Từ 180 biểu mẫu giấy đến nền tảng dữ liệu vận hành thống nhất
Nhà máy đã có thiết bị và quy trình sản xuất ổn định. Điều còn thiếu là khả năng kết nối dữ liệu giữa các phân xưởng, hệ thống quản lý và bộ phận điều hành.
01. Tổng quan dự án
Trong sản xuất đồ uống, dữ liệu phát sinh liên tục ở từng công đoạn: từ tiếp nhận nguyên liệu, nấu, ủ, lọc, chiết rót đến kiểm nghiệm chất lượng, bảo trì thiết bị và quản lý kho. Tuy nhiên, việc ghi nhận đầy đủ dữ liệu không đồng nghĩa với khả năng khai thác dữ liệu hiệu quả.
Tại nhà máy được đề cập trong dự án, phần lớn thông tin vận hành vẫn được ghi chép thủ công. Các bộ phận sử dụng những phần mềm và bảng Excel riêng biệt, khiến việc tổng hợp số liệu, truy xuất lịch sử sản xuất và phối hợp giữa các phân xưởng gặp nhiều hạn chế.
BAP tiếp cận bài toán bằng cách khảo sát toàn bộ quy trình vận hành, chuẩn hóa nghiệp vụ và xây dựng một nền tảng dữ liệu dùng chung, kết nối MES, LIMS, CMMS, ERP, BI và các trợ lý AI.
Dự án bao phủ 8 bộ phận/phân xưởng, với 17 phân hệ phần mềm và 674 chức năng được đặc tả chi tiết.
02. Thách thức: Dữ liệu có ở khắp nơi, nhưng thiếu một bức tranh chung
180 biểu mẫu giấy và 4 hệ thống hoạt động rời rạc
Hiện trạng được ghi nhận trong quá trình khảo sát nhà máy.
Các vấn đề được phân tích ở ba cấp độ.
Tại phân xưởng, công nhân ghi thông số vào sổ, sau đó tổng hợp lại bằng Excel. Việc giao ca phụ thuộc vào hồ sơ giấy và trao đổi trực tiếp, làm tăng nguy cơ thiếu hoặc sai lệch thông tin.
Ở cấp quản lý, việc nắm bắt tình hình sản xuất và tồn kho phụ thuộc vào báo cáo thủ công. Khi cần kiểm tra một lô sản phẩm bất thường, người quản lý phải truy tìm hồ sơ qua nhiều ca và công đoạn.
Ở cấp dữ liệu, thông tin về tiêu hao nguyên vật liệu, lịch sử thiết bị, điều kiện vận hành và kết quả kiểm nghiệm chưa được liên kết để phục vụ phân tích.
Điểm nghẽn không nằm ở việc nhà máy thiếu phần mềm, mà ở chỗ dữ liệu chưa được chuẩn hóa và kết nối thành một hệ thống thống nhất.
03. BAP bắt đầu từ quy trình thực tế tại nhà máy
Trước khi xác định phạm vi phát triển, BAP khảo sát hiện trường, rà soát 180 biểu mẫu và phân tích quy trình của 8 bộ phận.
Phương pháp phân tích nghiệp vụ
Dữ liệu cần đi xuyên suốt toàn bộ chuỗi sản xuất
Chuỗi vận hành được phân tích cùng các nghiệp vụ xuyên suốt như kiểm nghiệm chất lượng, CIP và bảo trì thiết bị.
Một yêu cầu quan trọng là khả năng truy xuất ngược: từ lô thành phẩm về ca chiết, tank ủ, mẻ nấu, lô nguyên liệu và kết quả kiểm nghiệm liên quan.
04. BỨC TRANH TỔNG THỂ
Năm hệ thống chuyên ngành trên một nền tàng
Bốn hệ thống chuyên ngành dùng chung một lõi dữ liệu và liên thông hai chiều thay cho bốn ốc
Các hệ thống đảm nhận vai trò khác nhau nhưng chia sẻ cùng dữ liệu nghiệp vụ. Nhờ đó, thông tin về sản xuất, chất lượng, thiết bị và nguồn lực có thể được liên kết theo mẻ, lô và ca làm việc.
05. Quy mô triển khai: 674 chức năng được đặc tả
Dự án có tổng khối lượng thiết kế và xây dựng 132 người-tháng, được phân bổ cho các nhóm nghiệp vụ và hạ tầng.
MES chiếm khối lượng lớn nhất, phản ánh mức độ chi tiết của các nghiệp vụ nấu, ủ, lọc và chiết trong một nhà máy sản xuất liên tục.
06. Năm trợ lý AI khai thác dữ liệu sản xuất
Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của BAP là AI không được xây dựng như một lớp công nghệ tách biệt. AI sử dụng dữ liệu đã được số hóa, chuẩn hóa và liên kết giữa các hệ thống.
※THỨ TỰ KHÔNG ĐẢO ĐƯỢC — AI chỉ chính xác bằng đúng dữ liệu nó đọc được. Vì vậy trình tự triển khai là số hóa → chuẩn hóa → AI. Nếu đặt AI lên nền hồ sơ giấy, hệ thống vẫn trả lời
nhưng kết quả không đủ tin cậy để ra quyết định. Cả ba bước đã hoàn thành tại nhà máy.
※Cả năm trợ lý đọc chung một kho dữ liệu với phần còn lại của hệ thống: cùng mẻ, cùng lô, cùng ca. Không có bản sao dữ liệu riêng cho AI, nên câu trả lời của trợ lý và số liệu trên
dashboard luôn khớp nhau.
07. Giá trị vận hành và các chỉ số đánh giá
Tài liệu dự án cho biết hệ thống đã go-live và được các phân xưởng sử dụng hằng ngày. Những kết quả bàn giao và quy mô chức năng được mô tả trong tài liệu là căn cứ thể hiện phạm vi thực hiện.
Riêng các chỉ số cải thiện hiệu suất ở trang 9 được ghi rõ là số liệu mẫu. Vì vậy, chúng được trình bày dưới đây như ví dụ về cách đánh giá hiệu quả vận hành, không phải kết quả thực tế đã xác minh của khách hàng.
Chỉ số minh họa — không phải kết quả thực tế đã xác minh
52 → 17 phút
Thời gian nhập liệu mỗi ca
45 → 3 phút
Tổng hợp báo cáo cuối ca
4 giờ → 2 phút
Truy xuất một lô
96,2% → 99,1%
Tỷ lệ mẻ đạt lần đầu
Trong thực tế, việc đánh giá hiệu quả của một dự án MES cần dựa trên baseline, phạm vi đo lường và dữ liệu vận hành được khách hàng xác nhận.
08. Ba bài học từ dự án
01
Hiểu quy trình trước khi viết phần mềm
Khảo sát hiện trường và chuẩn hóa nghiệp vụ giúp giải pháp phù hợp với cách nhà máy thực sự vận hành.
02
Kết nối dữ liệu trước khi mở rộng phân tích
MES, LIMS, CMMS và ERP chỉ phát huy giá trị liên thông khi dùng chung các định danh và quy tắc dữ liệu.
03
Xây dựng nền dữ liệu đáng tin cậy trước khi ứng dụng AI
Chất lượng đầu vào quyết định mức độ hữu ích của các trợ lý AI trong sản xuất.
09. Từ khảo sát hiện trạng đến lộ trình số hóa phù hợp
Không phải nhà máy nào cũng cần triển khai toàn bộ MES, LIMS, CMMS và ERP cùng lúc. Điều quan trọng là xác định đúng quy trình đang gây tắc nghẽn, dữ liệu cần chuẩn hóa và phạm vi ưu tiên theo nhu cầu vận hành.
BAP hỗ trợ doanh nghiệp từ khảo sát nghiệp vụ, thiết kế giải pháp, phát triển hệ thống đến đào tạo và hỗ trợ vận hành.
Bạn đang cân nhắc số hóa sản xuất hoặc triển khai MES? Hãy trao đổi cùng BAP để đánh giá hiện trạng và xác định hướng triển khai phù hợp với nhà máy của mình.