SOFWARE PRODUCTS
TỪ CON NGƯỜI ĐẾN MÁY MÓC – KHI DỮ LIỆU GIÚP DOANH NGHIỆP VẬN HÀNH TỐT HƠN
Mỗi ngày trong nhà máy đều tạo ra dữ liệu
Một ngày làm việc bắt đầu.
Công nhân vào ca. Máy móc bắt đầu hoạt động. Các Work Order được triển khai. Một nhân viên mới đang được người có kinh nghiệm hướng dẫn công việc. Ở một khu vực khác, một máy trong dây chuyền dừng hoạt động lâu hơn bình thường.
Cuối ngày, người quản lý muốn biết:
Hôm nay chúng ta đã làm việc hiệu quả như thế nào?
Một câu hỏi tưởng như đơn giản nhưng để trả lời chính xác lại cần rất nhiều thông tin.
Máy đã chạy bao nhiêu giờ?
Thời gian nào máy chạy, thời gian nào máy dừng?
Sản lượng thực tế là bao nhiêu?
Một Work Order mất bao lâu để hoàn thành?
Hai nhân viên thực hiện công việc có thực sự tạo ra năng suất cao hơn một nhân viên?
Tại sao cùng một loại công việc nhưng hôm nay mất 40 phút, trong khi hôm qua chỉ mất 30 phút?
Một nhân viên mới cần bao lâu để có thể tự thực hiện công việc?
Và khi một nhân viên có kinh nghiệm nghỉ việc, những kiến thức mà họ tích lũy trong nhiều năm sẽ được giữ lại như thế nào?
Đây chính là những câu hỏi khiến chúng tôi bắt đầu nhìn phần mềm công nghiệp theo một cách khác.
Phần mềm không chỉ để nhập dữ liệu
Trong nhiều doanh nghiệp, dữ liệu đã tồn tại ở khắp nơi.
Thông tin nhân sự nằm trong một file.
Kế hoạch sản xuất nằm ở một hệ thống khác.
Hướng dẫn công việc nằm trong tài liệu PDF, Word hoặc thậm chí trong kinh nghiệm của một người.
Máy móc lại tạo ra một nguồn dữ liệu hoàn toàn khác.
PLC biết máy đang chạy.
Cảm biến biết tốc độ.
Đồng hồ điện biết năng lượng đang tiêu thụ.
Work Order cho biết công việc nào đang được thực hiện.
Nhưng nếu những thông tin này tồn tại độc lập, chúng ta chỉ có data.
Điều chúng tôi muốn xây dựng là những ứng dụng có thể kết nối chúng lại để tạo thành information – thông tin thực sự có ý nghĩa đối với doanh nghiệp.
People + Machine + Production + Knowledge → Data → Information → Improvement
Quản lý năng suất làm việc của nhân sự
Năng suất của con người không nên chỉ được đánh giá bằng thời gian có mặt tại nơi làm việc.
Điều doanh nghiệp thực sự cần hiểu là:
Trong khoảng thời gian đó, công việc gì đã được thực hiện và kết quả tạo ra là gì?
Một ứng dụng quản lý năng suất có thể kết nối nhân sự với Task, Work Order, thời gian thực hiện và kết quả công việc.
Từ đó, doanh nghiệp có thể từng bước trả lời những câu hỏi như:
Worker → Task → Working Time → Output → Performance
Thay vì đánh giá bằng cảm nhận, người quản lý có thêm dữ liệu để hiểu năng suất thực tế.
Quan trọng hơn, mục tiêu không phải là tạo ra một công cụ để "theo dõi nhân viên", mà là tìm ra những yếu tố đang ảnh hưởng đến hiệu quả công việc.
Một công việc thường mất bao lâu?
Khối lượng công việc giữa các nhân viên có hợp lý không?
Một người hay hai người là phương án hiệu quả hơn?
Quy trình nào đang tạo ra thời gian chờ không cần thiết?
Từ những câu hỏi đó, dữ liệu trở thành công cụ để cải thiện cách tổ chức công việc.
Khi phần mềm có thể tham gia đào tạo nhân viên mới
Một vấn đề khác xuất hiện ở rất nhiều doanh nghiệp:
Kiến thức thường nằm trong con người.
Một nhân viên có kinh nghiệm biết cách vận hành máy, biết trình tự thực hiện công việc, biết phải kiểm tra điều gì và biết xử lý những tình huống thường gặp.
Nhưng khi có nhân viên mới, quá trình đào tạo lại bắt đầu gần như từ đầu.
Chúng tôi muốn chuyển những kiến thức đó thành một Digital Knowledge Base của doanh nghiệp.
Quy trình vận hành, tài liệu kỹ thuật, video hướng dẫn, checklist, bài học và bài kiểm tra có thể được tổ chức thành những chương trình đào tạo cụ thể.
Nhân viên mới có thể:
Learn → Practice → Test → Complete → Track Progress
Người quản lý biết họ đã học nội dung nào, hoàn thành đến đâu và còn thiếu những kỹ năng gì.
Theo cách đó, phần mềm không thay thế người hướng dẫn.
Nó giúp giữ lại và chuẩn hóa kiến thức của doanh nghiệp, để những kiến thức quan trọng không biến mất khi một người rời khỏi tổ chức.
Nhưng trong nhà máy, con người chỉ là một nửa câu chuyện
Nửa còn lại là máy móc.
Trong một nhà máy may, có thể có hàng chục hoặc hàng trăm thiết bị tham gia vào quá trình sản xuất.
Trong nhà máy chế biến gỗ, máy cưa, CNC, sanding machine và nhiều thiết bị khác liên tục thay đổi trạng thái hoạt động.
Trong ngành gia công kim loại và sắt thép, laser cutting, bending machine, CNC hay các dây chuyền tự động cũng tạo ra dữ liệu trong suốt quá trình vận hành.
Câu hỏi tương tự lại xuất hiện:
Những máy này đang thực sự hoạt động hiệu quả như thế nào?
Để máy móc tự kể câu chuyện của mình
Thay vì yêu cầu người vận hành ghi lại thời gian máy chạy và dừng, dữ liệu có thể được thu thập trực tiếp từ:
PLC – Sensor – Energy Meter – Machine Controller – Industrial Gateway
Phần mềm tiếp nhận dữ liệu và xây dựng lại lịch sử hoạt động:
RUNNING → IDLE → STOP → RUNNING
Từ một tín hiệu rất đơn giản, khi được lưu trữ theo thời gian, doanh nghiệp có thể bắt đầu hiểu được:
Running Time – Idle Time – Downtime – Utilization – Output – Throughput – Performance
Khi kết hợp thêm Work Order, chúng ta không chỉ biết máy chạy bao lâu mà còn biết:
Máy đang chạy để sản xuất cái gì?
Work Order đó mất bao lâu?
Sản lượng thực tế là bao nhiêu?
Năng suất hôm nay cao hơn hay thấp hơn hôm qua?
Và quan trọng hơn:
Tại sao?
Từ nhà máy may, chế biến gỗ đến gia công sắt thép
Mỗi ngành công nghiệp có máy móc, quy trình và KPI khác nhau.
Một nhà máy may không vận hành giống một nhà máy chế biến gỗ.
Một dây chuyền chế biến gỗ cũng không giống một nhà máy gia công kim loại.
Vì vậy, chúng tôi không hướng đến việc tạo ra một phần mềm cố định rồi yêu cầu mọi doanh nghiệp phải thay đổi quy trình để phù hợp với nó.
Chúng tôi phát triển các customized industrial software solutions dựa trên bài toán thực tế của từng doanh nghiệp.
Có nơi cần quản lý năng suất nhân sự.
Có nơi cần xây dựng hệ thống đào tạo nội bộ.
Có nhà máy cần biết máy đang Running hay Idle.
Có dây chuyền cần tính Throughput.
Có doanh nghiệp muốn kết hợp Work Order với dữ liệu máy.
Và có những bài toán cần kết nối tất cả những yếu tố đó lại với nhau.
Khi con người và máy móc cùng xuất hiện trong một bức tranh
Đây là lúc dữ liệu bắt đầu trở nên thực sự thú vị.
Giả sử một Work Order được hoàn thành trong 60 phút với hai nhân viên.
Ngày hôm sau, một Work Order tương tự được hoàn thành trong 45 phút với một nhân viên.
Nếu chỉ nhìn vào thời gian, ngày thứ hai tốt hơn.
Nhưng nếu kết hợp thêm sản lượng, tốc độ máy, thời gian máy thực sự hoạt động, năng lượng tiêu thụ và số lượng nhân sự, chúng ta có thể nhìn thấy một bức tranh hoàn toàn khác.
People + Machine + Work Order + Time + Output + Energy
Từ đó doanh nghiệp có thể bắt đầu xây dựng những KPI thực sự phản ánh quá trình sản xuất:
Output / Hour
Output / Worker
Output / Machine Hour
Energy / Product
Actual Throughput vs. Expected Throughput
Và đây chính là bước chuyển từ Monitoring sang Understanding.
Không phải mọi doanh nghiệp đều cần một hệ thống MES lớn
Chuyển đổi số không nhất thiết phải bắt đầu bằng một dự án phần mềm khổng lồ.
Đôi khi bài toán đầu tiên rất đơn giản:
"Tôi muốn biết máy của mình mỗi ngày thực sự chạy bao nhiêu giờ."
Hoặc:
"Tôi muốn biết một Work Order thực sự mất bao lâu."
Hay:
"Tôi muốn nhân viên mới có thể tự học những kiến thức cơ bản trước khi được đào tạo trực tiếp."
Chúng tôi tin rằng phần mềm nên bắt đầu từ một vấn đề thực tế cần giải quyết.
Giải quyết vấn đề đó.
Thu thập dữ liệu.
Học từ dữ liệu.
Sau đó mới từng bước mở rộng.
Start Small → Collect Data → Understand → Improve → Scale
Những sản phẩm phần mềm chúng tôi xây dựng
Từ cách tiếp cận đó, các sản phẩm và giải pháp phần mềm có thể được phát triển cho nhiều bài toán khác nhau:
Workforce Productivity Management – Quản lý công việc và năng suất nhân sự.
Digital Training & Knowledge Management – Đào tạo nhân viên và số hóa kiến thức doanh nghiệp.
Machine Monitoring – Giám sát trạng thái và hiệu suất máy móc.
Production & Work Order Tracking – Theo dõi Work Order và quá trình sản xuất.
Energy Monitoring – Giám sát và phân tích năng lượng.
Maintenance Management – Quản lý bảo trì và lịch sử thiết bị.
Industrial Data Analytics – Phân tích dữ liệu sản xuất.
Customized Industrial Applications – Phát triển ứng dụng theo yêu cầu riêng của doanh nghiệp.
Các ứng dụng này có thể hoạt động độc lập hoặc từng bước kết nối với nhau trên cùng một nền tảng dữ liệu.
Phần mềm được xây dựng từ bài toán thực tế
Điểm chúng tôi muốn hướng đến không phải là tạo ra thật nhiều tính năng.
Mà là xây dựng đúng công cụ cho đúng vấn đề.
Một phần mềm tốt không nhất thiết phải phức tạp.
Nó cần giúp người sử dụng trả lời được một câu hỏi mà trước đây họ không thể trả lời chính xác.
What is happening?
Why is it happening?
How can we improve it?
Khi phần mềm có thể giúp doanh nghiệp trả lời được ba câu hỏi đó, dữ liệu bắt đầu tạo ra giá trị.
Từ dữ liệu đến một doanh nghiệp thông minh hơn
Chúng tôi nhìn thấy một tương lai trong đó dữ liệu về con người, máy móc, công việc và kiến thức không còn nằm ở những hệ thống tách biệt.
Một nhân viên có hồ sơ năng lực và quá trình đào tạo.
Một Work Order có lịch sử thực hiện.
Một máy có lịch sử vận hành.
Một dây chuyền có dữ liệu năng suất.
Một nhà máy có dữ liệu năng lượng.
Và tất cả có thể được kết nối để giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn cách mình đang vận hành.
Đó cũng là cách chúng tôi nhìn nhận về các sản phẩm phần mềm mình xây dựng:
Không phải phần mềm để thay thế con người.
Không phải dashboard chỉ để hiển thị những con số đẹp.
Mà là những công cụ giúp con người hiểu dữ liệu, hiểu quá trình và đưa ra quyết định tốt hơn.
From People & Machines to Manufacturing Intelligence
Connect People. Connect Machines. Preserve Knowledge. Understand Performance. Improve Continuously.
