Công nghiệp 4.0 nào có thể được sử dụng để hỗ trợ các công cụ Quản lý tinh gọn (Lean)?

Sản xuất bồi đắp (Additive Manufacturing, AM) là một phương thức chế tạo sản phẩm bằng cách “đắp” từng lớp vật liệu lên nhau, mô phỏng theo thiết kế đã được vẽ sẵn trên phần mềm CAD, tương tự với cách thức hoạt động của In 3D (3D printing). Với quy trình sản xuất truyền thống, để có được sản phẩm hoàn chỉnh đòi hỏi người thợ phải khoan, dập khuôn, tiện trên một khối vật liệu. Với AM, từng lớp vật liệu cực kỳ mỏng được đắp chồng lên nhau để tạo một sản phẩm ba chiều hoàn chỉnh. Lớp sau kết dính với những lớp trước bằng cách nấu chảy hoàn toàn (hoặc một phần) nguyên liệu làm nên sản phẩm.

AM và sản xuất tinh gọn là thực sự tương thích. Sử dụng AM có thể giúp doanh nghiệp đạt được mô hình sản xuất tinh gọn, vì quy trình AM có nguyên tắc chính là sản xuất tinh gọn.

AM thực sự giúp giảm chi phí, tránh lãng phí vật liệu, tránh tồn kho và chỉ tạo ra những gì khách hàng yêu cầu. Quy trình sản xuất này thực sự cải thiện chất lượng sản phẩm và rút ngắn thời gian sản xuất.

AM giúp doanh nghiệp giải quyết một cách hiệu quả một số vấn đề sau:

- Vận chuyển “không tạo giá trị”: AM cho phép giảm các vận chuyển “không tạo giá trị” trong doanh nghiệp. Doanh nghiệp không phải thực hiện nhiều bước sản xuất trong khi sử dụng AM: chỉ cần lấy các sản phẩm ra khỏi máy AM.

- Quản lý kho: Trong khi sử dụng AM, doanh nghiệp chỉ sản xuất những gì khách hàng yêu cầu, do đó sẽ giảm đáng kể chi phí quản lý kho.

- Chuyển động: Không có chuyển động “vô nghĩa” trong AM, hoạt động “không tạo giá trị” được ghi trong máy. Sản phẩm được sản xuất hoàn toàn ở một nơi, người lao động không phải lắp ráp các bộ phận.

- Thời gian chờ: AM giảm thời gian thực hiện, không có các bước khác nhau để làm theo. Khi sản phẩm được sản xuất, nó sẽ được gửi đi.

- Sản xuất thừa: Doanh nghiệp chỉ sử dụng số lượng nguyên liệu đủ để sản xuất sản phẩm bằng công nghệ AM, không phải sản xuất nhiều hơn yêu cầu của khách hàng.

- Khiếm khuyết: Công nghệ AM sản xuất các sản phẩm gắn với kiểm soát chất lượng. Sau khi các sản phẩm được in, quy trình kiểm soát chất lượng sẽ bảo đảm sản phẩm đúng với đặt hàng của khách hàng.

AM giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm nhờ AM:

- Sản xuất tinh gọn cũng là một công cụ để cải thiện sản phẩm liên tục, để tránh việc phải sản xuất lại. AM có thể cải thiện quy trình sản xuất của doanh nghiệp, nhưng AM cũng có thể cho phép doanh nghiệp tự cải thiện sản phẩm.

- AM là một phương pháp để tạo mẫu (Prototype). Doanh nghiệp có thể tạo nguyên mẫu với chi phí thấp hơn, bằng cách chọn vật liệu “tốt nhất”. Trên phần mềm mô hình 3D, doanh nghiệp sử dụng các thiết kế và cải tiến sản phẩm trước quá trình in. Hơn nữa, vì quá trình tạo mẫu rẻ hơn, doanh nghiệp sẽ có thể thực hiện nhiều lần in sản phẩm mẫu trước khi đưa vào sản xuất.

Phương pháp cắm và phát (Plug and Play, PnP) là sự kết hợp giữa hỗ trợ phần cứng và phần mềm cho phép hệ thống máy tính nhận biết và thích ứng với các thay đổi cấu hình phần cứng, trong đó ít hoặc không có sự can thiệp của người sử dụng. Người sử dụng có thể thêm thiết bị vào và xóa thiết bị khỏi hệ thống máy tính mà không phải thực hiện việc cấu hình bằng phương pháp thủ công truyền thống.

Phần mềm hệ thống hỗ trợ cho PnP, cùng với trình điều khiển PnP cung cấp các thông tin sau:

- Tự động và nhận dạng của phần cứng được cài đặt: Phần mềm hệ thống nhận ra phần cứng trong quá trình cài đặt hệ thống ban đầu, nhận ra các thay đổi phần cứng PnP xảy ra giữa các lần khởi động hệ thống và phản ứng với các “sự kiện” phần cứng trong thời gian chạy.

- Phân bổ và phân bổ lại tài nguyên phần cứng: Quản lý PnP xác định tài nguyên phần cứng được yêu cầu bởi mỗi thiết bị và gán tài nguyên phần cứng một cách thích hợp. Quản lý PnP cấu hình lại các tài nguyên khi cần thiết, chẳng hạn như khi một thiết bị mới được thêm vào hệ thống yêu cầu tài nguyên đã được sử dụng.

- Tải điều khiển thích hợp: Quản lý PnP xác định điều khiển nào được yêu cầu để hỗ trợ từng thiết bị và tải các trình điều khiển đó.

Vô số chức năng IoT hiện có sẵn với bộ công cụ IoT PnP. Một ví dụ phổ biến là việc sử dụng các cảm biến cho phép theo dõi tình trạng kỹ thuật số cho bất kỳ loại máy móc nào. Một tập tin đính kèm trực tiếp có nghĩa để thực hiện các phép đo như độ rung và nhiệt độ để tạo điều kiện cho các kế hoạch bảo trì.

Hiện nay, nhiều nhà sản xuất và phát triển thiết bị tự động hóa công nghiệp đang sản xuất các thiết bị của riêng họ để cạnh tranh trên thị trường. Các kỹ sư khó có thể chọn được giải pháp tốt nhất cho doanh nghiệp và ứng dụng của doanh nghiệp. Vì máy móc công nghiệp thường có tuổi thọ cao, ví dụ, một trung tâm điều khiển động cơ có thể tồn tại trong 20 năm nếu được bảo trì chính xác, nhiều doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với vấn đề nan giải này mỗi lần họ chọn mua thiết bị mới. Do đó, PnP là một cách tối đa hóa khả năng tương thích giữa các sản phẩm mới và các hệ thống hiện có.

Xe tự hành (Automatic Guided Vehicles, AGV) là phương tiện không người lái được sử dụng để tăng hiệu quả trong các nhà máy và kho. AGV đã được sử dụng trong sản xuất suốt sáu thập kỷ qua. Các loại AGV bao gồm: Tải đơn vị sản phẩm; xe đẩy có hướng dẫn tự động (Automatic Guided Carts, AGC); xe lai dắt (Tow or tuggers); xe nâng (Forked vehicles); xe tùy chỉnh (Custom vehicles)'

Ứng dụng AGV trong sản xuất: Giao hàng tận nơi các bộ phận, dụng cụ; lắp ráp; tổ hợp; di chuyển liên tục; không định hướng; loại bỏ lãng phí…

AGV cải thiện sản xuất thông qua:

- Giảm chi phí: Chi phí lao động (So với xe nâng và phương pháp thủ công; không mất thời gian…); chuyển động có thể dự đoán với tốc độ phù hợp; cài đặt nhanh chóng, dễ dàng và hiệu quả chi phí so với băng tải.

- Tính linh hoạt tối đa: Dễ dàng sửa đổi hướng dẫn; dễ thay đổi để phù hợp với những thay đổi sản phẩm trong tương lai; có thể mở rộng (thêm hoặc bớt xe để thay đổi công suất); cho phép xe sạc trong quá trình.

- Cải thiện an toàn: Ít tai nạn hơn so với xe lai dắt; cải thiện an toàn lao động cho nhân viên.

- Giảm không gian nhà máy: Yêu cầu ít không gian nhà máy hơn băng tải; không có thiết bị cố định như băng tải; không cản trở giao thông khác; tùy chỉnh hướng dẫn phù hợp với không gian nhà máy (đường dẫn có thể xoắn, xoay quanh các cấu trúc mà không phải chuyển băng tải tốn kém)

- Tăng năng suất và hiệu quả: AGV hoạt động độc lập so với băng tải (có thể tăng tốc độ bất cứ lúc nào; một AGV bị hỏng sẽ không dừng toàn bộ hệ thống); giảm thời gian chu kỳ; tích hợp dễ dàng với các thiết bị và hệ thống quản lý khác; đáp ứng mục tiêu sản xuất tinh gọn dễ dàng hơn.

Công cụ Tương tác người và máy (Human-computer interaction, HCI) là sự tương tác giữa con người và máy tính: nghiên cứu thiết kế và sử dụng công nghệ máy tính, tập trung vào các giao diện giữa người dùng và máy tính.

Các nhà nghiên cứu thuộc lĩnh vực HCI đều quan sát cách con người tương tác với máy tính và thiết kế công nghệ để con người tương tác với máy tính theo những cách mới lạ.

HCI là một lĩnh vực nghiên cứu, tương tác giữa con người và máy tính nằm ở điểm giao nhau của khoa học máy tính, khoa học hành vi, thiết kế, nghiên cứu phương tiện truyền thông và một số lĩnh vực nghiên cứu khác.

Việc đưa máy tính vào môi trường sản xuất đã dẫn tới một tác động đáng kể đến năng suất và chất lượng sản phẩm. Máy tính trong sản xuất có thể được sử dụng để thực hiện xử lý thông tin, kiểm soát và giám sát quá trình sản xuất và hỗ trợ các hoạt động sản xuất trong nhà máy. Việc sử dụng máy tính không tự cải thiện hoặc làm giảm mức độ kỹ năng theo yêu cầu của người vận hành. Đây là một chức năng quản lý. Các nhà quản lý, thiết kế sản phẩm và nhân viên sản xuất đưa ra các lựa chọn để xác định cách thức máy móc và con người sẽ tương tác. Khi được áp dụng trong môi trường thích hợp, các hệ thống sản xuất tích hợp máy tính sẽ tăng mức sử dụng máy, giảm chi phí sản xuất và cải thiện năng suất. Những nghiên cứu về các yếu tố của hệ thống tương tác giữa người và máy tính và xác định các yêu cầu để sử dụng máy tính đúng cách trong sản xuất.

Áp dụng các nguyên tắc sản xuất tinh gọn trong chuỗi phân phối dịch vụ đám mây để cho phép các nhà cung cấp dịch vụ cơ sở hạ tầng và ứng dụng đạt được thời gian ngắn nhất, chất lượng tốt nhất.

Điện toán đám mây trong quản lý tinh gọn cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin một phương tiện để loại bỏ lãng phí khỏi chuỗi giá trị và chuyển sang mô hình hoạt động theo nhu cầu hiệu quả. Bằng cách áp dụng các nguyên tắc tinh gọn vào quản lý năng lực, các nhà cung cấp dịch vụ có thể giảm thiểu năng lực lãng phí, nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra tiết kiệm chi phí bền vững.

Áp dụng các nguyên tắc tinh gọn trong chuỗi cung cấp dịch vụ đám mây, các nhà cung cấp dịch vụ cơ sở hạ tầng đều có thể giảm lãng phí và cải thiện hiệu suất. Thay vì cố gắng chuyển chi phí sang các bên khác trong chuỗi cung cấp dịch vụ, các tổ chức tăng cường năng lực quản lý tinh gọn, hiệu quả hơn trong chuỗi cung cấp dịch vụ để tất cả các bên đều được hưởng lợi.

Điện toán đám mây tinh gọn cho phép các tổ chức cung cấp dịch vụ đám mây và ứng dụng làm việc cùng nhau để đạt được thời gian dẫn ngắn nhất, chất lượng, giá trị tốt nhất và sự hài lòng của khách hàng cao nhất với chi phí thấp nhất.

“Tôn trọng” và “cải tiến liên tục” là hai trụ cột của điện toán đám mây trong quản lý tinh gọn. Tôn trọng có nghĩa là làm việc trong chuỗi cung cấp dịch vụ để loại bỏ công việc lãng phí khỏi luồng giá trị, cả trong các tổ chức và giữa các đối tác. Cải tiến liên tục một cách có phương pháp xác định và loại bỏ lãng phí từ chuỗi cung cấp dịch vụ.

Việc chuyển đổi sang điện toán đám mây tinh gọn thành công sẽ cho phép các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và ứng dụng đám mây:

- Tối ưu hóa tài nguyên vật lý, tài nguyên ảo và quản lý năng lực ứng dụng bằng cách rút ngắn thời gian thực hiện các hành động thực hiện năng lực và đưa ra các quyết định lập kế hoạch năng lực theo nhu cầu thường xuyên.

- Tăng hiệu quả hoạt động với quản lý nhu cầu làm “phẳng các đỉnh nhu cầu”, chuyển nhu cầu sang các giai đoạn thấp điểm, giảm yêu cầu năng lực vật lý và tăng cường sử dụng tài nguyên vật lý.

- Tạo ra sự tiết kiệm chi phí bền vững bằng cách loại bỏ lãng phí và các hoạt động phi giá trị gia tăng ra khỏi chuỗi giá trị dịch vụ.

Điện toán đám mây tinh gọn sẽ biến đổi công nghệ thông tin bằng cách cho phép nhu cầu của người dùng “kéo” năng lực dịch vụ thay vì buộc các nhà cung cấp dịch vụ “đẩy” nguồn cung hiện có ra thị trường. Sự thay đổi trong trọng tâm này sẽ giúp các nhà cung cấp trở nên nhanh nhẹn và đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Theo McKinsey & Co., dữ liệu lớn có thể mang lại giá trị hàng chục tỷ đô la cho các nhà sản xuất Lean trong ngành công nghiệp ô tô, hóa chất và dược phẩm. Các tập dữ liệu lớn hơn, sức mạnh tính toán nhanh hơn và các công cụ phân tích tinh vi hơn cho phép tiến bộ đáng chú ý trên một loạt các ưu tiên cho công cụ Lean. Các ứng dụng dữ liệu lớn sẽ tìm đường vào bộ công cụ Lean của các nhà sản xuất lớn trên một loạt các ngành công nghiệp trên toàn cầu.

Khi nào Dữ liệu lớn trở thành "Dữ liệu tinh gọn"?

Hệ thống thực thi sản xuất (Manufacturing Execution System, MES) được triển khai tốt sẽ tạo ra dữ liệu chính xác, thời gian thực với độ chính xác về thời gian lãng phí, cũng như bối cảnh xung quanh dữ liệu đó.

Một vài nghiên cứu trường hợp dữ liệu lớn trong ngành sản xuất:

- Tăng năng suất bằng cách cải thiện quy trình: Một công ty dược phẩm sinh học đã sử dụng các tế bào biến đổi gen sống và theo dõi 200 biến số để đo độ tinh khiết của quy trình sản xuất vắc-xin và các thành phần máu. Tuy nhiên, công ty phát hiện ra rằng hai lô chất giống nhau được sản xuất bằng quy trình giống hệt nhau cho thấy sự thay đổi năng suất từ ​​50% đến 100%. Công ty đã quyết định phân đoạn các quy trình sản xuất của mình thành các lĩnh vực hoạt động. Sau đó, sử dụng phân tích dữ liệu lớn, nhóm nghiên cứu đã đánh giá sự phụ thuộc lẫn nhau của quá trình và xác định 9 tác động ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất vắc-xin. Bằng cách sửa đổi các quy trình mục tiêu, công ty đã có thể tăng sản xuất vắc-xin lên 50 phần trăm, dẫn đến tiết kiệm từ 5 đến 10 triệu đô-la hàng năm.

- Tùy chỉnh thiết kế sản phẩm: Một công ty trị giá 2 tỷ đô la tạo ra phần lớn doanh thu của mình bằng cách sản xuất các sản phẩm để đặt hàng. Sử dụng phân tích dữ liệu lớn, họ đã phân tích hành vi lặp lại của khách hàng vì điều này rất quan trọng để hiểu cách giao hàng kịp thời và có lợi nhuận. Phần lớn các phân tích tập trung vào cách đảm bảo các hợp đồng được đưa ra. Công ty cũng chuyển sang sản xuất Lean để xác định sản phẩm nào khả thi hoặc dự phòng.

- Đảm bảo chất lượng: Intel đã khai thác dữ liệu lớn cho sản xuất bộ xử lý của mình trong một thời gian. Công ty phải kiểm tra từng con chip trong dây chuyền sản xuất của mình. Trước khi sử dụng dữ liệu lớn, mỗi chip sẽ phải trải qua 19.000 bài kiểm tra. Sử dụng dữ liệu lớn để phân tích dự đoán, Intel có thể giảm đáng kể số lượng thử nghiệm cần thiết để đảm bảo chất lượng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các quy trình sản xuất, họ có thể cắt giảm thời gian thử nghiệm và tập trung vào các thử nghiệm cụ thể. Kết quả là tiết kiệm được 3 triệu đô-la chi phí sản xuất cho một dòng bộ xử lý Intel Core. Bằng cách mở rộng sử dụng dữ liệu lớn trong sản xuất chip, công ty hy vọng sẽ tiết kiệm thêm 30 triệu đô-la.

Loại bỏ lãng phí: Một nhà sản xuất thép hàng đầu sử dụng các phân tích để xác định các cơ hội cải thiện lợi nhuận trị giá hơn 200 triệu đô la mỗi năm trong chuỗi giá trị sản xuất của mình. Sử dụng một mô phỏng Monte Carlo, nhà sản xuất thép đã chạy hàng ngàn mô phỏng sử dụng dữ liệu lịch sử để phát triển một “bức tranh” phức tạp hơn về các quy trình của nó. Các mô phỏng đã phát hiện ra hai nút thắt chưa được biết trước đó có khả năng làm tê liệt triển vọng. Với cái nhìn mới này, công ty đã thực hiện các bài tập giải quyết vấn đề có cấu trúc để tìm ra những cách cải tiến mới và kinh tế hơn. Sau khi cải thiện tính khả dụng của ba thiết bị chính, nhà sản xuất thép đã thấy mức tăng số hàng chuyển được trong một khoảng thời gian chính 20%, ​​đã chuyển thành hơn 50 triệu đô la cải tiến.

"Dữ liệu tinh gọn" mang lại lợi ích gì cho mọi người?

"Dữ liệu tinh gọn" không chỉ có tiềm năng cải thiện triệt để các quy trình. "Dữ liệu tinh gọn" có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc hình thành các nền văn hóa Lean. Với khả năng giải quyết các vấn đề không thể giải quyết trước đây và đưa ra quyết định hoạt động tốt hơn trong thời gian thực, các doanh nghiệp áp dụng "Dữ liệu tinh gọn" có thể phát triển thành các tập đoàn lớn, đặc biệt nếu họ sử dụng lợi ích của dữ liệu lớn để khuyến khích việc ra quyết định và trao quyền cho lực lượng lao động.

Thúc đẩy các vấn đề liên quan đến dữ liệu ở các cấp thấp hơn của doanh nghiệp củng cố văn hóa cải tiến liên tục, tư duy khoa học và tập trung liên tục vào khách hàng. Việc trao quyền cho các nhà khai thác "Dữ liệu tinh gọn" sẽ giúp tập trung hoàn toàn vào các hoạt động giá trị gia tăng.

Nhưng để Lean và dữ liệu lớn hoạt động cùng nhau, hầu hết các tổ chức đã phải điều chỉnh cách tiếp cận theo thói quen của họ đối với kaizen, triết lý cải tiến liên tục. Chiến lược phổ biến nhất là thiết lập các phòng thí nghiệm tối ưu hóa dữ liệu đặc biệt hoặc các nhóm nhỏ các chuyên gia và thống kê kinh tế lượng trong các đơn vị tổ chức để giúp xác định các cơ hội cho các dự án cải tiến và áp dụng các kỹ năng giải quyết vấn đề Lean.

Bằng cách tận dụng dữ liệu lớn, các doanh nghiệp Lean có thể chuyển sang các vấn đề chiến lược hơn về sự gắn bó, lòng trung thành và mối quan hệ của khách hàng thân thiết, đảm bảo sự trung thành của khách hàng đối với một thương hiệu, ngay cả khi đối thủ cạnh tranh đưa ra mức giá tốt hơn.

Bảng dưới đây mô tả một ma trận để minh họa các công cụ Công nghiệp 4.0 nào có thể được sử dụng để hỗ trợ các công cụ Quản lý tinh gọn (Lean). Các công cụ Lean được trình bày trong bài “LEAN 4.0: Áp dụng một số công cụ Quản lý tinh gọn trong Công nghiệp 4.0” đăng trong Tạp chí Chất lượng và cuộc sống số 13 tháng 6/2021, trong đó đề cập đến việc áp dụng các công cụ: JIT/JIS -  Đúng thời điểm/ Đúng trình tự [Just-In-Time (JIT)/  Just-In-Sequence (JIS); Heijunka - Cân bằng dây chuyền sản xuất 4.0; thẻ Kanban; VSM - Lưu đồ chuỗi giá trị (Value Stream Mapping); TPM- Duy trì hiệu suất thiết bị tổng thể (Total productive maintenance); SMED - Chuyển đổi nhanh  (Single Minute Exchange of Die); 5S;  phân vùng (zoning);  andon; Poka-yoke - “chống sai lỗi”/ “ngăn ngừa lỗi vô ý”.