A.I trong sản xuất

Sau ngân hàng, ngành sản xuất ở Việt Nam đang được cho là khu vực tiếp theo mà Trí tuệ nhân tạo (A.I) sẽ thâm nhập mạnh mẽ trong thời gian tới.

Tháng 10/2024 nhà máy Foxconn tại Khu công nghiệp Quang Châu (Bắc Giang) được Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) công nhận là “Lighthouse Factory”. Danh hiệu này được xây dựng dựa trên việc nhà máy đã triển khai thành công hơn 40 giải pháp công nghệ 4.0, trong đó nổi bật là A.I cho bảo trì dự báo (predictive maintenance), thị giác máy tính để phát hiện lỗi sản phẩm và mô hình số hóa (digital twin) giúp theo dõi dây chuyền theo thời gian thực. 

Nhờ các ứng dụng này, nhà máy đạt mức tăng năng suất lao động 190%, giảm chi phí sản xuất tới 45% và giao hàng đúng hạn 99,5%. Không chỉ Quang Châu, các nhà máy ứng dụng A.I được cho là sẽ xuất hiện nhiều hơn ở Việt Nam trong thời gian tới.

4 lĩnh vực cốt lõi

Theo báo cáo “An AI Opportunity Agenda for Vietnam” do Google công bố giữa năm 2024, Việt Nam đang tận dụng A.I để tăng sức cạnh tranh như một trung tâm sản xuất khu vực, đặc biệt trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu đang dịch chuyển. Báo cáo Vietnam Smart Manufacturing Market của 6Wresearch giai đoạn 2025-2031 cũng chỉ ra rằng A.I sẽ thâm nhập lĩnh vực sản xuất ở Việt Nam để cải thiện hiệu quả tổng thể với CAGR là 23,4%. So sánh con số này của Indonesia là 13,2%, cho thấy Việt Nam có thể đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi số nhà máy, nên tốc độ tăng mạnh khi có chính sách hỗ trợ và dòng vốn FDI đổ vào.

Trao đổi với NCĐT qua email, ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc Tư vấn chuyển đổi số và A.I tại FPT Digital, cho biết có 3 lý do dẫn đến xu hướng trên. Đầu tiên là áp lực cạnh tranh đến từ thương chiến Mỹ – Trung. Với kim ngạch dệt may giảm 10% trong năm 2024 (theo Bộ Công Thương), các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam phải tối ưu hóa quy trình để cạnh tranh với các quốc gia như Ấn Độ hay Indonesia. A.I giúp giảm chi phí vận hành và tăng hiệu quả, như trường hợp VinFast sử dụng A.I để giảm 20% thời gian ngừng hoạt động của máy móc (báo cáo nội bộ năm 2024). 

Thứ đến, dư địa ứng dụng A.I trong ngành sản xuất rất lớn từ tự động hóa dây chuyền, kiểm soát chất lượng đến quản lý chuỗi cung ứng. Ví dụ, Samsung Việt Nam sử dụng A.I để kiểm tra bo mạch, giảm tỉ lệ lỗi từ 5% xuống 1% (báo cáo Samsung năm 2024). Các nhà máy thông minh như ở Khu công nghiệp DEEP C (Hải Phòng) đã tăng hiệu quả 15% nhờ A.I (báo cáo Bộ Công Thương năm 2024). 

Cuối cùng là sự ủng hộ của Chính phủ. Theo Tổng cục Thống kê năm 2024, ngành sản xuất đóng góp 16,7% GDP và A.I có thể giúp tăng năng suất 40% (báo cáo Accenture năm 2024). Vì thế, ngành sản xuất nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính sách như Quyết định 127/QĐ-TTg (ban hành năm 2021) thúc đẩy công nghiệp 4.0 và Quyết định 1018/QĐ-TTg (năm 2024) phát triển ngành bán dẫn, tạo nền tảng cho A.I trong sản xuất công nghệ cao. 

Theo kinh nghiệm của FPT Digital, A.I trong ngành sản xuất tại Việt nam sẽ được triển khai ở 4 lĩnh vực cốt lõi là kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tự động hóa dây chuyền sản xuất. “Những lĩnh vực này mang lại giá trị tức thời về hiệu quả, chi phí và khả năng cạnh tranh”, ông Hậu nói.

Còn theo Tiến sĩ Phạm Việt Hùng, quyền Phó Chủ nhiệm Bộ môn Kỹ thuật điện tử, hệ thống máy tính, robot và cơ điện tử, Đại học RMIT Việt Nam, một số lĩnh vực nhất định trong sản xuất của Việt Nam sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ tiến bộ của A.I như sản xuất điện tử có thể tận dụng A.I để tự động hóa dây chuyền sản xuất và nâng cao độ chính xác lắp ráp; ngành dệt may có thể cải thiện thông qua kiểm soát chất lượng do A.I thúc đẩy và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. “Ngành chế biến thực phẩm cũng được hưởng lợi từ việc đảm bảo chất lượng và khả năng truy xuất nguồn gốc được A.I tăng cường. Với lực lượng lao động trẻ và có tay nghề, Việt Nam được trang bị tốt để nắm bắt những cơ hội này trong làn sóng A.I”, ông Hùng nói.

Rào cản vốn hay nhân lực?

Dù là ngành nào, đầu tư công nghệ mới luôn đối mặt với 2 rào cản là vốn và nhân lực. Với A.I trong ngành sản xuất, đâu là yếu tố ảnh hưởng đến tiến độ triển khai? Ông Đồng Mai Lâm, Tổng Giám đốc Schneider Electric Việt Nam và Campuchia, cho biết tại Việt Nam, các doanh nghiệp có thể ứng dụng giải pháp A.I tương tự các nước trên thế giới. A.I có thể học và tùy biến theo từng hiện trạng, từng quy trình, giúp doanh nghiệp tối ưu theo cách riêng của mình. Vì thế, vốn đầu tư ban đầu có thể không quá lớn mà phát sinh theo nhu cầu doanh nghiệp. “Theo tôi, chuyển đổi số không phân biệt quy mô doanh nghiệp. Quan trọng là bắt đầu từ những hạng mục nhỏ, dễ triển khai nhưng mang lại hiệu quả rõ rệt, ví dụ như cách sử dụng năng lượng hiệu quả”, ông Lâm nói.

Đồng quan điểm, ông Hậu của FPT Digital cho rằng nhân lực mới là vấn đề cần giải quyết trước tiên. Theo thống kê năm ngoái của Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam hiện chỉ có khoảng 700 chuyên gia A.I, trong khi nhu cầu ước tính đạt 150.000-200.000 nhân sự mỗi năm đến năm 2025. 

Tính liên tục trong hoạt động sản xuất là thử thách đối với bất kỳ công nghệ nào ứng dụng vào lĩnh vực này. Việc ứng dụng thậm chí còn khó hơn khi phải đảm bảo thêm 2 yếu tố là tính chính xác và bảo mật. Theo ông Hậu, A.I phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao để hoạt động hiệu quả. Các nhà máy tại Việt Nam chưa đáp ứng được việc này vì dữ liệu sản xuất vẫn rời rạc, thiếu đồng bộ do hạ tầng IoT (internet vạn vật) chưa được đầu tư đúng mức. Thứ đến, do 70% doanh nghiệp Việt Nam là vừa và nhỏ (báo cáo World Bank năm 2024) nên máy móc thường cũ, khó tích hợp với các giải pháp A.I mới, dẫn đến gián đoạn hoạt động của dây chuyền sản xuất và các rủi ro về an ninh mạng. 

Ngành sản xuất thậm chí còn khan hiếm hơn, đòi hỏi nhân lực không chỉ am hiểu A.I mà còn nắm vững kỹ thuật sản xuất, như vận hành máy móc và tích hợp IoT, khiến việc tuyển dụng và đào tạo càng khó khăn. “Giải pháp hiện nay là doanh nghiệp cần đầu tư vào đào tạo, hợp tác với các trường đại học và tận dụng các chương trình hỗ trợ từ Chính phủ như Quyết định 127/QĐ-TTg để xây dựng lực lượng lao động A.I, từ đó tối ưu hóa tiềm năng của công nghệ này”, ông Hậu nói.

Ngành sản xuất thậm chí còn khan hiếm hơn, đòi hỏi nhân lực không chỉ am hiểu A.I mà còn nắm vững kỹ thuật sản xuất, như vận hành máy móc và tích hợp IoT, khiến việc tuyển dụng và đào tạo càng khó khăn. Ảnh: TL.

Tiến sĩ Phạm Việt Hùng của Đại học RMIT Việt Nam thì cho rằng các nhà sản xuất trong nước nên đặt ra kỳ vọng thực tế về việc áp dụng A.I, tập trung vào tiến độ gia tăng thay vì chuyển đổi ngay lập tức. Ban đầu, các nhà sản xuất có thể hướng đến những cải thiện khiêm tốn về năng suất và hiệu quả thông qua việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tăng cường phân tích dữ liệu để ra quyết định tốt hơn. Theo thời gian, khi quen hơn với các công nghệ A.I, họ có thể mở rộng quy mô lên các ứng dụng phức tạp hơn như bảo trì dự đoán và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. 

Ông Hùng cũng nhấn mạnh doanh nghiệp nên lường trước rằng quá trình chuyển đổi A.I sẽ diễn ra từ từ, đòi hỏi phải đầu tư liên tục vào cơ sở hạ tầng, phát triển kỹ năng và đổi mới văn hóa doanh nghiệp. Thành công sẽ phụ thuộc vào khả năng tích hợp A.I một cách ổn định trong khi vẫn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.

Để đạt được những kỳ vọng thực tế này, các nhà sản xuất Việt Nam có thể thực hiện một số hành động chiến lược như đầu tư vào đào tạo giáo dục, thúc đẩy quan hệ đối tác, tận dụng sự hỗ trợ của Chính phủ, tăng cường cơ sở hạ tầng và kỹ thuật theo từng giai đoạn và thúc đẩy văn hóa đổi mới đến từ lãnh đạo.

“Với nỗ lực bền bỉ và kế hoạch chiến lược, doanh nghiệp có thể tích hợp A.I để không chỉ bắt kịp các đối tác FDI mà còn định vị mình là người dẫn đầu trong một số lĩnh vực nhất định của ngành sản xuất. Suy cho cùng, với tiềm lực của mình, Samsung, Intel hay LG cũng không thể thúc đẩy và hoàn thiện khả năng A.I của họ qua một đêm”, ông Hùng nói. 

Có thể bạn quan tâm 

E-commerce giảm tốc trước ngã rẽ