Trong kỷ nguyên chuyển đổi số mạnh mẽ, ngành sản xuất đang đối mặt với yêu cầu phải chuyển mình toàn diện để duy trì khả năng cạnh tranh. Các doanh nghiệp giờ đây không chỉ áp dụng công nghệ như một yếu tố chiến thuật, mà là chìa khóa quyết định cho sự phát triển bền vững. Việc tích hợp các nền tảng thông minh, đặc biệt là nhận diện và kiểm tra hình ảnh bằng AI, đang trở thành chiến lược đột phá trong quy trình sản xuất. Công nghệ này không chỉ tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng, mà còn giúp phát hiện lỗi vi mô, dự đoán và ngăn ngừa các sự cố ngay từ giai đoạn đầu.
Ngành sản xuất trong kỷ nguyên tự động hóa: Thời kỳ chuyển đổi chiến lược
Trong bối cảnh kỷ nguyên tự động hóa, ngành sản xuất đang trải qua một cuộc chuyển mình mạnh mẽ nhờ sự phát triển vượt bậc của công nghệ (điển hình như công nghệ nhận diện và kiểm tra hình ảnh bằng AI). Các doanh nghiệp sản xuất hiện nay liên tục tìm kiếm và áp dụng các nền tảng thông minh mới để duy trì và nâng cao năng lực cạnh tranh.
Theo Precedence Research (2025), quy mô thị trường nhà máy thông minh toàn cầu ước tính đạt 155,62 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024 và dự báo sẽ đạt mức 386,36 tỷ đô la Mỹ vào năm 2034, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) lên đến 9,52% từ năm 2025 đến năm 2034.(1) Những con số này chứng minh sự tăng trưởng mạnh mẽ của ngành và yêu cầu cấp bách về việc áp dụng công nghệ vào quy trình sản xuất.
Theo khảo sát từ Deloitte (2025), 92% nhà sản xuất tin rằng nhà máy thông minh sẽ là yếu tố chính thúc đẩy năng lực cạnh tranh trong ba năm tới.(2) Điều này phản ánh một xu hướng tất yếu rằng các doanh nghiệp sản xuất cần phải ứng dụng công nghệ mới để cải thiện hiệu suất và tăng cường khả năng phát hiện lỗi. Trong đó, một trong những yếu tố quan trọng là công nghệ kiểm tra chất lượng sản phẩm, vốn là một khâu then chốt trong quy trình sản xuất.
Kiểm tra chất lượng luôn đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng sản phẩm đầu ra đạt được các tiêu chuẩn cần thiết, đồng thời giảm thiểu các rủi ro liên quan đến sản phẩm bị lỗi khi ra thị trường. Tuy nhiên, phương pháp kiểm tra thủ công đã bộc lộ nhiều yếu điểm.
Các nhà máy sản xuất hiện nay không chỉ cần phát hiện lỗi mà còn phải dự đoán và ngăn ngừa lỗi ngay từ giai đoạn đầu của sản xuất, một mục tiêu mà chỉ có công nghệ AI mới có thể đáp ứng đầy đủ. Sự phát triển của các nền tảng AI giúp nhận diện và kiểm tra hình ảnh đã tạo ra một bước ngoặt lớn trong ngành sản xuất, đặc biệt là trong việc nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm.
Thách thức của doanh nghiệp trong vận hành kiểm tra chất lượng thủ công
Trong nhiều thập kỷ qua, ngành sản xuất toàn cầu đã phải đối mặt với những thách thức lớn trong việc nâng cao năng suất, chất lượng và hiệu quả vận hành.
Một trong những khó khăn lớn nhất là sự phụ thuộc vào lao động thủ công trong các khâu kiểm tra chất lượng sản phẩm. Phần lớn các dây chuyền sản xuất truyền thống, đặc biệt là trong các ngành như điện tử, ô tô, và dệt may, vẫn chủ yếu dựa vào sức người để kiểm tra sản phẩm.
Việc này không chỉ làm tăng chi phí nhân công mà còn gây khó khăn trong việc duy trì chất lượng đồng đều khi sản xuất với số lượng lớn. Theo khảo sát của Nhân dân (2025), các khu công nghiệp ở châu Á, như VSIP Việt Nam, hiện đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động có tay nghề, đặc biệt là sau đại dịch COVID-19, điều này càng khiến doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn trong việc duy trì hoạt động hiệu quả.(3)
Bên cạnh đó, tỷ lệ lỗi được phát hiện bởi kiểm tra thủ công cũng không ổn định. Một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Journal of Manufacturing and Materials Processing cho thấy trong các nhiệm vụ kiểm tra thị giác phức tạp, tỷ lệ lỗi có thể dao động từ 20% đến 30% do sự mệt mỏi và giảm chú ý của người kiểm tra.(4)
Các lỗi vi mô như nứt nhỏ, lệch màu, hay sai kích thước thường rất khó nhận diện bằng mắt thường, đặc biệt khi sản xuất diễn ra với tốc độ cao. Điều này dẫn đến sự thiếu đồng đều trong chất lượng sản phẩm và tăng chi phí cho doanh nghiệp.
Thêm vào đó, việc thiếu một hệ thống giám sát tập trung và khả năng đồng bộ hóa tiêu chuẩn giữa các nhà máy là một vấn đề lớn. Nghiên cứu từ Forrester (2024) chỉ ra rằng nhiều nhà máy vẫn chưa triển khai thành công các công nghệ số, khiến việc giám sát và quản lý chất lượng trở nên phức tạp.(5) Điều này đặc biệt khó khăn đối với các doanh nghiệp đa quốc gia, khi mà việc duy trì chất lượng sản phẩm đồng đều ở tất cả các nhà máy trở thành một thách thức lớn.
Cuối cùng, áp lực từ thị trường và khách hàng ngày càng tăng. Báo cáo của PwC (2024) chỉ ra rằng các công ty không tích hợp AI vào chiến lược kinh doanh sẽ gặp khó khăn trong việc duy trì lợi thế cạnh tranh.(6) Khách hàng ngày càng yêu cầu chất lượng sản phẩm cao và ổn định, khiến các doanh nghiệp phải tìm kiếm những giải pháp hiệu quả để kiểm soát chất lượng sản phẩm của mình.
Nền tảng thông minh giúp nhận diện và kiểm tra hình ảnh bằng AI – Chiến lược nâng cao năng lực kiểm tra chất lượng trong sản xuất
Trong bối cảnh đó, nền tảng nhận diện và kiểm tra hình ảnh bằng AI là một chiến lược đột phá giúp các doanh nghiệp sản xuất giải quyết các vấn đề nêu trên. Nền tảng kiểm tra hình ảnh bằng AI là một hệ thống tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI), thị giác máy tính (Computer Vision) và vận hành sản xuất số hóa. Hệ thống này cho phép tự động hóa hoàn toàn khâu kiểm tra sản phẩm, từ phát hiện lỗi vi mô cho đến dự đoán lỗi dựa trên dữ liệu, đồng thời cải thiện năng suất và tối ưu hóa chi phí.
Việc chuyển đổi từ kiểm tra thủ công sang kiểm tra thông minh bằng AI mang lại những lợi ích vượt trội.
Trước hết, doanh nghiệp có thể loại bỏ sự phụ thuộc vào nhân công trình độ thấp, vốn luôn là điểm nghẽn khi mở rộng quy mô. Khả năng phát hiện lỗi sớm giúp giảm đáng kể tỷ lệ hàng lỗi, từ đó giảm chi phí hậu mãi và tăng niềm tin của khách hàng. Quan trọng hơn, hệ thống AI còn có khả năng tự học, cải tiến liên tục nhờ dữ liệu vận hành thực tế, tạo ra một vòng lặp khép kín về chất lượng.
Một trong những điểm nổi bật của nền tảng thông minh này là khả năng xử lý hàng loạt hình ảnh sản phẩm trong thời gian cực ngắn. Các hệ thống AI có thể phân tích đến hàng nghìn hình ảnh mỗi phút, phát hiện chính xác các lỗi nhỏ nhất như vết nứt tóc, sai màu hoặc méo hình – những lỗi mà mắt người thường dễ bỏ sót.
Khả năng vận hành linh hoạt cũng là một ưu điểm quan trọng. Ngay cả đội ngũ không có chuyên môn sâu về AI cũng có thể sử dụng hệ thống thông qua các giao diện trực quan, dễ tiếp cận. Hệ thống hỗ trợ toàn bộ vòng đời mô hình từ thu thập dữ liệu, gán nhãn, huấn luyện, triển khai và giám sát hiệu suất – tất cả đều diễn ra tự động hóa cao, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và nhân lực.
Chi phí vận hành được tối ưu hóa rõ rệt nhờ loại bỏ các công đoạn kiểm tra lặp lại và giảm thiểu sản phẩm lỗi. Đây là nền tảng giúp doanh nghiệp sản xuất không chỉ giảm chi phí cố định, mà còn tăng tốc độ sản xuất, mở rộng quy mô mà vẫn giữ vững chất lượng.
Đặc biệt, nền tảng thông minh kiểm tra hình ảnh bằng AI có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống hiện có như quản lý sản xuất (MES), quản lý kho (WMS) hoặc chuỗi cung ứng (SCM). Điều này đảm bảo tính liền mạch trong vận hành và giám sát từ trung tâm, đồng thời nâng cao tính linh hoạt khi mở rộng hệ thống ra nhiều nhà máy, chi nhánh hoặc quốc gia khác nhau.
Case study ứng dụng thực tế
FIH Mobile – Tự động hóa kiểm tra bảng mạch in với Google AutoML Vision
FIH Mobile – công ty con của tập đoàn Foxconn – đã triển khai giải pháp kiểm tra hình ảnh bằng AI để xử lý bài toán chất lượng bảng mạch in, vốn là một trong những sản phẩm yêu cầu độ chính xác cực cao. Trước đây, quy trình kiểm tra hoàn toàn bằng mắt người khiến tỷ lệ bỏ sót lỗi lên đến 40%, đặc biệt đối với các lỗi nhỏ như thiếu linh kiện, mối hàn không đạt hoặc các khuyết tật bề mặt khó nhận biết.
Do đó, FIH Mobile đã hợp tác với Google Cloud để triển khai hệ thống kiểm tra tự động dựa trên AutoML Vision – một nền tảng cho phép xây dựng và huấn luyện mô hình AI từ dữ liệu thực tế. Kết quả cho thấy, tỷ lệ lỗi không được phát hiện giảm từ 40% xuống chỉ còn 10%. Thời gian kiểm tra một linh kiện giảm xuống chỉ còn 0,3 giây, giúp đẩy nhanh tốc độ toàn bộ dây chuyền sản xuất.(7) Quan trọng hơn, việc loại bỏ yếu tố chủ quan của con người đã giúp cải thiện độ chính xác, nhất quán và dễ dàng mở rộng hệ thống khi xuất hiện lỗi mới.
Nissan – Cải thiện kiểm tra lỗi sơn với hệ thống AUTIS
Tại nhà máy Nissan ở Smyrna (Tennessee, Mỹ), việc kiểm tra lỗi sơn – một khâu đòi hỏi thị giác tinh tế và tiêu chuẩn cao – từng gây áp lực rất lớn cho đội ngũ kiểm tra chất lượng. Để giải quyết bài toán này, Nissan triển khai hệ thống kiểm tra bề mặt AUTIS sử dụng AI và học máy, cho phép chụp hơn 15.000 hình ảnh mỗi xe và phân tích chúng để xác định các khuyết điểm sơn dù là nhỏ nhất.(8)
Kết quả ghi nhận: tỷ lệ phát hiện lỗi sơn tăng gần 7%, từ mức 85–90% lên hơn 98%. Hệ thống không chỉ tăng độ chính xác, mà còn giúp giảm mệt mỏi cho nhân viên và tăng thời gian dành cho khắc phục lỗi. Điều này thể hiện rõ hiệu quả của hệ thống nhận diện và kiểm tra hình ảnh bằng AI trong các tình huống yêu cầu thị giác sắc bén và tính lặp lại cao.(9)
FPT VisionAI – Ứng dụng AI kiểm tra hình ảnh: Tăng tốc độ, giảm lỗi, tối ưu chi phí trong sản xuất
FPT VisionAI – nền tảng kiểm tra hình ảnh thông minh do FPT phát triển – đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong các ngành sản xuất đòi hỏi độ chính xác cao, bao gồm ô tô và kim loại.
Tại một doanh nghiệp nội thất ô tô toàn cầu, VisionAI được triển khai để kiểm tra panel cửa xe, thay thế hệ thống kiểm tra bằng mắt thường vốn tiêu tốn nhiều thời gian, dễ sai sót và thiếu ổn định. Hệ thống VisionAI đã giúp 100% sản phẩm được kiểm tra tự động, tăng tốc độ kiểm tra gấp 3 lần, đồng thời giảm 50% chi phí nhân công cho bộ phận QA. Đặc biệt, hệ thống inference được triển khai tại edge device, không cần kết nối mạng ổn định và chỉ yêu cầu máy tính cục bộ – rất phù hợp với môi trường nhà máy.
Đối với ngành sản xuất kim loại, VisionAI giúp nâng độ chính xác kiểm tra từ mức 70–80% lên đến 90% chỉ sau hai tuần triển khai. Bằng cách cung cấp bộ công cụ Defect Book và công cụ gán nhãn có khả năng giải thích (Agreement-based Labeling), nền tảng giúp đội kỹ sư và chuyên gia dễ dàng thống nhất định nghĩa lỗi, từ đó cải thiện hiệu suất mô hình AI.
Ngoài ra, nhờ khả năng triển khai nhanh qua cloud hoặc edge và khả năng tích hợp API với dây chuyền hiện tại, hệ thống giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô kiểm tra từ một dây chuyền đơn lẻ lên toàn bộ hệ thống nhà máy toàn cầu một cách dễ dàng.
Trong thời đại mà sản xuất không chỉ là việc tạo ra sản phẩm mà còn là quá trình tối ưu hóa toàn diện từ đầu vào đến đầu ra, việc đầu tư vào nền tảng thông minh giúp nhận diện và kiểm tra hình ảnh bằng AI đã trở thành một đòi hỏi tất yếu.
Nền tảng kiểm tra hình ảnh bằng AI không chỉ giải quyết bài toán về chất lượng, năng suất và chi phí, mà còn mang đến một mô hình kiểm tra chủ động, thông minh và có khả năng tự thích nghi với biến động. Đây chính là nền tảng vững chắc để các doanh nghiệp không chỉ theo kịp mà còn dẫn đầu làn sóng chuyển đổi sản xuất toàn cầu.
Sources:
- Precedence Research. (2025). Smart Factory Market Size, Share, and Trends 2025 to 2034.
- Deloitte. (2024). 2025 Deloitte and MAPI smart manufacturing survey: Driving transformation at scale. Deloitte Insights.
- Nhân dân. (2025). Bài toán nhân lực ở các khu công nghiệp.
- Hütten, N., Gomes, M. A., Hölken, F., Andricevic, K., Meyes, R., & Meisen, T. (2024). Deep learning for automated visual inspection in manufacturing and maintenance: A survey of open-access papers. Applied System Innovation, 7(1), 11.
- Miller, P., & Jachim, H. (2024, March 27). The state of digital experiences in manufacturing in 2024.
- PWC. 2025 AI Business Predictions.
- Fei, Y., & Tirumalashetty, V. (2021, March 4). FIH Mobile automates smartphone manufacturing with visual inspection AI.
- Collision Repair Magazine. (2024, October 1). AI-powered assembly: AI system helps improve vehicle paint defect detection rate, says Nissan.
- Harbi, A. (2024, October 15). Nissan AI paint inspection improves defect detection.
