Nền tảng sản xuất Thông Minh : tự xây dựng hay mua lại ?
Thu thập nhiều Terabyte dữ liệu mỗi ngày trong một nhà máy Thông Minh điển hình, các nền tảng sản xuất thông minh đã tận dụng dữ liệu lớn này có thể mang lại lợi thế hấp dẫn về sản lượng, chất lượng và năng suất cho một tổ chức sản xuất. Nhưng một giải pháp như vậy nên được tự xây dựng hoặc mua giải pháp có sẵn ?
Trước khi bắt tay vào một dự án sản xuất Thông Minh, các nhà sản xuất nên xem xét:
- Họ có hoặc họ có thể tự xây dựng một nhóm phát triển / khoa học dữ liệu có chuyên môn về lĩnh vực sản xuất không?
- Nhóm họ có các kỹ năng xác nhận cần thiết cho quy trình công việc quan trọng không? Họ có thể cung cấp các chương trình đào tạo và hỗ trợ liên tục?
- Điều gì xảy ra nếu nhân sự chủ chốt rời khỏi dự án ?
Các nhà sản xuất phải hiểu rằng họ đang đảm nhận Trách nhiệm về kỹ thuật và phải cam kết đầu tư ngày càng tăng để giữ cho hệ thống của họ luôn tiên phong.
Có thể doanh nghiệp sẽ khó thích nghi với giải pháp của bên thứ ba để đáp ứng các yêu cầu sản xuất cụ thể của họ, tuy nhiên khi cân nhắc ứng dụng các Nền tảng sản xuất thông minh, các doanh nghiệp nên xem xét với nền tảng này họ có được hưởng lợi từ chuyên môn sản xuất và khoa học dữ liệu sâu sắc để cung cấp cái nhìn toàn diện về toàn bộ vòng đời sản phẩm trong chuỗi cung ứng toàn cầu trong khi hoạt động kết hợp với các nền tảng và giải pháp dữ liệu nhà sản xuất đã có sẵn hay không ?
Các nền tảng sản xuất thông minh (Smart Manufacturing Platform) cho doanh nghiệp đã trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái sản xuất, đặc biệt là trong các lĩnh vực như điện tử, F&B, FMCG,…
Công ty tư vấn McKinsey & Company đã ước tính, số lượng quy trình, sản phẩm và dữ liệu máy được thu thập hàng ngày trong một nhà máy điển hình nhanh chóng vượt quá đơn vị terabyte. Nếu bạn thêm vào các quy trình kiểm tra nội tuyến và end of line các dữ liệu đo lường, khối lượng dữ liệu được tạo trong một nhà máy sẽ mở rộng các thông tin theo cấp số nhân sau đó.
Vì thế các Platform Smart Manufacturing cần có độ mở và tuỳ biến cao để thích nghi với quy trình sản xuất cải tiến liên tục (Operation Excellence) của các nhà máy sản xuất.
Các nền tảng sản xuất thông minh giúp dữ liệu này có thể tận dụng được thông qua các công nghệ tiên tiến như phân tích nâng cao, Machine Learning và trí tuệ nhân tạo.Các nền tảng sản xuất thông minh tận dụng dữ liệu lớn để mang lại lợi thế hấp dẫn cho một tổ chức sản xuất :
Bạn có thể thích
- Dữ liệu từ các cảm biến thông minh trên sàn sản xuất được sử dụng để giảm thiểu downtime thông qua lịch bảo trì hiệu quả và dự đoán sự cố.
- Giám sát chặt chẽ và tích hợp chuỗi cung ứng và dữ liệu hậu cần khuyến khích kiểm soát hàng tồn kho chính xác và lãng phí tối thiểu.
- Phá vỡ các silo dữ liệu sản xuất truyền thống và chất lượng dẫn đến các hiểu biết nâng cao chất lượng sản phẩm và quy trình.
- Cùng phối hợp với nhau, các khả năng này mang lại cho nhà sản xuất một lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, cung cấp các sản phẩm tùy biến cao một cách kịp thời trong khi vẫn duy trì chi phí sản xuất thấp nhất.
Tuy nhiên, quy trình sản xuất rất khác nhau giữa các ngành và tổ chức khác nhau. Do đó, có thể có một sự cám dỗ để xây dựng một hệ thống sản xuất thông minh độc quyền, hoàn toàn phù hợp với yêu cầu duy nhất của tổ chức. Thoạt nhìn, các đối tác để xây dựng giải pháp của riêng bạn có vẻ hấp dẫn với sự sẵn có của các thành phần phần mềm mã nguồn mở, mô đun để thu thập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa có thể làm cho một giải pháp in-house có vẻ như là một lựa chọn khả thi. Tuy nhiên điều này có thực sự là như vậy không ?
Có rất nhiều rủi ro liên quan đến việc xây dựng bất kỳ hệ thống phần mềm doanh nghiệp in house so với việc mua giải pháp của bên thứ ba. Nhiều vấn đề xảy ra nằm trong các chi tiết, và chi phí dài hạn cho việc xây dựng, duy trì và hỗ trợ giải pháp sau khi đã nghiệm thu hơn:
- Kinh nghiệm: Không có khả năng một nhóm phát triển nội bộ doanh nghiệp sẽ có bất kỳ nơi nào có kinh nghiệm ở domain mà một nhà cung cấp giải pháp bên thứ ba sẽ có.
- Phạm vi: Một dự án phát triển thuộc phạm vi đó sẽ mất nhiều thời gian để cung cấp cho lâu hơn nhiều so với thời gian thực hiện một giải pháp sẵn có.
- Chi phí: Xây dựng in-house có nghĩa là chỉ có một khách hàng để giảm chi phí phát triển và bảo trì so với các nhà cung cấp đã phân bổ các chi phí và rủi ro này qua khách hàng trước đó.
Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng đi tìm hiểu những điểm ưu điểm và nhược điểm khi triển khai các platform smart manufacturing bằng cách tự xây và triển khai giải pháp sẵn có.
Những thách thức lớn khi triển khai giải pháp Smart Manufacturing Platform
Nhiều doanh nghiệp có quan điểm sai là Smart Manufacturing là 1 dự án “triển khai 1 lần”. Điều này dẫn đến khi tìm các giải pháp họ chỉ muốn tìm giải pháp phù hợp với tình hình sản xuất hiện tại mà quên đi rằng con người và quy trình của sản xuất sẽ theo đổi theo thời gian sao cho phù hợp với yêu cầu kinh doanh, vì thế hệ thống công nghệ cần phải thay đổi theo để thích nghi.
Vì vậy có thể nói đây là 1 chương trình – Program, không phải là 1 dự án – Project, và do đó cần có 1 đội ngũ duy trì hệ thống này và cải tiến nó liên tục phù hợp với sản xuất theo thời gian.
IoT – IIoT có phải là tất cả ?
IoT và IIoT là công nghệ mới giúp doanh nghiệp luôn luôn có được dữ liệu sản xuất theo thời gian thực. Tuy nhiên việc đồn thổi của truyền thông đã làm cho nhiều doanh nghiệp lầm tưởng rằng khi triển khai Data Collection bằng phương pháp IoT, IIoT đã là hoàn tất chương trình sản xuất Thông Minh.
Điều này dẫn đến các doanh nghiệp chạy đi tìm giải pháp IoT trong sản xuất mà chưa nhìn rõ bức tranh đằng sau và những rủi ro tiềm ẩn. Có 1 mobile app Theo dõi sản xuất từ xa, 1 site có thể thấy được tình trạng sản xuất, có những chỉ số OEE (ở đây chúng tôi chưa nói đến công thức tính OEE của mỗi tổ chức khác nhau ) chỉ mới là những giai đoạn đầu tiên của sản xuất Thông Minh.
Nếu nhìn theo bức tranh ở dưới thì các giá trị ROI do IoT mang lại cho doanh nghiệp vẫn còn rất nhỏ, thậm chí còn bị đánh đồng giá trị với các hệ thống SCADA truyền thống. Vì thế để thấy rõ vai tro của IoT và IIoT trong sản xuất, các doanh nghiệp , nhà đầu tư cần có bức tranh toàn cảnh cho toàn bộ hệ thống của tương lai để tính toán sao cho hiệu quả và không bị bỏ qua các cơ hội của việc số hoá.
Sự đồn thổi về Data Platform, ML và AI cho sản xuất ?
Thực tế rằng sản xuất là một môi trường ngày càng phức tạp. Một màu mới, kích thước lớn hơn hoặc thay đổi khác đối với sản xuất sẽ khởi động một khối lượng cập nhật quy trình. Những cập nhật chi nhánh từ khu sản xuất đến Hệ thống thực thi sản xuất MES, đến hệ thống ERP, sau đó đến hậu cần, mua hàng, tài chính và các đơn vị khác.
Tương tự như vậy, một sự thay đổi trong chuỗi cung ứng đòi hỏi phải thay đổi các đặc quyền của nhà cung cấp và các hồ sơ khác nhau trong toàn tổ chức.
Vấn đề tất cả đều nằm trong một từ : là dữ liệu -data . Có rất nhiều thứ ngày hôm nay, và ngày mai sẽ đến, với số lượng máy móc,con người, mạng xã hội, bộ định tuyến, tường lửa và ứng dụng ngày càng tăng để tạo ra thông tin dữ liệu cực lớn.Vì thế các nhà sản xuất đều mong muốn xây cho mình 1 data platform.
Các nền tảng quản lý dữ liệu data platform trong sản xuất có Khả năng nhập dữ liệu lớn – Máy móc, quy trình, tường lửa và ứng dụng kinh doanh tạo ra luồng dữ liệu mới lớn. Nền tảng sẽ có thể lấy thông tin này trong thời gian thực và ở dạng ban đầu.
Các Data Platform sẽ Tích hợp các cơ sở dữ liệu lịch sử Nền tảng quản lý dữ liệu có thể truy cập thông tin lịch sử của công ty, thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và hồ dữ liệu sẽ giúp các doanh nghiệp có những thông tin, đề xuất các thông tin phù hợp cho doanh nghiệp ra quyết định chính xác hơn. Thế nhưng có thực sự đơn giản chỉ là như vậy ?
Để thực hiện được các thuật toán AI, ML thành công, chúng ta cần có các mô hình training, các business context rõ ràng, cụ thể, các phương pháp luận về quản lý sản xuất, phương pháp luận tối ưu hoá sản xuất để tạo thành các “mô hình dạy học cho các máy”, hay nói khác hơn chính là các Data Scientist trong tổ chức.
Thêm nữa, môi trường sản xuất thay đổi theo thời gia, quy trình và con người cũng thế, vì vậy các data platform đòi hỏi phải có tính co giãn, linh động, nhưng không được thoát ra khỏi ngành hiện tại để thích nghi và giúp các người sử dụng ra quyết định chính xác.Việc này dẫn đến việc xây dựng data platform không phải là điều dễ dàng, một sớm một chiều, và rất dễ dẫn đến các đầm lầy dữ liệu, hoặc là các database dữ liệu bị fix cứng.
Các Yêu cầu ban đầu có thể được đáp ứng 100% theo thời gian hay không ?
Có những người sẽ lập luận rằng xây dựng một hệ thống sản xuất thông minh in-house là con đường duy nhất cho phép tổ chức đáp ứng tất cả các yêu cầu của nó. Cho dù xây dựng hay mua, đạt được sự hiểu biết rõ ràng về cả yêu cầu kinh doanh và công nghệ cho một nền tảng sản xuất thông minh là rất quan trọng. Các yêu cầu bị bỏ lỡ trong giai đoạn tiền triển khai thường không đủ, các phân tích cấp cao sau này có thể gây ra sự chậm trễ thực hiện và vượt ngân sách.
Các yêu cầu thiếu có thể có tác động đáng kể đến ROI dự kiến và thậm chí có thể khiến dự án thất bại.Thực hiện đúng, thu thập các yêu cầu cho một nền tảng phần mềm doanh nghiệp là lâu dài và
quá trình lao động.
Chẳng hạn, việc chỉ định các yêu cầu cho một hệ thống ERP có thể mất 6-24 tháng, vì các đầu vào được thu thập từ tất cả người dùng có liên quan (cả ban thực thi và quản lý) và từ các nguồn bên ngoài đã trải qua quá trình ra quyết định tương tự. Các quy trình kinh doanh có liên quan phải được phân tích cẩn thận và tất cả các tính năng mong muốn cần được dịch lại thành các yêu cầu liên quan để có 1 bản blueprint đầy đủ.
Một quy trình thu thập yêu cầu kỹ lưỡng sẽ tạo ra hàng trăm yêu cầu. Do đó, dù xây dựng hay mua, các yêu cầu phải được ưu tiên cẩn thận để nằm trong giới hạn của các mốc thời gian và ngân sách hợp lý, Tuy nhiên do giới hạn về thời gian, kỹ năng và kinh nghiệm của ban quản lý và vận hành thường đưa ra không đủ thông tin, tầm nhìn về tương lai, cộng với sự thay đổi thường xuyên về tối ưu hoá trong sản xuất dẫn đến việc phá hủy huyền thoại rằng xây dựng một nền tảng sản xuất thông minh in-house sẽ giúp đáp ứng 100% các yêu cầu.
Lựa chọn team phù hợp và sự cam kết lâu dài
Team Có Hiểu biết sâu sắc về tổ chức quy trình sản xuất
Vì những lí do trên, những thách thức của việc xây dựng và duy trì một hệ thống sản xuất thông minh độc quyền cần Đội ngũ phù hợp với công việc này. Một cân nhắc quan trọng khác khi quyết định nên xây dựng hoặc mua một giải pháp sản xuất doanh nghiệp là liệu tổ chức có các nguồn lực nội bộ để hoàn thành công việc hay không.
Ngay cả khi có một đội ngũ phát triển phần mềm / khoa học dữ liệu nội bộ mạnh mẽ, có thể có những thách thức đáng kể trong việc xây dựng và duy trì một nền tảng sản xuất thông minh độc quyền.
- Đầu tiên, không nên chấp nhận rằng nhóm phát triển / khoa học dữ liệu nội bộ có hiểu biết sâu rộng, sâu sắc và thực hành về quy trình sản xuất của tổ chức.
- Trong nhiều trường hợp, họ sẽ cần thiết học nhiều về kinh nghiệm quản lý sản xuất, cần có thời gian và dựa vào nguồn lực của tổ chức sản xuất và đội chất lượng.
- Chuyên môn về Domain của họ phải đạt đến mức đủ cao để họ có thể hiểu dữ liệu sản xuất nào thực sự có giá trị cao đối với tổ chức cụ thể của họ và cách dữ liệu đó có thể được truy xuất tốt nhất từ máy của họ.
- Bất chấp tất cả những nỗ lực như vậy, quá trình học tập có thể không đạt đến trình độ chuyên môn cần thiết để tối ưu hóa các giai đoạn thu thập yêu cầu và đặc tả phần mềm quản lý.
Team cần có chuyên môn và hiểu biết trong lĩnh vực sản xuất thông minh
Sản xuất thông minh là cả một giải pháp mới, đột phá những ngành cũ, là sự kết hợp giữa kiến thức sản xuất truyền thống và các công nghệ hiện đại, đặc biệt là ngành công nghệ thông tin.
Nó có đặc biệt riêng về khai thác và phân tích dữ liệu lớn, Machine Learning và trí tuệ nhân tạo. Để thành thạo các thuật toán; chúng phải được thực hiện theo cách hỗ trợ các thực tiễn tốt nhất đã phát triển trước đây và tiếp tục phát triển trong lĩnh vực sản xuất thông minh.
Quy trình làm việc của giải pháp phải tích hợp hiệu quả với chuỗi cung ứng, chất lượng, sản xuất và hệ thống hậu cần của doanh nghiệp. Nó phải đảm bảo rằng tất cả các dữ liệu đến đúng giờ và phải cảnh báo khi có vấn đề.
Giải pháp phải cung cấp đúng thông tin vào đúng thời điểm để đúng người dùng, cũng có thể bao gồm các đối tác và nhà cung cấp bên ngoài tổ chức. Nói tóm lại, nó đòi hỏi một tầm nhìn rộng lớn chỉ đến với kinh nghiệm thực hành tốt trong sản xuất.
Khi hình thành cơ sở hạ tầng cho dữ liệu lớn, một đối tác hiểu và thừa nhận các yêu cầu sản xuất và ngành cụ thể của bạn nên được xem xét. Hiện tại, các giải pháp phân tích là chung chung và không được áp dụng riêng cho từng ngành, không phục vụ cho các nhu cầu cụ thể của công ty bạn. Điều hành với một ứng dụng phân tích được thiết kế rõ ràng cho sản xuất ô tô, F&B hoặc là bán dẫn, chắc chắn sẽ mang lại kết quả tốt hơn so với các nền tảng chung chung . Đây là lý do tại sao Khi hình thành cơ sở hạ tầng cho dữ liệu lớn, có một đối tác hiểu và thừa nhận các yêu cầu sản xuất và ngành cụ thể của bạn nên được xem xét kỹ lưỡng.
Sự Đào tạo và hỗ trợ dài lâu
Khi mua hoặc cấp phép cho giải pháp của bên thứ ba, nhà cung cấp sẽ có nghĩa vụ hợp đồng rõ ràng để đào tạo và hỗ trợ khách hàng các loại người dùng cuối khác nhau trong suốt vòng đời của mình. Tuy nhiên, một sự cân nhắc khác trong quyết định xây dựng / mua là liệu tổ chức có các nguồn lực nội bộ phù hợp để đào tạo và hỗ trợ người dùng trên liên tục sau này hay không.
Chương trình thực hiện Liên tục
Tương tự, như đã nói, một tổ chức không nên tiến hành xây dựng giải pháp sản xuất thông minh của riêng mình nếu không tin rằng các thành viên cốt lõi của nhóm phát triển nội bộ sẽ tham gia lâu dài.Nếu không có sự liên tục mạnh mẽ trong nhóm phát triển / khoa học dữ liệu, việc duy trì và nâng cấp giải pháp theo thời gian sẽ rất khó khăn, nếu không nói là không thể.
Điểm mấu chốt là việc xây dựng một giải pháp sản xuất thông minh trong doanh nghiệp đòi hỏi phải có sự cam kết lâu dài và đáng kể về nguồn lực. Sẽ không có ý nghĩa hơn khi phân bổ các tài nguyên đó cho các dự án và hoạt động cốt lõi cho tổ chức sản xuất của ngành kinh doanh chính, đồng thời tận dụng chuyên môn domain và dịch vụ quản lý của nhà cung cấp giải pháp sản xuất thông minh bên thứ ba với profile đã được chứng minh.
Lựa chọn giải pháp công nghệ ?
Xác thực quy trình công việc quan trọng cho giải pháp
Trước khi đi tìm giải pháp, team dự án cần xác định rõ điểm quan trọng và mấu chốt của dự án nằm ở đâu. Giải pháp sản xuất của tổ chức là rất quan trọng. Mỗi quy trình và quy trình phải được xác nhận trước khi nền tảng đi vào hoạt động. Một lần nữa, nhóm nội bộ có kỹ năng và kinh nghiệm để quản lý quá trình xác thực hoạt động và triển khai phần mềm không?
Ngoài ra, sau khi giải pháp đã được triển khai, chuỗi sản xuất sẽ tiếp tục phát triển. Đội ngũ có đủ nguồn lực và chuyên môn để mang lại dữ liệu mới và sửa đổi các kết nối cũ để giữ cho giải pháp hoàn toàn phù hợp với các quy trình thay đổi và với những hiểu biết mới đạt được?
Giải pháp cần tận dụng kiến thức ngành cụ thể
Cũng như SAP ERP, đã nổi tiếng với các bộ best practice ngành cho các giải pháp ERP, Việc đồng hóa các nền tảng phân tích phù hợp ngành có liên quan sẽ giúp tổ chức của bạn tiếp cận với lượng kiến thức tích lũy vô tận được trích xuất từ các đồng nghiệp trong ngành, tạo ra hiệu quả nhanh chóng và thời gian ROI ngắn hơn. Các giải pháp sản xuất thông minh tùy chỉnh được xây dựng để phục hồi từ các thách thức cụ thể trong ngành của bạn sẽ biến dữ liệu được phân tích thành giá trị kinh doanh thực sự.
Chúng tôi không nói rằng team in house không có khả năng xử lý những vấn đề về ngành, Tuy nhiên do mức độ rủi ro về sự commit của team xây dựng giải pháp và kiến thức về ngành cụ thể (Cụ thể hơn là các chương trình Operation Excellence của ngành dọc sản xuất ) thì giải pháp sản xuất Thông Minh đã được chứng minh ở 1 Công ty cùng ngành cụ thể sẽ giúp hạn chế được rủi ro sau này cho doanh nghiệp.
Giải pháp giúp tăng tốc cho sự đổi mới trong sản
Thúc đẩy đổi mới trong suốt hành trình số hóa của bạn là một trong những lợi ích chính của việc cộng tác với một ứng dụng tập trung vào ngành so với ứng dụng phân tích chung.
Doanh nghiệp của bạn sẽ giữ một vị trí ổn định trên con đường trở thành người am hiểu dữ liệu bằng cách sử dụng những khám phá của bạn để tối đa hóa lợi tức đầu tư của bạn vào các công nghệ dữ liệu lớn. Một tổ chức dựa trên dữ liệu sẽ cung cấp trực giác chi phối đối với các cơ hội kinh doanh dự đoán thông qua các phân tích tiến bộ và trực quan hóa theo hướng trong quy trình sản xuất.
Các trình kết nối tùy chỉnh tiêu chuẩn cho phép liên kết với hầu như bất kỳ nguồn dữ liệu nào cho thấy các lược đồ dữ liệu linh hoạt và các luồng phân tích được cá nhân hóa và tạo điều kiện tích hợp trơn tru với các hệ thống khác.
Nói chung, các phân tích tập trung vào ngành sẽ cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc xây dựng các mô hình tiên tiến bằng cách phát hành một nền tảng triển khai từ đầu đến cuối tự động hóa toàn bộ vòng đời sản phẩm và dịch vụ cho doanh nghiệp.
Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ sau khi triển khai ?
Không có gì lạ khi một nhóm phát triển phải gánh chịu Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ , tức là, đẩy sang công việc phát triển bổ sung trong tương lai cần thiết để đạt được giải pháp tối ưu. Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ cũng là về những nỗ lực chắc chắn sẽ được yêu cầu để duy trì và nâng cấp mã khi các công nghệ và kiến trúc biến hình hoặc trở nên lỗi thời.
Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ có thể phát sinh từ trước và cố ý, với nhóm cố tình quyết định thực hiện một thiết kế kém tối ưu để nhanh chóng đưa sản phẩm ra thị trường. Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ cũng có thể vô tình phát sinh theo thời gian khi các hệ thống và yêu cầu phát triển.
Thiết kế ban đầu có thể tốt, nhưng chức năng mới hoặc phương pháp mới bây giờ phải được kết hợp và cải tiến liên tục. Một loại Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ là : một thành phần hoặc hệ thống trở nên phức tạp không thể chịu được do nhiều thay đổi gia tăng, thường được thực hiện bởi những người không hiểu đầy đủ về thiết kế ban đầu.
Cho dù phát sinh có chủ ý hay vô tình, Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ , như nợ tài chính, cuối cùng cần phải được trả lại, với lãi suất. Điều này liên quan đến việc tái cấu trúc liên tục và liên tục để nâng cấp thiết kế và mã, kết hợp các tính năng mới và phù hợp với các công nghệ và kiến trúc phát triển phần mềm mới.
Nếu được quản lý đúng cách, việc đóng một khoản Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ sẽ phải chịu một chi phí lớn và liên tục cho việc sửa lỗi, tái cấu trúc, v.v. Nguyên tắc chung là nỗ lực này nên được dự trù ngân sách ở mức ~ 15% chi phí ứng dụng ban đầu hàng năm. Nếu không được quản lý đúng cách, nền tảng sẽ ngày càng phức tạp và cồng kềnh, có nguy cơ cao về thời gian giao hàng chậm hơn, mất chất lượng hiệu suất và khó đáp ứng các yêu cầu mới.
Nói tóm lại, chi phí cho Trách nhiệm về kỹ thuật – Công nghệ sau khi triển khai phải được tính đến như một phần của tổng chi phí sở hữu khi quyết định xây dựng hay mua một nền tảng sản xuất Thông Minh cho doanh nghiệp.
Kết luận : Lựa chọn phương án nào ?
Với những điều nêu trên, chắc hẳn chúng ta sẽ có xu hướng nghiên về các giải pháp có sẵn và theo ngành cụ thể. Tuy nhiên, việc triển khai các giải pháp này chi phí không hề nhỏ bao gồm : license phần mềm, phí tư vấn triển khai, phí hạ tầng (Server, lưu trữ, mạng) , thiết bị thu thập dữ liệu, an ninh mạng,… và nhiều chi phí liên quan sau khi đã triển khai. Lợi ích ở đây chúng ta nhận được là những công nghệ luôn được cập nhật mới nhất, các kiến thức ngành cụ thể phù hợp (với điều kiện là có các chuyên gia tư vấn kinh nghiệm về ngành) .
Các giải pháp tự xây dựng sẽ phù hợp khi bạn có ngân sách hạn chế, quy trình đơn giản, Tuy nhiên trước khi triển khai cần cân nhắc đến sự mở rộng và linh hoạt sau này, cũng như cần có team hỗ trợ, theo đuổi các chương trình sản xuất Thông Minh dài hạn.
Việc triển khai Smart Manufacturing đòi hỏi 1 lộ trình dài, và có sự thay đổi nhiều về tổ chức, con người và quy trình, và do đó chúng ta cần thực hiện từng bước một, nhưng không nằm ra khỏi 1 bức tranh tổng thể lớn đã được hoạch định ngay từ đầu.
Theo quan điểm của chúng tôi ở thời điểm này (tháng 12 năm 2019)|, việc Kết hợp lai giữa các giải pháp tự xây dựng và giải pháp có sẵn sẽ là tối ưu nhất, doanh nghiệp cần lựa chọn chức năng, quy trình cụ thể nào để tự triển khai nội bộ và chức năng nào cần phải dùng đến kiến thức của hệ chuyên gia, của giải pháp ngành cụ thể, để tối ưu hoá ROI cho chính mình. Tuy nhiên trước khi làm việc đó, doanh nghiệp cần ý thức được đây là bài toán về con người, quy trình và công nghệ chứ không nằm riêng ở giải pháp công nghệ.
Bài viết chỉ thể hiện quan điểm của tác giả, không phải là đề xuất hay là giới thiệu bất cứ giải pháp nào.
