AI trong sản xuất: Ứng dụng thực tiễn và lợi ích nổi bật cho doanh nghiệp
AI trong sản xuất ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất, tối ưu chi phí và cải thiện khả năng ra quyết định của doanh nghiệp. Để hiểu rõ hơn về cách công nghệ này được ứng dụng và giá trị thực tiễn mang lại, hãy cùng FPT IS tham khảo bài viết sau!
Theo Tạp chí điện tử TheLEADER, ngành sản xuất tại Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức:
Trước những thách thức này, ứng dụng AI trong sản xuất không chỉ là xu hướng tất yếu mà còn là giải pháp chiến lược. AI giúp tối ưu quy trình, tăng hiệu suất, tự động hóa tác vụ và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu. |
1. AI trong sản xuất là gì?
AI trong sản xuất là việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy, học sâu và mạng nơ-ron để mô phỏng tư duy con người, tối ưu quy trình và hỗ trợ ra quyết định. Trong nhà máy thông minh, AI xử lý dữ liệu từ hệ thống IoT, tự động hóa các tác vụ như kiểm soát chất lượng, vận hành dây chuyền và bảo trì dự đoán.
Theo ARM – hãng thiết kế vi xử lý tại Anh, một ứng dụng AI rất phổ biến trong sản xuất là dự đoán bảo trì máy móc. AI giúp dự báo sự cố máy móc, chủ động lên kế hoạch bảo trì, giảm thời gian dừng máy và nâng cao hiệu suất vận hành.
2. AI được sử dụng như thế nào trong sản xuất?
Trong ngành sản xuất hiện đại, AI là công cụ chiến lược giúp tối ưu hiệu suất, nâng cao chất lượng và giảm chi phí. Theo Azumuta – công ty cung cấp phần mềm SaaS, AI có những ứng dụng tiêu biểu sau:
2.1. Dự đoán bảo trì máy móc
AI phân tích dữ liệu từ cảm biến và thiết bị để dự đoán thời điểm hỏng hóc. Nhờ đó, doanh nghiệp chủ động lên kế hoạch bảo trì, giảm thời gian dừng máy và chi phí sửa chữa. Ngoài ra, công nghệ bản sao số (digital twin) kết hợp dữ liệu thời gian thực và mô phỏng thiết bị giúp phát hiện bất thường hiệu quả hơn.
2.2. Kiểm soát chất lượng
Hệ thống thị giác máy tính tích hợp AI tự động phát hiện lỗi bằng cách phân tích hình ảnh và dữ liệu cảm biến. Các mô hình học máy được huấn luyện trên tập dữ liệu gắn nhãn giúp nhận diện và phân loại lỗi nhanh, chính xác hơn so với kiểm tra thủ công.
2.3. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
AI dự báo nhu cầu chính xác bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, hành vi người tiêu dùng và yếu tố bên ngoài như thời tiết hay kinh tế. Hệ thống cũng giúp duy trì tồn kho tối ưu, theo dõi đơn hàng theo thời gian thực và phát hiện gián đoạn tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng.
2.4. Tự động hóa thông minh
AI kết hợp với robot công nghiệp và RPA để xử lý các tác vụ phức tạp, lặp lại. Robot thông minh học hỏi từ môi trường, thích ứng với điều kiện thay đổi và vận hành liên tục với độ chính xác cao. Cobots – robot cộng tác – hỗ trợ con người trong các nhiệm vụ khó tự động hóa hoàn toàn.
2.5. Đào tạo và hỗ trợ
AI số hóa và tự động hóa hướng dẫn công việc như chuyển giọng nói thành văn bản hoặc phân tích video thao tác để tạo quy trình chuẩn. Nhờ đó, công nhân tiếp cận thông tin dễ hơn, giảm sai sót và cải thiện hiệu suất.
3. Lợi ích của việc ứng dụng AI trong sản xuất
Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà AI mang lại khi được ứng dụng vào lĩnh vực sản xuất:
3.1. Giảm thiểu chi phí vận hành
AI giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí bằng cách tăng hiệu quả, giảm lãng phí và tự động hóa các khâu như lắp ráp, đóng gói, phân loại. Nhờ bảo trì dự đoán, AI còn giúp tránh sự cố, tiết kiệm chi phí sửa chữa và giảm gián đoạn sản xuất.
Theo McKinsey Global, AI trong bảo trì dự đoán có thể tiết kiệm 10–12% chi phí bảo trì. Dự báo đến năm 2030, AI có thể đóng góp thêm 13 nghìn tỷ USD cho kinh tế toàn cầu.
3.2. Ra quyết định nhanh và chính xác hơn nhờ dữ liệu
AI giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh hơn thông qua phân tích dữ liệu lớn và phát hiện xu hướng ẩn. Nhờ đó, nhà sản xuất có thể điều chỉnh lịch trình, tối ưu quy trình, cải tiến thiết kế và nhận diện điểm yếu – từ đó giảm lãng phí, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất.
3.3. Tối ưu hoá quản lý chuỗi cung ứng
AI đóng vai trò then chốt trong tối ưu chuỗi cung ứng bằng cách dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho hiệu quả và cải thiện hậu cần. Nhờ đó, doanh nghiệp tránh thiếu hàng hoặc dư thừa, giảm gián đoạn và tối ưu chi phí vận chuyển.
Theo khảo sát của Gartner với 127 lãnh đạo chuỗi cung ứng (11/2023), gần 2/3 đang có kế hoạch hoặc đã triển khai GenAI trong năm 2024. Chỉ 2% chưa có ý định áp dụng – cho thấy AI ngày càng phổ biến và cấp thiết trong ngành.
3.4. Nâng cao hiệu suất tổng thể của nhà máy
AI tự động hóa các tác vụ lặp lại như lắp ráp, đóng gói, phân loại – giúp giảm lỗi và tiết kiệm thời gian. AI cũng phát hiện điểm nghẽn trong quy trình, góp phần cải tiến liên tục.
Kết quả là năng suất tăng, chi phí giảm và hoạt động linh hoạt hơn. Theo PwC, AI có thể giúp tăng năng suất từ 20–40%.
3.5. Cải thiện độ an toàn trong môi trường làm việc
AI tăng cường an toàn tại nhà máy bằng cách giám sát thời gian thực qua cảm biến và camera để phát hiện nguy cơ như nhiệt độ cao, rò rỉ khí hay thiết bị trục trặc. Khi có sự cố, hệ thống sẽ cảnh báo hoặc tự động dừng máy, giúp ngăn tai nạn và bảo vệ người lao động hiệu quả hơn.
3.6. Nâng cao chất lượng sản phẩm đầu ra
AI cải thiện chất lượng sản phẩm nhờ hệ thống thị giác máy tính, phát hiện lỗi nhanh và chính xác trong quá trình sản xuất. Kiểm tra tự động giúp loại bỏ sản phẩm lỗi, giảm lãng phí và đảm bảo chất lượng đầu ra.
Theo báo cáo của Capgemini, AI giúp giảm thời gian dừng máy, cải thiện hiệu suất thiết bị (OEE), giảm lỗi sản phẩm, hàng tồn kho, tình trạng lỗi thời, và có thể giảm tới 50% tỷ lệ sản phẩm lỗi.
3. Các ứng dụng AI trong sản xuất tại thị trường Quốc tế & Việt Nam
Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của AI trong sản xuất tại quốc tế và Việt Nam, thể hiện tiềm năng chuyển đổi số trong công nghiệp hiện đại:
3.1. Các ứng dụng AI trong sản xuất tại thị trường Quốc tế
BMW – Tùy chỉnh kiểm soát chất lượng bằng AI
BMW phát triển nền tảng AIQX (Artificial Intelligence Quality Next) để tự động kiểm soát chất lượng. Hệ thống sử dụng cảm biến, camera và AI phân tích dữ liệu theo thời gian thực, phản hồi trực tiếp cho công nhân qua thiết bị thông minh, giúp phát hiện lỗi nhanh và chính xác.
Ford – Cobot hỗ trợ lắp ráp
Ford triển khai robot cộng tác (cobot) trong dây chuyền. AI giúp robot học cách xử lý và lắp ráp các bộ phận kim loại tối ưu, nâng cao tốc độ và độ chính xác, đồng thời giảm tải lao động thủ công.
General Electric – AI thúc đẩy sản xuất bền vững
Năm 2024, GE ra mắt Proficy for Sustainability Insights, phần mềm AI tích hợp dữ liệu vận hành và môi trường. Giải pháp giúp doanh nghiệp theo dõi chỉ số khí hậu, tối ưu tài nguyên, quản lý năng lượng và tuân thủ quy định khí thải, đồng thời nâng cao hiệu suất sản xuất.
Các ứng dụng AI trong sản xuất tại thị trường Quốc tế
3.1. Các ứng dụng AI trong sản xuất tại thị trường Việt Nam
Theo tổng hợp từ báo An ninh Thủ Đô – chuyên trang của báo CAND, AI đang được ứng dụng trong sản xuất tại Việt Nam qua các mô hình tiêu biểu sau:
- Vinatex (Tập đoàn Dệt may Việt Nam): Ứng dụng AI để tối ưu quy trình sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu. Nhờ đó, thời gian sản xuất giảm 30%, tăng độ chính xác và giảm lãng phí nguyên vật liệu.
- VEAM (Tổng Công ty Máy động lực & Máy nông nghiệp Việt Nam): Dùng AI để giám sát, bảo trì thiết bị và phát hiện bất thường trong vận hành, giúp giảm rủi ro dừng máy đột ngột.
- Rạng Đông & Hòa Phát: Ứng dụng AI trong sản xuất – kinh doanh nhằm tối ưu vận hành, nâng cao chất lượng sản phẩm và tăng khả năng thích ứng với biến động thị trường.
5. Thách thức khi triển khai AI trong sản xuất
Dù AI mang lại nhiều lợi ích rõ rệt trong sản xuất, nhưng theo các báo cáo chuyên sâu từ IBM (2024) và NetSuite (2024), quá trình triển khai vẫn đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt tại các doanh nghiệp mới bắt đầu chuyển đổi số.
- Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Dữ liệu thiếu chuẩn hóa, không đầy đủ hoặc phân tán có thể gây sai lệch trong phân tích và dự đoán – rào cản kỹ thuật phổ biến khi triển khai AI.
- Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc áp dụng AI đòi hỏi nâng cấp hạ tầng, phần mềm và đào tạo chuyên môn, gây áp lực tài chính lớn, đặc biệt với doanh nghiệp nhỏ và vừa.
- Thiếu nhân lực chuyên môn: Doanh nghiệp gặp khó khăn khi tuyển kỹ sư AI, chuyên gia dữ liệu hoặc kỹ thuật viên đủ năng lực để vận hành hệ thống.
- Rủi ro vận hành và an ninh mạng: AI có thể gặp lỗi mô hình hoặc bị tấn công mạng khi tích hợp vào hệ thống sản xuất kết nối rộng.
- Tâm lý e ngại và quản lý thay đổi: Nhân sự lo bị thay thế hoặc không làm chủ công nghệ, dẫn đến chậm tiếp nhận nếu thiếu truyền thông và đào tạo phù hợp.
6. Xu hướng tương lai của AI trong ngành sản xuất
Theo báo cáo Artificial Intelligence in Manufacturing Market Forecast to 2028, quy mô thị trường AI trong sản xuất dự kiến tăng từ 3,2 tỷ USD (2023) lên 20,8 tỷ USD (2028), với CAGR đạt 45,6%. Sự tăng trưởng mạnh mẽ này được thúc đẩy bởi sự phát triển của nhà máy thông minh, robot tự động và nhu cầu tối ưu hoá trong các ngành ô tô, điện tử, dược phẩm, F&B.
Một số xu hướng nổi bật trong tương lai gồm:
- Bản sao số thông minh (AI-powered Digital Twin): Mô hình ảo mô phỏng máy móc, dây chuyền, hỗ trợ giám sát, dự báo bảo trì và cải thiện hiệu suất theo thời gian thực.
- Dây chuyền tự động hóa hoàn toàn: Robot và AI điều khiển toàn bộ quy trình, tự động điều chỉnh mà không cần con người can thiệp.
- Cá nhân hóa sản phẩm quy mô lớn: AI phân tích hành vi người tiêu dùng, giúp tùy biến sản phẩm theo nhu cầu cá nhân mà vẫn tối ưu chi phí.
- Edge AI – xử lý dữ liệu tại chỗ: Cho phép xử lý ngay trên thiết bị thay vì đám mây, giúp tăng tốc độ phản hồi và bảo mật.
7. FPT IS song hành cùng doanh nghiệp sản xuất ứng dụng AI để tối ưu hiệu suất – chi phí
Với kinh nghiệm tư vấn và triển khai chuyển đổi số cho hàng trăm khách hàng lớn, FPT IS đã hoàn thiện năng lực số hóa ngành sản xuất với bộ các giải pháp giúp các doanh nghiệp rút ngắn thời gian, tiết kiệm chi phí và giảm thiểu rủi ro trong bước chuyển mình quan trọng này. Trong đó, các giải pháp được tích hợp AI đóng vai trò nổi bật, mang lại hiệu quả rõ rệt về chi phí, chất lượng và năng suất, có thể kể đến như:
- AkaBot: Giải pháp RPA tích hợp AI giúp tự động hóa các quy trình thủ công như thu thập dữ liệu từ hệ thống PLM, phân tích tài liệu kỹ thuật và kiểm tra chất lượng sản phẩm. Với công nghệ AI, ML, OCR và IDP, akaBot giúp giảm 80% thời gian xử lý, tăng độ chính xác lên 100%, đồng thời giảm lỗi và chi phí vận hành.
- AkaMES: Hệ thống điều độ sản xuất thông minh “Make in Vietnam” đầu tiên ứng dụng AI, giúp doanh nghiệp số hóa toàn bộ quy trình sản xuất theo thời gian thực. AkaMES có khả năng dự đoán tình trạng thiết bị và lên kế hoạch bảo trì trước khi gián đoạn sản xuất thông qua thu thập thông tin từ cảm biến, máy móc, quy trình sản xuất, dựa vào mô hình ML để cảnh báo sớm, giúp doanh nghiệp chủ động bảo trì, cắt downtime, tối ưu chi phí phụ tùng.
Giải pháp đã triển khai tại VinFast, Nippon Steel và Sumitomo Heavy Industries Việt Nam.
Với năng lực công nghệ vượt trội, FPT IS đang là đối tác chiến lược đồng hành cùng doanh nghiệp sản xuất trong hành trình chuyển đổi số và ứng dụng AI toàn diện.
Trước áp lực cạnh tranh và yêu cầu tối ưu hiệu suất, chất lượng, chi phí – ứng dụng AI trong sản xuất không chỉ là xu hướng mà là chiến lược tất yếu. Tuy nhiên, triển khai AI vẫn đối mặt với thách thức về dữ liệu, nhân sự và chi phí đầu tư. Doanh nghiệp cần một đối tác am hiểu công nghệ và ngành nghề để thiết kế giải pháp phù hợp.
Với năng lực công nghệ vững chắc và kinh nghiệm thực tiễn, FPT IS cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình chuyển đổi số – từ cải tiến từng khâu đến tối ưu toàn bộ chuỗi sản xuất.Quý doanh nghiệp quan tâm đến giải pháp, vui lòng để lại thông tin liên hệ. Đội ngũ chuyên gia FPT IS sẽ nhanh chóng kết nối và hỗ trợ trong thời gian sớm nhất.
