Ngày nay, các nhà sản xuất đang phải đối mặt với chi phí nguyên vật liệu tăng cao, thiếu hụt lao động, chuỗi cung ứng dễ tổn thương và áp lực phải cung cấp sản phẩm tùy chỉnh đa dạng hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần quan trọng trong việc ứng phó với những thách thức này.
Khi chiến lược doanh nghiệp phụ thuộc vào AI
Hầu hết các nhà sản xuất đều muốn giảm chi phí trong khi nâng cao năng suất và chất lượng. AI hỗ trợ những mục tiêu này bằng cách dự đoán sự cố thiết bị, điều chỉnh lịch trình sản xuất và phân tích tín hiệu chuỗi cung ứng. Theo khảo sát của Google Cloud, hơn một nửa lãnh đạo trong ngành sản xuất đang ứng dụng AI Agent trong các hoạt động văn phòng Logistics như lập kế hoạch và kiểm soát chất lượng. (https://cloud.google.com/transform/roi-ai-the-next-wave-of-ai-in-manufacturing)
Sự chuyển dịch này có ý nghĩa quan trọng vì việc sử dụng AI có mối liên hệ trực tiếp với kết quả kinh doanh đo lường được. Giảm thời gian ngưng hoạt động, giảm phế liệu, cải thiện OEE (hiệu quả thiết bị tổng thể) và tăng cường phản hồi khách hàng đều góp phần củng cố chiến lược doanh nghiệp và nâng cao sức cạnh tranh trên thị trường.
Kinh nghiệm ngành gần đây cho thấy
Motherson Technology Services báo cáo những bước tiến lớn – giảm chi phí bảo trì từ 25-30%, giảm thời gian ngưng hoạt động từ 35-45% và tăng hiệu quả sản xuất từ 20-35% sau khi áp dụng AI dựa trên AI Agent, hợp nhất nền tảng dữ liệu và các sáng kiến nâng cao năng lực nhân lực.
ServiceNow đã mô tả cách các nhà sản xuất hợp nhất quy trình làm việc, dữ liệu và AI trên các nền tảng chung. Họ cho biết hơn một nửa các nhà sản xuất tiên tiến hiện có chương trình quản trị dữ liệu chính thức để hỗ trợ các dự án AI.
Những ví dụ này cho thấy xu hướng: AI không còn chỉ là thử nghiệm mà được triển khai trực tiếp trong quy trình vận hành.
Điều các nhà lãnh đạo công nghệ và Cloud cần lưu ý
Kiến trúc dữ liệu
Hệ thống sản xuất cần các quyết định với độ trễ thấp, đặc biệt là trong bảo trì và kiểm soát chất lượng. Nhà lãnh đạo cần xác định cách kết hợp thiết bị biên (thường là hệ thống OT cùng hạ tầng IT hỗ trợ) với dịch vụ Cloud. Hướng dẫn về lộ trình trưởng thành của Microsoft chỉ ra rằng sự phân mảnh dữ liệu và thiết bị cũ vẫn là rào cản lớn, do đó việc chuẩn hóa cách thu thập, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu là bước đầu tiên cần thiết cho nhiều doanh nghiệp sản xuất và kỹ thuật hướng tới tương lai.
Ưu tiên chuỗi use-case
ServiceNow khuyên nên bắt đầu nhỏ và triển khai AI từng bước. Tập trung vào hai hoặc ba use case có giá trị cao giúp tránh “bẫy thử nghiệm”. Bảo trì dự đoán, tối ưu hóa năng lượng và kiểm tra chất lượng là những điểm khởi đầu mạnh mẽ vì lợi ích có thể đo lường khá dễ dàng.
Quản trị và bảo mật
Kết nối thiết bị công nghệ vận hành (OT) với hệ thống IT và Cloud làm tăng rủi ro an ninh mạng, bởi một số hệ thống OT không được thiết kế để kết nối rộng rãi trên internet. Các nhà lãnh đạo cần xây dựng quy tắc truy cập dữ liệu và yêu cầu giám sát một cách chặt chẽ. Quản trị AI nên bắt đầu ngay từ giai đoạn thử nghiệm đầu tiên, không nên trì hoãn.
Nhân lực và kỹ năng
Yếu tố con người vẫn rất quan trọng. Việc các nhà vận hành tin tưởng vào hệ thống hỗ trợ bởi AI là điều tiên quyết và họ cần có sự tự tin khi sử dụng các hệ thống này. Theo Automation.com, ngành sản xuất đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động có kỹ năng kéo dài, do đó các chương trình nâng cao kỹ năng là phần không thể thiếu trong các triển khai hiện đại.
Tính trung lập trong hệ sinh thái nhà cung cấp
Hệ sinh thái của môi trường sản xuất thường bao gồm cảm biến IoT, mạng công nghiệp, nền tảng Cloud và công cụ quản lý quy trình làm việc tại văn phòng cũng như trên sàn nhà máy. Các nhà lãnh đạo nên ưu tiên khả năng tương tác và tránh bị khóa chặt vào một nhà cung cấp duy nhất. Mục tiêu là xây dựng kiến trúc có khả năng linh hoạt dài hạn, phù hợp với quy trình riêng biệt của từng tổ chức.
Đo lường hiệu quả
Các nhà sản xuất cần xác định các chỉ số như giờ dừng máy, giảm chi phí bảo trì, thông lượng, tỷ lệ sản phẩm đạt yêu cầu… và giám sát liên tục các chỉ số này. Kết quả từ Motherson cung cấp những chuẩn mực thực tế và minh họa các kết quả khả thi khi đo lường một cách cẩn trọng.
Thực tế: vượt qua những lời thổi phồng
Bất chấp tiến bộ nhanh chóng, vẫn còn nhiều thách thức. Thiếu hụt kỹ năng làm chậm triển khai, máy móc cũ tạo ra dữ liệu phân mảnh, và chi phí đôi khi khó dự báo. Cảm biến, kết nối, công tác tích hợp và nâng cấp nền tảng dữ liệu đều gây tốn kém. Ngoài ra, vấn đề an ninh mạng ngày càng nghiêm trọng khi các hệ thống sản xuất trở nên kết nối nhiều hơn. Cuối cùng, AI cần tồn tại song song cùng chuyên môn con người; các nhà vận hành, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu cần phối hợp làm việc liền mạch, không tách rời.
Tuy nhiên, các bài viết mới đây cho thấy những thách thức này hoàn toàn có thể quản lý được nếu có cấu trúc quản lý và vận hành phù hợp. Quản trị rõ ràng, các nhóm liên chức năng và kiến trúc có thể mở rộng giúp cho việc triển khai và duy trì AI trở nên dễ dàng hơn.
Khuyến nghị chiến lược cho các nhà lãnh đạo
- Liên kết các sáng kiến AI với mục tiêu kinh doanh. Gắn kết công việc với các KPIs như thời gian ngưng hoạt động, phế liệu và chi phí trên mỗi đơn vị sản phẩm.
- Áp dụng mô hình lai Cloud – edge một cách cẩn trọng. Giữ việc suy luận thời gian thực gần máy móc trong khi sử dụng nền tảng Cloud cho đào tạo và phân tích.
- Đầu tư vào con người. Đội ngũ hỗn hợp giữa chuyên gia lĩnh vực và nhà khoa học dữ liệu rất quan trọng, đi kèm với huấn luyện cho cả vận hành và quản lý.
- Đưa bảo mật vào ngay từ đầu. Xem OT và IT như một môi trường thống nhất, với chính sách zero-trust.
- Mở rộng dần dần. Chứng minh giá trị tại một nhà máy trước khi nhân rộng.
- Chọn các thành phần hệ sinh thái mở. Chuẩn mở giúp duy trì tính linh hoạt và tránh bị khóa chặt vào nhà cung cấp.
- Giám sát hiệu suất liên tục. Điều chỉnh mô hình và quy trình làm việc theo biến động thực tế dựa trên kết quả đã đo lường so với chỉ số đề ra.
Kết luận
Việc triển khai AI bên trong doanh nghiệp giờ đây đã trở thành một phần thiết yếu trong chiến lược sản xuất. Các bài viết gần đây từ Motherson, Microsoft và ServiceNow cho thấy các nhà sản xuất đang thu được lợi ích cụ thể bằng cách kết hợp dữ liệu, con người, quy trình và công nghệ. Con đường phía trước không hề đơn giản, nhưng với quản trị rõ ràng, kiến trúc phù hợp, chú trọng bảo mật, các dự án tập trung vào kinh doanh và đặc biệt là nhân lực, AI sẽ trở thành công cụ thực tiễn giúp nâng cao sức cạnh tranh.
(Nguồn ảnh: “Jelly Belly Factory Floor” của el frijole được cấp phép theo CC BY-NC-SA 2.0.)
Nguồn : https://www.artificialintelligence-news.com/
