Sự tự mãn trong sản xuất trong việc triển khai IoT

Bạn có thể tiếp tục nghe nhiều về Internet (IoT) và cách nó sẽ thay đổi cách bạn quản lý thiết bị và cơ sở vật chất của mình. Việc thu thập và phân tích dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng đối với các kế hoạch và hoạt động sản xuất. Tính toàn vẹn và giá trị của dữ liệu sẽ trở nên quan trọng đối với sự thành công trong sản xuất, kinh doanh và an toàn.

Bây giờ là lúc bạn xây dựng sự tự tin và hiểu biết về vật liệu, công nghệ và quy trình của mình. Sự tự mãn là rủi ro lớn nhất của bất kỳ quá trình triển khai IoT nào.

Vì vậy, bây giờ là lúc để xây dựng sự tự tin và hiểu biết của bạn về vật liệu, công nghệ và quy trình của bạn. Sự tự mãn là rủi ro lớn nhất của bất kỳ quá trình triển khai IoT nào.

Tôi đã nghe nhiều bài thuyết trình về IoT của các diễn giả đề cập đến “các nhà phân tích dữ liệu tuyệt vời của chúng tôi” hoặc “cơ sở dữ liệu khổng lồ của chúng tôi”. Nhưng chưa ai đề cập đến việc tin tưởng vào sự hiểu biết sâu sắc của tổ chức họ về vật liệu, thiết bị và quy trình. “Phân tích dữ liệu” và “dữ liệu lớn” có thể chỉ là những điểm nói thuận tiện, nhưng chúng cũng có thể chỉ ra sự phụ thuộc không thực tế vào công nghệ vì lợi ích của chính nó.

Lịch sử kinh doanh của Mỹ đầy rẫy những thất bại hoành tráng do sự tự mãn về thông tin. Những điều tồi tệ xảy ra khi nhân viên làm những gì thuận tiện, hoặc đôi khi tự phục vụ bản thân, thay vì những gì đúng. Thông thường, một đánh giá đơn giản của một nhân viên hiểu biết có thể ngăn chặn thảm họa bằng cách phát hiện ra cả những sai lầm ác ý và lười biếng. Dưới đây là một vài ví dụ.

Hiểu ngành của bạn

Vào đầu những năm 1960, American Express đã mất một nửa giá trị vốn hóa thị trường vì nó tài trợ cho Công ty lọc dầu thực vật thô của Đồng minh dựa trên các tài liệu bị làm giả. Allied tuyên bố có một lượng lớn dầu đậu nành tồn kho trong nhà máy lọc dầu của mình và trên các tàu biển. Các kiểm toán viên xác minh hàng tồn kho, không biết rằng hàng tồn kho là một vài inch dầu nổi trên mặt nước biển.

Nếu các kiểm toán viên thực sự làm bài tập về nhà của họ, họ sẽ biết rằng lượng tồn kho mà Đồng minh yêu cầu vượt quá tổng lượng dầu đậu nành tồn kho quốc gia.

Đề phòng việc sử dụng sai thông tin nội bộ

Enron và các kế toán công được chứng nhận tại Arthur Anderson đã lừa đảo các nhà đầu tư hàng tỷ đô la bằng cách báo cáo gian lận các hoạt động tài chính, dẫn đến việc cả hai công ty phải ngừng hoạt động. Mặc dù bạn nghe nhiều về các mối đe dọa bên ngoài đối với dữ liệu của mình, nhưng nhân sự nội bộ và nhà thầu bên thứ ba là rủi ro lớn nhất của bạn. Lịch sử đầy rẫy những câu chuyện về việc sử dụng sai dữ liệu trong nội bộ:

• Năm 2014, một nhân viên Uber đã sử dụng ứng dụng God View của công ty để theo dõi tung tích của một nhà báo.
• Năm 2013, cảnh sát Minnesota bị phát hiện sử dụng hồ sơ bằng lái xe của tiểu bang để theo dõi gia đình và bạn gái.
• Năm 2013, nhân viên tại các trung tâm cuộc gọi quốc tế của ATT bị bắt quả tang bán thông tin cá nhân của khách hàng.
• Vào năm 2015, một cố vấn tài chính tại Morgan Stanley đã tải xuống và sử dụng sai thông tin về những khách hàng giàu có nhất của công ty.

Cài đặt các cảm biến phù hợp

Một nhà máy lọc dầu của BP ở Thành phố Texas, Texas, đã phát nổ vì một bộ cảm biến bị bỏ sót, và bộ cảm biến này không đủ khả năng đối phó với những rủi ro do chất lỏng mà nó giám sát.

Một cảm biến theo dõi mức độ của một hóa chất bay hơi được cho là để cảnh báo người vận hành khi mức chất lỏng đạt đến 2,5 mét trong bể. Thật không may, cảnh báo đã xảy ra khi thay đổi ca làm việc và không được chú ý. Ngoài ra, sau khi mức đạt 3 m, cảm biến không còn đưa ra cảnh báo nữa.

Kết quả là, một chất hóa học dễ bay hơi đã bay vào không khí, được hút vào buồng đốt của một chiếc xe tải gần đó và gây ra một vụ nổ lớn.

Kỹ thuật tin cậy, đào tạo nhân viên của bạn và hiểu các hạn chế của phần mềm

Những thất bại của chiếc 737 Max của Boeing đã được ghi nhận đầy đủ. Trong nỗ lực đối phó với áp lực cạnh tranh, công ty đã nâng cấp khung máy bay 50 năm tuổi nhưng cố gắng duy trì các đặc tính bay của những chiếc 737 cũ hơn để tránh việc phi công phải tái chứng nhận. Động cơ mới cần được thay đổi vị trí, tạo ra một vấn đề với khí động học của máy bay.

Trong số nhiều vấn đề dẫn đến cái chết của hàng trăm hành khách và phi hành đoàn, đây là những vấn đề đáng chú ý đối với hoạt động của chính bạn:

• Boeing đã cài đặt một thành phần phần mềm (MCAS) để bù đắp cho vấn đề vật lý của máy bay, nhưng hệ thống này dựa trên một cảm biến thái độ duy nhất, bỏ qua thông lệ phổ biến là sử dụng các cảm biến và điều khiển dư thừa.
• Các phi công thường phàn nàn rằng họ được đào tạo không đầy đủ về việc sử dụng các hệ thống máy bay mới.
• Hệ thống MCAS đã ghi đè hướng dẫn của phi công, dẫn đến sự cố của Chuyến bay 610 của Lion Air (189 người chết) và Chuyến bay 302 của Hãng hàng không Ethiopian (157 người chết).

Đây rõ ràng là những ví dụ điển hình về những thất bại do thực hiện kém, giám sát không đầy đủ hoặc không thành công và cố ý sử dụng sai dữ liệu. Tuy nhiên, những thất bại này chứng tỏ rằng hậu quả của sự tự mãn và đào tạo không đầy đủ không chỉ là thực tế, mà còn có thể đe dọa đến doanh nghiệp và nhân viên của bạn. Khi bạn triển khai IoT trong nhà máy của mình, các nhiệm vụ quan trọng nhất của bạn sẽ bao gồm đào tạo, lập kế hoạch và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu bạn sử dụng để hỗ trợ các quyết định.

Công Ty Cổ Phần Thiết Bị và Giải Pháp Cơ Khí Automech – nhà cung cấp các dòng máy gia công kim loại tấm, hàn laser, giải pháp tự động từ những nhà cung cấp nổi tiếng JFY – member of TRUMPF group, Han’s laser, EKO, Yadon, ABB…. Automech đã hợp tác với nhiều đối tác thương mại lớn ở trong và ngoài nước nhằm phục vụ nhu cầu sản xuất đa dạng. Hệ sinh thái sản phẩm đa dạng cùng mức giá hợp lí là điểm cộng to lớn giúp Automech ngày càng chiếm được lòng tin của khách hàng.

Thông tin về sản phẩm vui lòng liên hệ

Hotline:0987.899.347 – Mr.Toàn

Email:info@automech.vn