Liên quan đến các dịch vụ bảo mật lớn hơn của bạn, bạn sẽ cần thiết lập các hệ thống để quản lý những người có quyền truy cập vào những gì và cách mọi người nhận diện mình vào hệ thống của bạn.
Danh tính và chiến lược quản lý truy cập của bạn nên tuân theo các nguyên tắc lớn hơn chi phối tổ chức và đảm bảo ít nhất là mức độ bảo mật và kiểm soát mà các nhà máy vật lý của bạn yêu cầu.
Dịch vụ an ninh mạng
Lợi ích của việc điều hành một công ty sản xuất dựa trên nền tảng đám mây là rất nhiều: tăng hiệu quả, giảm tổn thất, cải thiện ROI cho các hoạt động khác nhau. Nhưng kết nối thiết bị của bạn với đám mây cũng đi kèm với những rủi ro nhất định; an ninh là điều quan trọng trong số đó.
Nếu các hệ thống thông minh có thể gửi lệnh đến thiết bị của bạn từ bất cứ đâu, thì cũng có thể hình dung rằng một hacker xấu có thông tin xác thực hoặc đủ khả năng hack cũng có thể. Đó là lý do tại sao việc đảm bảo doanh nghiệp của bạn sử dụng các dịch vụ bảo mật phù hợp là rất quan trọng. Những gì bạn cần phụ thuộc vào công việc bạn làm và nhà cung cấp bạn đang sử dụng: một nhà sản xuất theo yêu cầu của các thiết kế do khách hàng tạo ra sẽ cần đảm bảo bảo vệ IP cho các thiết kế của khách hàng, chẳng hạn. Một nhà sản xuất chỉ sản xuất các sản phẩm của riêng mình thậm chí có thể không cần có IP trong đám mây.
IoT Local
Thiết bị kết nối đám mây rất cần thiết để sử dụng Cloud Service, nhưng đối với một số quy trình sản xuất tốc độ cao, tốc độ của kết nối internet bên ngoài sẽ rất chậm. Nửa giây để dữ liệu truyền từ một thiết bị đến hồ dữ liệu của bạn có thể hoạt động để báo cáo hàng tuần, nhưng nếu thiết bị đó có khả năng đặt 300 đối tượng mỗi phút, thì nửa giây là quá chậm đối với bất kỳ loại thực tiễn nào – hoạt động thời gian thực.
Xem thệm : Ứng dụng Edge Computing trong các dự án IIoT
Đó là nơi IoT Local (có thể xem là Edge Computing) phát huy tác dụng. Nó cho phép khả năng phục hồi cao hơn và hiệu suất nhanh hơn trong các tình huống trong đó cả hai đều cần thiết. Nó hoạt động bằng cách tạo một đám mây nhỏ trong nhà để đảm bảo các thiết bị của bạn luôn được kết nối và kết nối nhanh.
Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian
Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Database) là cơ sở dữ liệu chuyên dụng cao để ghi thông tin theo thời gian để bạn có thể truy vấn nó trong một khoảng thời gian cụ thể.
Xem thêm : Time Series Database là gì và ứng dụng của Time series Database
Ví dụ kinh điển là mã chứng khoán, ghi lại giá trị chính xác của một cổ phiếu nhất định tại một thời điểm và làm cho nó có thể phóng to và thu nhỏ trong các khoảng thời gian khác nhau.
Trong sản xuất, xem cách một nhà máy hoạt động theo thời gian và trong các khoảng thời gian cụ thể có thể là điều cần thiết để phát hiện xu hướng và xác định các khu vực để cải thiện.
Chìa khóa để sử dụng tốt cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian là hiểu loại thông tin nào phù hợp nhất với họ. Đây là điều mà một nhà tư vấn đám mây có thể hướng dẫn bạn nếu bạn không chắc chắn.
Dịch vụ truyền phát sự kiện (Event Streaming)
Hãy nghĩ về truyền phát sự kiện như một cách kết nối toàn bộ nhóm của bạn để làm cho chúng hiệu quả hơn. Dịch vụ này cho phép các nhà sản xuất xác định các sự kiện (có thể là bất kỳ thứ gì từ sản phẩm chuyển sang giai đoạn khác, đến nhiệt độ lò quá cao hoặc thấp, hoặc đặt hàng) và sau đó thiết lập một hệ thống xuất bản và thông báo tự động như những sự kiện đó xảy ra.
Xem thêm : Apache Kafka là gì? Tìm hiểu và ứng dụng Apache Kafka cho hệ thống IoT
Ví dụ, một đơn đặt hàng mới tại nhà sản xuất vách thạch cao có thể kích hoạt thông báo cho nhóm vật liệu rằng chỉ số thạch cao thấp và cần phải đặt hàng nhiều hơn. Nó thậm chí có thể gửi một đơn đặt hàng tự động.
Đôi khi được gọi là dịch vụ ‘xuất bản và đăng ký’ hoặc ‘pub và sub’, truyền phát sự kiện cho phép máy móc xuất bản tin nhắn đến nhiều kênh khác nhau và cho phép các hệ thống và chương trình thông minh khác đăng ký các kênh có liên quan đến nhiệm vụ của chúng.
Học máy (Machine Learning)
Đây là công cụ bắt buộc phải có.Học máy cho phép máy tính thực hiện các hoạt động đòi hỏi phân tích phức tạp hơn so với kịch bản đúng / sai đơn giản. Không giống như các mô hình máy tính truyền thống, các mô hình Máy học trở nên tốt hơn khi chúng hoạt động nhờ vào dữ liệu mà chúng xử lý. Điều này xảy ra mà không cần lập trình bổ sung cho con người.
Xem thêm : Hướng dẫn cơ bản khi áp dụng Machine Learning và AI trong sản xuất
Có hàng ngàn trường hợp sử dụng máy học tiềm năng cho các nhà sản xuất, từ tự động hóa dòng QA với kiểm tra máy tính đến đưa ra khuyến nghị khi thiết bị có thể được ngoại tuyến để sửa chữa có tác động nhỏ nhất đến doanh nghiệp toàn bộ. Được sử dụng một cách thận trọng, Máy học có thể làm tăng đáng kể hiệu quả của hoạt động và giảm lãng phí.
Hồ dữ liệu (Data Lake)
Khi thiết bị hỗ trợ IoT của bạn hoạt động, nó sẽ tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu đó có thể cực kỳ có giá trị cho doanh nghiệp của bạn nếu bạn tìm cách nắm bắt và phân tích nó.
Hồ dữ liệu là một cách tuyệt vời để làm điều này: chúng cho phép nhà sản xuất thu thập dữ liệu (từ khu vực sản xuất hoặc bất kỳ nơi nào khác trong doanh nghiệp) trong thời gian thực và lưu trữ để phân tích trong tương lai.
Xem thêm : Big data và Data lake là gì ? Phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp như thế nào ?
Một lợi ích chính là chúng trao quyền cho bạn sử dụng dữ liệu của bạn theo bất kỳ cách nào bạn thấy phù hợp; từ việc tạo các báo cáo hàng tháng về tổn thất vật liệu đến thiết lập các truy vấn thời gian thực để thông báo các bước trong quy trình sản xuất.
Internet vạn vật (IoT)
Các Cloud Service có giá trị nhất đối với các nhà sản xuất với các hoạt động đã được vi tính hóa. Cụ thể, các hoạt động đó nên dựa vào thiết bị là một phần của Internet of Things (IoT), nghĩa là thiết bị có kết nối internet và có thể gửi và nhận dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Một tổ chức sản xuất được trao quyền trên nền tảng đám mây đòi hỏi các thiết bị hỗ trợ IoT. Đó là những gì giúp người quản lý có thể gửi lệnh từ bất cứ đâu – không chỉ tại nhà máy.
Đó cũng là thứ cho phép thiết bị nhận các lệnh đó và sau đó hoạt động khác đi mà không cần con người lập trình lại chúng.
