VINIF.2024.DA112 – Core-Tech4.0: Nền tảng phối hợp phân tích dữ liệu và mô phỏng đa vật lý, kỹ thuật học máy và bản sao số tối ưu hóa sản xuất trong các doanh nghiệp sản xuất cơ khí vừa và nhỏ

Chủ nhiệm dự án
PGS. TS. Nguyễn Quốc Chí
Tổ chức chủ trì
Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. HCM

Mục tiêu:

Tạo ra một sự đổi mới của nền tảng Công nghiệp 4.0 chuyên biệt hóa và có thể tùy chỉnh được đề xuất dành cho các doanh nghiệp sản xuất cơ khí vừa và nhỏ (small and medium-sized mechanical manufacturing enterprises – SM3Es) kết hợp giữa mô hình đa vật lý (multiphysics modeling), học máy (machine learning), phân tích dựa trên đám mây (cloud-based analysis), và những tiến bộ của bản sao kỹ thuật số (digital twin) để tăng tốc độ, tính linh hoạt, và khả năng thích ứng, đồng thời giải quyết những trở ngại trong triển khai và nguồn lực hạn chế của các SM3Es. Những mục tiêu cụ thể của dự án này bao gồm:
1. Phát triển các mô hình mô phỏng và dự đoán cho các thông số xử lý bằng cách tích hợp các mô hình đa vật lý, máy học, và nhận dạng thời gian thực.
2. Phát triển mạng lưới cảm biến (sensor networks) và nền tảng IoT (Internet of Things) cho các máy CNC.
3. Thiết kế một nền tảng dựa trên đám mây có giá thành hợp lý và an toàn để kết nối và giám sát nhiều máy CNC, cho phép thu thập dữ liệu thời gian thực, phát hiện lỗi, và đưa ra quyết định thông minh đồng thời đảm bảo sự riêng tư và bảo vệ dữ liệu cho các SM3Es.
4.Phát triển một nền tảng quản lý thông minh hợp nhất, kết hợp các Mục tiêu 1.-3. để tạo ra một kế hoạch sản xuất được tối ưu hóa bao gồm các giai đoạn gia công của từng chi tiết, thời gian chu kỳ của mỗi máy CNC, và các thiết lập thông số cho mỗi máy CNC cho một sản phẩm cụ thể.
5. Phát triển một công cụ quản lý chất lượng và giám sát sản xuất sử dụng các kết quả phân tích từ Mục tiêu 1., 2., và 3. và dữ liệu thu thập từ hệ thống IoT. Công cụ này tích hợp các thuật toán máy học để phát hiện lỗi và đưa ra quyết định liên quan đến việc thay đổi quy trình công nghệ (chia nhiệm vụ và thông số trong công nghệ trong quy trình) và lập kế hoạch sản xuất thích ứng để phù hợp với những thay đổi này.
6.Tạo ra một giải pháp cặp song sinh kỹ thuật số hiệu quả về chi phí cho các SM3Es, tận dụng nền tảng NVIDIA Omniverse để trình diễn khái niệm về Metaverse Công nghiệp cho gia công CNC.

Nội dung:

Nội dung 1: Phát triển một hệ thống thu thập dữ liệu và kiểm soát dựa trên IoT cho các dây chuyền gia công bằng máy CNC, cùng một nền tảng mô hình hóa cho các quy trình gia công sử dụng các mô hình đa vật lý và học máy.
Nội dung 2: Phát triển hệ thống lập kế hoạch quy trình thông minh sử dụng công nghệ học máy và hệ thống mô phỏng trên bản sao số.
Nội dung 3: Phát triển một nền tảng kiểm soát chất lượng thông minh cho quy trình sản xuất. Nền tảng này sử dụng hệ thống IoT, trung tâm dữ liệu, các mô hình thư viện cho mỗi máy CNC trong WP 1, kế hoạch sản xuất, và hệ thống hệ thống mô phỏng trên bản sao số trong Nội dung 2.
Nội dung 4: Chứng minh khái niệm của Metaverse Công nghiệp dựa trên CoreTech4.0.
Nội dung 5: Chuyển giao công nghệ và kiến thức sáng tạo được sản xuất trong dự án này đến các cộng đồng rộng lớn hơn để đóng góp hiệu quả vào sự phát triển bền vững của Việt Nam.

Tác động:
Dự án sẽ cung cấp cho các doanh nghiệp sản xuất cơ khí vừa và nhỏ tại Việt Nam cơ hội tiếp cận với những lợi ích của các công nghệ Công nghiệp 4.0. Những công nghệ này bao gồm các nền tảng IoT, trí tuệ nhân tạo, hệ thống mô phỏng dựa trên bản sao số, phân tích dữ liệu, và metaverse công nghiệp. Dự án cung cấp các giải pháp tùy chỉnh, linh hoạt để giúp doanh nghiệp tăng năng suất, nâng cao chất lượng, và cải thiện khả năng cạnh tranh cả trong nước và quốc tế. Những giải pháp này phù hợp với chiến lược “Make in Vietnam”.
Các sản phẩm đầu ra có quyền truy cập mở của dự án, như cơ sở dữ liệu, thư viện phần mềm, và môi trường đào tạo ảo, sử dụng nền tảng metaverse công nghiệp và được thiết kế để mang tính tổng quát. Nền tàng này bảo đảm việc tiếp cận các Công nghệ 4.0 trong sản xuất và góp phần vào sự tăng trưởng kinh tế bền vững và nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động. Sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp sẽ đảm bảo quá trình chuyển giao kiến thức hiệu quả.
Dự án cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực nghiên cứu của nhóm nghiên cứu tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh. Bằng việc đào tạo một nghiên cứu sinh tiến sĩ và năm học viên cao học, cũng như tạo điều kiện cho sự kết nối giữa các nhà khoa học Việt Nam trong nước và các nhà khoa học Việt Nam ở nước ngoài, dự án sẽ tăng cường đáng kể tiềm năng nghiên cứu của trường. Cam kết của dự án trong việc thúc đẩy ngành công nghiệp và học thuật của Việt Nam thể hiện qua khả năng thiết lập một trung tâm nghiên cứu Smart Factory, với sự hỗ trợ của VinIF, thông qua dự án Core-Tech4.0.

Chủ nhiệm dự án
PGS. TS. Nguyễn Quốc Chí
Tổ chức chủ trì
Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. HCM

Tags

Tiến độ dự kiến
29/11/2024
28/11/2025
Giai đoạn 1

– Hoàn tất thiết kế, thi công, và lắp đặt hệ thống thu thập dữ liệu cảm biến theo phương thức Internet of Things (IoT) cho giám sát quy trình sản xuất trong các doanh nghiệp cơ khí nhỏ và vừa.
– Xây dựng và kiểm chứng chương trình phân tích dữ liệu thu thập từ hệ thống IoT và cảm biến phát triển ở WP 1.1
– Xây dựng và kiểm chứng chương trình machine learning ước lượng các thông số vật lý gặp khó khăn trong thiết kế đo lường phục vụ tích hợp với mô hình đa vật lý
– Xây dựng và kiểm chứng mô hình toán học đa vật lý có tích hợp với chương trình machine learning cho ước lượng các thông số chưa biết.
– Xây dựng và kiểm chứng gói phần mềm (dưới dạng thư viện hoặc prototype) sử dụng mô hình đa vật lý để phân tích dữ liệu, chuẩn bị cơ sở cho WP4.
– Các mô hình đa vật lý (multiphysics models) của từng máy CNC được xây dựng dựa trên dữ liệu thực tế.
– Xây dựng và kiểm chứng mô hình toán học và chương trình mô phỏng cho quy trình sản xuất dạng job-shop có cân nhắc các yếu tố bất định
– Xây dựng gói phần mềm thu thập và phân tích dữ liệu sản xuất thực tế trong nhà máy cơ khí vừa và nhỏ
– 02 bản thảo được gửi tới các tạp chí Q1
– 05 bài báo được chấp nhận đăng trong hội nghị (được bao gồm trong cơ sở dữ liệu Scopus)

28/10/2026
Giai đoạn 2

– Xây dựng và kiểm chứng mô hình học máy có kết quả makespan tốt hơn các mô hình hiện đang được sử dụng và bền vững với các yếu tố bất định về môi trường sản xuất (sự cố kỹ thuật, sự cố do con người, thay đổi công nghệ sản xuất, v.v)
– Xây dựng và kiểm chứng gói phần mềm tích hợp mô phỏng đồng bộ mô hình đa vật lý và mô hình học máy cho tối ưu hóa qui trình.
– Xây dựng và kiểm chứng gói phần mềm kiểm soát chất lượng đạt độ chính xác cao trong việc tự động phát hiện lỗi, đảm bảo nhận diện lỗi tin cậy theo thời gian thực.
– Xây dựng và kiểm chứng gói phần mềm hỗ trợ ra quyết định hiệu suất cao, đáng tin cậy, hỗ trợ tối ưu hóa vận hành CNC.
– 02 bản thảo được gửi tới các tạp chí Q1

– 02 bài báo Q1 đã nộp trong Giai đoạn 1 được chấp nhận đăng

– 03 bài báo được chấp nhận đăng trong hội nghị (được bao gồm trong cơ sở dữ liệu Scopus)
– 01 Đơn đăng ký sáng chế được chấp nhận

28/10/2027
Giai đoạn 3

– Xây dựng mô hình Digital Twin trên nền tảng NVIDIA Omniverse phản ánh trung thực trạng thái máy CNC trong thời gian thực.
– Xây dựng và kiểm chứng giao diện trực quan cho chương trình mô phỏng trên nền tảng NVIDA Omniverse.
– Báo cáo kinh tế kỹ thuật từ dữ liệu áp dụng tại doanh nghiệp và khảo sát tiền khả thi tại các doanh nghiệp.
– 01 phần mềm mô phỏng mã nguồn mở.
– 01 cơ sở dữ liệu khoa học mở (Zenodo hoặc Github).
01 phòng thí nghiệm ảo mô phỏng quá trình gia công và lập kế hoạch sản xuất trên nền tảng NVIDA Omniverse.
– 01 hội thảo giới thiệu kết quả nghiên cứu với doanh nghiệp và các nhà nghiên cứu.
– 01 bài báo Q1 được chấp nhận đăng
– 02 bài báo Q1 đã nộp trong Giai đoạn 2 được chấp nhận đăng
– 02 bài báo được chấp nhận đăng trong hội nghị (được bao gồm trong cơ sở dữ liệu Scopus)

Tiến độ thực tế
29/11/2024
28/11/2025
Giai đoạn 1
28/10/2026
Giai đoạn 2
28/10/2027
Giai đoạn 3