CÁCH ỨNG DỤNG AI TRONG LĨNH VỰC SẢN XUẤT GIA TĂNG NĂNG SUẤT VƯỢT TRỘI

Trong bối cảnh ngành sản xuất ngày càng thiếu hụt lao động kỹ thuật và yêu cầu chất lượng ngày một khắt khe, AI trong lĩnh vực sản xuất nổi lên như một giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp chuyển đổi mạnh mẽ từ mô hình truyền thống sang sản xuất thông minh. Không còn là công nghệ xa vời, AI hiện đã có thể triển khai thực tiễn với chi phí phù hợp, đặc biệt cho các doanh nghiệp SME. Trong bài viết này, AI First sẽ giúp doanh nghiệp khám phá toàn diện cách AI đang ứng dụng trong sản xuất và xu hướng tất yếu trong tương lai gần.

Những điểm đáng chú ý trong bài viết:

• Khái niệm AI trong lĩnh vực sản xuất.
• Lợi ích nổi bật khi ứng dụng AI trong sản xuất.
• Ứng dụng của AI trong lĩnh vực sản xuất: Bảo trì dự đoán, phát hiện lỗi sản phẩm, robot cộng tác tăng hiệu suất vận hành, dự báo nhu cầu thị trường, phát triển sản phẩm.
• Quy trình triển khai AI vào hệ thống vận hành sản xuất: Từ xác định quy trình sản xuất cần ứng dụng AI, thu thập và chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn và ứng dụng AI phù hợp, tiến hành thử nghiệm, đào tạo nhân sự đến theo dõi và tối ưu. 
• Thách thức khi ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất.
• Xu hướng tương lai của AI trong ngành sản xuất.

1. AI trong lĩnh vực sản xuất là gì?

AI trong sản xuất (Artificial Intelligence in Manufacturing) là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quy trình sản xuất, từ khâu thiết kế, vận hành máy móc, kiểm soát chất lượng, bảo trì dự đoán cho đến quản lý chuỗi cung ứng. Công nghệ AI giúp các doanh nghiệp sản xuất tự động hóa các thao tác thủ công, phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, từ đó nâng cao hiệu suất, giảm lỗi và tiết kiệm chi phí vận hành.

2. Lợi ích nổi bật khi ứng dụng AI vào lĩnh vực sản xuất

Việc ứng dụng AI trong sản xuất mang lại nhiều lợi ích thiết thực, giúp doanh nghiệp không chỉ tăng hiệu suất mà còn tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường. Dưới đây là những lợi ích nổi bật nhất khi triển khai công nghệ AI vào hoạt động sản xuất:

• Quản lý chất lượng tự động: AI có khả năng phát hiện lỗi sản phẩm thông qua hình ảnh, âm thanh hoặc dữ liệu cảm biến, giúp doanh nghiệp kiểm soát chất lượng đầu ra nhanh chóng và chính xác hơn so với kiểm tra thủ công.
• Tối ưu kho vận và chuỗi cung ứng thông minh: Nhờ khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, AI hỗ trợ dự đoán nhu cầu, tối ưu tồn kho, rút ngắn thời gian giao hàng và giảm thiểu lãng phí nguyên vật liệu.
• Giảm phụ thuộc vào nhân lực thủ công: AI và robot thông minh thay thế các công đoạn thủ công lặp đi lặp lại, giúp doanh nghiệp hạn chế rủi ro do thiếu hụt lao động và tăng độ chính xác trong quy trình sản xuất.
• Bảo trì dự đoán, tránh hỏng hóc đột ngột: Thay vì sửa chữa khi thiết bị đã hỏng, AI giúp phân tích dữ liệu máy móc để phát hiện dấu hiệu bất thường và đưa ra cảnh báo bảo trì trước khi sự cố xảy ra, tiết kiệm thời gian và chi phí bảo trì.
• Tăng năng suất và giảm chi phí: Nhờ tự động hóa và phân tích tối ưu, AI giúp rút ngắn thời gian sản xuất, hạn chế lỗi lặp lại và giảm lãng phí tài nguyên, từ đó tăng hiệu quả tổng thể của nhà máy.
• Nâng cao chất lượng sản phẩm: AI học từ dữ liệu thực tế và điều chỉnh quy trình theo thời gian, giúp đảm bảo sản phẩm đầu ra luôn đạt tiêu chuẩn chất lượng cao, đồng thời giảm tỉ lệ hàng lỗi, hàng trả về.

3. Ứng dụng của AI trong lĩnh vực sản xuất

AI không chỉ là xu hướng mà đã trở thành “trợ lý thông minh” giúp các doanh nghiệp sản xuất chuyển đổi toàn diện trong thời đại công nghiệp 4.0. Từ vận hành thiết bị đến phát triển sản phẩm mới, AI đang góp phần nâng cao hiệu suất và khả năng cạnh tranh cho các nhà máy. 

Dưới đây là các ứng dụng nổi bật:

• Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)
• Phát hiện lỗi sản phẩm bằng Computer Vision 
• Robot cộng tác tăng hiệu suất vận hành (Cobots)
• Dự báo nhu cầu thị trường
• Phát triển sản phẩm mới

3.1. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

Một trong những nguyên nhân gây tổn thất nghiêm trọng trong sản xuất chính là sự cố máy móc bất ngờ khiến toàn bộ dây chuyền phải ngừng hoạt động. Với AI, doanh nghiệp có thể triển khai bảo trì dự đoán, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu hỏng hóc và lên kế hoạch bảo trì kịp thời.

• Phân tích dữ liệu cảm biến theo thời gian thực: AI liên tục theo dõi các chỉ số như độ rung, áp suất, nhiệt độ của máy móc và thiết bị để phát hiện sự bất thường.
• Dự đoán chính xác thời điểm cần bảo trì: Thay vì bảo trì định kỳ (dù chưa cần thiết), AI dự đoán chính xác khi nào máy móc sẽ gặp sự cố, nhờ đó bảo trì đúng lúc, đúng thiết bị.
• Giảm thiểu thời gian ngừng máy và tổn thất sản lượng: Giúp nhà máy vận hành ổn định, tránh thiệt hại dây chuyền do một thiết bị bị hỏng.
• Kéo dài tuổi thọ thiết bị: Bảo trì đúng lúc, đúng cách giúp giảm hao mòn và tăng vòng đời của các máy móc đắt tiền.

3.2. Phát hiện lỗi sản phẩm bằng Computer Vision

Trong sản xuất hiện đại, đảm bảo chất lượng đầu ra là yếu tố sống còn. AI với năng lực thị giác máy tính (Computer Vision) cho phép tự động kiểm tra sản phẩm bằng hình ảnh, nhanh hơn và chính xác hơn con người đặc biệt phù hợp với các ngành yêu cầu độ chính xác cao như điện tử, dược phẩm, mỹ phẩm, hoặc thực phẩm.

• Nhận diện lỗi sản phẩm trong thời gian thực: AI có thể phát hiện vết trầy xước, thiếu linh kiện, sai kích thước, lỗi in ấn hoặc méo hình… ngay khi sản phẩm vừa ra khỏi dây chuyền.
• Tự học để nâng cao độ chính xác theo thời gian: Hệ thống AI càng kiểm tra nhiều sản phẩm càng thông minh hơn, giảm thiểu tỉ lệ lỗi bỏ sót.
• Đảm bảo 100% sản phẩm được kiểm tra: Không bị mệt mỏi hay phân tâm như con người, AI có thể hoạt động liên tục 24/7 với độ chính xác ổn định.
• Tích hợp trực tiếp vào quy trình sản xuất: Không cần dừng dây chuyền hay kiểm tra thủ công riêng biệt, giúp tiết kiệm nhân sự và chi phí.

3.3. Robot cộng tác tăng hiệu suất vận hành (Cobots)

Khác với robot công nghiệp truyền thống, cobots (robot cộng tác) có khả năng làm việc trực tiếp với con người trong cùng một không gian mà không cần hàng rào an toàn. Với khả năng học hỏi và thích nghi, cobots đang trở thành cánh tay đắc lực trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ muốn tự động hóa nhưng vẫn cần yếu tố linh hoạt và tiết kiệm chi phí.

• Học và lặp lại thao tác của công nhân: Nhờ AI, cobots có thể ghi nhớ và thực hiện các quy trình như lắp ráp, đóng gói, dán tem một cách chính xác, nhất quán.
• Thay thế các công việc lặp đi lặp lại, tốn sức: Giải phóng công nhân khỏi những nhiệm vụ nặng nhọc hoặc nguy hiểm, từ đó tăng hiệu suất và đảm bảo an toàn lao động.
• Làm việc linh hoạt và dễ lập trình: Không cần đội kỹ thuật phức tạp, người vận hành có thể “dạy” cobots làm việc chỉ bằng thao tác trực quan.
• Tăng tốc độ sản xuất với chi phí đầu tư hợp lý: So với hệ thống tự động hóa truyền thống, cobots phù hợp hơn với doanh nghiệp có vốn đầu tư hạn chế.

3.4. Dự báo nhu cầu thị trường

Dự báo nhu cầu chính xác giúp doanh nghiệp sản xuất chủ động trong việc lập kế hoạch sản xuất, nhập nguyên liệu, quản lý hàng tồn và tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng. AI xử lý hàng triệu dữ liệu từ thị trường, bán hàng, xu hướng để đưa ra những dự đoán chính xác hơn rất nhiều so với phương pháp truyền thống.

• Phân tích hành vi mua hàng trong quá khứ: Từ dữ liệu đơn hàng, mùa vụ, chiến dịch marketing... AI tìm ra mô hình tiêu dùng theo thời gian.
• Tích hợp dữ liệu thị trường và thời tiết: Giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu theo khu vực, vùng miền hoặc yếu tố khách quan.
• Giúp tối ưu hàng tồn kho và kế hoạch sản xuất: Tránh sản xuất dư thừa hoặc thiếu hụt, tăng tốc độ quay vòng hàng hóa.
• Hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và chính xác: Giảm thời gian lập kế hoạch thủ công, tăng hiệu quả vận hành theo hướng dữ liệu.

3.5. Phát triển sản phẩm mới

Phát triển sản phẩm mới từng là quá trình tốn kém, nhiều rủi ro và mất thời gian. Giờ đây, với sự trợ giúp của AI, doanh nghiệp sản xuất có thể rút ngắn chu kỳ phát triển sản phẩm, cá nhân hóa thiết kế theo thị hiếu người tiêu dùng và nâng cao xác suất thành công khi tung sản phẩm mới ra thị trường.

• Phân tích phản hồi khách hàng từ mạng xã hội: AI lọc hàng ngàn bình luận để tìm ra điểm mạnh, điểm yếu trong các sản phẩm hiện tại.
• Dự đoán xu hướng tiêu dùng trong tương lai: AI xác định các “gap thị trường” nơi những nhu cầu chưa được đáp ứng mà đối thủ chưa khai thác.
• Mô phỏng sản phẩm mới trong môi trường ảo: Giúp doanh nghiệp kiểm tra tính khả thi, độ bền, trải nghiệm sản phẩm trước khi sản xuất thử.
• Rút ngắn thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm hoàn chỉnh: Tăng tốc độ đổi mới, thử nghiệm nhiều ý tưởng mà không lo lãng phí chi phí R&D.

4. Quy trình triển khai AI vào hệ thống vận hành sản xuất

Triển khai AI vào hoạt động sản xuất không thể thực hiện một cách ngẫu hứng hay theo trào lưu. Doanh nghiệp cần có lộ trình bài bản, từng bước rõ ràng để đảm bảo AI thực sự mang lại hiệu quả, phù hợp với đặc thù ngành nghề, quy mô và mục tiêu vận hành. 

Các bước triển khai AI vào hệ thống vận hành sản xuất:

1. Bước 1: Xác định quy trình sản xuất cần ứng dụng AI
2. Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
3. Bước 3: Lựa chọn và ứng dụng các nền tảng AI phù hợp
4. Bước 4: Tiến hành các dự án thử nghiệm
5. Bước 5: Đào tạo đội ngũ nhân sự
6. Bước 6: Liên tục theo dõi và tối ưu hoá

Bước 1: Xác định quy trình sản xuất cần ứng dụng AI

Trước khi đầu tư vào công nghệ AI, doanh nghiệp cần xác định chính xác đâu là khu vực, công đoạn trong quy trình sản xuất có thể và nên ứng dụng AI. Việc lựa chọn đúng điểm “nút thắt” sẽ giúp tiết kiệm chi phí, tối ưu hóa hiệu suất và đạt hiệu quả rõ rệt ngay từ giai đoạn đầu.

• Đánh giá toàn bộ quy trình sản xuất hiện tại: Xác định những điểm nghẽn, công đoạn có chi phí vận hành cao, độ trễ lớn hoặc dễ xảy ra lỗi.
• Chọn những khu vực có tiềm năng cải tiến rõ rệt: Ví dụ: kiểm tra chất lượng sản phẩm, bảo trì thiết bị, đóng gói, vận chuyển nội bộ…
• Ưu tiên các tác vụ lặp đi lặp lại và có dữ liệu sẵn: Đây là những phần dễ ứng dụng AI nhất và nhanh thấy hiệu quả.
• Lập danh sách mục tiêu kỳ vọng: Tăng năng suất, giảm lỗi, cắt giảm chi phí hay cải thiện chất lượng sản phẩm.

Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

AI chỉ hoạt động hiệu quả khi được “nuôi” bằng dữ liệu chất lượng. Vì vậy, bước thu thập, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu đầu vào đóng vai trò nền tảng trong toàn bộ quá trình triển khai AI trong sản xuất.

• Thu thập dữ liệu từ các nguồn hiện có: Máy móc (sensor, PLC), hệ thống ERP, MES, nhân sự, khách hàng.
• Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào: Loại bỏ dữ liệu nhiễu, thiếu, sai định dạng; đồng thời xác định đơn vị đo lường và tần suất cập nhật.
• Gắn nhãn dữ liệu (labeling): Trong các mô hình AI giám sát như Computer Vision hoặc phát hiện lỗi, dữ liệu cần được gắn nhãn chính xác.
• Thiết lập hệ thống lưu trữ và bảo mật: Xây dựng cơ sở dữ liệu tập trung, đảm bảo tính bảo mật và dễ dàng truy xuất.

Bước 3: Lựa chọn và ứng dụng các nền tảng AI phù hợp

Không phải nền tảng AI nào cũng phù hợp với mọi nhà máy. Doanh nghiệp cần cân nhắc lựa chọn công nghệ, phần mềm và đối tác triển khai dựa trên mục tiêu cụ thể và năng lực nội bộ hiện có.

• Xác định loại AI phù hợp với bài toán doanh nghiệp: Ví dụ: thị giác máy tính (Computer Vision), học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)…
• So sánh các nền tảng AI phổ biến hiện nay: Như Google Cloud AI, Amazon SageMaker, Microsoft Azure AI, hoặc các giải pháp chuyên biệt cho sản xuất như Seebo, Uptake…
• Cân nhắc chi phí triển khai, bảo trì, mở rộng: Tính toán tổng chi phí sở hữu (TCO) để đảm bảo bền vững trong dài hạn.

Bước 4: Tiến hành các dự án thử nghiệm (Pilot)

Trước khi triển khai trên diện rộng, doanh nghiệp nên thực hiện một hoặc nhiều dự án thử nghiệm nhỏ (pilot) để kiểm chứng hiệu quả thực tế của AI trong môi trường sản xuất.

• Chọn một dây chuyền hoặc bộ phận nhỏ để thử nghiệm: Đảm bảo dễ kiểm soát và đo lường kết quả.
• Theo dõi các chỉ số hiệu suất (KPI): Ví dụ: giảm lỗi, tăng năng suất, giảm thời gian chết máy, giảm chi phí vận hành…
• Thu thập phản hồi từ bộ phận vận hành: Để điều chỉnh mô hình AI phù hợp với điều kiện thực tế.

Bước 5: Đào tạo đội ngũ nhân sự

Dù AI có thông minh đến đâu, nếu không có đội ngũ nội bộ hiểu cách vận hành và giám sát thì hệ thống sẽ khó phát huy hiệu quả. Đào tạo nhân sự là yếu tố sống còn để đảm bảo quá trình chuyển đổi số bền vững.

• Tổ chức các buổi đào tạo cơ bản về AI cho nhân viên: Giúp nhân sự hiểu vai trò và cách AI đang hỗ trợ họ.
• Huấn luyện chuyên sâu cho đội ngũ kỹ thuật và quản lý: Đào tạo về phân tích dữ liệu, giám sát hệ thống AI, phối hợp với bên triển khai.
• Khuyến khích văn hóa đổi mới, học hỏi liên tục: Để nhân sự không e ngại công nghệ mà sẵn sàng thích nghi và khai thác giá trị AI mang lại.
• Tích hợp AI vào các SOP (quy trình tiêu chuẩn): Đảm bảo AI là một phần trong quy trình vận hành chứ không phải một công cụ xa lạ.

Bước 6: Liên tục theo dõi và tối ưu hóa

Triển khai AI không phải là quá trình “cài xong là xong”. Hệ thống AI cần được cập nhật, giám sát và tối ưu liên tục để bắt kịp với thay đổi của môi trường sản xuất và hành vi tiêu dùng.

• Theo dõi hiệu suất AI theo thời gian thực: Từ việc phát hiện lỗi, hiệu suất máy móc, tốc độ phản hồi hệ thống…
• Cập nhật mô hình học máy theo dữ liệu mới: AI cần được “học lại” theo thời gian để không bị lỗi thời.
• Thường xuyên tổ chức các cuộc đánh giá nội bộ: Nhằm rà soát hiệu quả, phát hiện điểm chưa tối ưu và đề xuất cải tiến.
• Mở rộng quy mô ứng dụng nếu thử nghiệm thành công: Từ một phân xưởng sang toàn nhà máy, từ 1 quy trình sang chuỗi giá trị.

5. Thách thức thường gặp khi ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất

Mặc dù trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều giá trị to lớn cho ngành sản xuất, nhưng quá trình triển khai lại không hề đơn giản. Rất nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam gặp rào cản ngay từ bước đầu tiên. Những thách thức không chỉ đến từ yếu tố kỹ thuật mà còn nằm ở tư duy, chiến lược và con người. 

• Tư duy lãnh đạo ngại công nghệ: Nhiều chủ doanh nghiệp, đặc biệt là thế hệ lãnh đạo truyền thống, vẫn nhìn AI như một khái niệm “cao siêu”, khó ứng dụng và mang tính xu hướng hơn là thiết thực. Sự thiếu tin tưởng và hiểu sai về bản chất của AI khiến họ chậm ra quyết định chuyển đổi.
• Thiếu đội ngũ kỹ thuật nội bộ để triển khai AI: AI trong sản xuất yêu cầu một hệ thống vận hành và quản trị dữ liệu bài bản, trong khi hầu hết doanh nghiệp SME lại thiếu nguồn nhân lực có kiến thức chuyên sâu về công nghệ này. 
• Lo ngại chi phí đầu tư ban đầu cao: Đây là mối lo lớn của các doanh nghiệp vừa và nhỏ, khi nhiều nhà quản lý nghĩ rằng triển khai AI đồng nghĩa với việc phải đầu tư hàng tỷ đồng vào máy móc, phần mềm, hạ tầng và nhân sự. Tuy nhiên, họ chưa đánh giá đúng lợi ích dài hạn mà AI có thể mang lại.
• Chưa có chiến lược tổng thể: Một số doanh nghiệp bắt đầu triển khai AI một cách rời rạc, không có lộ trình rõ ràng, dẫn đến việc hệ thống AI hoạt động thiếu hiệu quả hoặc không thể kết nối với các bộ phận khác trong tổ chức. Việc thiếu chiến lược tổng thể khiến công nghệ không thể phát huy hết tiềm năng.
• Ngại thay đổi văn hóa doanh nghiệp: AI không chỉ là thay đổi công nghệ, mà còn là thay đổi tư duy, quy trình và cách làm việc của toàn bộ tổ chức. Với nhiều doanh nghiệp sản xuất truyền thống, đây là “rào cản mềm” nhưng lại có ảnh hưởng rất lớn đến quá trình chuyển đổi số nói chung và ứng dụng AI nói riêng.

6. Xu hướng tương lai của AI trong ngành sản xuất

Trong thập kỷ tới, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ không chỉ là công cụ hỗ trợ vận hành sản xuất mà còn trở thành “bộ não” điều phối toàn bộ hệ sinh thái nhà máy thông minh. Dưới đây là những xu hướng nổi bật hứa hẹn sẽ định hình tương lai của AI trong ngành sản xuất:

• Nhà máy tự vận hành: Một trong những đích đến cao nhất của AI trong sản xuất là mô hình “nhà máy không đèn” nơi toàn bộ quy trình từ sản xuất đến đóng gói, kiểm tra chất lượng đều được tự động hóa hoàn toàn mà không cần con người vận hành tại chỗ.
• Generative AI trong thiết kế & phát triển sản phẩm: Không chỉ hỗ trợ sản xuất, AI còn tham gia trực tiếp vào quá trình thiết kế sản phẩm mới bằng cách sử dụng các mô hình AI tạo sinh (Generative AI) để đưa ra hàng trăm mẫu ý tưởng tối ưu hóa công năng, vật liệu và chi phí.
• AI hỗ trợ ra quyết định chiến lược sản xuất: Trong tương lai, các nhà quản lý không cần mất hàng tuần để phân tích số liệu, báo cáo. AI sẽ trở thành cố vấn chiến lược thông minh, đưa ra khuyến nghị tự động giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động theo thời gian thực.
• Tự động hóa quản lý nhân sự trong nhà máy: AI sẽ không chỉ vận hành máy móc mà còn tham gia sâu vào quản lý và đào tạo đội ngũ sản xuất, đặc biệt trong bối cảnh thiếu hụt lao động kỹ thuật ngày càng tăng.
• Green AI Manufacturing: Công nghệ AI đang góp phần lớn vào mục tiêu phát triển bền vững của ngành công nghiệp toàn cầu, bằng cách giảm lãng phí nguyên vật liệu, năng lượng và khí thải carbon.

Ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất không còn là lựa chọn, mà đang trở thành một bước đi chiến lược bắt buộc nếu doanh nghiệp muốn tồn tại và bứt phá trong thời đại công nghiệp 4.0. Những doanh nghiệp dám đầu tư sớm vào AI, có lộ trình bài bản, biết tận dụng dữ liệu và đào tạo đội ngũ đúng cách sẽ là những đơn vị dẫn đầu thị trường trong những năm tới. Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ giúp doanh nghiệp chuyển đổi nhanh hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn.