editor 3 tuần trước

AI trong sản xuất: Động lực đổi mới và phát triển

Trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp 4.0, Trí tuệ nhân tạo trở thành chìa khóa giúp doanh nghiệp gia tăng Năng suất, tiết kiệm chi phí và nâng cao vị thế cạnh tranh. Nhiều tổ chức Việt Nam đã ứng dụng Chuyển đổi số và tạo bước đột phá trong sản xuất, dù còn không ít thách thức.

Bức tranh kinh tế thế giới hiện đại được tô đậm bởi công nghệ, dữ liệu lớn và kết nối vạn vật. Hàng loạt đột phá về điện toán đám mây, robot tự động hay mạng 5G đã kiến tạo nền tảng vững chắc để Trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy sức mạnh. Đặc biệt, quá trình hội nhập quốc tế thúc đẩy sản xuất nội địa Việt Nam nhanh chóng nắm bắt xu hướng AI nhằm tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường khu vực và toàn cầu.

Tham vọng tiến vào nhóm 5 nước hàng đầu ASEAN về nghiên cứu, phát triển, ứng dụng AI trong giai đoạn 2025 – 2030 được thể hiện rõ qua Chiến lược quốc gia về phát triển AI. Chính sách kêu gọi mọi ngành kinh tế cùng tham gia vào công cuộc Chuyển đổi số, trong đó sản xuất công nghiệp là mũi nhọn tạo động lực cho tăng trưởng bền vững.

Những doanh nghiệp sớm đẩy mạnh AI, chẳng hạn như nhà máy thép, dệt may, điện tử, đã ghi nhận mức tăng Năng suất đáng kể (trung bình 20–30%) khi đưa vào hệ thống giám sát, bảo trì dự đoán, hay kiểm tra chất lượng sản phẩm bằng thị giác máy tính. Sự xuất hiện của AI không chỉ dừng ở tự động hóa mà còn cho phép dự báo thị trường chính xác hơn, tối ưu nguồn lực kho bãi và thúc đẩy tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường.

Tuy nhiên, để AI trở nên phổ biến và gia tăng sức ảnh hưởng, các doanh nghiệp đối mặt với hàng loạt rào cản: chi phí đầu tư, hạ tầng dữ liệu, nhân lực chuyên môn, và đặc biệt là mô hình quản trị chưa nhất quán. Trong một cuộc trao đổi chuyên sâu với các đại diện từ Bộ Công Thương, doanh nghiệp công nghệ, viện nghiên cứu và những nhà sản xuất truyền thống, nhiều góc nhìn đã được chia sẻ về cơ hội, rủi ro, cũng như giải pháp thúc đẩy ứng dụng AI trong sản xuất.

Góc Nhìn Quản Lý: Chính Sách Là Bàn Đạp

Ông Hoàng Ninh – Phó Cục trưởng Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số (Bộ Công Thương) – nêu quan điểm rằng, để AI có thể bám rễ sâu vào hoạt động công nghiệp, sự vào cuộc của cơ quan quản lý cần quyết liệt hơn trong việc xây dựng hành lang pháp lý và hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận nguồn lực: “Chúng tôi đang xây dựng nhiều chương trình thúc đẩy ứng dụng AI, gắn liền với đề án Chuyển đổi số ngành Công Thương. Một mặt hỗ trợ vốn, mặt khác tổ chức khóa đào tạo, tập huấn cho cả lãnh đạo và đội ngũ kỹ thuật của doanh nghiệp. Ngoài ra, hạ tầng dữ liệu cũng là ưu tiên lớn để AI vận hành hiệu quả.”

Theo ông, nỗ lực của Việt Nam hướng đến việc cạnh tranh sòng phẳng trên thị trường quốc tế. Khi nhiều tập đoàn FDI đang đổ về, các doanh nghiệp trong nước nếu được khuyến khích và có môi trường thuận lợi sẽ dần tiếp cận công nghệ AI ở mức cao hơn. Chính sách cũng cần chú trọng bảo mật dữ liệu và phát triển đội ngũ chuyên gia nhằm duy trì năng lực sáng tạo dài hạn.

Kinh Nghiệm Triển Khai Từ Doanh Nghiệp

– Rạng Đông: Kết Hợp Thiết Bị Cũ – Mới Và Kho Dữ Liệu Tập Trung

Một ví dụ điển hình cho câu chuyện AI hóa sản xuất trong nước đến từ Công ty CP Bóng đèn phích nước Rạng Đông. Doanh nghiệp có tuổi đời 64 năm, với hệ thống máy móc tồn tại nhiều thế hệ. Khi áp dụng AI, Rạng Đông phải thiết kế lại nền tảng giao thức chung để các dây chuyền cũ – mới “nói chuyện” được với nhau.

Ông Nguyễn Đoàn Kết – Phó Tổng giám đốc – nhấn mạnh: “Chúng tôi ưu tiên chọn những quy trình đang là điểm nghẽn, nơi tập trung nhiều lỗi, nhiều chi phí lãng phí để áp dụng AI trước. Phải có dữ liệu, phải giải phẫu cách vận hành máy móc cũ, rồi xây dựng mô hình thuật toán phù hợp. Khó khăn rất lớn, nhưng đó là con đường sống còn.”

Nhờ hợp tác với các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ, Rạng Đông bước đầu đã có giải pháp kiểm tra khuyết tật sản phẩm bằng thị giác máy tính, giám sát và điều khiển dây chuyền linh hoạt, lập báo cáo vận hành theo thời gian thực. Bên cạnh đó, mô hình kinh doanh số dần hình thành, cho phép bán sản phẩm chiếu sáng thông minh theo hình thức dịch vụ, tích hợp trên nhiều nền tảng.

“Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng hệ sinh thái số và xanh, giảm phát thải, tăng tuổi thọ thiết bị, tiết kiệm năng lượng. AI sẽ là ‘bộ não’ ở trung tâm, nhưng con người vẫn là yếu tố then chốt đảm bảo vận hành trơn tru.”

– Doanh Nghiệp Công Nghệ: FPT Smart Cloud Dẫn Dắt Chuyển Đổi

Không chỉ các nhà máy truyền thống, những doanh nghiệp công nghệ cũng có vai trò quan trọng trong việc tạo bệ phóng cho AI. Ông Hồ Minh Thắng, Giám đốc Trung tâm Tư vấn và Triển khai AI – FPT Smart Cloud, chia sẻ chiến lược AI Lab (phòng thí nghiệm AI), nơi cung cấp cơ sở hạ tầng tính toán, nền tảng và đội ngũ chuyên gia “kề vai sát cánh” cùng doanh nghiệp: “Chúng tôi nhận thấy rào cản lớn nhất không hẳn ở công nghệ, mà là doanh nghiệp thiếu tự tin hoặc chưa tính được cụ thể chi phí – lợi ích. Phòng thí nghiệm AI sẽ giảm bớt rủi ro, cho phép thử nghiệm nhanh, nếu thành công thì nhân rộng, nếu không được thì điều chỉnh hướng khác.”

FPT Smart Cloud đã chứng minh hiệu quả khi đồng hành cùng chuỗi dược phẩm FPT Long Châu:

Ứng dụng AI Mentor đào tạo 16.000 dược sĩ, giúp rút ngắn 80% thời gian hướng dẫn.
Giảm tỉ lệ sai sót kê đơn khoảng 30%.
Cá nhân hóa lộ trình học tập nhờ dữ liệu chấm điểm và phản hồi hàng ngày.

Không dừng lại ở đó, FPT còn triển khai nền tảng AI đa dạng: trợ lý ảo tổng đài, phân tích hình ảnh camera nhà xưởng, nhận dạng giọng nói tiếng Việt, xử lý hóa đơn tự động… Tất cả nhằm phục vụ mục đích cốt lõi: tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy Năng suất.

Điểm Nhìn Từ Viện Nghiên Cứu: Tin Cậy Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa (Bộ Công Thương) là một trong những đơn vị khoa học hàng đầu trong phát triển giải pháp tự động hóa dây chuyền. Ông Trần Mạnh Hà – Phó Viện trưởng – cho biết: “Mỗi nhà máy FDI hay nội địa đều có đặc thù khác nhau, họ thường lo ngại thay đổi sẽ ảnh hưởng năng suất thực. Chúng tôi phải xây dựng phiên bản tùy chỉnh, chứng minh tính ổn định trước, để họ thấy AI an toàn và thực sự giảm chi phí.”

Viện đã phát triển nhiều giải pháp đo lường, kiểm định và bảo trì dự đoán, ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu thu thập từ cảm biến, thiết bị IoT. Nhờ đó, doanh nghiệp đón đầu lỗi kỹ thuật hoặc rủi ro vận hành, tránh gián đoạn sản xuất không đáng có.

Tuy nhiên, để mở rộng và chuẩn hóa, theo ông Hà, Việt Nam cần thiết lập các quy chuẩn chung liên quan đến AI trong công nghiệp:

“Chúng ta nên có khung tiêu chuẩn về nhà máy thông minh, quy trình thu thập dữ liệu, bảo mật an toàn. Mỗi khi triển khai AI, tất cả bên liên quan đều có chung ‘ngôn ngữ’.”

Thách Thức Và Giải Pháp Mở Rộng Ứng Dụng AI

– Vấn Đề Nguồn Nhân Lực

Câu hỏi thường trực là làm sao có được đủ chuyên gia AI. Việt Nam mới khởi động đào tạo chính quy về AI vài năm trở lại đây. Nhu cầu thị trường vượt cung, nhân sự giỏi thường tập trung ở thành phố lớn. Vậy nên, các trường đại học và doanh nghiệp tích cực liên kết, mở trung tâm nghiên cứu, phòng thí nghiệm, chia sẻ hạ tầng. Cách làm này rút ngắn thời gian đưa AI vào thực tiễn.

– Hạ Tầng Dữ Liệu Chưa Đáp Ứng

Dữ liệu được ví như “dầu mỏ” cho cỗ máy AI. Tuy nhiên, muốn dữ liệu đạt chất lượng, doanh nghiệp phải cải tiến toàn bộ quy trình quản lý, thu thập. Một số cơ quan quản lý đã đề xuất xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung, cập nhật chuẩn “mở” (open standard) để doanh nghiệp dễ khai thác.

Thiếu hạ tầng dữ liệu, AI khó đạt hiệu quả mong đợi, đặc biệt ở bài toán tối ưu chuỗi cung ứng hoặc phân tích hành vi khách hàng. Doanh nghiệp bắt buộc sở hữu hoặc tiếp cận kho dữ liệu đủ lớn, đồng thời có quy trình làm sạch, bảo mật nghiêm ngặt.

– Chi Phí Đầu Tư Ban Đầu

Nhiều nhà máy đứng trước bài toán vốn khi AI đòi hỏi hạ tầng tính toán mạnh (GPU, máy chủ), kỹ sư phát triển và bảo trì liên tục. Trong giai đoạn ban đầu, họ không thể đoán chính xác ROI (tỷ lệ hoàn vốn). Thông qua gói hỗ trợ tài chính, quỹ đầu tư hay mô hình dịch vụ “AI as a Service,” chi phí có thể trở nên dễ chịu hơn.

Cách Thức Triển Khai Hiệu Quả

Lộ Trình Rõ Ràng: Doanh nghiệp cần xác định các chỉ tiêu đo lường (KPI) cụ thể (ví dụ: tiết kiệm 20% chi phí nguyên vật liệu, tăng 30% Năng suất dây chuyền sau 6 tháng). Triển khai AI ở quy mô vừa hoặc nhỏ trước, đánh giá thành công rồi mới mở rộng.
Hợp Tác Liên Kết: Kết hợp cùng trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ để bổ sung chuyên gia, chia sẻ hạ tầng AI, dữ liệu và rủi ro.
Nâng Cấp Hạ Tầng: Chuẩn hóa thiết bị cũ, mở rộng khả năng giao tiếp máy móc (OPC UA, IoT gateway), xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu thời gian thực.
Đào Tạo Nội Bộ: Song song với việc ứng dụng công nghệ, cần đào tạo nhân lực đủ hiểu biết AI, từ cấp quản lý đến công nhân vận hành. Bên cạnh chuyên môn kỹ thuật, việc thay đổi tư duy là yếu tố quyết định.
Chính Sách Hỗ Trợ: Đề xuất nhà nước ban hành tiêu chuẩn AI trong công nghiệp, thúc đẩy chuyển giao kết quả đề tài nghiên cứu vào nhà máy, giảm thủ tục hành chính và ưu đãi lãi suất vay vốn.

Xây Dựng Hệ Sinh Thái Thông Minh – Đường Dài Hướng Đến Bền Vững

Ý nghĩa của AI trong sản xuất không chỉ dừng ở việc tăng Năng suất hay giảm chi phí, mà còn giúp doanh nghiệp phát triển mô hình mới. Nhiều đơn vị triển khai sản xuất xanh, gắn mục tiêu bảo vệ môi trường, quản trị phát thải carbon. Chẳng hạn, Rạng Đông áp dụng AI để tối ưu điện năng, điều chỉnh cường độ đèn chiếu sáng, kéo dài tuổi thọ và giảm thiểu rác thải công nghiệp.

Trong giai đoạn mà năng lượng, nguyên vật liệu ngày càng đắt đỏ, việc quản lý thông minh sẽ nâng cao tính cạnh tranh. AI hứa hẹn còn tạo ra “khoảng trống sáng tạo” cho sản phẩm độc đáo hơn, chẳng hạn như giải pháp chiếu sáng cá nhân hóa theo cảm xúc, hệ thống kiểm tra an toàn lao động bằng nhận dạng gương mặt và phân tích hành vi…

Tầm Nhìn Tương Lai Cho Doanh Nghiệp Việt

Với những bước chuyển mình của chính sách và hạ tầng, Việt Nam đang đứng trước thời cơ lớn. Không ít doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư công nghệ, nhưng chính họ cũng cần một khung pháp lý rõ ràng, môi trường thử nghiệm an toàn và sự chia sẻ từ cộng đồng nghiên cứu. Hợp tác công – tư được xem là xu thế tất yếu để phát triển AI bền vững.

Mục tiêu vươn lên nhóm dẫn đầu ASEAN về AI trong sản xuất hoàn toàn khả thi nếu nhà nước và doanh nghiệp đồng lòng. Quá trình đó đòi hỏi nỗ lực đổi mới sáng tạo, xây dựng nguồn nhân lực công nghệ chất lượng cao, và đặc biệt là duy trì sự nhất quán trong chính sách về Chuyển đổi số. Không thể phủ nhận, AI là một hành trình dài hơi, nhưng với quyết tâm đủ mạnh, Việt Nam sẽ tận dụng được cơ hội này để khẳng định vị thế.

Việc đưa Trí tuệ nhân tạo vào sản xuất đã không còn là “xu hướng” đơn thuần, mà trở thành mấu chốt để doanh nghiệp trụ vững và phát triển trong môi trường cạnh tranh. Thực tế cho thấy, các mô hình hợp tác giữa nhà máy truyền thống, doanh nghiệp công nghệ và viện nghiên cứu đang tạo nên thành công bước đầu.

Tất nhiên, vẫn còn nhiều thách thức như chi phí đầu tư, nguồn nhân lực, dữ liệu và các tiêu chuẩn kỹ thuật. Nhưng nếu từng bước được tháo gỡ, AI sẽ tiếp tục mở rộng ảnh hưởng, giúp doanh nghiệp Việt Nam cải thiện Năng suất, gia tăng chất lượng sản phẩm và tạo ra giá trị khác biệt. Đây cũng là cơ hội quý báu cho sự phát triển bền vững, vươn tầm quốc tế