thiết kế ban đầu
Về mặt lý thuyết, các hệ thống sản xuất tự tối ưu hóa hoàn toàn khả thi. Khi các hệ thống sản xuất tự phát triển hoạt động chính xác, chúng sẽ giảm khối lượng công việc và hoạt động hiệu quả tại khâu vận hành một cách tối ưu. Với tính linh hoạt và khả năng biến thiên cao, chúng có thể thích ứng với các tác động hoặc thay đổi đột ngột trong quá trình sản xuất.
Các máy móc tự học về lý thuyết có thể đạt được hiệu quả tối đa. Lợi thế của hệ thống “tự tối ưu hóa” trong tương lai sẽ giúp đạt mục tiêu cao hơn. Trong thực tế, chúng được được thiết kế để tạo ra được
sản phẩm vượt trội so với hệ thống sản xuất thông thường trước đây. Một dây chuyền lắp ráp với sản lượng được lên kế hoạch ban đầu là 20.000 đơn vị và sản lượng được cải thiện 25.000 đơn vị sau một năm sử dụng cùng nguồn lực như nhau là một ví dụ.
Hình 2.8 cho thấy năng suất dự kiến đạt được trước đây của các hệ thống tự học. Nó được định hướng theo đường cong tự học. Ngược lại, đường cong năng suất tiềm năng của các hệ thống tự tối ưu hóa trong tương lai sẽ được tự hiển thị. Nó miêu tả khả năng vượt qua năng suất dự kiến trước đó.
Hình 2.8. Hiệu suất tốt hơn so với thiết kế
Nguồn: Tác giả xây dựng trên cơ sở [G. Schuh, T. Potente, C. Wesch-Potente, A. R. Weber, and J.-P. Prote, “Collaboration Mechanisms to increase Productivity in the Context of Industrie 4.0,”
Procedia CIRP, vol. 19, pp. 51-56, 2014]
Chỉ số KPI của “Lợi nhuận thu được từ yếu tố sản xuất 2” (Return on Production 2, ROP2) là mối quan hệ của năng suất sản xuất có thể thực hiện được với năng suất tối đa dự đoán trước khi có SOP.
Tất cả các KPI và đồ thị được giới thiệu góp phần giúp hiểu biết tốt hơn về cách mạng công nghiệp lần thứ 4 và các cơ chế cơ bản giúp tăng trưởng năng suất (hợp tác).