【SYNRA Inc.】Trực quan hóa 3D dao động của cơ sở hạ tầng bằng hình ảnh camera. "Cảm biến phân phối dao động" thời gian thực, không tiếp xúc để đo tuổi thọ của các nhà máy công nghiệp

Sự xuống cấp của cơ sở hạ tầng trong môi trường khắc nghiệt không thể tiếp cận và giới hạn của cảm biến tiếp xúc

Xin kính chào toàn thể quý vị. Tôi là Kohei Shimazaki, Giám đốc đại diện của SYNRA Inc.

Công ty chúng tôi vừa mới được thành lập vào tháng trước, ngày 4 tháng 9, là một startup ở giai đoạn cực kỳ ban đầu mới chỉ chập chững những bước đi đầu tiên. Tuy nhiên, ngay từ trước khi thành lập, chúng tôi đã nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ tỉnh Hiroshima cũng như các chương trình hỗ trợ khởi nghiệp và hỗ trợ về sở hữu trí tuệ khác nhau. Nhờ đó, hôm nay chúng tôi mới có cơ hội đứng trên sân khấu pitch này.

Chúng tôi có một tham vọng lớn là hướng tới thị trường toàn cầu ngay từ đầu, và chúng tôi đang thử thách bản thân trong việc phát triển công nghệ thay đổi cách quản lý cơ sở hạ tầng công nghiệp, với một đội ngũ tập trung quanh các thành viên đa quốc gia và các kỹ sư.

Vấn đề mà chúng tôi đang tập trung giải quyết là sự đổi mới trong "bảo trì dự đoán" cho các cơ sở hạ tầng công nghiệp quy mô lớn như nhà máy và cầu đường.

Hiện nay, toàn xã hội đang đối mặt với các vấn đề nghiêm trọng như thiếu hụt kỹ sư bảo trì do già hóa dân số và giảm tỷ lệ sinh, số lượng thiết bị cũ kỹ ngày càng tăng, và công tác bảo trì phụ thuộc quá nhiều vào kỹ năng cá nhân. Số lượng vị trí cần kiểm tra và đo đạc trong các nhà máy và cơ sở hạ tầng xã hội ngày một tăng lên.

Tuy nhiên, tại hiện trường của các nhà máy hóa chất và nhà máy quy mô lớn, có rất nhiều "môi trường khắc nghiệt cực kỳ nguy hiểm đối với con người khi tiếp cận" như độ cao lớn, nhiệt độ cao, áp suất cao, hoặc nguy cơ khí độc. Có một thách thức hiện trường chí mạng ở những khu vực này: về cơ bản rất khó để lắp đặt các cảm biến đo đạc vật lý ngay từ đầu.

Theo cách truyền thống, để phát hiện các bất thường trong máy móc, người ta trực tiếp gắn các cảm biến vật lý như "cảm biến gia tốc" lên đối tượng để đo dao động. Tuy nhiên, các cảm biến tiếp xúc này chỉ có thể đo tại các "điểm" (spot) cố định, không thể nắm bắt được "sự phân phối dao động" toàn diện của toàn bộ cơ sở. Hơn nữa, chi phí và công sức cần thiết để gắn cảm biến và đi dây tại hàng vạn điểm là cực kỳ lớn.

Là một hướng tiếp cận khác, công nghệ phân tích dao động sử dụng hình ảnh camera cũng đã tồn tại. Tuy nhiên, hầu hết các công nghệ truyền thống đều ghi lại các video dung lượng lớn trong thời gian ngắn bằng camera tốc độ cao rồi sau đó phân tích ngoại tuyến theo lô (batch), việc này rất mất thời gian. Điều đó khiến cho việc giám sát liên tục theo thời gian thực và tích lũy dữ liệu hiệu quả trở nên khó khăn.

Chúng tôi đã giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng công nghệ "phân tích hình ảnh camera tốc độ cao" và "bản đồ tọa độ 3D", phát triển một hệ thống tự động phát hiện sự phân phối dao động ba chiều của toàn bộ cơ sở theo thời gian thực mà không cần tiếp xúc.

Bản đồ dao động 3D với hai camera tốc độ cao. Quét diện rộng nhờ công nghệ đang chờ cấp bằng sáng chế "Kiểm soát hướng nhìn tốc độ cao"

Giải pháp của chúng tôi là một hệ thống lắp đặt camera tốc độ cao đối diện với máy móc hoặc thiết bị mục tiêu, và phân tích các "chuyển động cực nhỏ, vô hình (dao động)" được phản chiếu trong video bằng thuật toán.

Dao động của máy móc giống như một bệnh án thể hiện "tình trạng sức khỏe" của nó. Bằng cách phát hiện sự thay đổi của dao động ở từng bộ phận so với lần đo trước hoặc giá trị tham chiếu, chúng tôi có thể nắm bắt được các dấu hiệu của sự cố.

Với hệ thống của chúng tôi, việc bảo trì dự đoán độ chính xác cao được thực hiện qua các bước sau:

1. Đo đạc bằng camera không tiếp xúc: Chỉ cần quay phim đối tượng bằng camera tốc độ cao từ một khoảng cách nhất định, thông tin dao động có thể được thu thập mà không cần tiếp xúc vật lý.
2. Đo đạc ba chiều stereo: Bằng cách sử dụng hai camera, chúng tôi đo đạc "thông tin dao động ba chiều (3D dynamics)" của đối tượng theo nguyên lý lượng giác.
3. Trực quan hóa 3D dữ liệu thực đo: Bằng cách đưa dữ liệu dao động đo được lên mô hình 3D (như dữ liệu CAD) của cơ sở đã được quét trước đó, các chuyển động cực nhỏ sẽ được hiển thị trên màn hình dưới dạng phóng đại để dễ dàng thấu hiểu.

Chúng tôi đã phát triển một thuật toán phân tích tinh vi không chỉ trực quan hóa toàn bộ dao động mà còn phân tách dữ liệu dao động thu được cho từng tần số. Việc này giúp đánh giá "cường độ", "vị trí phát sinh" và "sự thay đổi theo thời gian" của từng dao động một cách riêng biệt và liên tục. Người dùng có thể xây dựng một kế hoạch bảo trì cực kỳ hợp lý và có kế hoạch (giải pháp PDM tích hợp), ví dụ như: "Dao động ở tần số này tại bộ phận kết nối này của bơm đã tăng dần từ tuần trước. Hãy tiến hành sửa chữa trong tháng này."

Công nghệ cốt lõi đang chờ cấp bằng sáng chế (sở hữu trí tuệ) của chúng tôi không chỉ giới hạn ở thuật toán phân tích này. Chúng tôi cũng sở hữu bằng sáng chế cho "thiết kế thiết bị điều khiển và di chuyển hướng nhìn của camera (góc nhìn và tiêu cự) ở tốc độ cực cao."

Công nghệ quét tốc độ cao này thể hiện hiệu quả vượt trội so với các công ty khác, đặc biệt khi phạm vi đo đạc ngày càng rộng lớn.

Hơn nữa, vì khả năng xử lý thời gian thực của chúng tôi cực kỳ cao, chúng tôi hướng tới việc phát triển một "mô hình kiểm tra cơ sở hạ tầng thông minh", trong đó camera được gắn trên các vật thể chuyển động như "drone" hoặc "UGV (xe tự hành không người lái)" để tự động tuần tra nhà máy và quét dao động của toàn bộ cơ sở mà không cần tiếp xúc, thay vì chỉ quay phim từ camera cố định.

Dự đoán xuống cấp qua gói đăng ký định kỳ và chuỗi giá trị kết nối sản xuất với cơ sở hạ tầng

Mô hình kinh doanh của chúng tôi giả định sự kết hợp giữa việc "giới thiệu gói sản phẩm" phần cứng camera và phần mềm ban đầu, và "gói đăng ký định kỳ (SaaS)" cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu và bảng điều khiển phát hiện bất thường thông qua đám mây.

Dựa trên dữ liệu dao động thời gian thực tích lũy trên đám mây, chúng tôi sẽ cung cấp tính năng "tự động phát hiện bất thường", "tính toán điểm xuống cấp cho từng bộ phận" và "đề xuất kế hoạch sửa chữa tối ưu bằng AI" trong không gian tọa độ kỹ thuật số.

Hiện tại, chúng tôi đã bắt đầu các dự án thử nghiệm thực tế (PoC) với các công ty đối tác sản xuất trong nước.

Một ví dụ là PoC trong việc kiểm tra trước khi xuất xưởng của các máy bơm lớn cho nhà máy.

Thông thường, để các nhà sản xuất kiểm tra các dao động bất thường của bơm trước khi xuất xưởng, họ phải lắp đặt một số lượng lớn các cảm biến vật lý, việc này đòi hỏi lượng thời gian và nhân lực khổng lồ. Hơn nữa, ngay cả khi sự cố ngoài dự kiến xảy ra sau khi xuất xưởng, việc xác định nguyên nhân nằm ở đâu là rất khó khăn.

Bằng cách đưa hệ thống của chúng tôi vào sử dụng, không chỉ thời gian kiểm tra trước khi xuất xưởng được rút ngắn đáng kể, mà chúng tôi còn có thể phản hồi rõ ràng "bộ phận nào của thiết kế đang chịu tải và cách cải thiện nó để triệt tiêu dao động" cho đội ngũ thiết kế dưới dạng dữ liệu trực quan, điều này đã nhận được đánh giá rất cao.

Trong tương lai, chúng tôi sẽ tăng cường liên kết với các nhà sản xuất sản xuất và đánh giá "các bộ phận cấu trúc, cao su giảm chấn địa chấn" cho cơ sở hạ tầng đường bộ như trụ cầu và khớp nối cầu, cũng như các công ty tiến hành thử nghiệm độ bền cho các bộ phận ô tô, bên cạnh chính các thiết bị nhà máy.

Mặc dù chúng tôi là một đội ngũ trẻ mới thành lập, chúng tôi đang thúc đẩy kinh doanh với tất cả sức mạnh của mình để xây dựng một không gian tọa độ kỹ thuật số mới bảo vệ sự an toàn của cơ sở hạ tầng toàn cầu. Chúng tôi rất mong nhận được liên hệ từ các công ty đối tác muốn cùng tiến hành thử nghiệm công nghệ và ứng dụng thực tế. Xin chân thành cảm ơn.

Hỏi đáp và Phản hồi

Người bình luận (Ông Furuko): Xin cảm ơn ông Shimazaki vì bài trình bày cực kỳ thú vị và tiên tiến. Trong bối cảnh già hóa dân số, giảm tỷ lệ sinh và thiếu hụt lao động, việc đo đạc các nhà máy công nghiệp và cơ sở hạ tầng cũ kỹ "từ một khoảng cách không tiếp xúc bằng camera" thực sự sẽ là một giải pháp mạnh mẽ cho các thách thức mà các chính quyền địa phương và ngành sản xuất đang đối mặt.

Tôi có một câu hỏi, ông có đề cập rằng công ty đang nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ tỉnh Hiroshima về mặt sở hữu trí tuệ. Ông có thể chia sẻ thêm một chút về thế mạnh của công nghệ đang chờ cấp bằng sáng chế (sở hữu trí tuệ) mà công ty sở hữu không?

Ông Shimazaki: Xin cảm ơn câu hỏi của ông.

Các bằng sáng chế mà chúng tôi sở hữu có thể chia rộng ra làm hai lĩnh vực.

Một là lĩnh vực "thuật toán phân tích" loại bỏ nhiễu từ thước phim đã quay để trích xuất chính xác các dao động cực nhỏ ở quy mô milimet hoặc thậm chí micron.

Hai là bằng sáng chế thiết kế liên quan đến "thiết bị điều khiển dịch chuyển hướng nhìn của camera cực nhanh ở quy mô mili giây."

Phân tích dao động camera của các công ty khác chỉ có thể đo những gì phản chiếu trong góc nhìn của một camera cố định. Tuy nhiên, vì công nghệ của chúng tôi thực hiện quét trong khi thay đổi tiêu cự và hướng của camera ở tốc độ cao, diện tích và số lượng mục tiêu có thể bao phủ bởi một camera đơn lẻ tăng lên rõ rệt. Sự "kết hợp giữa thiết bị kiểm soát hướng nhìn tốc độ cao và thuật toán" này là công nghệ cốt lõi đang chờ cấp bằng sáng chế của chúng tôi, điều mà các công ty khác không dễ dàng sao chép khi đo đạc cơ sở hạ tầng rộng lớn.

Ông Furuko: Tôi hiểu rồi. Đó là sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm không chỉ nhắm vào một bộ phận bằng camera cố định, mà điều khiển chính camera ở tốc độ cao để quét diện rộng trong một lượt.

Một điểm khác: trong so sánh với các đối thủ cạnh tranh, từ khóa "giám sát liên tục" đã được nhắc đến. Đây được giả định là một hệ thống lắp đặt camera cố định và giám sát liên tục, hay là "kiểm tra tuần tra theo điểm" gắn trên drone để phát hiện bất thường từ dữ liệu tại thời điểm quay phim? Hiện tại công ty đang giả định vận hành nào?

Ông Shimazaki: Để kết luận, chúng tôi hỗ trợ cả hai vận hành.

Trong trường hợp giám sát cố định (giám sát liên tục), chúng tôi có thể lắp đặt camera vĩnh viễn, xử lý dữ liệu dao động theo thời gian thực và phát cảnh báo ngay khi vượt quá giá trị tham chiếu.

Mặt khác, công nghệ của chúng tôi cũng thể hiện thế mạnh lớn trong "kiểm tra tuần tra theo điểm" gắn trên drone hoặc robot di động (UGV). Điều này là do tốc độ xử lý thời gian thực của chúng tôi cực kỳ nhanh, nên ngay cả khi chính camera đang di chuyển (và xảy ra hiện tượng mờ ảnh), chúng tôi có thể tự động bù trừ ảnh hưởng của hiện tượng mờ do di chuyển và đo đạc chính xác chỉ dao động của đối tượng. Do đó, chỉ cần quay một video nhanh về cầu hoặc nhà máy bằng drone khi nó đi qua, người ta có thể ngay lập tức có được dữ liệu phân phối dao động 3D và lập bản đồ các bất thường.

Ông Furuko: Việc có thể bù trừ hiện tượng mờ do di chuyển và đo dao động ngay cả khi camera đang di chuyển là một bước đột phá cực kỳ thực tiễn cho các kiểm tra bằng drone.

Cuối cùng, trong việc triển khai công nghệ này vào xã hội sắp tới, cụ thể là "những ngành công nghiệp của các công ty nào" mà ông nghĩ sẽ tạo ra sức mạnh cộng hưởng khi hợp tác cùng?

Ông Shimazaki: Chúng tôi đặc biệt tìm kiếm sự hợp tác với mọi người trong hai ngành công nghiệp.

Một là các nhà sản xuất sản xuất hoặc đánh giá "các bộ phận cấu trúc, cao su giảm chấn địa chấn" của cơ sở hạ tầng như cầu đường. Bằng cách sử dụng hệ thống của chúng tôi, chúng tôi có thể trực quan hóa sự phân phối ứng suất và dao động trên các bộ phận dưới dạng dữ liệu đo đạc 3D, đóng góp vào sự phát triển của thiết kế.

Hai là các "nhà sản xuất phụ tùng" cho khung gầm ô tô, động cơ, v.v. Trong các dây chuyền sản xuất và thử nghiệm độ bền, lượng nhân lực khổng lồ trước đây dành cho việc gắn cảm biến có thể được giảm bớt, và nó có thể hoạt động như một cơ sở hạ tầng để đánh giá độ bền dao động ngay lập tức và không tiếp xúc.

Ông Furuko: Đối với các nhà sản xuất phải bỏ chi phí cho việc "đo đạc và giải quyết dao động" như nhà sản xuất bộ phận cơ sở hạ tầng và quy trình đánh giá phụ tùng ô tô, đây thực sự là công nghệ giúp giảm chi phí và nâng cao độ chính xác.

Mặc dù công ty mới chỉ được thành lập vào tháng trước, tôi cảm thấy tiềm năng của công nghệ là rất cao. Tôi có kỳ vọng rất lớn vào sự tiến triển của các liên kết và ứng dụng thực tế trong tương lai của công ty. Xin chân thành cảm ơn.

Ông Shimazaki: Xin chân thành cảm ơn ông.