Predictive Maintenance in Smart Factories_ Architectures, Methodologies, and Use-cases

Xuất bản bởi Springer (2021), cuốn sách là tài liệu không thể thiếu dành cho các kỹ sư, nhà nghiên cứu, chuyên gia dữ liệu, và quản lý công nghiệp đang hướng đến việc áp dụng công nghệ bảo trì tiên đoán để nâng cao độ tin cậy, giảm thời gian chết và tối ưu chi phí vận hành trong các nhà máy sản xuất hiện đại.

Điểm nổi bật của cuốn sách:

• Kiến trúc số và phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến: Trình bày chi tiết nền tảng hạ tầng cloud-to-edge, các kỹ thuật học máy (ML), mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN, LSTM), deep learning và cả các mô hình lai kết hợp vật lý – dữ liệu để xây dựng hệ thống PdM hiệu quả.

• Giải pháp plug-n-play dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs): Cuốn sách đi sâu vào kiến trúc hệ thống SERENA – nền tảng dễ triển khai, tự cấu hình, hỗ trợ phân tích tiên đoán như một dịch vụ (PdM-as-a-Service), phù hợp với SMEs có nguồn lực hạn chế nhưng vẫn mong muốn chuyển đổi số.

• Phân tích vòng đời dữ liệu trong bảo trì tiên đoán: Từ thu thập, làm sạch, tích hợp, phân tích, đến tạo cảnh báo và hỗ trợ ra quyết định bảo trì – tất cả đều được minh họa thông qua các mô hình cụ thể và bài toán thực tế.

• Bài toán tiên đoán tuổi thọ còn lại (RUL): Trình bày nhiều kỹ thuật tiên tiến như mô hình thống kê Wiener, học sâu, autoencoder, Transformer,… giúp ước lượng độ xuống cấp và đưa ra cảnh báo sớm.

• Các tình huống ứng dụng thực tế: Bao gồm 6 ngành công nghiệp – từ sản xuất robot, thiết bị đo lường, sản phẩm điện tử, thang máy, ngành thép, đến sản xuất theo công nghệ in 3D – với kết quả phân tích, dữ liệu thực tế và đánh giá hiệu quả cụ thể.

Ai nên đọc cuốn sách này?

• Kỹ sư và chuyên gia bảo trì, quản lý kỹ thuật trong các nhà máy sản xuất đang muốn triển khai hoặc nâng cấp hệ thống bảo trì từ phản ứng (reactive) sang tiên đoán (predictive).

• Nhà nghiên cứu và chuyên viên khoa học dữ liệu trong lĩnh vực công nghiệp 4.0, IoT, AI ứng dụng.

• Doanh nghiệp vừa và nhỏ đang tìm kiếm giải pháp bảo trì thông minh với chi phí đầu tư hợp lý.

• Sinh viên và giảng viên chuyên ngành kỹ thuật, tự động hóa, khoa học dữ liệu và quản lý công nghiệp.

Với lối trình bày khoa học, đa chiều và giàu tính thực tiễn, Predictive Maintenance in Smart Factories không chỉ cung cấp kiến thức nền tảng và phương pháp triển khai bảo trì tiên đoán, mà còn truyền cảm hứng cho các doanh nghiệp và kỹ sư tiếp cận cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 một cách thực tế và hiệu quả.