DENSO Factory Hacks 2024 Theme

index.json

[
  {
    "code": "data",
    "name": "Dữ Liệu",
    "goal": "Xây dựng hồ dữ liệu (datalake), kho dữ liệu (data warehouse).",
    "description": "<ul><li>AI được sử dụng để kết nối tất cả dữ liệu, cho phép truy cập vào mọi dữ liệu trong nhà máy.</li><li>Sử dụng dữ liệu từ hệ thống chung để dự đoán, đề xuất biện pháp khắc phục và cung cấp hướng dẫn.</li></ul>",
    "input": "Tài liệu văn bản, dữ liệu số",
    "output": "<p>Hệ thống bản sao số (Digital Twin)</p><ul><li>Kết nối tất cả Dữ liệu</li><li>Hệ thống mẫu: Nếu xảy ra lỗi A, bạn nên liên hệ với những người này, kiểm tra các mục này, thực hiện các cải tiến này, v.v.</li></ul>",
    "solutions": [
      {
        "problem": "Không nhìn thấy luồng dữ liệu",
        "description": "Dữ liệu từ kho nguyên liệu, các dây chuyền sản xuất, dữ liệu từ máy AGV, dữ liệu chất lượng,…. hiện đang rời rạc và không có sự liên kết",
        "data_input": "<ul><li>Dữ liệu về số lượng nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Kế hoạch sản xuất theo thời gian</li><li>Thông tin vận hành của AGV trong nhà máy</li><li>Tiến độ sản xuất thực tế</li><li>Cơ sở dữ liệu từ các phần mềm quản lý trong nhà máy</li></ul>",
        "purpose": "<p>Kết hợp việc sử dụng các công nghệ xử lý dữ liệu và phân tích nghiệp vụ sản xuất, giải pháp cần tổ chức, sắp xếp và liên kết được dữ liệu một cách hệ thống nhằm phục vụ các mục đich:</p><ul><li>Giám sát vận hành</li><li>Phân tích kết quả sản xuất</li><li>Hiển thị trực quan cho người quản lý</li><li>Tối ưu vận hành sản xuất</li><li>Dự đoán bất thường và xu hướng.</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Dữ liệu bị phân mảnh",
        "description": "Các phần mềm, hệ thống quản lý và sản xuất trong nhà máy đang không tích hợp với nhau. Khi cần xác nhận thông tin thì tốn nhiều thời gian và công sức",
        "data_input": "<ul><li>Dữ liệu về số lượng nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Kế hoạch sản xuất theo thời gian</li><li>Thông tin vận hành của AGV trong nhà máy</li><li>Tiến độ sản xuất thực tế</li><li>Cơ sở dữ liệu từ các phần mềm quản lý trong nhà máy</li></ul>",
        "purpose": "<p>Kết hợp việc sử dụng các công nghệ xử lý dữ liệu và phân tích nghiệp vụ sản xuất, giải pháp cần tổ chức, sắp xếp và liên kết được dữ liệu một cách hệ thống nhằm phục vụ các mục đich:</p><ul><li>Giám sát vận hành</li><li>Phân tích kết quả sản xuất</li><li>Hiển thị trực quan cho người quản lý</li><li>Tối ưu vận hành sản xuất</li><li>Dự đoán bất thường và xu hướng.</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Cần chuyên môn cao để xử lý dữ liệu phức tạp",
        "description": "Việc xử lý và phân tích dữ liệu trong nhà máy phức tạp và đa dạng cần đòi hỏi người có kiến thức và nhiều kinh nghiệm thực tế. Tuy nhiên những nhân viên như vậy thường phải tập trung vào nâng cao giá trị và sản xuất",
        "data_input": "<ul><li>Các tài liệu guide line hướng dẫn thao tác nghiệp vụ và quy trình</li><li>Tài liệu và hướng dẫn xử lý sự cố hoặc bất thường</li><li>Dữ liệu data nghiệp vụ đã được tổ chức ví dụ như kế hoạch và sản lượng sản xuất hiệu quả trong quá khứ, các bước xử lý sự cố,…</li><li>Kiến thức liên quan tới việc sản xuất ví dụ như cách ứng phó với sự cố</li></ul>",
        "purpose": "<p>Sử dụng các công nghệ AI mới như Machine Learining, Reinforcement learning, GPT,… xây dựng được hệ chuyên gia tư vấn về nghiệp vụ xử lý trong nhà máy với các bài toán phức tạp ví dụ như:</p><ul><li>Trả lời câu hỏi về kiến thức chuyên môn, quy trình trong nhà máy</li><li>Tư vấn xử lý một số sự cố hoặc trường hợp bất thường theo mức độ nghiêm trọng và độ ưu tiên</li><li>Tổng hợp thông tin hoặc dữ liệu quá khứ hỗ trợ đưa ra quyết định</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Không khai thác được dữ liệu",
        "description": "Với dữ liệu lớn hơn 20 năm sản xuất, tuy nhiên hiện không thể sử dụng để tạo ra giá trị hỗ trợ sản xuất kinh doanh",
        "data_input": "<ul><li>Các tài liệu guide line hướng dẫn thao tác nghiệp vụ và quy trình</li><li>Tài liệu và hướng dẫn xử lý sự cố hoặc bất thường</li><li>Dữ liệu data nghiệp vụ đã được tổ chức ví dụ như kế hoạch và sản lượng sản xuất hiệu quả trong quá khứ, các bước xử lý sự cố,…</li><li>Kiến thức liên quan tới việc sản xuất ví dụ như cách ứng phó với sự cố</li></ul>",
        "purpose": "<p>Sử dụng các công nghệ AI mới như Machine Learining, Reinforcement learning, GPT,… xây dựng được hệ chuyên gia tư vấn về nghiệp vụ xử lý trong nhà máy với các bài toán phức tạp ví dụ như:</p><ul><li>Trả lời câu hỏi về kiến thức chuyên môn, quy trình trong nhà máy</li><li>Tư vấn xử lý một số sự cố hoặc trường hợp bất thường theo mức độ nghiêm trọng và độ ưu tiên</li><li>Tổng hợp thông tin hoặc dữ liệu quá khứ hỗ trợ đưa ra quyết định</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Thủ công trong việc ghi chép số liệu",
        "description": "Nhiều thiết bị và máy móc cũ hoạt động mà không tự động ghi nhận số liệu vận hành nên tốn công sức và độ trễ để thu thập",
        "data_input": "<ul><li>Cách thức thu thập dữ liệu thủ công hiện tại bằng máy tính, bằng điện thoại, máy ảnh.</li><li>Các định dạng dữ liệu cần thu thập</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp có thể ứng dụng công nghệ xử lý thu thập data kết hợp computer vision, RPA,… để tự động hóa việc ghi chép và thu thập dữ liệu chính xác nhất</p>"
      }
    ]
  },
  {
    "code": "people",
    "name": "Con Người",
    "goal": "<ul><li>IoT, phân tích dữ liệu, phân tích log.</li><li>Nhận diện cảm xúc qua khuôn mặt.</li></ul>",
    "description": "<ul><li>Vận hành thiết bị từ xa tại nhà và xử lý công việc (tạm dừng ngắn và loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền bằng robot).</li><li>Đánh giá cảm xúc nhân sự, con người, thành tích, sự đóng góp và năng lực.</li></ul>",
    "input": "Dữ liệu khuôn mặt, Dữ liệu log",
    "output": "<ul><li>Robot xử lý công việc mà con người ít tham gia (công việc của trưởng nhóm) như loại bỏ lỗi, phục hồi máy móc, v.v.</li><li>Hệ thống điểm số, khen thưởng cho mọi đóng góp, thành tích.</li></ul>",
    "solutions": [
      {
        "problem": "Không tối ưu được nhân công",
        "description": "Không xác định được năng suất lao động của từng công nhân vì vậy không thể xác định được việc sử dụng công nhân là tối ưu hay chưa",
        "data_input": "<ul><li>Kế hoạch sản xuất</li><li>Yêu cầu đặc tính về sản phẩm</li><li>Danh sách nhân viên có thông tin về kinh nghiệm và năng lực kỹ thuật</li></ul>",
        "purpose": "<p>Ứng dụng xử lý dữ liệu và thuật toán AI từ dữ liệu sản xuất trước đây để lên kế hoạch sản xuất phù hợp và tối ưu theo thời gian và nguồn nhân lực giới hạn</p>"
      },
      {
        "problem": "Việc xử lý bất thường tốn nhiều thời gian và know-how",
        "description": "Khi phát sinh bất thường cần người có kinh nghiệm để xác định và phân tích được đúng dữ liệu cần thiết. Và cần nhiều thời gian để đưa ra giải pháp sửa chữa",
        "data_input": "<p>Dữ liệu lỗi bất thường phát sinh trong quá trình sản xuất bao gồm:</p><ul><li>Quy trình và các bước sản xuất</li><li>Thông tin về nguyên vật liệu đầu vào</li><li>Thông tin, hình ảnh của sản phẩm bị lỗi</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp có thể ứng dụng rule base, AI, VR/AR để giải quyết một trong những bài toán sau:</p><ul><li>Xác định sớm bất thường có thể phát sinh</li><li>Tìm nguyên nhân của sản phẩm lỗi</li><li>Trực quan hóa quá trình xử lý dữ liệu hoặc giảng dạy cho nhân viên mới</li></ul>"
      }
    ]
  },
  {
    "code": "goods",
    "name": "Sản Phẩm/Sản Xuất",
    "goal": "<ul><li>Bản sao số (Digital Twin), AR/VR.</li><li>Thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu (thị trường).</li><li>Kết hợp sinh trắc học và quang học.</li></ul>",
    "description": "<ul><li>Thông tin công việc (sản phẩm lỗi, sản phẩm đầu tiên sau khi thay đổi mã linh kiện hoặc thay đổi quy trình sản xuất, v.v.) được hiển thị bằng hình ảnh hologram.</li><li>Dự đoán thông tin từ thị trường và phản hồi mà không cần hỏi khách hàng.</li><li>Làm việc và phê duyệt bằng sinh trắc học (không chạm).</li></ul>",
    "input": "Dữ liệu sản phẩm, dữ liệu thị trường, dữ liệu sinh trắc học",
    "output": "<ul><li>Công cụ ứng dụng như hologram và đồng hồ thông minh,...</li><li>Có thể tổ chức cuộc họp mọi lúc, mọi nơi.</li><li>Điều chỉnh sản xuất nhanh chóng, chủ động (Ví dụ: Khi khách hàng ở Ấn Độ có xu hướng ngừng sử dụng động cơ đốt trong, chúng ta nên hạn chế sản xuất sản phẩm A, B, C...).</li><li>Không cần sử dụng hệ thống hoặc smartphone, chỉ cần vẫy tay để phê duyệt.</li></ul>",
    "solutions": [
      {
        "problem": "Thủ công đánh giá hao mòn và thời điểm thay thế của công cụ sản xuất",
        "description": "Việc xác định các công cụ sản xuất như máy móc, mũi khoan, lưỡi dao,… đến thời điểm hao mòn cần bảo trì hoặc thay thế hiện đang xác định bằng kinh nghiệm và mắt người dẫn tới sự gián đoạn trong chuỗi sản xuất",
        "data_input": "<ul><li>Thông tin và đặc tính của các công cụ sản xuất</li><li>Kế hoạch sản xuất</li><li>Dữ liệu hao mòn thực tế trong quá trình sản xuất</li><li>Hình ảnh chụp hao mòn</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp cần dựa vào các số liệu cũ và hình ảnh thực tế để giải một trong những bài toán sau:</p><ul><li>Dự đoán hao mòn với công cụ để có plan thay thế chủ động và mua mới</li><li>Tự động hoặc bán tự động thay thế công cụ khi phát sinh hao mòn</li><li>Giảm thiểu thời gian gián đoạn trên dây chuyền sản xuất</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Tốn thời gian để kiểm soát sản lượng",
        "description": "Nhiều hệ thống phần mềm và máy móc vận hành trong nhà máy nên dẫn tới tốn thời gian để xác định được sản lượng, tồn kho và hiện trạng của sản phẩm, nguyên vật liệu",
        "data_input": "<ul><li>Dữ liệu về số lượng nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Kế hoạch sản xuất theo thời gian</li><li>Dữ liệu từ các máy và dây chuyền sản xuất</li><li>Cơ sở dữ liệu từ các phần mềm quản lý trong nhà máy</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp tự động tổng hợp dữ liệu từ các phần mềm, máy móc trong nhà máy từ giúp:</p><ul><li>Giám sát số thực hoặc gần thực về sản lượng đang vận hành</li><li>Dự đoán và lên kế hoạch đảm bảo sản lượng</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Tối ưu và quản lý các xe tự hành trong nhà máy",
        "description": "Nhà máy hiện đang sử dụng nhiều xe tự hành phục vụ mục dích vận chuyển nguyên vật liệu và sản phẩm.Tuy nhiên hiện tại chưa kiểm soát được được toàn bộ hiện trạng sử dụng và tối ưu quãng đường",
        "data_input": "<ul><li>Thông tin vận hành của AGV bao gồm số lượng request di chuyển của AGV, tuyến đường di chuyển,…</li><li>Sơ đồ và dữ liệu nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Sơ đồ nhà máy bao gồm vị trí các dây chuyền và đường đi của AGV</li></ul>",
        "purpose": "<p>Xây dựng giải pháp phần mềm hoặc AI để phục vụ các bài toán:</p><ul><li>Giám sát việc di chuyển của AGV</li><li>Quản lý request và tự động vận hành hệ thống AGV</li><li>Tối ưu các yêu cầu vận chuyển</li></ul>"
      }
    ]
  },
  {
    "code": "energy",
    "name": "Năng Lượng",
    "goal": "Omniverse, Metaverse",
    "description": "<ul><li>Triển khai Làm việc từ xa sử dụng Omniverse (giảm tiêu thụ năng lượng cho việc đi lại và tại văn phòng).</li><li>Tìm phương pháp nhận diện sản phẩm Xanh</li></ul>",
    "input": "Dữ liệu sản phẩm, dữ liệu thị trường",
    "output": "<p>Ứng dụng Omniverse, Metaverse</p><ul><li>Các nhà máy sản xuất sẽ được mô hình hóa, trực quan hóa, và dễ dàng thao tác bằng tay.</li><li>Hệ thống sẽ đề xuất các sản phẩm xanh có tiềm năng sản xuất cho công ty.</li></ul>",
    "solutions": [
      {
        "problem": "Không nắm được tổng thể việc sử dụng năng lượng trong nhà máy năng lượng trong nhà máy",
        "description": "Nhà máy có rất nhiều máy móc vận hành sử dụng nhưng không thể kiểm soát việc tiêu hao theo thời gian thực để có phương án điều chỉnh ngay lập tức",
        "data_input": "<ul><li>Thông tin tiêu thụ điện năng hàng tháng  và công suất của các thiết bị, máy móc trong nhà máy</li><li>Thông tin về các thiết bị và máy móc trong nhà máy và khả năng tích hợp IT</li><li>Kế hoạch sản xuất</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp vận hành và quản lý điện năng tiêu thụ trong nhà máy theo thời gian thực, có thể ứng dụng các công nghệ IoT.</p>"
      },
      {
        "problem": "Không tính toán, kiểm soát và dự đoán được tiêu hao và lãng phí năng lượng",
        "description": "Có nhiều nguyên nhân dẫn tới thất thoát và lãng phí việc sử dụng năng lượng trong nhà máy. Hiện tại chưa có công cụ hoặc phương tiện nào để hỗ trợ việc này mà chủ yếu dựa vào ý thức",
        "data_input": "<ul><li>Dữ liệu về số lượng nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Kế hoạch sản xuất theo thời gian</li><li>Dữ liệu từ các máy và dây chuyền sản xuất</li><li>Cơ sở dữ liệu từ các phần mềm quản lý trong nhà máy</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp phần cứng, IoT hoặc phần mềm  đo đạc, giám sát mức tiêu hao lãng phí trong quá trình sản xuất.</p>"
      },
      {
        "problem": "Chưa tối ưu được việc sử dụng solar để sản xuất điện trong nhà máy",
        "description": "Hiện trong các nhà máy đã sử dụng các solar để sản xuất năng lượng xanh. Tuy nhiên việc sản xuất cũng như sử dụng chưa đánh giá được hiệu quả",
        "data_input": "<ul><li>hông tin số lượng và loại solar đang sử dụng</li><li>Lịch sử công suất của hệ thống solar</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp tối ưu việc sản xuất điện sử dụng solar từ giai đoạn lắp đặt, sử dụng, vận hành và quản lý</p>"
      },
      {
        "problem": "Không đánh giá được hiệu quả của việc giảm thiểu phát thải CO",
        "description": "Không có công cụ hoặc phương pháp đánh giá sự phát thải CO trong quá trình sản xuất. Từ đó cũng không đánh giá và có kế hoạch tính toán hiệu quả của việc giảm thiểu phát thải CO",
        "data_input": "<p>DENSO VN đang tìm kiếm giải pháp phần cứng, IT và các công cụ phù hợp với nhà máy.</p>",
        "purpose": "<p>DENSO VN đang tìm kiếm giải pháp phần cứng, IT và các công cụ phù hợp với nhà máy.</p>"
      }
    ]
  },
  {
    "code": "resource",
    "name": "Tài nguyên",
    "goal": "Chuỗi thời gian (Time Series)",
    "description": "Dự đoán tỷ lệ OEE (Overall equipment effectiveness) và tỷ lệ lỗi ngày mai dựa trên thông tin linh kiện, trạng thái chất lượng sản phẩm, và trạng thái hoạt động, sau đó phản ánh vào kế hoạch sản xuất.",
    "input": "Dữ liệu của chuỗi thời gian",
    "output": "<ul><li>Dự đoán lỗi.</li><li>Đề xuất kế hoạch sản xuất tốt nhất cho ngày mai với sản phẩm nào, khối lượng bao nhiêu, vào thời gian nào?</li></ul>",
    "solutions": [
      {
        "problem": "Tối ưu việc sử dụng nguyên vật liệu và tài nguyên trong quá trình sản xuất",
        "description": "Tổn thất xảy ra khi vật liệu và dụng cụ cắt để lâu ngày hoặc hao mòn trong quá trình sản xuất. Hiện tại việc sử dụng và thời gian sử dụng chưa được tối ưu.",
        "data_input": "<ul><li>Dữ liệu về số lượng nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Kế hoạch sản xuất theo thời gian</li><li>Tiến độ sản xuất thực tế</li><li>Dữ liệu lỗi bất thường phát sinh trong quá trình sản xuất</li><li>Cơ sở dữ liệu từ các phần mềm quản lý trong nhà máy</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp phần mềm tổng thể ứng dụng các công nghệ để phục vụ các mục đích công việc sau:</p><ul><li>Giám sát việc sử dụng nguyên vật liệu theo thời gian thực trong nhà máy</li><li>Đưa ra kế hoạch sử dụng, mua bán nguyên vật liệu và tài nguyên hiệu quả dựa vào kế hoạch sản xuất</li><li>Giảm thiểu tổn thất của vật liệu và dụng cụ cắt (như mũi khoan,…)</li></ul>"
      },
      {
        "problem": "Tối ưu việc sử dụng nguyên vật liệu và tài nguyên trong quá trình sản xuất",
        "description": "Hiện tại nhà máy đã trực quan hóa được việc sử dụng số lượng nguyên vật liệu. Tuy nhiên chưa thể đánh giá và tối ưu được việc này.",
        "data_input": "<ul><li>Dữ liệu về số lượng nguyên liệu trong nhà kho</li><li>Kế hoạch sản xuất theo thời gian</li><li>Tiến độ sản xuất thực tế</li><li>Dữ liệu lỗi bất thường phát sinh trong quá trình sản xuất</li><li>Cơ sở dữ liệu từ các phần mềm quản lý trong nhà máy</li></ul>",
        "purpose": "<p>Giải pháp phần mềm tổng thể ứng dụng các công nghệ để phục vụ các mục đích công việc sau:</p><ul><li>Giám sát việc sử dụng nguyên vật liệu theo thời gian thực trong nhà máy</li><li>Đưa ra kế hoạch sử dụng, mua bán nguyên vật liệu và tài nguyên hiệu quả dựa vào kế hoạch sản xuất</li><li>Giảm thiểu tổn thất của vật liệu và dụng cụ cắt (như mũi khoan,…)</li></ul>"
      }
    ]
  }
]