I. GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ SỐ TRONG SẢN XUẤT NGÀNH MAY
3. Dữ liệu lớn
3.1. Khái niệm
Dữ liệu lớn (Big Data) là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những cơng cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống khơng thể nào đảm đƣơng đƣợc. Tuy nhiên, Big Data lại chứa trong mình rất nhiều thơng tin q giá mà nếu trích xuất thành cơng, nó sẽ giúp rất nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đoán các dịch bệnh sắp phát sinh và thậm chí là cả việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực. Chính vì thế, những dữ liệu này phải đƣợc thu thập, tổ chức, lƣu trữ, tìm kiếm, chia sẻ theo một cách khác so với bình thƣờng. Vì khối dữ liệu quá lớn nên việc triển khai Big Data sẽ gặp những trở ngại bao gồm thu nhận dữ liệu, lƣu trữ dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, chuyển giao, cập nhật…
3.2. Đặc điểm
Big Data hay dữ liệu lớn là thuật ngữ chỉ các data có 3 thuộc tính là: dữ liệu có kích thƣớc lớn dữ liệu có tốc độ xử lý nhanh và dữ liệu có sự đa dạng.
- Volume (độ lớn): Ở đây đƣợc xem là khối lƣợng, dung lƣợng của dữ liệu. Tập hợp một hệ thống dữ liệu lớn và khổng lồ thì đƣợc xem là Big data.
- Variety (tính đa dạng): Bao gồm tất cả các loại dữ liệu khác nhau từ text, hình ảnh, chữ, số, video, âm thanh, … bất kể là bán cấu trúc, có cấu trúc hay khơng cấu trúc. - Velocity (tính gia tăng): đảm bảo đƣợc yếu tố gia tăng dữ liệu theo thời gian. Sự gia tăng này đảm bảo cực kì lớn.
3.3. Ứng dụng
Ứng dụng của dữ liệu lớn trong sản xuất:
- Dự đốn bảo trì và tự động hóa: Với việc gia tăng đầu tƣ công nghệ thông tin trong lĩnh vực sản xuất, một loạt các phần mềm để khai thác và tích hợp các nguồn dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn và đóng vịng lặp trong q trình tối ƣu hóa bao gồm cả sản xuất hiện đang có sẵn trên thị trƣờng. Động lực cho tự động hóa và tích hợp cơng nghệ thông tin là mục tiêu tổng thể của công ty để đạt đƣợc thông tin chi tiết theo hƣớng dữ liệu để cải thiện sản phẩm và quy trình, có thể đƣợc kích hoạt bởi IoT và phân tích dữ liệu lớn.
Ví dụ: Các nhà sản xuất sử dụng các cảm biến để giảm giám sát và bảo trì dựa trên điều kiện trong các máy. Các thiết bị không dây, cùng với các công cụ xử lý dữ liệu lớn, làm cho nó dễ dàng hơn và dễ dàng hơn để khai thác dữ liệu hiệu suất thực tế và đạt đƣợc những hiểu biết hành động để duy trì tình trạng hoạt động thiết bị. Cơng nghệ khổng lồ Intel sử dụng phân tích dữ liệu lớn để bảo trì dự đốn, cụ thể hơn, để dự đoán lỗi thiết bị ở một trong các vi mạch của chúng. Họ đã có thể giảm 50% thời gian bảo trì, sản lƣợng cao hơn 25% và giảm 20% chi phí phụ tùng, tất cả đã tiết kiệm đƣợc tới 3 triệu đô la.
- Tăng năng suất: Sản xuất theo hƣớng dữ liệu đang thúc đẩy các hệ thống sản xuất hiệu quả và đáp ứng. Các nhà sản xuất đã có thể tăng năng suất của họ bằng cách hiểu hiệu suất của nhà máy và đo lƣờng dữ liệu hoạt động của các máy riêng lẻ, có thể đƣợc thực hiện bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn. Các quy trình lập kế hoạch bán hàng và hoạt động hiệu quả và hiệu quả là rất quan trọng đối với hạt động của bất kỳ công ty sản xuất nào. Các quy trình này có thể tạo dự báo hoạt động của nhà máy trong một khoảng thời gian, có thể giúp một công ty quyết định sản phẩm cần sản xuất tại nhà máy nào. Nhà máy sản xuất có thể ảnh hƣởng đến hiệu suất hoạt động và tài chính của một cơng ty. Phân tích dữ liệu lớn và các điểm dữ liệu đã hoàn thành và mẫu khách hàng có thể giúp tối ƣu hóa việc hoạt động của nhà máy.
- Quản lý chuỗi cung ứng: Phân tích dữ liệu lớn và IoT có thể cung cấp cho nhà sản xuất quyền truy cập tăng lên vào thông tin chuỗi cung ứng trong thời gian thực. Khi các nhà máy đƣợc kết nối với các nhà cung cấp, tất cả các bên trong chuỗi cung ứng có thể truy cập thông tin và theo dõi lƣu lƣợng vật liệu, phụ thuộc lẫn nhau và thời gian chu kỳ sản xuất sản phẩm. Loại theo dõi thời gian thực của thơng tin chuỗi cung ứng có thể giúp nhanh chóng phát hiện các vấn đề, giảm khoảng khơng quảng cáo và kết quả là giảm thiểu các yêu cầu về vốn.
- Quản lý chất lƣợng: Một số lƣợng đáng kể doanh thu hàng năm của nhà sản xuất có thể bị mất thơng qua các khiếm khuyết trong quá trình sản xuất. Nhiều vấn đề chất lƣợng có thể đƣợc phát hiện và sửa chữa ngay khi chúng phát sinh bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến trên dây chuyền sản xuất. Việc sử dụng dữ liệu lớn trong sản xuất và quản lý chất lƣợng có thể giảm chi phí quản lý sản phẩm, lắp ráp và chất lƣợng cho các nhà sản xuất. Với thành công lớn trong việc cắt giảm chi phí, nhiều cơng ty quan tâm đến việc tận dụng dữ liệu lớn và phân tích dự báo để tăng lợi tức đầu tƣ.
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang kết hợp hai cơng nghệ dữ liệu lớn và điện tốn đám mây để cải thiện hoạt động điều phối kinh doanh của mình. Bên cạnh đó Big Data cịn giúp chủ doanh nghiệp tìm ra giải pháp và đƣa ra đề xuất tốt nhất để làm hài lòng khách hàng và hiểu nhu cầu của họ. Dữ liệu lớn là cơ hội cho các nhà sản xuất cải thiện hiệu suất quy trình, giảm lãng phí, tập trung vào các sản phẩm tốt hơn và sản xuất các sản phẩm hiệu quả hơn.