AI đang thay đổi cuộc chơi sản xuất như thế nào? Góc nhìn từ các doanh nghiệp dẫn đầu toàn cầu

Các doanh nghiệp tiên phong trong ngành sản xuất – được McKinsey gọi là “Lighthouses” (Ngọn Hải Đăng) – đang ngày càng khai thác sâu sắc hơn những giá trị mà AI và Gen AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh) mang lại. Với hơn 60% sáng kiến mới áp dụng AI toàn diện, những nhà máy này đang thiết lập một chuẩn mực mới về hiệu quả vận hành, tốc độ triển khai, và khả năng thích nghi quy mô.

AI đang định hình Cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư (4IR), và những doanh nghiệp sản xuất hàng đầu đang chứng minh sức mạnh của công nghệ này trên toàn bộ chuỗi giá trị. Họ đang chuyển từ giai đoạn học hỏi sang hành động, mang lại những kết quả đột phá về năng suất, chất lượng và hiệu quả. 

AI: Động lực chính cho sự chuyển đổi

Nếu trước đây, các công nghệ AI chỉ chiếm chưa đến 20% trong các ứng dụng hàng đầu của Mạng lưới Lighthouse Toàn cầu, thì hiện nay con số này đã tăng vọt lên gần 60% trong nhóm Lighthouse mới nhất được công bố vào cuối năm 2023. Sự thay đổi này không có gì đáng ngạc nhiên, bởi các kết quả mang lại vô cùng ấn tượng: tăng năng suất gấp 2-3 lần, cải thiện 50% mức độ dịch vụ, giảm 99% tỷ lệ lỗi và tiết kiệm 30% năng lượng tiêu thụ.

Các công ty như CITIC Pacific Special Steel (Trung Quốc) đã ứng dụng AI để dự đoán hoạt động của lò cao, giúp tối ưu hóa quy trình theo thời gian thực, tăng sản lượng 15% và giảm tiêu thụ năng lượng 11%. Tương tự, Mondelēz tại Bắc Kinh đã cho thấy một tương lai nơi công nhân tuyến đầu更 giống kỹ thuật viên hơn là người vận hành, đạt năng suất cao hơn gấp đôi và giảm tới 70% lượng chất thải.

Những thành công này chứng minh rằng các nhà sản xuất không cần phải băn khoăn về tính khả thi của AI nữa. Thay vào đó, trọng tâm giờ đây là triển khai AI một cách có trách nhiệm, quản lý rủi ro và tuân thủ các quy định. Các “Lighthouse” đang dẫn đầu xu hướng này với một cách tiếp cận thận trọng nhưng quyết đoán.

Bài viết này sẽ tóm lược 5 hiểu biết sâu sắc từ các doanh nghiệp tiên phong trong ngành sản xuất về cách họ áp dụng AI và AI tạo sinh (Gen AI) để đạt được kết quả vượt trội.

AI trong mọi quy trình: Tác động sâu rộng

Ban đầu, AI thường được thử nghiệm ở các quy trình riêng lẻ để hạn chế rủi ro. Ngày nay, dù 80% ứng dụng AI vẫn ở cấp độ này, điều đáng chú ý là AI đang tạo ra tác động ở mọi mắt xích trong chuỗi cung ứng.

• Lập kế hoạch: Ingrasys đã triển khai mô hình dự báo nhu cầu bằng AI, tăng độ chính xác lên 27% chỉ sau ba năm.
• Tối ưu hóa quy trình: Hengtong Alpha Optic-Electric tự động tối ưu hóa các thông số sản xuất sợi quang, nâng cao chất lượng sản phẩm.
• Chất lượng: VitrA Karo sử dụng thị giác máy tính trong lò nung, giảm tỷ lệ phế liệu đến 68%.
• Giao hàng: China Resources Building Materials Technology tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, giảm 39% thời gian chờ lấy hàng.

Điều này cho thấy AI không còn là công cụ cho một vài bộ phận mà đã trở thành một năng lực cốt lõi, len lỏi vào mọi hoạt động của doanh nghiệp sản xuất hiện đại.

AI đang tạo ra tác động trong mọi quy trình trên toàn chuỗi giá trị

Dân chủ hóa AI qua "tài sản hóa"

Để đạt được những cải thiện đột phá, các Lighthouse đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm để triển khai AI trên toàn bộ máy móc và dây chuyền. Chìa khóa cho sự thành công này là chiến lược "tài sản hóa" (assetization) – nghệ thuật và khoa học đóng gói các ứng dụng thành những tài sản có thể tái sử dụng và nhân rộng nhanh chóng.

Thay vì phát triển từng giải pháp riêng lẻ, họ xây dựng các bộ công cụ module, các nền tảng low-code/no-code và đi kèm các tài liệu hướng dẫn trực quan. Điều này cho phép các đổi mới kỹ thuật số nhanh chóng chuyển từ một công cụ cục bộ thành tài sản toàn công ty.

Agilent là một ví dụ điển hình. Họ đã xây dựng một thư viện giải pháp AI nội bộ, sẵn sàng triển khai để phát hiện bất thường. Bằng cách dân chủ hóa công nghệ thị giác máy tính, Agilent đã trao quyền cho cả kỹ thuật viên (chứ không chỉ kỹ sư) để tự triển khai ứng dụng. Kết quả: họ đã triển khai 5 ứng dụng mới trên 57 trung tâm làm việc, giảm 49% tỷ lệ lỗi chỉ trong vòng 4 tháng.

Tương lai: Trung tâm chỉ huy tự động hóa cấp hệ thống

Tác động lớn nhất của AI đến từ việc tích hợp và điều khiển tập trung, tương tự như một ngôi nhà thông minh. Các nhà máy thông minh đang hướng tới việc đặt con người vào vai trò "giám sát" (on the loop) thay vì "tham gia trực tiếp" (in the loop) vào chu trình vận hành.

Quá trình tự động hóa nhận thức này diễn ra theo từng giai đoạn:

•    Duy trì trạng thái ổn định: AI tự động điều chỉnh các thông số vận hành theo thời gian thực.
•    Đề xuất hành động khắc phục: AI gợi ý các giải pháp khi có sự cố, với sự phê duyệt của con người.
•    Tự phục hồi hoàn toàn: Hệ thống tự động ra quyết định và thực hiện hành động khắc phục, con người chỉ giám sát.

Hầu hết các Lighthouse đã đạt được hai giai đoạn đầu và đang nhanh chóng tiến tới giai đoạn thứ ba. Đây chính là nền tảng cho các "nhà máy không người" (lights-out operations) trong tương lai, nơi năng suất và chất lượng được nâng lên một tầm cao mới.

Xây dựng niềm tin vào AI

Để hệ thống có thể tự động ra quyết định, các khuyến nghị của AI phải được tin tưởng là chính xác tuyệt đối. Các Lighthouse đang ưu tiên xây dựng niềm tin này thông qua nhiều phương pháp:

•    Phản hồi vòng kín: Liên tục tái huấn luyện các mô hình AI với dữ liệu thực tế, so sánh dự đoán của AI với quyết định của chuyên gia cho đến khi AI vượt trội hơn.
•    Mô phỏng: Sử dụng các công nghệ như cặp đôi kỹ thuật số (digital twin) để mô phỏng tác động của các quyết định do AI đề xuất trong một môi trường ảo, giúp cải thiện độ chính xác mà không cần thử nghiệm tốn kém.
•    Triển khai theo giai đoạn: Ban đầu, AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ con người. Người vận hành sẽ "bỏ phiếu" cho các đề xuất của AI, giúp mô hình học hỏi và cải thiện liên tục cho đến khi đạt ngưỡng tin cậy để hoạt động tự động.

AI tạo sinh (Gen AI): Mở rộng tác động ra toàn chuỗi giá trị

AI tạo sinh được dự báo sẽ đóng góp hàng nghìn tỷ đô la cho kinh tế toàn cầu, trong đó ngành sản xuất và chuỗi cung ứng chiếm một phần đáng kể. Các Lighthouse đã nhanh chóng nhận ra tiềm năng này và đang ứng dụng Gen AI vào những lĩnh vực có dữ liệu phi cấu trúc phức tạp.

"Chúng tôi đang cố gắng sử dụng AI tạo sinh để giúp các kỹ sư mới nhanh chóng học được những quy tắc cơ bản... Liệu chúng tôi có thể giúp họ, sau nửa năm học với công cụ Gen AI, trở thành một nhà thiết kế độc lập không?" - Ni Jun, Giám đốc Sản xuất, CATL.

Các ứng dụng bao gồm: trợ lý ảo cho kỹ thuật viên, chatbot hướng dẫn quy trình vận hành (SOP), và công cụ đào tạo cá nhân hóa. Với nền tảng công nghệ và dữ liệu vững chắc, các Lighthouse đang triển khai Gen AI với tốc độ chóng mặt, đôi khi bỏ qua cả giai đoạn thử nghiệm.

ACG Capsules là minh chứng rõ nét. Họ chỉ mất hai tuần để phát triển và triển khai một trợ lý Gen AI tương tác với SOP. Trong vòng năm tuần, ứng dụng này đã được 75% kỹ thuật viên sử dụng, giúp giảm 40% thời gian sửa chữa trung bình (MTTR) và thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.

Không còn thời gian để lãng phí

Các Nhà máy Tiên phong đã chứng minh rằng AI không còn là công nghệ của tương lai mà là một yếu tố sống còn trong hiện tại. Họ không chỉ ứng dụng AI mà còn liên tục đẩy nhanh tốc độ triển khai, tạo ra một khoảng cách ngày càng lớn so với phần còn lại của ngành.

Để bắt kịp, các doanh nghiệp khác cần phải hành động nhanh chóng và quyết liệt, không chỉ đầu tư vào công nghệ mà còn phải xây dựng chiến lược và phát triển con người. Cuộc đua đã bắt đầu, và không còn thời gian để lãng phí.

Đọc thêm bài viết: Kỷ Nguyên AI Trong Xây Dựng & Kiến Trúc: 7 Giải Pháp Đột Phá Tái Định Hình Cuộc Chơi (Cập nhật 2025)
 

Bài viết được tổng hợp từ: McKinsey & Company