Ngay cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng không thể chờ đợi xem phản ứng với các nhà máy thông minh như thế nào Giờ đây, đại dịch coronavirus đang gây ra những thay đổi lớn trong hành vi của người tiêu dùng cả trong nước và quốc tế, để các doanh nghiệp vừa và nhỏ Nhật Bản tiếp tục tồn tại, các phương pháp quản lý mới sử dụng công nghệ kỹ thuật số như IoT và AI sẽ cần thiết hơn bao giờ hết Các ngành sản xuất vừa và nhỏ, chưa có nhiều tiến bộ về chuyển đổi số so với các công ty lớn, rất nóng lòng muốn thích nghi với các nhà máy thông minh

Bước đầu tiên để có một nhà máy thông minh là bắt đầu từ quy mô nhỏ

Các nhà máy thông minh thường tiến hành theo ba giai đoạn: "trực quan hóa", "kiểm soát bằng dữ liệu" và "kiểm soát tự chủ" Trước hết, cần phải tiến hành thu thập và tích lũy nhiều dữ liệu khác nhau hiện có trong nhà máy và bắt đầu trực quan hóa thông tin, nhưng một khi điều này được thực hiện, nhiều trường hợp tiền lệ khác nhau, bao gồm cả những trường hợp từ nước ngoài, sẽ hữu ích cho việc ``kiểm soát sử dụng dữ liệu'' và ``kiểm soát tự động''

Tuy nhiên, các nhà máy vừa và nhỏ không có nhân sự hoặc bộ phận chuyên trách hỗ trợ kỹ thuật số phải vượt qua những trở ngại lớn trước khi bắt đầu trực quan hóa dữ liệu và thông tin Một trong những trở ngại là phải thay đổi suy nghĩ của tất cả nhân viên, bao gồm cả nhân viên quản lý và nhân viên tuyến đầu, để họ hiểu sâu hơn về công nghệ kỹ thuật số

Vậy làm cách nào để chúng ta vượt qua rào cản đó? Động lực cho điều này là câu chuyện thành công của kỹ thuật số thông qua một khởi đầu nhỏ Đầu tiên, hãy thử giới thiệu công nghệ kỹ thuật số đến những lĩnh vực khó khăn nhất và những bộ phận dễ thực hiện nhất Nếu bạn bắt đầu nhỏ, sẽ có ít người tham gia hơn, quy mô đầu tư sẽ thấp hơn và sẽ dễ dàng đạt được hiệu quả triển khai nhanh chóng hơn

Trong giai đoạn tiếp theo, chúng tôi sẽ khiếu nại lên ban quản lý và các bộ phận khác đồng thời lặp lại các cải tiến đối với các vấn đề nảy sinh từ bước khởi đầu nhỏ Bằng cách này, chúng ta đang dần chứng kiến ​​ngày càng nhiều trường hợp thành công về các công ty mở rộng lĩnh vực trọng tâm bằng cách tăng số lượng quy trình mục tiêu hoặc tăng số lượng địa điểm và mở rộng nỗ lực trở thành nhà máy thông minh

Kết nối những chiến thắng nhanh chóng từ những khởi đầu nhỏ đến những sáng kiến lớn

Một công ty cỡ trung bình với khoảng 2000 nhân viên sản xuất các vật liệu chức năng như phim chống phản chiếu đang ngày càng được sử dụng nhiều trong máy tính xách tay và màn hình ô tô, có truyền thống gắn thẻ kiểm kê vào vật liệu và bộ phận, đồng thời tiến hành kiểm tra hàng tồn kho và quản lý lịch sử sử dụng dựa trên các biểu mẫu quản lý giấy Kết quả là, khi vật liệu, bộ phận được di chuyển trong quá trình sản xuất, không thể biết chính xác ở đâu và có bao nhiêu vật liệu, dẫn đến tồn kho quá mức, không thể theo dõi trạng thái thiết bị theo thời gian thực gây ra sự cố khiến dây chuyền nhà máy phải ngừng hoạt động Việc sửa chữa các hệ thống sản xuất kém hiệu quả đã trở thành một vấn đề

Do đó, công ty đã nhân cơ hội xây dựng một nhà máy mới để khởi động dự án nhà máy thông minh dựa trên khái niệm "hình dung các nhà máy, hàng hóa, thiết bị và chất lượng" Dự án nhằm mục đích kết nối các thiết bị điều khiển và cảm biến trong nhà máy thông qua mạng, triển khai IoT để quản lý dữ liệu tập trung và sử dụng AI trong kiểm soát chất lượng, nhưng bước đầu tiên trong nỗ lực này là bắt đầu từ quy mô nhỏ

Quy trình sản xuất phim chống phản chiếu được chia thành năm bước: ``kết nối'' ``khử khí,'' `` phún xạ, '' ``lớp phủ chống bám bẩn'' và ``kiểm tra'' Quy trình "kiểm tra" là bước cuối cùng trong đó phim chống phản chiếu được phát hiện là bị lỗi trong quá trình sản xuất trước đó được phân loại và lấy mẫu thông qua kiểm tra trực quan sử dụng các thiết bị chuyên dụng Chúng tôi bắt đầu từ quy mô nhỏ bằng cách tự động hóa quy trình này bằng kỹ thuật số

Việc phát triển thuật toán phân loại lỗi cho phim chống phản chiếu bằng phương pháp học sâu đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu hình ảnh, nhưng bộ phận đảm bảo chất lượng đã có thể sử dụng dữ liệu của hàng triệu hình ảnh đã được phân loại thủ công Ngoài ra, đối với các chế độ lỗi hiếm gặp có ít dữ liệu, chúng tôi tạo dữ liệu giả Thuật toán AI được phát triển theo cách này đã đạt được những kết quả tuyệt vời, chẳng hạn như cải thiện độ chính xác của việc phân loại lỗi lên hơn 90%

Cải cách nhận thức rất quan trọng trong việc mở rộng DX theo chiều ngang

Sau khi bắt đầu với quy mô nhỏ và giành được những chiến thắng nhanh chóng, công ty quyết định tiếp tục triển khai các sáng kiến nhà máy thông minh quy mô lớn Tuy nhiên, vì không thể áp dụng ví dụ về phim chống phản chiếu cho các địa điểm sản phẩm khác nhau nên chiến thắng nhanh chóng này đã không tạo ra sự thay đổi trong tư duy nhằm nâng cao hiểu biết sâu sắc hơn của tất cả nhân viên về công nghệ kỹ thuật số

Do đó, các thành viên dự án quyết định dành thời gian để thống nhất sự hiểu biết trong toàn công ty, bao gồm việc đưa ra các giải thích chi tiết cho từng bộ phận và các bộ phận liên quan Một cổng thông tin mới được thành lập nhằm chia sẻ thông tin nhằm nâng cao hiểu biết về Chuyển đổi số cho tất cả nhân viên Ngoài việc tăng cường xây dựng chiến lược và nguồn lực phát triển, công ty còn tích cực cung cấp giáo dục xóa mù chữ Ngoài ra, chúng tôi còn tổ chức một khóa học xóa mù chữ về chủ đề CNTT và kỹ thuật số, chủ yếu dành cho các nhà quản lý, điều hành và lãnh đạo để họ tìm hiểu về sự cần thiết của DX, hệ thống thăng tiến nên như thế nào và các ví dụ cụ thể về sử dụng công nghệ

Nhìn vào những ví dụ như thế này, có vẻ như khi các công ty quy mô vừa tiến hành triển khai các sáng kiến nhà máy thông minh, điều quan trọng là phải giải thích cẩn thận kết quả cho từng bộ phận và việc triển khai theo chiều ngang sẽ chỉ lan rộng khi nơi làm việc hiểu được lợi ích Trên hết, điều quan trọng là phải làm cho toàn bộ công ty cảm thấy rằng DX có thể thay đổi cách mọi thứ đã được thực hiện theo hướng tốt hơn