Ba mục tiêu chính trong vận hành sản xuất bao gồm gia tăng chất lượng, nâng cao năng suất và hạ giá thành sản xuất. Hướng tới vận hành xuất sắc, công nghệ đã được nghiên cứu ứng dụng tại các khâu hoạt động. Đâu là những hành động doanh nghiệp có thể thực hiện để hoạch định một lộ trình chuyển đổi trong vận hành sản xuất?
Bối cảnh ngành sản xuất trong thời đại 4.0
Ngành sản xuất không đứng ngoài cuộc trong thời đại bùng nổ công nghệ. Tối ưu hóa sản xuất theo các xu hướng công nghệ 4.0 đã giúp nhiều doanh nghiệp nâng cao sức cạnh tranh, đồng thời, củng cố khả năng sản xuất của doanh nghiệp.
Nhiều tổ chức quốc tế dự báo, việc thực hiện cách mạng công nghệ 4.0 trên khắp các ngành, xuất khẩu các sản phẩm và dịch vụ ICT (công nghệ thông tin và truyền thông) có thể giúp GDP Việt Nam tăng thêm 3.750 tỉ đồng trong 20 năm tới và tăng trưởng thêm 1,3% mỗi năm.
Bên cạnh lợi ích về kinh tế, công nghệ cũng mở ra cơ hội để doanh nghiệp nâng cao chất lượng, tăng sản lượng, sử dụng hợp lý và tiết kiệm nguyên vật liệu. Mặt khác, trong bối cảnh Việt Nam ký kết các Hiệp định Thương mại tự do (FTA), để hội nhập vào sân chơi toàn cầu, doanh nghiệp cần ứng dụng các công nghệ sản xuất mới để nâng cao sức cạnh tranh.
Những khó khăn, thách thức tiêu biểu trong vận hành sản xuất
Hầu hết các nhà sản xuất đều tập trung vào ba mục tiêu chính: gia tăng chất lượng, nâng cao năng suất và hạ giá thành sản xuất. Tuy nhiên, khó khăn về vay vốn đầu tư và hạn chế về năng lực nguồn lao động khiến nhiều nhà sản xuất phải dựa vào những dây chuyền, thiết bị vốn đã lỗi thời. Năng suất sản xuất thấp, quy trình chưa tối ưu và phụ thuộc nhiều vào nhân công làm gia tăng rủi ro về hiệu quả, chất lượng và chi phí vận hành.
Một trong những yếu tố quan trọng trong vận hành sản xuất là nguyên vật liệu đầu vào, quyết định phần lớn chất lượng thành phẩm. Khi sản phẩm gặp vấn đề chất lượng, các nhà sản xuất cần nhanh chóng truy ngược lại quá trình để tìm ra nguyên nhân.
Chậm trễ trong việc xác định nguồn gốc vấn đề và đưa ra hướng giải quyết sẽ khiến khách hàng mất niềm tin vào sản phẩm cũng như những cam kết chất lượng mà doanh nghiệp đề ra, làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp (1).
Chẳng hạn, vào năm 2018, Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh Mỹ đã ban hành khuyến cáo toàn dân Mỹ không sử dụng rau diếp vì Trung tâm không thể truy lại chính xác nguồn gốc của những bó rau nhiễm khuẩn, dù nguồn bệnh thực tế chỉ nằm ở một số nhà sản xuất tại Salinas Valley. Như vậy, việc theo dõi nguồn gốc, lịch sử phân phối nguyên liệu là một trong những yếu tố quan trọng để đảm bảo năng suất và chất lượng thành phẩm.
Trong quá trình sản xuất, có nhiều yếu tố tác động gây ảnh hưởng xấu tới năng suất và chi phí vận hành. Một số nguyên nhân phổ biến nhất là: bị động trước sự thay đổi nhu cầu của thị trường, tối ưu không đồng đều giữa các khâu sản xuất gây nghẽn cổ chai, thiếu dữ liệu thời gian thực để phân tích và đánh giá hiệu suất của từng khâu (2).
Ví dụ, một dây chuyền sản xuất mỹ phẩm mới được đưa vào vận hành tại Dallas, Mỹ có hiệu suất thấp hơn nhiều so với kỳ vọng vì hệ thống có tới hơn 2,500 lần khởi động/dừng trong phiên làm việc 12 tiếng và các kỹ sư không thể tìm được nguyên nhân do đâu (3). Việc vận hành dây chuyền chưa được tối ưu hiệu quả như trên có thể gây tốn kém chi phí và thời gian hoàn thành sản phẩm, làm ảnh hưởng tới khả năng đáp ứng thị trường.
Bên cạnh đó, một thách thức lớn khác cho doanh nghiệp sản xuất là làm sao để tăng tốc độ sản xuất mà vẫn kiểm soát được chất lượng sản phẩm. Chẳng hạn, đối với ngành sản xuất ô tô, khâu kiểm tra chất lượng tại một số nhà máy truyền thống được thực hiện bằng tay bởi con người, đặc biệt là ở dây chuyền sơn, dập khung vỏ và khâu hoàn thiện lắp ráp.
Việc bảo trì, bảo dưỡng dây chuyền cũng gây ảnh hưởng tới tốc độ sản xuất, đặc biệt là với những thiết bị phức tạp có thể khiến các chuyên gia tiêu tốn hàng giờ để sửa chữa nếu gặp vấn đề phát sinh (4).
Ứng dụng công nghệ cao giúp doanh nghiệp sản xuất vận hành xuất sắc
Nhằm nâng cao khả năng theo dõi nguồn gốc, chất lượng nguyên vật liệu, nhiều doanh nghiệp thức uống, thực phẩm hàng đầu như Nestle, Carrefour, Kroger … đã ứng dụng công nghệ Blockchain và IoT để cải thiện chất lượng đầu ra và giảm thiểu lãng phí nguyên liệu (5).
Tận dụng ưu thế đảm bảo tính trung thực và khả năng chia sẻ dữ liệu của blockchain, thông tin của nguyên liệu đầu vào sẽ được theo dõi chính xác ngay từ khâu thu hoạch cho tới vận chuyển, sơ chế, đóng gói và phân phối. Dữ liệu này được chia sẻ trên mạng IoT, qua đó nhà sản xuất có thể kiểm soát nguồn gốc, tình trạng nguyên liệu và người dùng có thể an tâm về chất lượng của sản phẩm.
Ngoài ra, các ngành sản xuất khác cũng được hưởng lợi từ hai công nghệ nói trên. BMW đã kết hợp thành công Blockchain và IoT nhằm kiểm soát nguồn gốc và chất lượng của phụ tùng thông qua giải pháp “PartChain” do hãng phát triển (6). Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với các thị trường nơi thương mại điện tử chiếm ưu thế, khi đó khách hàng không thể kiểm tra sản phẩm trước khi mua hàng mà phải dựa vào các thông tin được công bố trực tuyến (7).
Với sự trợ giúp của IoT, Big data và AI, các chuyên gia có thể kiểm soát hiệu suất của từng khâu, tìm ra các vấn đề tiềm ẩn và cải thiện quy trình. Goodier Cosmetics, một hãng sản xuất mỹ phẩm lớn tại Dallas, đã sử dụng phần mềm ứng dụng các công nghệ trên nhằm theo dõi, thu thập và phân tích dữ liệu vận hành. Với sự phối hợp của các cảm biến điện tử, dữ liệu vận hành sẽ được ghi nhận và tải lên mạng IoT.
Nền tảng Big data sẽ giúp tổng hợp và phân luồng các thông tin, sau đó AI sử dụng các dữ liệu này để phân tích điểm tắc nghẽn, đánh giá hiệu suất từng khâu riêng biệt, từ đó cảnh báo cho kỹ thuật viên giải quyết. Kết quả là, các nguyên nhân tạo ra thời gian chết của dây chuyền được phát hiện và xử lý, giúp giảm số lần khởi động/dừng từ 2,500 lần xuống còn 250 lần (giảm 90%), tiết kiệm tới $100,000 chi phí vận hành và tăng tốc độ sản xuất tới 20% (3).
Là hãng ô tô chi nhiều tiền nhất cho lĩnh vực R&D (đạt tới 8,6 tỷ USD trong năm 2018) (8), BMW đã ứng dụng công nghệ AI và Machine Learning (ML) nhằm cải thiện tốc độ sản xuất và nâng cao chất lượng thành phẩm. Đối với nhà máy dập khung vỏ, BMW ứng dụng AI và deep learning nhằm phát hiện các vết nứt, ố trên phần vỏ, từ đó hệ thống robot sẽ tự động phân loại các vật liệu có lỗi ra để xử lý riêng.
Tại nhà máy hàn khung, các robot có kỹ thuật phức tạp được lắp cảm biến nhằm đo lường các hiện tượng bất thường, từ đó AI sẽ phân tích chu kỳ và thông báo thời gian bảo dưỡng phù hợp. Đối với nhà máy lắp ráp, nơi thành phẩm thường được kiểm tra bằng mắt thường, BMW đã kết hợp AI và hệ thống camera nhằm phát hiện các lỗi trong khâu lắp.
Kết quả là, BMW đã ứng dụng thành công AI và ML nhằm giảm lệ thuộc vào nhân công, gia tăng sự chính xác của quy trình kiểm tra chất lượng, đồng thời đẩy nhanh tốc độ của dây chuyền.
4 hành động giúp hoạch định lộ trình chuyển đổi hướng tới vận hành xuất sắc
Mặc dù mỗi doanh nghiệp có thể đang áp dụng một quy trình sản xuất khác nhau phụ thuộc vào đặc thù sản phẩm và kỹ thuật, chúng ta có thể xác định lộ trình hướng tới vận hành xuất sắc dựa vào 4 hành động sau:
1. Đánh giá năng lực hiện tại: đánh giá khả năng vận hành hiện tại dựa theo mục tiêu, quy trình, tổ chức, quản trị hiệu suất và công nghệ.
2. Nghiên cứu xu hướng thế giới: tham khảo phương pháp, chiến lược vận hành của các doanh nghiệp cùng ngành, tham khảo công nghệ mới và tính ứng dụng.
3. Đánh giá chiến lược kinh doanh: hiểu định hướng và mục tiêu phát triển kinh doanh, từ đó xác định nhu cầu chuyển đổi, nâng cao khả năng vận hành.
4. Đánh giá thực trạng vận hành: các nhân viên, quản đốc vận hành trực tiếp đánh giá quy trình, hiệu quả thực tế nhằm xác định các vấn đề kỹ thuật đang tồn tại.
Sau khi đánh giá đầy đủ các khía cạnh trên, doanh nghiệp có thể xác định một lộ trình chuyển đổi phù hợp với năng lực, hướng tới vận hành xuất sắc.
Ứng dụng công nghệ cao trong công nghiệp nhằm nâng cao năng lực sản xuất là hướng đi đúng, đảm bảo hiệu quả kinh tế cao và phát triển bền vững. Mặc dù, trên thực tế vẫn còn ít doanh nghiệp mạnh dạn đầu tư thay đổi công nghệ, thực trạng này cũng đặt ngành sản xuất vào giai đoạn “thanh lọc” theo hướng quy mô và hiện đại hơn.
Theo đó, những doanh nghiệp ứng dụng công nghệ hiện đại sẽ tiếp tục giữ vai trò đầu tàu, tạo đột phá trên thị trường, mở rộng sản xuất và thúc đẩy ngành phát triển. Các doanh nghiệp cần nhận thức rõ về nền công nghiệp 4.0, ứng dụng công nghệ phù hợp nhằm nâng cao tính cạnh tranh và tối đa hóa lợi nhuận.
Nguồn tham khảo
(1) Keyence, 2019. Traceability
(2) Elsevier, 2015. Real-time bottleneck detection and prediction to prioritize fault repair in interlinked production lines
(3) Rockwell Automation Global Cosmetic Manufacturer Cuts Downtime, Improves Production
(4) Manufacturing, 2018. BMW Group: AI innovation in the automotive industry
(5) Cointelegraph, 2019. Blockchain for Food, How the Industry Makes Use of the Technology
(6) Silicon Angle, 2020. BMW announces PartChain supply blockchain for tracking automotive parts
(7) IEEE Access, 2019. Blockchain-driven IoT for Food Traceability with an Integrated Consensus Mechanism
(8) CNBC, 2018. BMW research and development spend to hit record as the firm looks to electric future
