Hãy tưởng tượng một thế giới trong đó quản lý hàng tồn kho không chỉ là những tác vụ tầm thường mà trở thành động lực cho sự phát triển và hiệu quả. Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) đã xuất hiện như một yếu tố thay đổi cuộc chơi, tích hợp một cách liền mạch các máy móc thông minh, cảm biến và thiết bị vào trung tâm của quy trình lập danh mục hàng tồn kho.
Sự thay đổi này trao quyền cho các doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của phân tích dữ liệu thời gian thực, mở ra một kho báu cơ hội cho quyết định thông minh hơn, nâng cao năng suất và tăng cường an toàn.
Tuy nhiên, với dữ liệu lớn thì trách nhiệm lớn. Thách thức nằm ở việc quản lý và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ được sinh ra bởi những thiết bị kết nối này.
Đây là lúc khái niệm về Hồ Dữ liệu xuất hiện - một kho lưu trữ tập trung chứa dữ liệu thô, không có cấu trúc, sẵn sàng được truy cập và phân tích bằng một loạt các công cụ và ứng dụng đa dạng.
Cuộc khám phá hấp dẫn này sẽ tìm hiểu mối quan hệ cộng sinh giữa Odoo ERP hệ thống, các cảm biến IIoT và Hồ Dữ liệu. Khám phá cách bộ ba mạnh mẽ này hợp tác để cách mạng hóa quản lý hàng tồn kho, theo dõi chuyển động sản phẩm một cách tỉ mỉ, tối ưu hóa mức tồn kho và trao quyền cho các quyết định thông minh về mua hàng và sản xuất.
Trong quá trình này, chúng tôi sẽ giải mã sự tích hợp liền mạch của các dịch vụ AWS giúp việc thu nhận, biến đổi và lưu trữ dữ liệu trong Hồ Dữ liệu trở thành một quy trình liền mạch và hiệu quả.
Đến khi chúng ta kết thúc hành trình này, bạn sẽ có một hiểu biết toàn diện về cách sự hội tụ hài hòa của IIoT, Data Lakes và hệ thống Odoo ERP có thể biến đổi quy trình quản lý tồn kho của bạn, nâng cao các biện pháp an toàn lên một tầm cao mới và thúc đẩy việc giảm chi phí đáng kể.
Hãy sẵn sàng chào đón tương lai của quản lý tồn kho chưa từng thấy trước đây.
Internet của Vạn vật Công nghiệp (IIoT) là gì?
Theo chính nó định nghĩa , IIoT là việc sử dụng các cảm biến hoặc thiết bị liên kết với nhau liên kết với cơ sở hạ tầng máy tính và internet cho các ứng dụng công nghiệp.
Nó là một phiên bản mạnh mẽ hơn của Internet của Vạn vật (IoT) chủ yếu được sử dụng cho nhu cầu của người dùng cuối. IIoT cũng là một sự tiến hóa tự nhiên của Hệ thống điều khiển phân tán (DCS) và Bộ điều khiển logic lập trình được ( PLC ), cái đã trở nên nổi tiếng trong nhiều ngành công nghiệp sản xuất vào những năm 1980 và 1990.
Tóm lại, IIoT chủ yếu nhằm mục đích triển khai các máy móc hoặc cảm biến thông minh để thu thập dữ liệu cần thiết qua Internet trong các môi trường sản xuất khó khăn.
IoT công nghiệp (IIoT) có thể mang lại nhiều lợi ích cho công nhân nhà máy, bao gồm lợi ích về an toàn. Trước tiên, IIoT có thể giúp ngăn chặn tai nạn bằng cách cung cấp dữ liệu theo thời gian thực về hiệu suất của máy móc và thiết bị.
Dữ liệu này có thể phát hiện các sự cố hoặc vấn đề tiềm ẩn, cho phép các đội bảo trì thực hiện hành động khắc phục trước khi xảy ra tai nạn.
Thứ hai, IIoT có thể giám sát sức khỏe và an toàn của công nhân bằng cách theo dõi các dấu hiệu sinh tồn, mẫu di chuyển và các điểm dữ liệu khác. Thông tin này có thể phát hiện sự mệt mỏi, căng thẳng hoặc các yếu tố khác ảnh hưởng đến sự an toàn của công nhân, cho phép các nhà tuyển dụng có thể thực hiện các hành động sửa chữa hoặc điều chỉnh điều kiện làm việc.
Cuối cùng, IIoT có thể giúp cải thiện điều kiện làm việc tổng thể bằng cách cung cấp những hiểu biết về năng suất của công nhân, e và sự hài lòng với công việc. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về quy trình làm việc, lịch trình và phân bổ nguồn lực, cuối cùng dẫn đến một nơi làm việc an toàn hơn, hiệu quả hơn.
Data Lake là gì?
Data Lake là một kho dữ liệu tập trung. Nó thường lưu trữ dữ liệu ở định dạng tự nhiên hoặc thô của nó. Thường thì điều này có thể không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
Một Data Lake cũng có thể lưu trữ dữ liệu, bao gồm các bản sao thô của dữ liệu hệ thống nguồn, dữ liệu cảm biến IIoT, dữ liệu xã hội, v.v., và biến đổi dữ liệu thành các thực thể có giá trị.
Các thực thể này sau đó có thể được sử dụng cho báo cáo, trực quan hóa, phân tích hoặc mục đích học máy. Một data lake cũng có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu quan hệ (dòng và cột), dữ liệu bán cấu trúc (CSV, nhật ký, XML, JSON), dữ liệu không có cấu trúc (email, tài liệu, PDF) và dữ liệu nhị phân (hình ảnh, âm thanh, video).
Hệ thống ERP Odoo
The Hệ thống Odoo ERP là một bộ ứng dụng kinh doanh toàn diện cung cấp nhiều mô-đun như Bán hàng, Mua hàng, Kho, Sản xuất , Kế toán, và nhiều hơn nữa. Đây là một phần mềm nguồn mở có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của một doanh nghiệp.
Hệ thống cung cấp một nền tảng thống nhất để quản lý các quy trình kinh doanh khác nhau và giúp cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và tăng năng suất.
Trong bối cảnh của chúng tôi, chúng tôi sẽ tập trung vào Kho Odoo mô-đun, được thiết kế để quản lý kho, hàng tồn kho, nhà cung cấp, và nhiều hơn nữa.
Nó cho phép các doanh nghiệp theo dõi mức tồn kho, giám sát chuyển động sản phẩm và đưa ra quyết định thông minh về việc mua sắm và sản xuất.
Từ góc nhìn của chim, một số khía cạnh được kết hợp: Cảm biến IIoT, dữ liệu thô được chuyển đổi bởi Data Lake, sau đó sẽ được tích hợp thông qua chức năng không máy chủ và API với mô-đun Tồn kho Odoo.
Hình minh họa sau đây cho thấy quy trình tổng thể:
Như sơ đồ luồng cho thấy, các cảm biến IIoT phát hiện số lượng tồn kho, vị trí và tình trạng (ví dụ: khi tồn kho ở trạng thái ‘bị hư hại’) trong kho và chuyển tiếp thông tin đến tài nguyên IoT Core trong AWS Cloud.
Một thông tin khác đáng đề cập là dữ liệu cho bất kỳ tồn kho đến hoặc đi, được ghi lại vĩnh viễn bởi các cảm biến IIoT tại cổng kho. Các cảm biến IIoT này cũng sẽ chuyển tiếp thông tin đến IoT Core.
Khi IoT Core nhận được thông tin, nó sẽ được chuyển tiếp đến Data Lake trong AWS Cloud. Data Lake là một kho lưu trữ tập trung lưu giữ tất cả dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến IIoT.
Chức năng chính của Data Lake này là chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có cấu trúc, sau đó sẽ được chuyển tiếp đến mô-đun Tồn kho Odoo với sự trợ giúp của chức năng AWS Lambda.
Chức năng lambda là một tài nguyên không máy chủ. Nó sẽ lấy dữ liệu có cấu trúc từ Data Lake và chuyển tiếp đến Odoo. Sau đó, mô-đun Tồn kho Odoo sử dụng tích hợp API để giao tiếp với chức năng Lambda nhằm truy cập dữ liệu này theo thời gian thực, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh về mức tồn kho của họ.
Giả sử một kho có một cảm biến theo dõi nhiệt độ của sản phẩm. Nếu nhiệt độ vượt quá một ngưỡng nhất định, cảm biến sẽ kích hoạt một cảnh báo và gửi dữ liệu đến Data Lake.
Module Quản lý Kho Odoo có thể truy cập dữ liệu này theo thời gian thực và tự động điều chỉnh mức tồn kho của các sản phẩm bị ảnh hưởng, đảm bảo rằng kho luôn có đúng số lượng hàng trên tay.
Tương tự, nếu một nhà cung cấp vận chuyển các sản phẩm không đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng quy định, các cảm biến IIoT có thể ghi lại dữ liệu này và gửi đến Data Lake. Module Quản lý Kho Odoo có thể sau đó sử dụng dữ liệu này để tự động từ chối lô hàng hoặc điều chỉnh mức tồn kho cho phù hợp.
Bạn có muốn triển khai Odoo một cách hiệu quả nhất không?
Dịch vụ AWS cho IIoT và Data Lake
Khả năng cốt lõi của kiến trúc Data Lake là khả năng nhanh chóng và dễ dàng tiếp nhận và biến đổi nhiều loại dữ liệu:
- Dữ liệu phát trực tiếp theo thời gian thực và tài sản dữ liệu khối từ các nền tảng lưu trữ tại chỗ.
- Dữ liệu có cấu trúc được tạo ra và xử lý bởi các nền tảng tại chỗ cũ - máy chính và kho dữ liệu.
- Dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc – hình ảnh, tệp văn bản, âm thanh và video, và đồ thị).
Tuỳ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn, AWS cung cấp các dịch vụ và khả năng để tiếp nhận các loại dữ liệu khác nhau vào Hồ Dữ Liệu của bạn được xây dựng trên Amazon S3.
Các Dịch Vụ AWS sau sẽ quan trọng trong bối cảnh IIoT của chúng ta:
- AWS IoT Core. IoT Core là một dịch vụ được quản lý cho phép các thiết bị kết nối (tức là máy móc/thể cảm thông minh) tương tác một cách an toàn với các dịch vụ đám mây. Nó có thể hỗ trợ hàng tỷ thiết bị và hàng triệu thông điệp và xử lý và chuyển tiếp những thông điệp đó đến các Điểm Cuối hoặc Dịch Vụ AWS khác.
- Amazon Kinesis Firehose . Kinesis Firehose là một dịch vụ được quản lý để cung cấp dữ liệu phát trực tiếp theo thời gian thực đến các điểm đến cụ thể, chẳng hạn như Amazon S3.
- Dịch vụ Lưu trữ Đối tượng Đơn giản của Amazon (S3) . S3 là một dịch vụ lưu trữ đối tượng đơn giản cung cấp lưu trữ có thể mở rộng, khả năng truy cập dữ liệu, bảo mật và hiệu suất. Trong ngữ cảnh IIoT và Data Lake, nó là kho lưu trữ trung tâm cho dữ liệu thô và dữ liệu có cấu trúc.
- AWS Glue. Đây là một dịch vụ tích hợp dữ liệu không máy chủ giúp người dùng phân tích dễ dàng khám phá, chuẩn bị, di chuyển và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Trong bối cảnh của chúng tôi, ba tính năng của AWS Glue sẽ được sử dụng:
- Công việc ETL. Đây là tính năng cốt lõi của AWS Glue thực hiện nhiệm vụ ETL.
- Danh mục Dữ liệu. Danh mục Dữ liệu AWS Glue tham chiếu dữ liệu được sử dụng làm nguồn và đích cho các công việc trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) của bạn trong AWS Glue.
- Bọ. Bọ có nhiệm vụ chính là làm đầy Danh mục Dữ liệu với các bảng. Một bọ sẽ quét nhiều nguồn dữ liệu trong một lần chạy duy nhất. Sau khi hoàn tất, bọ tạo hoặc cập nhật các bảng trong Danh mục Dữ liệu để sử dụng sau bởi Công việc ETL.
- AWS Lambda . Lambda là một dịch vụ serverless được quản lý cho phép bạn chạy mã mà không cần phải cung cấp máy chủ. Nó chạy mã trên một hạ tầng có sẵn cao và thực hiện tất cả quản trị hạ tầng mà không cần sự can thiệp của người dùng.
- Amazon Route 53 . Route 53 là một Dịch vụ Tên Miền (DNS) có độ khả dụng cao và có thể mở rộng. Nó kết nối các yêu cầu của người dùng đến các ứng dụng internet đang chạy trên AWS.
- AWS CloudFront . CloudFront là một dịch vụ Mạng Phân Phối Nội Dung (CDN) được quản lý, giúp tăng tốc độ phân phối nội dung web tĩnh và động đến người dùng.
- Elastic Load Balancer . Một dịch vụ cân bằng tải được quản lý phân phối lưu lượng ứng dụng đến và mở rộng tốt để đáp ứng các nhu cầu về lưu lượng.
- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) . EC2 là dịch vụ máy ảo được quản lý có thể được sử dụng để lưu trữ các ứng dụng web trên đám mây, trong trường hợp của chúng tôi, là cho ứng dụng Odoo ERP.
- Amazon Relational Data Service (RDS) . Đây là dịch vụ RDBMS trên đám mây hỗ trợ cơ sở dữ liệu PostgreSQL được sử dụng bởi ứng dụng Odoo ERP.
Góc nhìn Kỹ thuật
Sau khi đã định nghĩa tất cả các điều cơ bản cần thiết, chúng tôi giờ đây định nghĩa kiến trúc tổng thể:
Các cảm biến IIoT sẽ gửi dữ liệu Telemetry đến AWS IoT Core. Khi được lấy, nó sẽ được chuyển tiếp đến Kinesis Firehose. Kinesis Firehose được cấu hình để tiêu thụ dữ liệu Telemetry nguồn từ IoT Core.
Phần Giao hàng của Kinesis Firehose sẽ chuyển tiếp Dữ liệu Telemetry đến thùng S3 dữ liệu thô. Trình thu thập sẽ thực hiện nhiệm vụ của mình bằng cách thu thập dữ liệu (tức là các thùng S3 trong trường hợp này), sau đó tạo hoặc cập nhật các bảng trong Danh mục Dữ liệu.
Nhiệm vụ AWS Glue ETL sẽ thực hiện việc Trích xuất và Biến đổi dữ liệu thô và Tải nó vào thùng S3 dữ liệu có cấu trúc.
Chức năng AWS Lambda sẽ thông báo cho Odoo Inventory thông qua tích hợp API về thông tin hàng tồn kho vào thời điểm thích hợp.
Cùng lúc đó, Aill sẽ lấy dữ liệu có cấu trúc từ bucket S3 và cập nhật nó vào cơ sở dữ liệu Odoo (trong trường hợp này, phiên bản RDS chính) theo thời gian thực.
Khi dữ liệu sẵn sàng trong phiên bản chính, phiên bản dự phòng cũng sẽ được đồng bộ hóa. Mục đích là để giữ nhiều bản sao dữ liệu trong 2 phiên bản. Điều này có nghĩa là 99,95% dữ liệu có mức độ khả dụng cao.
Để đảm bảo thực hành kinh doanh an toàn, nên sử dụng kết nối bảo mật giữa Văn phòng chính hoặc mạng On-Premise và AWS Cloud. Điều này được thực hiện bằng cách thiết lập kết nối VPN Site-To-Site giữa các mạng On-Premise và AWS Cloud.
Cổng VPN được cấu hình ở phía AWS Cloud, và Cổng Khách hàng được cấu hình ở phía On-Premise.
Khi kết nối bảo mật được thiết lập, người dùng Odoo có thể tiêu thụ và thao tác dữ liệu đã được chuyển đổi bằng cách sử dụng Mô-đun Quản lý hàng tồn kho Odoo.
Các thách thức và hạn chế của IIoT và kiến trúc Data Lake
Mặc dù có nhiều lợi ích khi triển khai IIoT và kiến trúc Data Lake trong ngành sản xuất, nhưng vẫn có một số thách thức và hạn chế cần xem xét.
Một số điều này bao gồm:
- Bảo mật và Riêng tư Dữ liệu : Vì IIoT liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu nhạy cảm, việc đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trở thành mối quan tâm quan trọng. Bất kỳ sự vi phạm nào trong bảo mật dữ liệu đều có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng như đánh cắp dữ liệu, sự cố hệ thống hoặc mất năng suất.
- Những Thách thức Tích hợp : Việc tích hợp IIoT với các hệ thống cũ có thể là một thách thức đáng kể. IIoT tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ và các hệ thống cũ có thể không được trang bị để xử lý lượng dữ liệu như vậy. Hơn nữa, việc tích hợp có thể yêu cầu việc lập bản đồ và biến đổi dữ liệu phức tạp, làm tăng độ phức tạp và chi phí.
- Thiếu tiêu chuẩn : IIoT là một công nghệ tương đối mới, và không có tiêu chuẩn nào được thiết lập để điều chỉnh việc triển khai của nó. Sự thiếu hụt tiêu chuẩn này có thể tạo ra các vấn đề về khả năng tương tác giữa các thiết bị, nền tảng và hệ thống.
- Thiếu nhân lực có tay nghề : Việc triển khai IIoT và Kiến trúc Data Lake yêu cầu nhân lực có tay nghề để thiết kế, triển khai và quản lý hệ thống. Tuy nhiên, sự thiếu hụt nhân lực có tay nghề với chuyên môn cần thiết có thể tạo ra những thách thức trong việc triển khai và duy trì những hệ thống này.
- Khả năng mở rộng : Khi IIoT tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, việc mở rộng cơ sở hạ tầng để xử lý dữ liệu này trở nên cần thiết. Việc mở rộng có thể gặp khó khăn, đặc biệt nếu cơ sở hạ tầng không được thiết kế để xử lý các khối lượng dữ liệu lớn.
- Chất lượng dữ liệu : Độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu được tạo ra từ IIoT là rất quan trọng cho sự thành công của bất kỳ sáng kiến IIoT nào. Tuy nhiên, đảm bảo chất lượng dữ liệu có thể gặp khó khăn, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau.
- Chi phí : Việc triển khai IIoT và Kiến trúc Data Lake yêu cầu các khoản đầu tư đáng kể về cơ sở hạ tầng, phần cứng, phần mềm và nhân lực. Hơn nữa, việc bảo trì và quản lý những hệ thống này cũng có thể tốn kém.
Kết luận
Trong suốt bài viết này, chúng tôi đã khám phá tiềm năng đáng chú ý khi IIoT, Data Lakes và Odoo hội tụ.
Việc tích hợp những công nghệ mạnh mẽ này cung cấp giải pháp toàn diện để quản lý hàng tồn kho, kho bãi, nhà cung cấp và nhiều hơn nữa. Với sự hỗ trợ của Dịch vụ AWS, kiến trúc IIoT và Data Lake trở thành một yếu tố thúc đẩy cho việc ra quyết định thông minh và duy trì tính cạnh tranh.
Là một trong những đối tác Odoo hàng đầu thế giới, chúng tôi có chuyên môn và kinh nghiệm để giúp bạn khai thác sức mạnh biến đổi này. Cùng nhau, hãy định hình tương lai của việc quản lý hàng tồn kho, mở khóa những cấp độ hiệu quả mới, và thúc đẩy doanh nghiệp của bạn tiến tới tăng trưởng và thành công không giới hạn.
Liên hệ với chúng tôi hôm nay và bắt đầu một hành trình chuyển đổi được hỗ trợ bởi IIoT, Data Lakes và Hệ thống ERP Odoo. Hãy định nghĩa lại những gì có thể trong quản lý hàng tồn kho và nắm bắt những cơ hội chờ đợi.