Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng thay đổi ngành sản xuất bằng cách tăng cường hiệu quả, cải thiện chất lượng và cho phép sản xuất thông minh hơn. Các khảo sát trong ngành cho thấy khoảng 90% nhà sản xuất đã áp dụng một hình thức AI nào đó, mặc dù nhiều người vẫn cảm thấy mình còn thua kém so với đối thủ cạnh tranh.

Các dự báo toàn cầu đồng thuận rằng AI trong sản xuất đang bùng nổ: một báo cáo dự đoán thị trường sẽ tăng trưởng lên khoảng 20,8 tỷ USD vào năm 2028 (với tốc độ tăng trưởng hàng năm kép ~45–57%) khi các công ty đầu tư vào tự động hóa, phân tích dự đoán và nhà máy thông minh.

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, 89% các nhà lãnh đạo coi AI là yếu tố thiết yếu để đạt được tăng trưởng, khiến việc áp dụng AI trở nên quan trọng để duy trì tính cạnh tranh.

AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa sản xuất, chuỗi cung ứng và thiết kế sản phẩm – nhưng cũng đặt ra những thách thức về dữ liệu, an ninh và kỹ năng nhân lực. Trong bài viết này, hãy cùng INVIAI khám phá cách AI và các công nghệ liên quan đang định hình lại ngành công nghiệp hiện đại.

Các Công nghệ AI Chính và Ứng dụng Tiêu biểu

Các nhà sản xuất đang áp dụng nhiều kỹ thuật AI để tự động hóa và tối ưu hóa sản xuất. Một số ví dụ quan trọng bao gồm:

• Bảo trì dự đoán: các thuật toán AI phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự báo sự cố thiết bị trước khi xảy ra. Bằng cách sử dụng mô hình học máy và bản sao số (digital twins), các công ty có thể lên lịch bảo trì chủ động, giảm thời gian ngừng máy và chi phí sửa chữa. (Ví dụ, các nhà sản xuất ô tô lớn hiện dùng AI để dự đoán lỗi ở robot dây chuyền lắp ráp và lên kế hoạch sửa chữa vào giờ thấp điểm.)
• Thị giác máy tính cho kiểm soát chất lượng: các hệ thống thị giác tiên tiến kiểm tra sản phẩm theo thời gian thực để phát hiện lỗi nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với kiểm tra thủ công. Camera và mô hình AI so sánh từng bộ phận với tiêu chuẩn lý tưởng, ngay lập tức đánh dấu các bất thường. Việc kiểm tra dựa trên AI này giúp giảm lãng phí và sản phẩm lỗi, nâng cao chất lượng tổng thể mà không làm chậm dây chuyền sản xuất.
• Robot cộng tác (“cobot”): một thế hệ robot mới được trang bị AI có thể làm việc an toàn cùng con người trên sàn nhà máy. Cobots đảm nhận các công việc lặp đi lặp lại, chính xác hoặc nặng nhọc – ví dụ, các nhà sản xuất điện tử dùng cobots để đặt các linh kiện nhỏ – trong khi công nhân tập trung vào giám sát, lập trình và giải quyết vấn đề sáng tạo. Sự hợp tác giữa con người và AI này giúp tăng năng suất và cải thiện điều kiện làm việc.
• Bản sao số và IoT: các nhà sản xuất sử dụng bản sao số (bản sao ảo của máy móc hoặc toàn bộ nhà máy) để chạy các mô phỏng và tối ưu hóa. Dữ liệu cảm biến IoT theo thời gian thực được truyền vào bản sao số, cho phép kỹ sư mô phỏng các kịch bản “nếu như”, tối ưu bố trí hoặc quy trình và dự đoán kết quả mà không làm gián đoạn dây chuyền thực tế. Việc tích hợp AI với bản sao số (ví dụ, dùng AI tạo sinh để khám phá thay đổi thiết kế) được xem là xu hướng tương lai có thể mở rộng khả năng thiết kế, mô phỏng và phân tích thời gian thực.
• Thiết kế tạo sinh và phát triển sản phẩm dựa trên AI: bằng cách đào tạo trên dữ liệu về vật liệu, giới hạn và thiết kế trước đây, các công cụ AI tạo sinh có thể tự động tạo ra các bộ phận và nguyên mẫu tối ưu. Các công ty hàng không vũ trụ và ô tô đã sử dụng công nghệ này để tạo ra các bộ phận nhẹ và bền. Rộng hơn, AI hỗ trợ tùy biến hàng loạt bằng cách nhanh chóng điều chỉnh thiết kế theo sở thích khách hàng mà không làm gián đoạn sản xuất.

Tổng thể, AI trong sản xuất không chỉ đơn thuần là tự động hóa. IBM giải thích rằng các hệ thống “nhà máy thông minh” này sử dụng thiết bị kết nối và phân tích dữ liệu để sản xuất có thể tự điều chỉnh theo thời gian thực. Kết quả là một nhà máy linh hoạt, hiệu quả cao, nơi AI liên tục giám sát hoạt động, tối đa hóa sản lượng và giảm lãng phí mà không cần sự can thiệp của con người.

Lợi ích của AI trong Sản xuất

AI mang lại nhiều lợi ích trong hoạt động sản xuất. Các lợi ích chính bao gồm:

• Tăng hiệu quả và năng suất: AI điều khiển và tối ưu hóa quy trình giúp tận dụng tối đa nguồn lực hiện có. Ví dụ, giám sát AI theo thời gian thực có thể tăng tốc máy móc trong giờ cao điểm hoặc giảm tốc khi thấp điểm, tối đa hóa sử dụng tổng thể. Theo IBM, các “nhà máy thông minh” được AI hỗ trợ có thể tự động điều chỉnh để duy trì điều kiện tối ưu, nâng cao đáng kể sản lượng.
• Giảm thời gian ngừng máy và chi phí bảo trì: bằng cách dự đoán sự cố, AI giảm thiểu các lần dừng máy không kế hoạch. Một ước tính cho thấy bảo trì dự đoán có thể giảm chi phí bảo trì tới 25% và thời gian ngừng máy tới 30%. Những khoản tiết kiệm này giúp nhà máy vận hành liên tục với ít sửa chữa khẩn cấp hơn.
• Chất lượng cao hơn và giảm lãng phí: việc kiểm tra và kiểm soát bằng AI giúp nâng cao chất lượng và giảm phế phẩm. Thị giác máy tính phát hiện lỗi mà con người có thể bỏ sót, và quy trình tối ưu hóa bởi AI giảm sự biến động. Kết quả là sản phẩm đồng đều hơn và giảm tác động môi trường. IBM ghi nhận khả năng tối ưu năng lượng và hạn chế lãng phí của AI “đóng góp vào các thực hành sản xuất thân thiện với môi trường”, giúp giảm thiểu tác động môi trường.
• Đổi mới và chu kỳ thiết kế nhanh hơn: AI thúc đẩy nghiên cứu và phát triển. Các kỹ thuật như thiết kế tạo sinh và nguyên mẫu nhanh giúp công ty phát triển sản phẩm mới nhanh chóng. Theo IBM, mô phỏng bản sao số và mô hình tạo sinh do AI điều khiển cho phép nhà sản xuất “đổi mới nhanh và hiệu quả”, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Điều này giúp công ty linh hoạt trong thị trường thay đổi nhanh.
• Cải thiện lập kế hoạch chuỗi cung ứng và nhu cầu: AI tạo sinh và học máy giúp dự báo nhu cầu và tối ưu tồn kho. Ví dụ, mô phỏng và mô hình kịch bản do AI hỗ trợ nâng cao tính linh hoạt và khả năng phục hồi chuỗi cung ứng. IBM mô tả AI tạo sinh có thể cải thiện giao tiếp và lập kế hoạch kịch bản trong quản lý chuỗi cung ứng, giúp công ty phản ứng nhanh với gián đoạn.
• Nâng cao an toàn và sự hài lòng của người lao động: bằng cách giao các công việc nguy hiểm hoặc đơn điệu cho robot, AI giúp nhà máy an toàn hơn. Hệ thống AI (đôi khi kết hợp AR/VR) hướng dẫn công nhân thực hiện công việc phức tạp với độ chính xác cao. Sự hợp tác giữa con người và máy móc này cũng giúp nhân viên dành nhiều thời gian cho công việc thú vị, có giá trị cao, nâng cao sự hài lòng trong công việc.

Tóm lại, AI làm cho nhà máy trở nên “thông minh” hơn. Nó tạo ra một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu nơi các quyết định dựa trên bằng chứng và quy trình liên tục được cải tiến. Khi được triển khai rộng rãi, những khả năng này đánh dấu bước nhảy vọt từ dây chuyền lắp ráp truyền thống sang hoạt động Công nghiệp 4.0 tự động hóa và thông minh hoàn toàn.

Thách thức và Rủi ro

Việc áp dụng AI trong công nghiệp gặp phải nhiều khó khăn. Các thách thức chính bao gồm:

• Chất lượng và tích hợp dữ liệu: AI cần lượng lớn dữ liệu sạch và phù hợp. Các nhà sản xuất thường có thiết bị cũ không được thiết kế để thu thập dữ liệu, và dữ liệu lịch sử có thể bị phân mảnh hoặc không đồng nhất. Thiếu dữ liệu chất lượng cao, mô hình AI có thể không chính xác. IBM lưu ý nhiều nhà máy “thiếu dữ liệu sạch, có cấu trúc và phù hợp với ứng dụng để có những hiểu biết đáng tin cậy”, đặc biệt trong kiểm soát chất lượng.
• An ninh mạng và rủi ro vận hành: Việc kết nối máy móc và triển khai AI làm tăng nguy cơ bị tấn công mạng. Mỗi cảm biến hoặc hệ thống phần mềm mới đều có thể là điểm tấn công. Các nhà sản xuất phải đầu tư mạnh vào an ninh; nếu không, các sự cố hoặc phần mềm độc hại có thể làm tê liệt sản xuất. Ngoài ra, các mô hình AI thử nghiệm (đặc biệt là AI tạo sinh mới nổi) có thể chưa hoàn toàn tin cậy trong môi trường quan trọng.
• Thiếu hụt kỹ năng và đào tạo: có sự thiếu hụt kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu hiểu cả AI và vận hành nhà máy. IBM nhấn mạnh “thiếu hụt kỹ năng” khiến việc triển khai AI khó khăn nếu không đào tạo lại. Nhiều công ty cần đầu tư lớn vào phát triển và nâng cao kỹ năng nhân lực để lấp đầy khoảng trống này.
• Quản lý thay đổi và tác động đến nhân lực: Người lao động có thể phản đối các công cụ AI mới do lo ngại về an toàn việc làm. Việc áp dụng thông minh đòi hỏi truyền thông rõ ràng và đào tạo lại. IBM báo cáo hầu hết tổ chức đều thấy một số tác động từ AI và tự động hóa, vì vậy quản lý thay đổi là rất quan trọng. Mặt tích cực, nhiều chuyên gia nhấn mạnh AI chủ yếu là để hỗ trợ người lao động chứ không phải thay thế, giao các công việc lặp đi lặp lại cho máy móc trong khi con người đảm nhận vai trò sáng tạo và giám sát.
• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc triển khai AI – bao gồm cảm biến mới, phần mềm và hạ tầng tính toán – có thể rất tốn kém. Điều này đặc biệt khó khăn với các nhà sản xuất nhỏ. Phân tích thị trường và thị trường chỉ ra rằng chi phí triển khai cao là rào cản chính dù nhu cầu AI tăng. Các công ty phải lên kế hoạch kỹ lưỡng về lợi tức đầu tư, thường bắt đầu với các dự án thí điểm trước khi triển khai quy mô lớn.
• Thiếu tiêu chuẩn và khung an toàn: Hiện còn ít tiêu chuẩn ngành để xác minh hệ thống AI trong nhà máy. Đảm bảo thuật toán AI minh bạch, công bằng và an toàn (ví dụ tránh thiên vị hoặc lỗi bất ngờ) làm tăng độ phức tạp. Các công ty như TÜV SÜD và Diễn đàn Kinh tế Thế giới đang phát triển khung chứng nhận chất lượng AI trong môi trường công nghiệp, nhưng các thực hành tốt chuẩn hóa vẫn đang trong giai đoạn hình thành.

Dù có những thách thức này, các nhà lãnh đạo nhấn mạnh rằng vượt qua chúng sẽ mở ra tiềm năng lớn. Ví dụ, tích hợp AI với thiết bị cũ – một trở ngại phổ biến – là lĩnh vực trọng tâm cho các giải pháp thế hệ tiếp theo.

Xu hướng và Triển vọng Tương lai

Đường đi của AI trong công nghiệp đang rất dốc. Các chuyên gia dự đoán sự kết hợp AI với các công nghệ khác sẽ định hình lại các nhà máy trong thập kỷ tới.

• AI tạo sinh + Bản sao số: các nhà phân tích dự báo sự kết hợp AI tạo sinh với mô hình bản sao số sẽ cách mạng hóa sản xuất. Sự kết hợp này không chỉ tối ưu hóa quy trình hiện tại mà còn “mở ra kỷ nguyên mới của thiết kế, mô phỏng và phân tích dự đoán thời gian thực”. Các nhà sản xuất đầu tư vào lĩnh vực này có thể chuyển từ bảo trì phản ứng sang tối ưu hóa chủ động, cải thiện đáng kể hiệu quả, bền vững và khả năng phục hồi.
• Công nghiệp 5.0 – Sản xuất lấy con người làm trung tâm: Dựa trên Công nghiệp 4.0, khái niệm Công nghiệp 5.0 của EU nhấn mạnh tính bền vững và phúc lợi người lao động bên cạnh năng suất. Trong tầm nhìn này, robot và AI đảm nhận các công việc nặng nhọc, nguy hiểm trong khi sáng tạo của con người là trung tâm. Các nhà máy sẽ áp dụng các thực hành tuần hoàn, tiết kiệm tài nguyên, và chương trình học tập suốt đời để trang bị kỹ năng số cho lực lượng lao động. Các dự án Công nghiệp 5.0 nhằm làm cho sản xuất vừa xanh hơn vừa bao trùm hơn.
• AI biên và phân tích thời gian thực: Khi 5G và điện toán biên phát triển, nhiều xử lý AI sẽ diễn ra ngay tại sàn nhà máy (trên thiết bị hoặc máy chủ cục bộ) thay vì trên đám mây. Điều này cho phép hệ thống điều khiển độ trễ cực thấp và phản hồi chất lượng theo thời gian thực. Ví dụ, cảm biến AI có thể điều chỉnh máy móc ngay lập tức mà không cần gửi dữ liệu lên đám mây.
• Mở rộng sử dụng cobots và robot: Dự kiến sự tăng trưởng nhanh của robot cộng tác trong nhiều ngành hơn – không chỉ ô tô và điện tử. Các nhà máy nhỏ hơn và ngành mới (như chế biến thực phẩm hoặc dược phẩm) đang khám phá cobots cho tự động hóa linh hoạt. Mỗi năm, trí tuệ cobot sẽ tăng lên, cho phép thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn.
• Vật liệu tiên tiến và in 3D: AI sẽ giúp thiết kế vật liệu mới và tối ưu hóa sản xuất phụ gia (in 3D) cho các bộ phận phức tạp. Kết hợp các công nghệ này có thể giúp sản xuất cục bộ và sản xuất theo yêu cầu, giảm áp lực chuỗi cung ứng.
• Tăng cường tập trung vào giải thích và đạo đức: Khi AI được sử dụng nhiều hơn, các nhà sản xuất sẽ đầu tư vào hệ thống AI có khả năng giải thích để kỹ sư có thể tin tưởng và kiểm chứng quyết định của máy. Thực tế, điều này có nghĩa là nhiều công cụ hơn để trực quan hóa cách AI đưa ra kết luận, cùng với nhiều hướng dẫn ngành để đảm bảo an toàn và công bằng trong quy trình do AI điều khiển.

>>> Tìm hiểu thêm:

Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Chăm sóc Sức khỏe

Các Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo trong Kinh Doanh và Marketing

Tóm lại, AI sẽ ngày càng được tích hợp sâu hơn trong hoạt động công nghiệp. Các nghiên cứu cho thấy các công ty đầu tư sớm vào AI có thể tăng đáng kể thị phần, doanh thu và sự hài lòng của khách hàng. Mặc dù quá trình chuyển đổi toàn diện sẽ mất thời gian và cần kế hoạch cẩn thận, hướng đi đã rõ ràng: AI sẽ là động lực cho thế hệ nhà máy thông minh, bền vững và cạnh tranh tiếp theo.