Không chỉ trong cuộc sống thường nhật, AI còn đang thay đổi cách nhà máy nước ngọt thuộc hàng lớn nhất thế giới vận hành | VnReview

Điều gì sẽ xảy ra nếu một nhà máy có thể “thử sai” hàng nghìn lần mà không tốn một phút dừng máy nào?

AI không nằm trên màn hình, mà nằm trong nhà máy​

Nếu nói đến AI trong doanh nghiệp, nhiều người sẽ nghĩ ngay đến chatbot, email tự động hay trợ lý văn phòng. Nhưng với PepsiCo, nơi AI phát huy tác dụng rõ nhất lại là nhà máy, nơi mỗi sai sót đều đắt đỏ và mỗi thay đổi đều khó đảo ngược.

Thay vì mang AI vào các công cụ giao tiếp, PepsiCo đưa AI thẳng vào bài toán cốt lõi của sản xuất: thiết kế, bố trí và nâng cấp nhà máy. Đây là những quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất, an toàn và chuỗi cung ứng, và cũng là nơi mà thử nghiệm ngoài đời thật luôn tiềm ẩn rủi ro lớn.

Cách họ làm là kết hợp AI với mô hình song sinh kỹ thuật số, tức là tạo ra một bản sao ảo của nhà máy thật. Trong mô hình này, vị trí thiết bị, luồng vật liệu và tốc độ sản xuất đều được mô phỏng chi tiết. AI cho phép chạy hàng nghìn kịch bản khác nhau, điều gần như không thể hoặc quá tốn kém nếu làm trực tiếp trên dây chuyền thật.

PepsiCo đã hợp tác với các đối tác để triển khai các dự án thí điểm, tập trung vào việc cải thiện cách thiết kế và điều chỉnh nhà máy theo thời gian, trước khi chạm tay vào cơ sở vật lý.

Ở các tập đoàn sản xuất hàng tiêu dùng lớn, thay đổi nhà máy thường rất chậm. Một điều chỉnh nhỏ như bố trí lại dây chuyền, thay đổi quy trình đóng gói hay nâng cấp thiết bị cũng có thể kéo theo hàng tuần, thậm chí hàng tháng lập kế hoạch, phê duyệt và thử nghiệm. Mỗi sự chậm trễ đều lan sang chuỗi cung ứng và khả năng đáp ứng thị trường.

Mô hình song sinh kỹ thuật số giúp tháo gỡ điểm nghẽn này. Thay vì chờ thử nghiệm ngoài đời thật, các nhóm có thể nhìn thấy trước tác động của thay đổi lên năng suất, an toàn và thời gian dừng máy ngay trong môi trường ảo.

Các dự án thí điểm ban đầu của PepsiCo cho thấy thời gian xác nhận rút ngắn hơn và có dấu hiệu cải thiện năng suất, dù công ty không công bố con số cụ thể. Nhưng điều quan trọng hơn là cách tiếp cận. AI ở đây không nhằm thay thế con người, mà giúp con người ra quyết định nhanh hơn, chắc chắn hơn trong những môi trường có chi phí sai lầm rất cao.

Xu hướng này cũng phản ánh bức tranh rộng hơn trong doanh nghiệp. Những ứng dụng AI đi xa khỏi giai đoạn thử nghiệm thường tập trung vào các bài toán rất cụ thể, nơi AI giúp giảm ma sát trong quy trình sẵn có, như sản xuất, logistics hay chăm sóc sức khỏe, thay vì các công việc tri thức mơ hồ.

Vì sao PepsiCo coi AI là kỹ thuật vận hành​

Cách PepsiCo triển khai AI cho thấy một sự thay đổi âm thầm trong cách các tập đoàn lớn đánh giá giá trị của AI. Thay vì nói chung chung về năng suất, họ gắn AI với kết quả vận hành cụ thể như tiết kiệm thời gian, giảm gián đoạn và lập kế hoạch tốt hơn.

Nhiều chương trình AI thất bại không phải vì công nghệ kém, mà vì không gắn được với tác động đo lường được. Công cụ có thể được triển khai, nhưng quy trình làm việc thì không thay đổi. Với song sinh kỹ thuật số, AI nằm thẳng trong quy trình kỹ thuật và lập kế hoạch. Nếu một mô phỏng giúp rút ngắn vài tuần nâng cấp nhà máy, lợi ích là rất rõ ràng. Nếu nó giảm rủi ro dừng máy, điều đó có thể theo dõi được theo thời gian.

Cách làm này cũng giống với những gì đang diễn ra ở lĩnh vực khác. Trong chăm sóc sức khỏe, Amazon thử nghiệm trợ lý AI trong ứng dụng One Medical để giảm nhập liệu lặp lại và hỗ trợ tương tác chăm sóc, theo chia sẻ của CEO Andy Jassy. AI không đứng riêng lẻ, mà hòa vào quy trình sẵn có.

Bài học chung là AI được chấp nhận nhanh hơn khi nó không buộc con người thay đổi thói quen làm việc, mà âm thầm hỗ trợ ngay bên trong những gì họ đang làm.

Vì sao câu chuyện này quan trọng với doanh nghiệp Việt Nam​

Mô hình song sinh kỹ thuật số của PepsiCo sớm muộn cũng sẽ không còn là ngoại lệ. Các nhà sản xuất trong thực phẩm, hóa chất hay hàng công nghiệp đều gặp bài toán tương tự về lập kế hoạch và chi phí. Nhiều doanh nghiệp đã dùng phần mềm mô phỏng, AI chỉ là bước giúp tăng tốc và mở rộng quy mô.

Điều đáng chú ý hơn là giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp đang lộ rõ. Trọng tâm dịch chuyển từ công cụ chung sang hệ thống chuyên biệt gắn với quyết định cụ thể. Thành công không chỉ phụ thuộc vào mô hình AI, mà phụ thuộc nhiều vào dữ liệu vận hành, quyền sở hữu quy trình và quản trị. Một song sinh kỹ thuật số chỉ tốt khi dữ liệu đưa vào đủ chất lượng.

Đây cũng là lý do nhiều công ty còn thận trọng. Xây dựng và duy trì mô hình số chính xác đòi hỏi thời gian, phối hợp liên phòng ban và hiểu biết sâu về hệ thống vật lý. Lợi ích không đến từ một lần triển khai, mà từ việc sử dụng lặp đi lặp lại trong dài hạn.

Câu chuyện của PepsiCo cho thấy AI không nhất thiết phải hào nhoáng. Nó có thể nằm dưới bề mặt, như một phần hạ tầng, âm thầm thay đổi cách doanh nghiệp lập kế hoạch đầu tư và quản lý rủi ro.

Với các lãnh đạo doanh nghiệp, đặc biệt ở Việt Nam nơi chi phí sai lầm trong sản xuất ngày càng lớn, câu hỏi không phải là có nên sao chép công nghệ của PepsiCo hay không. Mà là, trong chuỗi giá trị của mình, đâu là những điểm chậm, rủi ro và tốn kém nhất, và liệu AI có thể bắt đầu từ đó? (artificialintelligence)