ĐỀ ÁN TỔNG QUAN
CUỘC THI
“KHỞI NGHIỆP CÙNG KAWAI”
NĂM 2021
Đề án: Hệ thống cảm biến thông minh DeepSensor
Lĩnh vực: Công nghệ
Thành viên: Nguyễn Ngọc Tú
Nguyễn Thu Hà
Phạm Đình Đạt
Nguyễn Văn Quân
Phùng Thu Hằng
MỤC LỤC
1. TỔNG QUAN ĐỀ ÁN
2. MÔ TẢ KHÁCH HÀNG
3. MÔ TẢ SẢN PHẨM
4. PHÂN TÍCH THỊ TRƯỜNG - BỐI CẢNH
5. TẦM NHÌN
1. TỔNG QUAN ĐỀ ÁN:
1. VẤN ĐỀ
Hiện nay, hầu
hết các hệ thống
cảm biến trên
thị trường hoạt
động chưa có sự
logic cao, độ
thông minh còn
thấp, xuất hiện
nhiều sai số gây
ảnh hưởng đến
việc sản xuất,
hay thậm chí là
gây nguy hiểm
cho người sử
dụng.
5. GIẢI PHÁP
Xây dựng hệ
thống cảm biến
thông minh
DeepSensor
hoạt động có
logic, tối ưu, dễ
dàng sử dụng và
phát triển các
giải pháp thông
minh.
4. GIÁ TRỊ
ĐỘC NHẤT
Hệ thống cảm
biến
DeepSensor
tận dụng mọi
nguồn lực từ
trong nước,
chú trọng
việc liên tục
đào tạo và
phát triển thế
hệ kế cận.
10. LỢI THẾ
CẠNH TRANH
Giá thành hợp
lý, hệ thống nhỏ
gọn, tối giản,
lắp đặt, sửa
chữa dễ dàng và
nhanh chóng.
2. PHÂN
KHÚC
KHÁCH
HÀNG
Các công ty xe
tự hành, các
công ty nhà
thông minh,
các trang trại
VietGap,….
9. CÁC CHỈ
SỐ QUAN
TRỌNG
60% thành viên
của dự án đang
làm việc trong
các phòng
nghiên cứu.
6. KÊNH
Quảng bá trực
tuyến, tiếp thị
các sản phẩm
thông qua trang
web chính thức
của công ty.
3. NGƯỜI
SỬ DỤNG
SỚM
Các công ty
xe tự hành.
7. DÒNG DOANH THU
- Khoản thu từ việc tư vấn, xây dựng, bảo
trì và nâng cấp hệ thống cảm biến
DeepSensor (đây là nguồn thu chính của
dự án)
- Lợi nhuận từ đầu tư chứng khoán
2. MÔ TẢ KHÁCH HÀNG:
1. PHÂN KHÚC KHÁCH
HÀNG
Các công ty xe tự hành, các
công ty nhà thông minh, các
trang trại VietGap,….
6. HẠN CHẾ CỦA
KHÁCH HÀNG
Khách hàng phải bỏ ra chi
phí lớn để sủa chữa, xây
dựng, mất nhiều công sức,
thời gian, phải tự mình kiểm
soát hệ thống.
5. GIẢI PHÁP SẴN CÓ
Thay thế bằng các hệ
thống cảm biến tương tự
gây ra sự tốn kém về chi
phí, thời gian sửa chữa
nhưng không hiệu quả.
2. VẤN ĐỀ
Đa số các hệ thống cảm
biến hiện tại chưa đáp ứng
được sự hài lòng của người
sử dụng, chưa thực sự
thông minh và hiện đại để
có thể dùng vào nhiều mục
đích khác nhau.
9. NGUYÊN NHÂN
Khách hàng yêu cầu một
sản phẩm thông minh, thích
ứng được với những điều
kiện từ môi trường.
Trên thị trường chưa có
nhiều hệ thống cảm biến
thông minh.
7. HÀNH VI
- Gián tiếp: do hệ thống
cảm biến của họ thường
xuyên có sự cố, sai số.
- Trực tiếp: chưa am hiểu
rõ về các cảm biến.
3. KÍCH THÍCH
Sự tiến bộ của khoa học
công nghệ được ứng dụng
rộng rãi trong đời sống, sản
xuất.
4. CẢM NHẬN
Trước
Hệ thống thường xuyên xảy
ra trục trặc, tốn thời gian
kiểm tra, sửa chữa, xử lý.
8. KÊNH HÀNH VI
Online
Xây dựng các nhóm cộng
đồng đang sử dụng các hệ
thống cảm biến.
Sau
Hệ thống nhỏ gọn, hoạt
động trơn tru, ít xảy ra lỗi,
độ chính xác cao, không
cần mất quá nhiều thời gian
cho việc kiểm tra, xử lý.
Offline
Tiếp thị với khách hàng về
những vấn đề mà họ đang
gặp phải về hệ thống cảm
biến của họ để đưa ra các
giải pháp hợp lí.
3. MÔ TẢ SẢN PHẨM
- Tên sản phẩm: Hệ thống cảm biến thông minh DeepSensor
- Lĩnh vực: Công nghệ
- Tính năng chủ chốt: phân tích dữ liệu và tối ưu hóa hoạt động của các cảm biến.
- Tính năng nên có: dựa trên điều kiện thực tiễn để đưa ra những tư vấn, góp ý về cách
xây dựng, vận hành, bảo trì hệ thống cho người sử dụng.
- Tài nguyên:
• Tài nguyên sẵn có: Công nghệ điện toán đám mây AWS, mô hình deep learning
• Tài nguyên đang phát triển: Cảm biến thông minh, công nghệ điện toán đám mây DS
- Đối tác chính: dự án đang muốn hướng tới trở thành đối tác chiến lược với công ty
Phenikaa X.
- Những điểm nổi bật:
• Tất cả các thành viên trong dự án đều là sinh viên năm nhất nhưng 3/5 thành viên đã
được tham gia vào các phòng nghiên cứu của các trường đại học.
• Đây là dự án đột phá, phù hợp với tương lai và là sự đón đầu xu thế phát triển công
nghệ của cách mạng công nghiệp lần thứ 4.
• Có app riêng để giúp người dùng dễ dàng điều hành hệ thống DeepSensor.
• Tự phát triển ra các cảm biến riêng cho hệ thống.
- Quá trình phát triển sản phẩm: Chúng tôi chia dự án DeepSensor ra làm 3 giai đoạn phát
triển sản phẩm:
• Giai đoạn 1: Hoàn thiện sơ đồ nguyên lý hoạt động của hệ thống DeepSensor, hoàn
thành sơ bộ công nghệ lõi của mô hình, dung trước các sản phẩm, giải thuật có sẵn:
Điện toán đám mây AWS, các mô hình Deep Learning, các hệ thống cảm biến.
• Giai đoạn 2: Phát triển các giải thuật thông minh rồi ứng dụng vào hệ thống
DeepSensor
• Giai đoạn 3: Nghiên cứu và phát triển các loại cảm biến riêng cho hệ thống DeepSensor
có nguyên lý hoạt động giống như cảm biến thông thường nhưng tối ưu hơn, chính xác
hơn, nhỏ gọn hơn. Xây dựng ứng dụng điều hành hệ thống và hoàn thiện hệ thống
DeepSensor.