Dữ liệu lớn là gì? Các nghiên cứu khoa học về Dữ liệu lớn

Công nghệ sản xuất là hệ thống kỹ thuật, quy trình và thiết bị dùng để biến đổi nguyên liệu thô thành sản phẩm hoàn chỉnh hoặc bán thành phẩm. Nó tích hợp tự động hóa, phần mềm, dữ liệu và quản trị nhằm tối ưu hóa hiệu quả, chất lượng và chi phí trong hoạt động sản xuất công nghiệp.

Định nghĩa công nghệ sản xuất

Công nghệ sản xuất là tập hợp các phương pháp, quy trình kỹ thuật, thiết bị và hệ thống được sử dụng để chuyển hóa nguyên liệu thô thành sản phẩm hoàn thiện hoặc bán thành phẩm. Nó bao gồm cả phần mềm điều khiển, dữ liệu, hệ thống chất lượng nhằm tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm.

The U.S. Code định nghĩa rõ ràng: “Manufacturing technology means techniques and processes designed to improve manufacturing quality, productivity, and practices, including quality control, shop floor management, inventory management, and worker training, as well as manufacturing equipment and software.” :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Theo một góc nhìn hiện đại, công nghệ sản xuất hiện đại được hiểu là “novel tools and processes used in contemporary industrial production practices,” bao gồm trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây, in 3D và phân tích dữ liệu. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Phân loại công nghệ sản xuất

Công nghệ sản xuất có thể chia theo mức độ tự động hóa, loại sản phẩm hoặc phương pháp ứng dụng kỹ thuật.

  • Theo mức độ tự động hóa:
    • Thủ công (manual craft)
    • Bán tự động (semi‑automatic)
    • Hoàn toàn tự động, robot hóa và điều khiển số
  • Theo nội dung công nghệ:
    • Thiết bị cơ khí truyền thống: tiện, phay, dập, hàn
    • Công nghệ số: CAM (Computer‐Aided Manufacturing), CIM (Computer‐Integrated Manufacturing) :contentReference[oaicite:2]{index=2}
    • Công nghệ sản xuất tiên tiến (advanced manufacturing): IoT, AI, in 3D :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Bảng dưới đây minh họa sự khác biệt cơ bản giữa các phương pháp:

Loại công nghệ Đặc điểm chính Ví dụ ứng dụng
Công nghiệp cổ điển Thao tác cơ khí truyền thống, tốn nhiều nhân công Tiện, phay, dập kim loại
Sản xuất số hóa Tích hợp hệ thống máy tính, tự động hóa CAM, hệ thống tự động hóa
Sản xuất tiên tiến (Industry 4.0) Hệ thống thông minh, kết nối dữ liệu, linh hoạt IoT, AI, in 3D, robot cộng tác

Vai trò trong công nghiệp và kinh tế

Công nghệ sản xuất đóng vai trò then chốt trong tăng năng suất, thúc đẩy chất lượng sản phẩm và giảm chi phí vận hành. Việc áp dụng công nghệ mới là yếu tố cạnh tranh chủ lực của nhiều quốc gia.

Ví dụ, Advanced Manufacturing giúp tăng hiệu quả sản xuất và khả năng cá nhân hóa trong các ngành như ô tô, điện tử và aerospace :contentReference[oaicite:4]{index=4}.

Các công nghệ số như AI, IoT đang tạo ra mô hình “smart factories”—các nhà máy thông minh với hệ thống tự điều chỉnh, tối ưu hóa toàn bộ chuỗi sản xuất :contentReference[oaicite:5]{index=5}. Siemens, trong diễn đàn quốc gia Mỹ, nhấn mạnh tầm quan trọng của “digital twins” – mô phỏng số để tối ưu sản xuất thực tế :contentReference[oaicite:6]{index=6}.

Sự phát triển qua các thời kỳ — Cách mạng công nghiệp

Công nghệ sản xuất không ngừng tiến hóa qua 4 làn sóng cách mạng công nghiệp, từ thủ công sang tự động, đến sản xuất số và hệ thống thông minh.

Bảng dưới đây phác họa tiến trình:

Thời kỳ Đặc trưng
Công nghiệp 1.0 Máy hơi nước, cơ giới hóa thủ công
Công nghiệp 2.0 Điện khí hóa, dây chuyền sản xuất hàng loạt
Công nghiệp 3.0 Điện tử, tự động hóa, lập trình số
Công nghiệp 4.0 Cyber‑physical systems, dữ liệu lớn, IoT, AI

Sự chuyển đổi từ các nền sản xuất cũ sang hệ thống thông minh đã đánh dấu bước nhảy vọt trong hiệu suất, linh hoạt và khả năng đổi mới của các ngành sản xuất toàn cầu :contentReference[oaicite:7]{index=7}.

Các xu hướng công nghệ sản xuất hiện đại (tiếp theo)

Xu hướng sản xuất hiện đại đang tiến tới tối ưu hóa, thông minh hóa và hướng đến bền vững môi trường bằng cách tích hợp kỹ thuật số sâu vào sản xuất.

Các công nghệ nổi bật gồm có:

  • Digital twins: mô phỏng số hóa toàn bộ hệ thống sản xuất từ sản phẩm đến nhà máy để tối ưu hóa quy trình, giảm lỗi và tăng hiệu quả   – hỗ trợ dự đoán tình trạng thiết bị, lập lịch sản xuất tự động. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
  • In 3D (Additive Manufacturing): sản xuất lớp từng lớp vật liệu giúp giảm lãng phí, tiết kiệm nguyên liệu, tăng tính cá nhân hóa và giảm tải carbon – đặc biệt trong hàng không – với mức tiết kiệm lên tới 63 % năng lượng và CO₂ so với phương pháp truyền thống :contentReference[oaicite:1]{index=1}
  • Robot cộng tác (Cobots) và tự động hóa thông minh: robot hiện giờ có thể cộng tác an toàn cùng con người, linh hoạt thay đổi theo sản phẩm và thúc đẩy sản xuất linh hoạt & smart factory :contentReference[oaicite:2]{index=2}
  • Big data và IoT: cảm biến tích hợp và dữ liệu lớn giúp dự đoán bảo trì (predictive maintenance), kiểm soát chất lượng, tối ưu sản xuất theo thời gian thực :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Tác động môi trường và sản xuất bền vững

Công nghệ sản xuất hiện đại đang chịu áp lực mạnh từ yêu cầu giảm thiểu tác động môi trường, hướng đến sản xuất xanh và vòng đời sản phẩm bền vững.

Sản xuất bền vững (Sustainable Manufacturing) được định nghĩa là quá trình sản xuất tiết kiệm năng lượng, nguyên liệu, đồng thời bảo vệ người lao động và cộng đồng :contentReference[oaicite:4]{index=4}.

Ví dụ nổi bật:

  • In 3D (AM): giảm vật liệu dư thừa và tiết kiệm CO₂. Một ví dụ thực tế trên máy bay cho thấy giảm 63% năng lượng và khí thải CO₂ :contentReference[oaicite:5]{index=5}
  • Industrial symbiosis: chia sẻ và tái sử dụng chất thải giữa các nhà máy, đóng góp vào mô hình kinh tế tuần hoàn :contentReference[oaicite:6]{index=6}
  • Robot & tự động hóa xanh: giảm năng lượng tiêu thụ và lãng phí trong sản xuất :contentReference[oaicite:7]{index=7}

Ứng dụng thực tế

Những ứng dụng chuyển hóa thực tế của các công nghệ tiên tiến minh chứng cho hiệu quả cao trong sản xuất hiện đại và bền vững.

Ví dụ:

  • Digital twins và “Industrial Metaverse”: BMW dùng mô hình 3D mô phỏng nhà máy, kiểm thử trước khi xây dựng thực, giảm lỗi thiết kế và chi phí phát triển :contentReference[oaicite:8]{index=8}
  • Smart factory của Florasis (Trung Quốc): sử dụng AI, robot, giám sát thời gian thực, kèm hệ thống pin năng lượng mặt trời, tạo nhà máy sản xuất mỹ phẩm bền vững và linh hoạt sản xuất cao :contentReference[oaicite:9]{index=9}

Thách thức và hướng phát triển

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc ứng dụng công nghệ sản xuất hiện đại vẫn phải vượt qua nhiều thách thức về tài chính, kỹ thuật và quản trị.

  • Các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó tiếp cận vốn, thiếu nhân lực & kỹ năng để chuyển đổi số.
  • An ninh mạng và bảo mật dữ liệu trong nhà máy kết nối là mối lo ngại lớn.
  • Cần chiến lược chính sách hỗ trợ như quỹ đổi mới, đào tạo nhân lực, tiêu chuẩn hóa công nghệ.
  • Liên kết giữa nhà sản xuất, nhà chính sách và nhà khoa học là then chốt để triển khai thành công :contentReference[oaicite:10]{index=10}.

Tài liệu tham khảo

  1. McKinsey – Digital Twins: The next frontier of factory optimization
  2. EPA – Sustainable Manufacturing
  3. Wikipedia – 3D printing
  4. Wikipedia – Smart manufacturing
  5. Wikipedia – Industrial symbiosis

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề dữ liệu lớn:

MEGA7: Phân Tích Di Truyền Phân Tử Phiên Bản 7.0 cho Dữ Liệu Lớn Hơn Dịch bởi AI
Molecular Biology and Evolution - Tập 33 Số 7 - Trang 1870-1874 - 2016
Tóm tắt Chúng tôi giới thiệu phiên bản mới nhất của phần mềm Phân Tích Di Truyền Phân Tử (MEGA), bao gồm nhiều phương pháp và công cụ tinh vi cho phân loại gen và y học phân loại. Trong lần nâng cấp lớn này, MEGA đã được tối ưu hóa để sử dụng trên các hệ thống máy tính 64-bit nhằm phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể k...... hiện toàn bộ
#MEGA #phân tích di truyền #phân loại gen #y học phân loại #dữ liệu lớn #phần mềm khoa học
Phiên bản rút gọn của Thang đánh giá trầm cảm, lo âu và căng thẳng (DASS‐21): Tính giá trị cấu trúc và dữ liệu chuẩn hóa trong một mẫu lớn không có bệnh lý Dịch bởi AI
British Journal of Clinical Psychology - Tập 44 Số 2 - Trang 227-239 - 2005

Mục tiêu. Kiểm tra tính giá trị cấu trúc của phiên bản rút gọn của thang đánh giá trầm cảm, lo âu và căng thẳng (DASS-21), đặc biệt đánh giá xem căng thẳng theo chỉ số này có đồng nghĩa với tính cảm xúc tiêu cực (NA) hay không hay nó đại diện cho một cấu trúc liên quan nhưng khác biệt. Cung cấp dữ liệu chuẩn hóa cho dân số trưởng thành nói chung.

Thiết kế. Phân tích cắt ngang, tương quan và phân ...

... hiện toàn bộ
#Thang đánh giá trầm cảm #lo âu #căng thẳng #DASS-21 #giá trị cấu trúc #dữ liệu chuẩn hóa #phân tích yếu tố xác nhận #rối loạn tâm lý #cảm xúc tiêu cực.
Khám phá các quy tắc liên kết giữa các tập hợp sản phẩm trong cơ sở dữ liệu lớn Dịch bởi AI
SIGMOD Record - Tập 22 Số 2 - Trang 207-216 - 1993
Chúng tôi được cung cấp một cơ sở dữ liệu lớn về các giao dịch của khách hàng. Mỗi giao dịch bao gồm các mặt hàng mà một khách hàng đã mua trong một lần ghé thăm. Chúng tôi giới thiệu một thuật toán hiệu quả để sinh ra tất cả các quy tắc liên kết đáng kể giữa các mặt hàng trong cơ sở dữ liệu. Thuật toán này tích hợp quản lý bộ đệm và các kỹ thuật ước lượng và cắt tỉa mới. Chúng tôi cũng tr...... hiện toàn bộ
Thang đo Trầm cảm, Lo âu, và Căng thẳng (DASS): Dữ liệu chuẩn và cấu trúc tiềm ẩn trong mẫu lớn không lâm sàng Dịch bởi AI
British Journal of Clinical Psychology - Tập 42 Số 2 - Trang 111-131 - 2003
Mục tiêu: Cung cấp dữ liệu chuẩn cho Vương quốc Anh về Thang đo Trầm cảm, Lo âu, và Căng thẳng (DASS) và kiểm tra giá trị hội tụ, phân biệt, và giá trị cấu trúc của thang đo này.Thiết kế: Phân tích cắt ngang, tương quan, và phân tích yếu tố khẳng định (CFA).Phương pháp: DASS được áp dụng đối với mẫu không lâm sàng, đại diện rộng rãi cho dân số người lớn tạ...... hiện toàn bộ
#Thang đo Trầm cảm Lo âu Căng thẳng #dữ liệu chuẩn #giá trị hội tụ #giá trị phân biệt #mẫu không lâm sàng #phân tích yếu tố khẳng định #ảnh hưởng nhân khẩu học #PANAS #HADS #sAD
Tính lặp lại của dữ liệu động học, động lực học và điện cơ trong đi bộ của người lớn bình thường Dịch bởi AI
Journal of Orthopaedic Research - Tập 7 Số 6 - Trang 849-860 - 1989
Tóm tắtTính lặp lại của các biến gait là một yếu tố quan trọng trong việc áp dụng kết quả phân tích đi bộ định lượng trong lâm sàng. Các biện pháp thống kê đã được sử dụng để đánh giá tính lặp lại của các dữ liệu sóng động học, động lực học và điện cơ cũng như các tham số không gian-thời gian của 40 chủ thể bình thường. Các chủ thể được đánh giá ba lần vào mỗi ngày...... hiện toàn bộ
Phát Triển Bộ Dữ Liệu Lượng Mưa Hàng Ngày Lưới Mới Độ Phân Giải Cao (0.25° × 0.25°) cho Giai Đoạn Dài (1901-2010) ở Ấn Độ và So Sánh với Các Bộ Dữ Liệu Tồn Tại Trong Khu Vực Dịch bởi AI
Mausam - Tập 65 Số 1 - Trang 1-18
TÓM TẮT. Nghiên cứu trình bày sự phát triển của bộ dữ liệu lượng mưa lưới theo ngày mới (IMD4) với độ phân giải không gian cao (0.25° × 0.25°, vĩ độ × kinh độ) bao phủ một khoảng thời gian dài 110 năm (1901-2010) trên đất liền chính của Ấn Độ. Nghiên cứu cũng đã so sánh IMD4 với 4 bộ dữ liệu lượng mưa lưới theo ngày khác với các độ phân giải không gian và thời gian khác nhau. Để chuẩn bị d...... hiện toàn bộ
#Lượng mưa #Dữ liệu lưới #Độ phân giải cao #Phân bố không gian #Ấn Độ #IMD4 #Khí hậu #Biến đổi khí hậu.
Kết quả theo dõi lâu dài của phác đồ cyclophosphamide hyperfractionated, vincristine, doxorubicin và dexamethasone (Hyper‐CVAD), một phác đồ liều cao, trong bệnh bạch cầu lympho cấp ở người lớn Dịch bởi AI
Cancer - Tập 101 Số 12 - Trang 2788-2801 - 2004
Tóm tắtĐẶT VẤN ĐỀCác phác đồ hóa trị liệu hiện đại đã cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân mắc bệnh bạch cầu lympho cấp ở người lớn (ALL). Với các phác đồ này, tỷ lệ phản ứng hoàn toàn hiện nay được báo cáo là > 80%, và tỷ lệ sống sót lâu dài dao động từ 30% đến 45%. Phân tích hiện tại cập nhật kết quả lâu dài của chương trình cyclo...... hiện toàn bộ
#bệnh bạch cầu lympho cấp #phác đồ Hyper‐CVAD #cyclophosphamide #vincristine #doxorubicin #dexamethasone #tỷ lệ sống sót #theo dõi lâu dài
Xấp xỉ xác suất cho các tập dữ liệu không gian lớn Dịch bởi AI
Journal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology - Tập 66 Số 2 - Trang 275-296 - 2004
Tóm tắtCác phương pháp xác suất thường khó sử dụng với các tập dữ liệu không gian lớn, có vị trí không đều, do gánh nặng tính toán. Ngay cả với các mô hình Gauss, việc tính toán chính xác xác suất cho n quan sát yêu cầu O(n3) phép toán. Vì bất kỳ mật độ chung nào cũng có thể được viết dưới dạng tích của các mật độ điều kiện dựa trên một số thứ tự của các quan sát, ...... hiện toàn bộ
So sánh quy mô lớn các nguồn dữ liệu thư mục: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref và Microsoft Academic Dịch bởi AI
Quantitative Science Studies - Tập 2 Số 1 - Trang 20-41 - 2021

Chúng tôi trình bày một so sánh quy mô lớn giữa năm nguồn dữ liệu thư mục đa ngành: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref và Microsoft Academic. So sánh này xem xét các tài liệu khoa học giai đoạn 2008–2017 được các nguồn dữ liệu trên bao phủ. Scopus được đối chiếu cặp đôi với từng nguồn dữ liệu còn lại. Trước tiên, chúng tôi phân tích sự khác biệt về phạm vi thu thập tài liệu của các nguồn...

... hiện toàn bộ
#nguồn dữ liệu thư mục #Crossref #Dimensions #Microsoft Academic #Scopus #Web of Science
Những Trò Chơi Mới, Những Quy Tắc Mới: Dữ Liệu Lớn và Bối Cảnh Đang Thay Đổi Của Chiến Lược Dịch bởi AI
Journal of Information Technology - Tập 30 Số 1 - Trang 44-57 - 2015
Dữ liệu lớn và các cơ chế sản xuất cũng như phát tán dữ liệu này mang đến những thay đổi quan trọng trong cách thông tin được tạo ra và trở nên có giá trị cho các tổ chức. Dữ liệu lớn thường đại diện cho các bản ghi đa dạng về sự tồn tại của những đám đông trực tuyến lớn và không ngừng biến đổi. Nó thường không xác định, theo nghĩa được sản xuất cho các mục đích chung hoặc cho những mục đí...... hiện toàn bộ
Tổng số: 237   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10