Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong Công nghiệp và Sản xuất: Giải pháp tăng cường lợi thế cạnh tranh bằng AI cho Doanh nghiệp

1. Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong Công nghiệp và Sản xuất

AI đang thay đổi cách ngành sản xuất vận hành, từ những khâu nhỏ nhất như kiểm soát chất lượng đến các hoạt động phức tạp như quản lý chuỗi cung ứng. Dưới đây là những ứng dụng cụ thể mà các nhà lãnh đạo cần nắm rõ để tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ này:

Tự động hóa Quy trình Sản xuất

Tự động hóa không còn là khái niệm xa lạ, nhưng khi kết hợp với AI, nó trở thành một cuộc cách mạng thực sự. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, việc triển khai AI trong các quy trình sản xuất có thể giảm chi phí vận hành lên đến 30%.⁽²⁾

Các hệ thống máy móc thông minh, được dẫn dắt bởi AI, có khả năng tự động điều chỉnh, tối ưu hóa hiệu suất mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này không chỉ tăng hiệu suất mà còn giảm thiểu sai sót – một yếu tố mà bất kỳ nhà lãnh đạo nào cũng hiểu là “kẻ thù” của lợi nhuận. Hơn nữa, AI còn cho phép tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó đưa ra các quyết định tối ưu hóa theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với những thay đổi bất ngờ trong sản xuất.

Tăng năng suất làm việc

AI không chỉ thay thế con người trong các công việc lặp lại mà còn nâng cao năng suất của toàn bộ lực lượng lao động. Accenture dự báo rằng AI có thể tăng năng suất sản xuất lên 40% hoặc hơn vào năm 2035.⁽³⁾

Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra các quyết định thông minh, AI giúp doanh nghiệp giảm thời gian chết, tối ưu hóa lịch trình sản xuất và sử dụng hiệu quả nguồn lực hiện có. Với các nhà quản lý, đây là cơ hội để biến đội ngũ của mình thành một cỗ máy vận hành trơn tru, hiệu quả vượt trội. Chẳng hạn, AI có thể dự đoán nhu cầu nguyên liệu đầu vào, từ đó điều chỉnh sản xuất để tránh tồn kho dư thừa – một bài toán đau đầu với nhiều doanh nghiệp.

Bảo trì dự đoán

Một trong những ứng dụng mang tính đột phá của AI là bảo trì dự đoán. Theo PwC, việc sử dụng AI trong bảo trì dự đoán có thể giảm chi phí bảo trì tới 30% và giảm thời gian ngừng hoạt động không kế hoạch tới 45%.⁽⁴⁾

Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên thiết bị, AI dự đoán chính xác thời điểm máy móc có nguy cơ hỏng hóc, từ đó đề xuất các biện pháp bảo trì kịp thời. Đối với các nhà lãnh đạo, điều này đồng nghĩa với việc tránh được những tổn thất lớn từ sự cố bất ngờ, giữ cho dây chuyền sản xuất luôn hoạt động liên tục. Ví dụ, các nhà máy lớn như Siemens đã sử dụng AI để giám sát turbine, giảm thiểu rủi ro và kéo dài tuổi thọ thiết bị.⁽⁵⁾

Lợi ích Chiến lược khi ứng dụng AI trong Sản xuất và Công nghiệp

Việc ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp và sản xuất mang lại những lợi ích chiến lược mà bất kỳ doanh nghiệp nào cũng khao khát:

• Tăng hiệu suất: AI tối ưu hóa mọi khâu, từ lập kế hoạch đến thực thi, giúp sản xuất nhiều hơn với cùng nguồn lực.
• Giảm chi phí: Tự động hóa và bảo trì dự đoán giúp cắt giảm chi phí vận hành đáng kể.
• Nâng cao chất lượng sản phẩm: AI phát hiện lỗi trong thời gian thực, đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn cao nhất, từ đó củng cố uy tín thương hiệu.

Một ví dụ điển hình là General Electric (GE). GE đã sử dụng AI để tối ưu hóa bảo trì thiết bị, giảm thời gian ngừng hoạt động và tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm. Đây là minh chứng sống động cho thấy AI không chỉ là lý thuyết mà là giải pháp thực tiễn mang lại giá trị thực sự.⁽⁶⁾

2. Ứng dụng AI trong Nhà máy thông minh

Nhà máy thông minh – sự kết hợp giữa AI, Internet of Things (IoT) và dữ liệu lớn – đang trở thành xu hướng tất yếu trong sản xuất hiện đại. Đây là mô hình sản xuất linh hoạt, hiệu quả và có khả năng tự điều chỉnh, mang lại lợi thế vượt trội cho doanh nghiệp.

Digital twin (Bản Sao Số)

Digital Twin là công nghệ tạo ra một mô hình số phản ánh chính xác trạng thái của hệ thống thực tế. Theo Gartner, hơn 2/3 các công ty đã triển khai IoT sẽ áp dụng ít nhất một bản sao số trong sản xuất vào năm 2023. Công nghệ này cho phép doanh nghiệp giám sát hiệu suất, dự đoán sự cố và tối ưu hóa quy trình mà không cần can thiệp trực tiếp vào dây chuyền.⁽⁷⁾

Với các nhà lãnh đạo, Digital Twin là công cụ mạnh mẽ để ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác, giảm rủi ro và tăng hiệu quả. Chẳng hạn, các công ty ô tô như Tesla đã sử dụng Digital Twin để mô phỏng toàn bộ dây chuyền lắp ráp, từ đó thử nghiệm các cải tiến mà không làm gián đoạn sản xuất thực tế.⁽⁸⁾

Robot cộng tác (Cobots)

Robot cộng tác (Cobots) là một bước tiến lớn trong sản xuất thông minh. Theo Hiệp hội Công nghiệp Robot (RIA), doanh thu từ cobots dự kiến chiếm 34% thị trường robot công nghiệp toàn cầu vào năm 2025.⁽⁹⁾ Được thiết kế để làm việc cùng con người, cobots không chỉ tăng hiệu suất mà còn đảm bảo an toàn trong môi trường sản xuất.

Nhờ AI, chúng có khả năng học hỏi, thích nghi với các nhiệm vụ phức tạp, giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc đáp ứng nhu cầu thị trường. Ví dụ, trong ngành sản xuất điện tử, cobots được sử dụng để lắp ráp các linh kiện nhỏ với độ chính xác cao, giảm thiểu lỗi và tăng tốc độ sản xuất.

Tầm quan trọng của Nhà máy thông minh

Nhà máy thông minh không chỉ là một bước tiến công nghệ mà còn là chiến lược để doanh nghiệp thích nghi với sự thay đổi không ngừng của thị trường. Khả năng điều chỉnh quy trình sản xuất nhanh chóng giúp bạn đáp ứng kịp thời nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa nguồn lực và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Hơn nữa, đây là nền tảng để doanh nghiệp dẫn đầu trong quá trình chuyển đổi số – một xu hướng mà không nhà lãnh đạo nào có thể bỏ qua nếu muốn tồn tại và phát triển trong thập kỷ tới. Nhà máy thông minh còn giúp bạn giảm thiểu tác động từ các yếu tố bên ngoài như biến động giá nguyên liệu hay gián đoạn chuỗi cung ứng, một lợi thế mà các đối thủ truyền thống khó có được.

3. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong tự động hóa

Tự động hóa thông minh, được nâng cấp bởi AI, đang mở ra một kỷ nguyên mới trong sản xuất. Không chỉ thay thế con người trong các công việc thủ công, AI còn mang đến khả năng học hỏi và ra quyết định theo thời gian thực, biến các hệ thống tự động hóa thành những “trợ thủ đắc lực” cho doanh nghiệp.

Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA)

RPA (Robotic Process Automation) sử dụng phần mềm để tự động hóa các tác vụ lặp lại, chẳng hạn như nhập liệu hoặc lập kế hoạch sản xuất. Theo McKinsey, các hệ thống tự động hóa dự kiến sẽ chiếm 25% chi tiêu vốn của các công ty công nghiệp trong 5 năm tới.⁽¹⁰⁾

RPA không chỉ giảm chi phí lao động mà còn tăng độ chính xác và tốc độ, giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn bao giờ hết. Đặc biệt, trong các ngành sản xuất lớn, RPA có thể quản lý hàng ngàn quy trình cùng lúc, từ kiểm kê hàng hóa đến lập báo cáo hiệu suất, giúp các nhà quản lý tập trung vào chiến lược dài hạn thay vì những công việc thủ công.

Xe tự hành AGV (Automated Guided Vehicles)

Xe tự hành AGV là giải pháp tối ưu hóa logistics trong nhà máy. Theo MDPI, AGV giúp vận chuyển hàng hóa tự động, giảm phụ thuộc vào nhân công và tăng năng suất. Với AI, chúng có thể điều hướng thông minh, tránh chướng ngại vật và tối ưu hóa lộ trình, mang lại hiệu quả vượt trội cho các nhà quản lý chuỗi cung ứng.⁽¹¹⁾ Trong các nhà máy lớn, AGV còn được tích hợp với hệ thống quản lý kho thông minh, đảm bảo hàng hóa được di chuyển đúng nơi, đúng lúc, giảm thiểu thời gian chờ và tăng tốc độ sản xuất.

Lợi ích của Tự động hóa thông minh

• Tăng tốc độ sản xuất: Các hệ thống tự động hóa vận hành nhanh hơn, giúp rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
• Giảm sai sót: AI đảm bảo độ chính xác cao, loại bỏ lỗi do con người gây ra.
• Linh hoạt sản xuất: Doanh nghiệp dễ dàng chuyển đổi giữa các dòng sản phẩm, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng.

4. Lợi ích và thách thức khi Ứng dụng AI trong Doanh nghiệp Sản xuất

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào sản xuất không chỉ là một bước tiến công nghệ mà còn là đòn bẩy chiến lược để doanh nghiệp vượt lên trong cuộc cạnh tranh khốc liệt. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích rõ ràng, quá trình này cũng đặt ra không ít thách thức đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng từ các nhà lãnh đạo. Dưới đây là phân tích chi tiết về những gì bạn có thể kỳ vọng và cần vượt qua khi triển khai AI.

Lợi ích

• Tăng năng suất: Accenture dự đoán AI sẽ tăng năng suất sản xuất lên 40% vào năm 2035.⁽³⁾
• Cạnh tranh vượt trội: Tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí giúp doanh nghiệp nổi bật trên thị trường.
• Tối ưu lợi nhuận: Giảm lãng phí, nâng cao chất lượng sản phẩm là con đường ngắn nhất để tăng doanh thu. Ngoài ra, AI còn giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh để tối đa hóa lợi thế.

Thách thức

Tuy nhiên, không phải mọi thứ đều dễ dàng. Theo Boston Consulting Group (BCG), 74% công ty gặp khó khăn trong việc mở rộng giá trị từ AI. Trong đó, 70% vấn đề đến từ con người và quy trình, 20% từ công nghệ và chỉ 10% từ thuật toán.⁽¹²⁾ Điều này đòi hỏi sự thay đổi lớn trong tư duy lãnh đạo và cách vận hành doanh nghiệp. Một thách thức khác là chi phí ban đầu để triển khai AI có thể cao, đặc biệt với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đòi hỏi các nhà lãnh đạo phải cân nhắc kỹ lưỡng về ROI (Return on Investment).

Giải pháp

• Hợp tác với chuyên gia: Làm việc với các đối tác công nghệ giúp triển khai AI hiệu quả hơn.
• Đào tạo nhân sự: Đầu tư vào con người là chìa khóa để khai thác tối đa tiềm năng của AI. Đồng thời, xây dựng văn hóa đổi mới trong tổ chức sẽ giúp nhân viên sẵn sàng thích nghi với công nghệ mới.

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một công cụ – nó là chiến lược để doanh nghiệp tối ưu hóa sản xuất, giảm chi phí và dẫn đầu thị trường. Từ tự động hóa thông minh đến nhà máy thông minh, AI mang lại những lợi ích đã được chứng minh: tăng năng suất, nâng cao chất lượng và tối đa hóa lợi nhuận. Trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt, không hành động ngay hôm nay đồng nghĩa với việc để đối thủ vượt mặt bạn ngày mai.

References:

1. Precedence Research. (n.d.). Artificial intelligence in manufacturing market. Precedence Research.
2. World Economic Forum. (2020). The future of jobs report 2020. World Economic Forum.
3. Accenture. (2016, September 22). Artificial intelligence poised to double annual economic growth rate in 12 developed economies and boost labor productivity by up to 40 percent by 2035, according to new research by Accenture. Accenture.
4. PwC India. (2020). Using artificial intelligence to fast-track manufacturing operations. PwC India.
5. Cleverence. (2020). The future of smart factories: How Siemens and GE automate production lines. Cleverence.
6. Alastair, P. (2021, October 8). AI case study: Predictive maintenance. LinkedIn.
7. 1C. (2021, July 15). Công nghệ digital twins và ứng dụng không tưởng trong sản xuất. 1C.
8. Kalil, M. (2021, March 11). Tesla digital twins. Mike Kalil.
9. Ktech VN. (2020). Thị trường robot công tác toàn cầu (cobots) 2020-2030. Ktech VN.
10. McKinsey & Company. (2024, October 24). Unlocking the industrial potential of robotics and automation. McKinsey & Company.
11. MDPI. (2024, March). Artificial intelligence in industrial applications. MDPI.
12. Boston Consulting Group. (2024, October 24). AI adoption in 2024: 74% of companies struggle to achieve and scale value. Boston Consulting Group