AoV tham dự hội thảo “Đo lường trong lĩnh vực công nghiệp” do Vinatest tổ chức

Hội thảo do Hội Hợp tác các Phòng Thí nghiệm Thành phố Hồ Chí Minh (Vinatest) tổ chức có sự tham dự của gần 100 đại  biểu đến từ các đơn vị Hội viên của Vinatest, phòng thí nghiệm, doanh nghiệp và những người quan tâm đến lĩnh vực đo lường. 
  Theo ông Đinh Văn Trữ, Phó Chủ tịch Vinatest, trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật, đo lường có vai trò rất quan trọng và không thể thiếu trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp. Sự đóng góp và vai trò vị trí của đo lường góp phần nâng cao chất lượng, giá trị sản phẩm, từ đó nâng cao chất lượng và tối ưu hóa dây chuyền sản xuất tại doanh nghiệp, tăng năng suất lao động và hiệu quả hoạt động của đơn vị.
Trên quan điểm đó, tại hội thảo đã có 04 đề tài được các diễn giả trình bày liên quan đến đo lường trong công nghiệp.
  Trình bày về chủ đề “Phương tiện đo độ dài trong công nghiệp”, diễn giả Huỳnh Thị Thu Vân (Phòng Đo lường Độ dài - Quatest3) khẳng định, đo lường độ dài có vị trí khá quan trọng trong các ngành công nghiệp: Cơ khí chế tạo, sản xuất ô tô, tàu thủy; xây dựng, công trình; công nghiệp điện, điện tử; công nghiệp hóa chất, thực phẩm..; bảo trì sửa chữa;…
Để đảm bảo đo lường trong công nghiệp cần thiết có các yếu tố: có cơ chế, chính sách phù hợp; xác định rõ các đối tượng, phép đo, nguồn lực để có cơ sở đầu tư; nhân sự, tổ chức, đào tạo; trang thiết bị (phương tiện đo, chuẩn, phòng ốc); hiệu chuẩn (quy trình, chuẩn, liên kết chuẩn, chu kỳ hiệu chuẩn, môi trường, so sánh liên phòng…); hệ thống đảm bảo chất lượng.
 
Đối với phương pháp đo lực, ngẫu lực trong công nghiệp (Introduction of methods for measuring force and torque in industries), diễn giả Lý Đạt Minh Trưởng phòng Đo lường Cơ (Quatest3) cho biết, các phương tiện đo lực thường được dùng hiện nay được phân loại theo chỉ thị cơ và chỉ thị số: Chỉ thị cơ: vòng lực (proving ring), lực kế (force gauge), lực kế kéo đẩy (push-pull gauge)…; Chỉ thị điện tử: cảm biến lực (loadcell, force transducer…).
“Một lĩnh vực đo lường tương đối mới nhưng đã đi vào đời sống và công nghiệp hiện nay, đó là sự phổ biến của các loại cảm biến đo lường ngày càng được ứng dụng rộng rãi, chẳng hạn như trong một ô tô đời mới, có hàng chục, hàng trăm cảm biến.” – ông Minh chia sẻ và khẳng định:
“Trong công nghiệp, việc áp dụng cảm biến dao động nhằm tiên liệu, chẩn đoán các hư hỏng có thể xảy ra đối với các loại máy móc, thiết bị có chịu sự rung động sẽ là một công cụ hữu hiệu và tiết kiệm chi phí khi chẩn đoán tình trạng cấu kiện, thiết bị, từ đó có những giải pháp phù hợp để xử lý”.
  Chia sẻ về việc "Sử dụng các loại cảm biến trong công nghiệp" (Apply the transducers in industries), ông Nguyễn Anh Triết, Phó Giám đốc Quatest 3 cho biết, có nhiều loại cảm biến gia tốc được ứng dụng đo rung động trong công nghiệp, thông dụng có: Cảm biến gia tốc kiểu áp điện (piezoelectric accelerometer), Cảm biến gia tốc kiểu điện trở (Piezoresistive Accelerometer), Cảm biến gia tốc kiểu điện dung (Capacitive Sensor).
 
Cũng tại hội thảo, một khái niệm mới, một tư duy mới của ngành công nghiệp đã được PGS.TS Phạm Ngọc Tuấn (Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh - Ủy viên BCH Hội Vinatest) đề cập, đó là “Đo lường trong bối cảnh Công nghiệp 4.0” (Metrology in the context of Industry 4.0).
Liên quan đến lĩnh vực hiệu chuẩn, PGS.TS Phạm Ngọc Tuấn cho biết, việc đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của thiết bị, hệ thống đo lường được sử dụng hiện nay bao gồm việc tích hợp công nghệ số và tự động hóa trong sản xuất. Các thiết bị đo lường trong Công nghiệp 4.0 thường bao gồm: Thiết bị đo lường kỹ thuật số và cảm biến, Máy đo tọa độ (CMM), Hệ thống đo lường quang học, máy quét 3D và máy theo dõi laser, hệ thống thị giác máy,… và bảo trì dự đoán AI có thể cho phép bảo trì dự đoán thiết bị đo lường thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử, các thuật toán AI có thể dự đoán thời điểm một công cụ đo lường hoặc hệ thống có khả năng bị lỗi hoặc cần bảo trì. Cách tiếp cận chủ động này giúp tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến và đảm bảo rằng thiết bị đo lường luôn ở tình trạng tối ưu. Đồng thời, AI có thể bù các lỗi đo lường do các yếu tố môi trường hoặc hạn chế của hệ thống gây ra. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và tương quan dữ liệu với các điều kiện môi trường, thuật toán AI có thể ước tính và sửa lỗi đo lường, đảm bảo kết quả chính xác và đáng tin cậy.
   
Thuật toán AI tận dụng dữ liệu hiệu chuẩn lịch sử để tối ưu hóa khoảng thời gian hiệu chuẩn và giảm độ không đảm bảo đo. Bằng cách phân tích các xu hướng về hiệu suất và dữ liệu hiệu chuẩn, AI cung cấp thông tin chuyên sâu về thời điểm và tần suất hiệu chuẩn, duy trì độ chính xác trong giới hạn chấp nhận được…
Đo lường trong công nghiệp là một lĩnh vực hoạt động rất rộng lớn và đa dạng, tại hội thảo lần này, tuy chưa đi sâu vào chuyên môn, kỹ thuật của đo lường nhưng các diễn giả đã giới thiệu khái quát một số lĩnh vực chung nhất, tạo cơ hội để các nhà khoa học, kỹ thuật trong lĩnh vực đo lường cùng trao đổi, thảo luận và chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn.