Marc Baret, Giám đốc, dịch vụ công nghiệp EMEA, Rockwell Automation đã có những thảo luận về tương lai của tự động hóa để giám sát từ xa và phân tích trên đám mây.
“Tự động hóa đang thay đổi nhanh chóng các công việc chúng ta làm, những nơi chúng ta làm việc và thậm chí cả cách chúng ta xác định công việc. Forrester đã dự đoán rằng một triệu công việc làm việc tri thức sẽ được thay thế bằng chatbot, robot phần mềm, RPA và các tác nhân ảo vào năm 2020. Điều này nghe có vẻ như là một sự báo trước đáng ngại, nhưng báo cáo cũng ước tính 331.500 việc làm sẽ được thêm vào lực lượng lao động Hoa Kỳ, được nâng cao bởi các vai trò đòi hỏi sự đồng cảm, trực giác và sự nhanh nhẹn về tinh thần và thể chất.”
Khi việc áp dụng tự động hóa tăng lên, nó sẽ tăng cường kết nối và độ tin cậy và giúp các doanh nghiệp làm cho dữ liệu, hệ thống và quy trình dễ tiếp cận và khả dụng hơn. Tuy nhiên, nhiều công ty sản xuất đang tìm đường đến chiến lược tự động hóa và chuyển đổi kỹ thuật số đang bị chậm lại bởi mức năng suất và nguy cơ ngừng hoạt động đồng thời.
Giải quyết vấn đề này là có thể thông qua các công cụ như phân tích dự đoán và bảo trì hoạt động như một phần mở rộng ảo của các nhóm của doanh nghiệp. Tuy nhiên, thực hiện các công nghệ này thành công đòi hỏi chuyên môn bên ngoài bổ sung. Để khám phá điều này hơn nữa, đây là năm cạm bẫy chính mà chúng ta thấy các doanh nghiệp phải đối mặt khi họ tiếp cận chuyển đổi kỹ thuật số và đề xuất về cách giải quyết chúng.
Cạm bẫy số 1: Rủi ro an ninh mạng
Vi phạm an ninh tiếp tục tạo ra các tiêu đề lớn do tác động nghiêm trọng mà họ có thể có đối với kinh doanh. Vi phạm không chỉ có nguy cơ mất thông tin nhạy cảm mà còn gây gián đoạn, thời gian chết và các vấn đề về hiệu suất, cũng như thiệt hại danh tiếng nghiêm trọng. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của các doanh nghiệp để cải thiện quy trình quản lý dữ liệu và đầu tư vào cơ sở hạ tầng CNTT của họ.
Hỗ trợ bảo trì dự đoán có thể giúp các nhà sản xuất tránh các vấn đề như vậy bằng cách tự động theo dõi các mẫu bất thường và xác định ngay các dấu hiệu tiềm ẩn của hành vi trộm cắp dữ liệu hoặc xâm nhập mạng. Họ cũng yêu cầu một cách tiếp cận toàn diện để bảo mật bao gồm các chính sách và thủ tục và cung cấp các lớp phòng thủ xung quanh con người, quy trình và rủi ro công nghệ.
Cạm bẫy số 2: Có quá nhiều dữ liệu thừa
Các doanh nghiệp đang tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, khi được sử dụng một cách chính xác, có thể là một tài sản vô cùng quý giá. Tuy nhiên, nhiều tổ chức sản xuất không biết cách sử dụng tốt nhất dữ liệu của họ và do đó, không tối ưu hóa quy trình công việc hoặc quy trình sản xuất của họ theo cách cho phép họ thu thập thông tin và kết quả tốt nhất.
Có thể hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ là chìa khóa để giải quyết những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức. Nhưng các kỹ năng và khả năng cần thiết để làm điều đó hiếm khi là một phần của năng lực cốt lõi của một doanh nghiệp. Do đó, điều quan trọng là hợp tác với một chuyên gia dữ liệu đáng tin cậy có thể thu thập thông tin phù hợp, lưu trữ và trình bày nó theo cách cho phép họ đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả nhất.
Cạm bẫy số 3: Quản lý dữ liệu kém
Các doanh nghiệp đang tích lũy nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, nhưng đơn giản là có lượng dữ liệu khổng lồ không đủ. Họ cần các công cụ giúp họ khai thác tốt hơn dữ liệu của họ và hiểu thông tin họ có.
Giá trị đích thực của tự động hóa nằm ở sở hữu trí tuệ mà doanh nghiệp nắm giữ trên khách hàng, quy trình và thiết kế sản phẩm của họ. Tận dụng AI và học máy cho phép họ phân tích lượng thông tin khổng lồ, đưa ra giả thuyết và tạo ra các mẫu dữ liệu quan trọng và đào tạo các mô hình học tập để khám phá những điều chưa biết. Hơn nữa, các nhóm dữ liệu sẽ có thể thử nhiều trường hợp sử dụng hơn trong thời gian giảm đáng kể, điều này sẽ giúp họ có những bước tiến lớn trong việc hiểu dữ liệu của họ.
Tiềm năng của những tiến bộ này trong AI được nhấn mạnh bởi phân tích McKinsey cho thấy các kỹ thuật học sâu tiên tiến nhất có thể chiếm tới 5,8 nghìn tỷ đô la giá trị hàng năm. Trong hai phần ba trong số 400 trường hợp sử dụng mà nó đã thử nghiệm, AI đã cải thiện hiệu suất vượt xa các kỹ thuật phân tích khác được kích hoạt. Nếu không có khả năng thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nền tảng và thực hiện nó một cách hiệu quả, các nhà sản xuất sẽ tiếp tục đấu tranh để đưa ra kết luận hiệu quả về những thay đổi và năng suất trong các nhà máy của họ.
Cạm bẫy số 4: Không theo kịp bước tiến của công nghệ
Số lượng buzzwords xung quanh chuyển đổi kỹ thuật số thường có thể áp đảo và thậm chí gây khó chịu cho các doanh nghiệp chỉ đơn giản muốn công nghệ hoạt động. Nhiều nhà cung cấp cũng yêu cầu trả trước các khoản đầu tư lớn, đây có thể là một triển vọng khó khăn và có thể khiến các doanh nghiệp ngừng hoạt động khi một dự án không thành công. Hơn nữa, việc bị khóa vào một nhà cung cấp hoặc triển khai có thể khiến các công ty bị bỏ lại phía sau bởi các đối thủ cạnh tranh.
Do đó, điều quan trọng là làm việc với các nhà cung cấp cung cấp thử nghiệm hoặc nguyên mẫu trước bất kỳ triển khai nào đại diện cho sự thay đổi công nghệ lớn. Điều này sẽ cung cấp một tầm nhìn từng bước về cách quy trình sẽ hoạt động, cung cấp các mốc quan trọng và giúp doanh nghiệp hiểu cách thức hoạt động của nó và ROI dự kiến của họ sẽ là gì. Các đối tác công nghệ đáng tin cậy cần phải là phần mở rộng của một nhóm nếu họ muốn giúp các doanh nghiệp hiện thực hóa mục tiêu và KPI của họ.
Cạm bẫy số 5: Thiếu lực lượng chuyên môn
Ngay cả khi có các công nghệ tự động hóa phù hợp, các doanh nghiệp vẫn thường yêu cầu sự hỗ trợ từ bên ngoài từ những người có kinh nghiệm và chuyên môn phù hợp. Điều này bây giờ có thể đạt được bằng cách sử dụng thực tế tăng cường để cung cấp hỗ trợ ứng dụng từ xa và thông tin lớp phủ cho các kỹ sư theo dõi.
Như với bất kỳ triển khai công nghệ nào, nó cần phù hợp với văn hóa của doanh nghiệp và những gì hoạt động tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của họ. Tuy nhiên, các doanh nghiệp chậm di chuyển trên các loại công nghệ mới nổi này có nguy cơ thực sự bị bỏ lại phía sau.
Nắm bắt tương lai của tự động hóa
Đáp ứng những thách thức chính của năng suất tốt hơn và giảm thời gian chết là có thể với các thực hành công nghệ phù hợp và đúng đối tác công nghệ. Bằng cách hiểu những cạm bẫy phổ biến được nêu ở trên, các công ty sản xuất có thể điều hướng tốt hơn con đường của họ đến tương lai của tự động hóa. Tuy nhiên việc này cần có tập hợp đối tác và đội ngũ các chuyên gia
