GIỎ HÀNG
- Không có sản phẩm trong giỏ hàng
Tổng Tiền:
0VND
🤖 Tự động hóa thông minh
AIoT & Smart Automation cho vận hành chủ động
Kết nối cảm biến, dữ liệu hiện trường và trí tuệ nhân tạo để phát hiện bất thường, dự báo sự cố và tự động hóa hành động.
Dữ liệu thời gian thực · Cảnh báo sớm · Tự động hóa có phê duyệt
eragenai / service / aiot
Smart operations
Bảng điều hành vận hành
Tuần 1Tuần 2Tuần 3Hiện tại
Chỉ số chính87%Thiết bị đang hoạt động ổn định
Trạng thái triển khaiĐang theo dõiĐánh giá định kỳ
Kiểm soátĐã bậtPhân quyền & nhật ký
01Kết nối thiết bị & hệ thống
02Theo dõi dữ liệu trực tiếp
03Phát hiện bất thường
04Hành động theo quy tắc
Giải pháp cốt lõi
Từ dữ liệu hiện trường đến hành động tự động.
AIoT kết hợp thiết bị kết nối với AI để đội ngũ không chỉ nhìn thấy điều đang xảy ra mà còn biết việc gì cần làm tiếp theo.
Thiết kế theo bài toán
Hiểu hiện trạng trước, chọn công nghệ sau.
Giải pháp được xây theo dữ liệu, con người và quy trình đang có; ưu tiên kết quả dùng được thay vì triển khai phức tạp.
- Phạm vi và người chịu trách nhiệm rõ
- Dữ liệu được kiểm soát theo quyền
- Đo kết quả trước khi mở rộng
- Đào tạo để đội ngũ tự vận hành
Kết nối thiết bị
Thu thập dữ liệu từ cảm biến, máy móc, camera và hệ thống hiện có.
Xem lớp kết nối →Theo dõi trực tiếp
Hiển thị chỉ số quan trọng theo thời gian và khu vực vận hành.
Xem bảng điều hành →Cảnh báo bất thường
Nhận diện tín hiệu khác thường trước khi thành sự cố lớn.
Xem cảnh báo sớm →Bảo trì dự báo
Dự đoán nguy cơ hỏng hóc để lên kế hoạch bảo trì phù hợp.
Xem bảo trì dự báo →Workflow tự động
Kích hoạt thông báo, phiếu việc hoặc bước xử lý theo quy tắc.
Xem workflow →Con người kiểm soát
Những hành động quan trọng vẫn có điểm duyệt và người chịu trách nhiệm.
Tìm hiểu vận hành →Mô hình triển khai
Bốn lớp để hệ thống dễ hiểu và dễ mở rộng
Mỗi dịch vụ có cách triển khai riêng, nhưng đều cần tách rõ nguồn dữ liệu, xử lý AI, quy trình và lớp kiểm soát.
01
Thiết bị
Cảm biến, máy móc, camera và nguồn tín hiệu.
02
Kết nối
Thu thập, chuẩn hóa và truyền dữ liệu an toàn.
03
Phân tích AI
Phát hiện mẫu, dự báo và xếp hạng ưu tiên.
04
Hành động
Cảnh báo, giao việc, phê duyệt và ghi log.
Cách vận hành
Từ dữ liệu đến hành động có kiểm soát
Một quy trình tốt luôn có đầu vào, người phụ trách, điểm kiểm tra và tiêu chí hoàn thành rõ ràng.
Ví dụ: Cảnh báo máy có dấu hiệu bất thường
01
Thiết bị gửi tín hiệuNhiệt độ, độ rung hoặc công suất thay đổi.
02
AI so sánh bối cảnhĐối chiếu lịch sử, ngưỡng và điều kiện vận hành.
03
Xếp hạng mức độPhân biệt cảnh báo cần theo dõi và sự cố cần xử lý.
04
Giao việc có kiểm soátTạo phiếu việc, thông báo và theo dõi đến khi đóng.
Nguyên tắc để triển khai an toàn
01
Bắt đầu nhỏ và đo đượcChọn một quy trình có tác động rõ để kiểm chứng.
02
Con người vẫn chịu trách nhiệmAI hỗ trợ quyết định; hành động nhạy cảm cần phê duyệt.
03
Dữ liệu có nguồn và quyềnChỉ dùng dữ liệu phù hợp với mục tiêu và vai trò.
04
Cải tiến theo phản hồiĐánh giá thực tế để cập nhật quy trình và mô hình.
Ứng dụng thực tế
Use case theo phòng ban, diễn giải bằng tiếng Việt
Chọn bài toán có dữ liệu sẵn, tần suất cao và người chịu trách nhiệm rõ để bắt đầu.
Sản xuất
Theo dõi máy móc
Giảm thời gian dừng máy và hỗ trợ bảo trì theo tình trạng thực tế.
Kho vận
Giám sát kho & năng lượng
Theo dõi nhiệt độ, vị trí, tiêu thụ và bất thường trong kho.
Tòa nhà
Vận hành tòa nhà thông minh
Điều phối thiết bị, năng lượng, an ninh và bảo trì.
Nông nghiệp
Canh tác theo dữ liệu
Theo dõi môi trường, tưới tiêu và cảnh báo điều kiện bất lợi.
Bán lẻ
Cửa hàng vận hành chủ động
Kết hợp thiết bị, camera và dữ liệu bán hàng để cải thiện dịch vụ.
Dịch vụ
Quản lý tài sản hiện trường
Theo dõi tình trạng tài sản và điều phối đội kỹ thuật.
Lộ trình áp dụng
Chọn mức triển khai phù hợp
Không cần đầu tư mọi thứ cùng lúc; đi từ nền tảng tối thiểu đến hệ thống tích hợp khi đã có bằng chứng hiệu quả.
Khảo sát
Bản đồ dữ liệu hiện trường
Xác định thiết bị, tín hiệu, mục tiêu và giới hạn kết nối.
- Danh mục thiết bị
- Nguồn dữ liệu
- Tiêu chí cảnh báo
Thí điểm
Một quy trình thông minh
Chọn một khu vực hoặc dòng thiết bị để đo kết quả.
- Dashboard trực tiếp
- Cảnh báo bất thường
- Phiếu việc tự động
Mở rộng
Mạng lưới vận hành AIoT
Nhân rộng sang các khu vực và quy trình có giá trị.
- Quản lý tập trung
- Dự báo bảo trì
- KPI vận hành
Giải thích thuật ngữ
Đọc thuật ngữ quốc tế theo cách dễ hiểu
Giữ thuật ngữ tiếng Anh trong ngoặc để thuận tiện tra cứu, nhưng phần diễn giải luôn dùng tiếng Việt có dấu.
AIoTThiết bị kết nối có trí tuệ nhân tạo
Kết hợp dữ liệu từ thiết bị với AI để phân tích và hành động.
EdgeXử lý ngay gần thiết bị
Giúp phản hồi nhanh hơn và giảm việc gửi toàn bộ dữ liệu lên máy chủ.
AnomalyTín hiệu bất thường
Một thay đổi khác với trạng thái vận hành bình thường.
Predictive maintenanceBảo trì dự báo
Dự đoán khả năng hỏng để sửa đúng lúc, thay vì chờ hỏng mới sửa.
Câu hỏi thường gặp
Giải đáp trước khi bắt đầu
AIoT có chỉ dành cho nhà máy không?
Không. AIoT có thể dùng cho kho, tòa nhà, cửa hàng, nông nghiệp, tài sản hiện trường và nhiều môi trường có dữ liệu thiết bị.
Có cần thay toàn bộ thiết bị cũ không?
Thường không. Có thể bắt đầu bằng nguồn dữ liệu và giao thức hiện có, sau đó bổ sung cảm biến khi cần.
AI có tự động ra lệnh nguy hiểm không?
Các hành động nhạy cảm nên có giới hạn, ngưỡng an toàn và bước phê duyệt của người phụ trách.
Đo hiệu quả AIoT bằng gì?
Có thể đo thời gian dừng máy, số sự cố, chi phí bảo trì, năng lượng tiêu thụ, thời gian phản hồi và năng suất.
Bắt đầu từ một bài toán cụ thể.
Đội ngũ EraGenAI sẽ giúp xác định phạm vi, dữ liệu, lộ trình và bước triển khai phù hợp.