20/01/2026
Bình luận(0)Các ứng dụng AI trong ngành sản xuất đang ngày càng được doanh nghiệp quan tâm nhờ khả năng tự động hóa, phân tích dữ liệu và tối ưu quy trình vận hành. Việc áp dụng AI không chỉ giúp nâng cao năng suất, giảm chi phí mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm và năng lực cạnh tranh trong môi trường sản xuất hiện đại.
1. Ứng dụng AI trong sản xuất như thế nào?
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. 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:
1.1. 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.
1.2. 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.
1.3. 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.
1.4. 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.
1.5. 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.
2. 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:
2.1. 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.
2.2. 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.
2.3. 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.
2.4. 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%.
2.5. 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.
2.6. 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 trên thế giới & Việt Nam
Đây là một số ứng dụng AI trong sản xuất trên thế giới và Việt Nam, thể hiện tiềm năng chuyển đổi số trong công nghiệp hiện đại:
3.1. Các ứng dụng AI trong sản xuất trên thế giới
- 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.
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.
4. 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.
5. 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.
Kết luận
Việc ứng dụng AI trong ngành sản xuất đang mở ra cơ hội nâng cao năng suất, tối ưu chi phí và kiểm soát chất lượng hiệu quả hơn. Doanh nghiệp chủ động tiếp cận và triển khai đúng giải pháp AI sẽ tạo nền tảng vững chắc cho chuyển đổi số và phát triển bền vững.
Trong làn sóng ứng dụng AI vào sản xuất, giải pháp ASOFT-ERP đóng vai trò nền tảng dữ liệu tập trung, giúp AI phát huy hiệu quả trong dự báo nhu cầu, tối ưu kế hoạch, kiểm soát chất lượng và chi phí. Nhờ dữ liệu chuẩn hóa, doanh nghiệp lập kế hoạch thông minh, tối ưu vật tư, giảm lãng phí và ra quyết định nhanh, chính xác, hướng tới sản xuất chủ động và hiệu quả hơn.