dụng công nghệ cho phép xây dựng thực thể ảo mạng CPS (A15) internet vạn vật công nghiệp song song với thực thể vật lý Điều cho phép người quan sát tương tác với đối tượng vật lý thông qua JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 89 TT Tiêu chí Tiêu chí cấp II Đo lường cấp I đối tượng ảo Tiêu chí đo lường mức độ (tỷ lệ) thực thể triển khai mức độ giống thật đối tượng ảo Trình độ nhân Tỷ lệ nhân lực qua đào tạo (ngắn hạn dài hạn) lực hiểu nhà máy thông minh biết vận hành nhà máy thông minh (A21) Số hóa thơng Tỷ lệ quy trình số hóa thơng minh Nhóm minh hóa quy hóa tiêu chí trình (A22) khai Công tác lập, Tỷ lệ kế hoạch lập điều chỉnh tự động thác vận thực tối ưu máy tính bán tự động có trợ giúp hành điều chỉnh kế máy tính (A2) hoạch (A23) Quản lý chuỗi Các đối tác khách hàng kết nối với mạng cung ứng dự nhà máy để thu nhận, xử lý, trao đổi truyền báo (A24) thông tin theo thời gian thực 10 Thu thập, phân Mức độ tự động thu thập phân tích thơng tin tích liệu vận thông qua sở liệu lớn nhờ điện toán đám hành (A25) mây 11 Khả xử lý Thời gian mức độ tối ưu để xử lý thay đổi thay đổi bất ngờ (A31) 12 Thời gian lập Mức độ rút ngắn thời gian so với nhà máy truyền Nhóm điều chỉnh kế thống với trung bình ngành tiêu chí hoạch (A32) 13 hiệu Chất lượng Mức chất lượng cải thiện sau thơng minh sản phẩm (A33) hóa 14 (A3) Thị phần Mức tăng thị phần sau thơng minh hóa nhà máy (A36) 15 Lợi nhuận đơn Mức độ tăng lợi nhuận (sau trừ chi phí vị tổng lợi khấu hao đầu tư nhà máy thông minh) sau thông nhuận (A37) minh hóa Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả 90 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thông minh… 4.2 Xây dựng bảng điểm điểm tổng hợp phản ánh mức độ thông minh nhà máy Điểm tiêu chí (cấp 2) tính sở điểm thực tế đạt tiêu chí trọng số tiêu chí Trọng số tiêu chí xây dựng bước tỷ lệ đóng góp tính theo phần trăm tiêu chí vào tiêu chí cấp Để tính tỷ lệ đóng góp vào điểm tổng cần lấy trọng số tính nhân với trọng số tiêu chí cấp Bảng tỷ lệ đóng góp cách tổng hợp điểm thể Bảng 12 Bảng 12 Sử dụng tiêu chí đề xuất đánh giá mức độ thơng minh nhà máy Tiêu chí Giá Điểm TT Tiêu chí cấp II Trọng số trị thành cấp I phần Số hóa trang thiết bị (A11) 7.66 Mơ đun hóa chuẩn hóa giao tiếp, kết nối 7.08 Nhóm tiêu (A12) chí đầu Kết nối chia sẻ liệu (A13) 7.55 tư hạ tầng (A1) Trang bị khả tự xử lý cho thiết bị 6.15 (A14) Mức độ ứng dụng công nghệ CPS (A15) 6.39 Trình độ nhân lực hiểu biết vận hành 6.38 nhà máy thông minh (A21) Nhóm tiêu Số hóa thơng minh hóa quy trình (A22) 7.12 chí khai Cơng tác lập, thực điều chỉnh kế thác vận hoạch (A23) 6.26 hành (A2) Quản lý chuỗi cung ứng dự báo (A24) 5.89 10 Thu thập, phân tích liệu vận hành (A25) 6.38 11 Khả xử lý thay đổi bất ngờ (A31) 6.94 12 Nhóm tiêu Thời gian lập điều chỉnh kế hoạch (A32) 6.40 13 chí hiệu Chất lượng sản phẩm (A33) 6.86 14 (A3) Thị phần nhà máy (A34) 6.35 15 Lợi nhuận đơn vị tổng lợi nhuận (A35) 6.60 Điểm tổng hợp Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả JSTPM Tập 12, Số 1, 2023 91 Như vậy, với nhà máy cụ thể, người đánh giá xem xét chấm điểm theo Bảng 11 Sau có điểm đưa vào cột giá trị Bảng 12 Điểm tiêu chí (điểm thành phần) tính cách nhân cột trọng số cột giá trị Tổng điểm thành phần tiêu chí điểm tổng hợp mức độ thơng minh nhà máy Kết luận Bài báo bước đầu cung cấp sở khoa học cho việc xây dựng Bộ tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh nhà máy công nghiệp (chỉ số sẵn sàng tiếp cận sản xuất thông minh doanh nghiệp) Khi nghiên cứu phát triển, công cụ giúp nhà quản lý xác định thời điểm bắt đầu, cách thức mở rộng quy mô doanh nghiệp xây dựng chiến lược kế hoạch trì tăng trưởng chuyển đổi tồn diện lên sản xuất thông minh Việt Nam Để đánh giá mức độ thông minh, nhà máy cần vào nội dung thực tế thực nhà máy, tham chiếu tiêu chuẩn đo lường Bảng 11 Sau có điểm đánh giá thực trạng, nhân với trọng số Bảng 12 tính điểm tổng hợp Điểm tổng hợp tổng 100 điểm phản ánh mức độ thơng minh nhà máy, ví dụ: điểm đạt 100/100 nhà máy hồn tồn thơng minh Như vậy, so với mục tiêu ban đầu, báo làm rõ khái niệm nhà máy thông minh, đồng thời, sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP), tính tốn đưa số trọng số tiêu chí làm sở để thơng minh hóa nhà máy Tuy nhiên, tiêu chí tổng hợp dựa cơng bố quốc tế tính tốn dựa ý kiến chun gia nên cịn mang tính lý thuyết, đảm bảo độ quán Để tăng tính thực tế nghiên cứu, cần mở rộng điều tra số liệu với đầy đủ nhà máy gồm nhà máy thông minh phần, nhà máy cũ đầu tư từ lâu, nhà máy có vốn đầu tư nước ngồi (FDI), nhà máy thuộc chuyên ngành khác nhau./ TÀI LIỆU THAM KHẢO Baotong Chen, J Wan, L Shu, P Li, M Mukherjee and B Yin (2018) “Smart Factory of Industry 4.0: Key Technologies, Application Case, and Challenges.” IEEE Access (2018) Chui Young Yoon (2019) “Measurement Model of Smart Factory Technology in Manufacturing Fields based on IIoT and CPS” Association for Computing Machinery 92 Nghiên cứu xây dựng tiêu chí đánh giá mức độ thơng minh… Deng, J.-Y.; Tzeng, G.-H (1989) “The Analytic Hierarchy Process: Concepts, Techniques and Applications (I)” J Chin Stat Assoc 1989, 27, 13707-13724 Jay Lee (2015) “Smart Factory Systems” Informatik Spektrum (Springer-Verlag Berlin Heidelberg) Jung Woo-Kyun, Kim Dong Ryul, and Lee Hyun su (2021) “Appropriate Smart Factory for SMEs: Concept, Application and Perspective” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 22 (2021) Mabkhot Mohammed M., Al-Ahmari Abdulrahman M., Salah Bashir, and Alkhalefah Hisham (2018) “Requirements of the Smart Factory System: A Survey and Perspective” Machines 23, No (2018) Navid Shariatzadeh, Lindberg Lars, and Sivard Gunilla (2016) “Integration of digital factory with smart factory based on Internet of Things” Procedia CIRP, Vol 50 Philipp Osterrieder, Lukas Budde, and Thomas Friedli (2019) “The Smart Factory as a key construct of Industry 4.0: A systematic literature review” International Journal of Production Economics (Elsevier) Rabab Benotsmane, Grgy Kovács, and László Dudás (2019) “Economic, Social Impacts and Operation of Smart Factories in Industry 4.0 Focusing on Simulation and Artificial Intelligence of Collaborating Robots.” Social sciences