Cảm biến ảo (Virtual Sensors): Giải pháp đột phá cho việc tối ưu hóa sản xuất

Sự bùng nổ của IIoT làm tăng nhu cầu thu thập dữ liệu sản xuất toàn diện, nhưng việc lắp đặt cảm biến vật lý ở mọi vị trí vừa tốn kém vừa gặp nhiều hạn chế kỹ thuật và môi trường. Những vị trí nguy hiểm, khó tiếp cận hoặc yêu cầu đo phức tạp khiến việc triển khai không khả thi. Cảm biến ảo (Virtual Sensors) ra đời như giải pháp đột phá, tận dụng dữ liệu và thuật toán thông minh để tạo điểm đo mới mà không cần thiết bị vật lý, giúp giám sát quy trình toàn diện, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.

Bài viết sẽ phân tích khái niệm, nguyên lý, lợi ích và ứng dụng của cảm biến ảo trong giám sát nhiệt độ lò nung, kiểm soát chất lượng và quản lý năng lượng, nhằm giúp doanh nghiệp tối ưu hóa sản xuất và xây dựng hệ thống thông minh, bền vững.

1. Cảm biến ảo là gì?

Cảm biến ảo là một thuật toán hoặc mô hình phần mềm sử dụng dữ liệu đầu vào từ các cảm biến vật lý khác và các thông số vận hành của hệ thống để ước tính giá trị của một đại lượng mà không cần đến một cảm biến vật lý chuyên dụng. Thuật ngữ này còn được biết đến với tên gọi “”Soft Sensors””, ám chỉ tính linh hoạt và phi vật lý của chúng. Không giống như cảm biến vật lý, cảm biến ảo không tồn tại dưới dạng phần cứng mà là một công cụ phần mềm.

Nó hoạt động dựa trên nguyên lý sử dụng một mô hình toán học hoặc một thuật toán học máy đã được huấn luyện để mô phỏng mối quan hệ giữa các biến đầu vào và biến đầu ra. Nguyên lý hoạt động của một cảm biến ảo diễn ra theo các bước sau:

• Thu thập dữ liệu đầu vào: Dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các cảm biến vật lý (đo nhiệt độ, áp suất, lưu lượng…), thông số vận hành của máy móc (tốc độ, công suất…), và các biến môi trường.
• Xây dựng mô hình: Các thuật toán học máy (Machine Learning) như hồi quy tuyến tính, mạng nơ-ron (neural networks), hoặc mô hình cây quyết định (decision trees) được sử dụng để xây dựng một mô hình toán học. Mô hình này được huấn luyện bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các dữ liệu đầu vào và các dữ liệu đầu ra đã biết (thường được đo bằng cảm biến vật lý trong quá khứ).
• Ước tính giá trị đầu ra: Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể nhận dữ liệu đầu vào mới và ước tính giá trị đầu ra mong muốn. Ví dụ, một mô hình có thể sử dụng dữ liệu về áp suất và tốc độ dòng chảy để ước tính độ nhớt của một chất lỏng mà không cần đến cảm biến đo độ nhớt vật lý.

2. Lợi ích của cảm biến ảo trong sản xuất công nghiệp

Việc triển khai cảm biến ảo mang lại nhiều lợi ích vượt trội, giúp các doanh nghiệp giải quyết các thách thức về chi phí, hiệu quả và an toàn.

• Giảm chi phí: Đây là một trong những lợi ích rõ ràng nhất của cảm biến ảo. Doanh nghiệp có thể tiết kiệm một khoản lớn chi phí đầu tư ban đầu cho việc mua sắm, lắp đặt và dây dẫn. Hơn nữa, cảm biến ảo không bị hao mòn vật lý nên không cần bảo trì hoặc thay thế định kỳ, giúp giảm chi phí vận hành lâu dài.
• Nâng cao hiệu quả: Cảm biến ảo cung cấp dữ liệu liên tục và theo thời gian thực ở những vị trí mà việc lắp đặt cảm biến vật lý là khó khăn hoặc không khả thi. Điều này giúp các nhà quản lý có cái nhìn toàn diện hơn về toàn bộ quy trình sản xuất, từ đó đưa ra các quyết định điều chỉnh chính xác và kịp thời.
• Đảm bảo an toàn: Trong các môi trường nguy hiểm, khắc nghiệt như lò nung, bể hóa chất, hoặc khu vực phóng xạ, việc đặt cảm biến vật lý vào có thể gây rủi ro cho thiết bị và con người. Cảm biến ảo cho phép đo lường các thông số trong những môi trường này một cách an toàn từ xa, loại bỏ hoàn toàn nguy cơ vật lý.
• Tăng cường độ tin cậy: Cảm biến ảo có thể hoạt động như một hệ thống dự phòng. Nếu một cảm biến vật lý bị lỗi, cảm biến ảo có thể tiếp tục cung cấp dữ liệu ước tính, đảm bảo rằng hệ thống điều khiển vẫn có thể hoạt động mà không bị gián đoạn. Điều này giúp tăng cường độ tin cậy và tính liên tục của quy trình sản xuất.
• Tối ưu hóa bảo trì dự đoán: Cảm biến ảo có thể được sử dụng để ước tính tuổi thọ còn lại của thiết bị hoặc các dấu hiệu hỏng hóc tiềm ẩn. Ví dụ, bằng cách sử dụng dữ liệu từ cảm biến vật lý về độ rung và nhiệt độ, một cảm biến ảo có thể ước tính mức độ mòn của một ổ trục, giúp các kỹ sư lên kế hoạch bảo trì dự đoán chính xác hơn.

3. Các ứng dụng của cảm biến ảo trong sản xuất

Sự linh hoạt và hiệu quả của cảm biến ảo đã mở ra nhiều ứng dụng quan trọng trong sản xuất công nghiệp, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp một cách sáng tạo.

3.1. Giám sát nhiệt độ lò nung

Giám sát nhiệt độ bên trong lò nung là một thách thức lớn. Lắp đặt cảm biến nhiệt độ bên trong lò có thể rất khó khăn do nhiệt độ cao và điều kiện khắc nghiệt, đồng thời cảm biến cũng dễ bị hỏng hóc, đòi hỏi bảo trì thường xuyên. Cảm biến ảo cung cấp một giải pháp hiệu quả cho vấn đề này.

Nó sử dụng dữ liệu từ các cảm biến nhiệt độ được đặt bên ngoài lò, cùng với các thông số khác như công suất tiêu thụ điện, thời gian hoạt động, và loại vật liệu đang được nung. Dựa trên dữ liệu này, một mô hình học máy được xây dựng để ước tính chính xác nhiệt độ bên trong lò theo thời gian thực. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa quá trình nung để tiết kiệm năng lượng mà còn đảm bảo chất lượng sản phẩm cuối cùng.

3.2. Giám sát chất lượng sản phẩm

Trong các quy trình sản xuất phức tạp, việc kiểm soát chất lượng đòi hỏi các phép đo khó khăn và tốn thời gian. Ví dụ, trong ngành công nghiệp hóa chất, việc đo độ nhớt của một chất lỏng đòi hỏi phải lấy mẫu và phân tích trong phòng thí nghiệm, gây ra độ trễ đáng kể. Cảm biến ảo có thể được sử dụng để ước tính các thông số chất lượng như độ nhớt, nồng độ, hoặc độ cứng theo thời gian thực.

Bằng cách sử dụng dữ liệu từ các cảm biến khác (như áp suất, nhiệt độ, tốc độ dòng chảy), cảm biến ảo có thể cung cấp một ước tính chính xác về chất lượng sản phẩm. Điều này giúp các nhà quản lý có thể điều chỉnh quy trình ngay lập tức, ngăn ngừa việc sản xuất hàng loạt sản phẩm lỗi, và nâng cao hiệu suất tổng thể.

3.3. Quản lý năng lượng

Việc đo lường tiêu thụ năng lượng của từng bộ phận nhỏ trong nhà máy là một nhiệm vụ khó khăn và tốn kém, nhưng lại rất quan trọng để tối ưu hóa năng lượng và giảm chi phí. Cảm biến ảo có thể giải quyết vấn đề này bằng cách ước tính mức tiêu thụ điện năng của các máy móc dựa trên dữ liệu vận hành.

Ví dụ: Một cảm biến ảo có thể sử dụng các thông số như tốc độ quay của động cơ, tải trọng, và thời gian hoạt động để ước tính lượng điện năng tiêu thụ. Dữ liệu này giúp các doanh nghiệp xác định các điểm tiêu thụ năng lượng cao, từ đó xây dựng các chiến lược tối ưu hóa và tiết kiệm năng lượng hiệu quả hơn.

3.4. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

Cảm biến ảo đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán tình trạng thiết bị và lên kế hoạch bảo trì trước khi xảy ra hỏng hóc. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các cảm biến vật lý hoặc bảo trì định kỳ, cảm biến ảo tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như nhiệt độ, rung động, áp suất, dòng điện và thông số vận hành khác để ước tính tình trạng thực tế của máy móc.

Ví dụ, trong ngành sản xuất máy nén hoặc động cơ công nghiệp, cảm biến ảo có thể dự đoán các dấu hiệu hao mòn hoặc lỗi cơ khí dựa trên mô hình học máy được huấn luyện từ dữ liệu lịch sử. Khi hệ thống phát hiện các bất thường hoặc xu hướng hao mòn vượt ngưỡng, cảnh báo sẽ được gửi tới bộ phận bảo trì, giúp họ can thiệp kịp thời.

Giải pháp này không chỉ giảm thời gian ngừng máy không kế hoạch mà còn tiết kiệm chi phí bảo trì, tối ưu hóa tuổi thọ thiết bị và nâng cao hiệu suất hoạt động tổng thể của nhà máy.

3.5. Tối ưu hóa sản xuất và tự động hóa quy trình

Cảm biến ảo giúp nâng cao khả năng tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất bằng cách cung cấp dữ liệu ước tính chính xác từ các thiết bị và cảm biến vật lý. Thay vì chờ kết quả đo trực tiếp, hệ thống có thể sử dụng các mô hình dự đoán từ cảm biến ảo để điều chỉnh tham số máy móc và dây chuyền sản xuất theo thời gian thực.

Ví dụ, trong một dây chuyền lắp ráp ô tô, cảm biến ảo có thể ước tính tải trọng, tốc độ và vị trí của các bộ phận dựa trên dữ liệu từ các cảm biến gián tiếp. Dữ liệu này cho phép hệ thống tự động điều chỉnh robot, giảm thời gian chu trình, tối ưu hóa vận hành và đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng đều.

Ngoài ra, cảm biến ảo còn giúp dự đoán các nút thắt cổ chai trong sản xuất, cho phép điều phối linh hoạt giữa các khâu trong dây chuyền. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đạt hiệu suất cao hơn, giảm lãng phí vật liệu và năng lượng, đồng thời nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4. Kết luận

Cảm biến ảo là một công nghệ then chốt, giúp các doanh nghiệp giải quyết các thách thức về chi phí và khả năng lắp đặt cảm biến vật lý trong kỷ nguyên IIoT. Công nghệ này không nhằm mục đích thay thế hoàn toàn cảm biến vật lý mà hoạt động như một công cụ bổ sung mạnh mẽ, tăng cường khả năng thu thập dữ liệu và giám sát của hệ thống.

Bằng cách sử dụng các mô hình toán học và thuật toán học máy, cảm biến ảo mở ra những khả năng mới trong việc giám sát, kiểm soát và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Chúng giúp các doanh nghiệp đạt được sự hiệu quả cao hơn, giảm chi phí, đảm bảo an toàn và tăng cường độ tin cậy của hệ thống. Đây là một công nghệ đầy tiềm năng mà các nhà quản lý và kỹ sư nên khám phá và triển khai để tạo ra một hệ thống sản xuất thông minh và kiên cường hơn trong tương lai.