AI mở ra kỷ nguyên mới cho nhà máy thông minh

Sử dụng để đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu trước khi cam kết đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Nguồn: Ảnh có sử dụng AI

Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ như dự báo hỏng hóc, phát hiện bất thường hoặc phân tích dữ liệu cảm biến, Agentic AI có khả năng tiếp nhận một mục tiêu cụ thể, tự chia nhỏ thành nhiều bước và phối hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống để đề xuất phương án xử lý tối ưu.

Trong môi trường sản xuất, AI Agent có thể tự động truy xuất lịch sử bảo trì, kiểm tra tồn kho phụ tùng, đánh giá tác động đến kế hoạch sản xuất và chuẩn bị lệnh công việc trước khi người vận hành bắt đầu xử lý sự cố. Nhờ đó, thời gian phản ứng được rút ngắn đáng kể, đồng thời nâng cao hiệu quả khai thác thiết bị và giảm thời gian dừng máy.

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn đang tiếp cận Agentic AI theo cách chưa phù hợp. Thay vì xác định rõ mục tiêu kinh doanh cần cải thiện và xây dựng nền tảng dữ liệu đủ tin cậy, không ít đơn vị lại tập trung vào việc lựa chọn mô hình AI hoặc nền tảng phần mềm.

Theo các chuyên gia điều khiển công nghiệp, AI chỉ có thể đưa ra quyết định chính xác khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, nhất quán và có ngữ cảnh. Nếu lịch sử bảo trì thiếu cập nhật, dữ liệu cảm biến không đồng bộ hoặc thông tin tồn kho không chính xác, hệ thống vẫn có thể tạo ra những khuyến nghị hợp lý về mặt logic nhưng không phù hợp với thực tế sản xuất.

Để giảm thiểu rủi ro, doanh nghiệp nên triển khai Agentic AI theo từng giai đoạn. Ở cấp độ đầu tiên, AI chỉ đóng vai trò tư vấn và đưa ra khuyến nghị để con người xem xét. Tiếp theo là mô hình "con người phê duyệt", trong đó AI chuẩn bị phương án xử lý nhưng mọi hành động đều phải được xác nhận trước khi thực hiện. Chỉ khi dữ liệu và quy trình đã đủ trưởng thành, doanh nghiệp mới nên tiến tới mức tự động hóa cao hơn với phạm vi hoạt động được kiểm soát chặt chẽ.

Trong ngắn hạn, Agentic AI được đánh giá có nhiều tiềm năng trong các ứng dụng như ưu tiên cảnh báo vận hành, hỗ trợ phân tích nguyên nhân gốc rễ, lập kế hoạch bảo trì, xử lý sự cố chất lượng và đề xuất điều chỉnh lịch sản xuất khi xảy ra gián đoạn. Đây đều là những công việc tiêu tốn nhiều thời gian nhưng có thể được AI hỗ trợ hiệu quả nếu dữ liệu được chuẩn hóa.

Theo giới chuyên môn, để Agentic AI phát huy tối đa giá trị, doanh nghiệp cần đầu tư vào nền tảng dữ liệu thống nhất, kết nối các hệ thống SCADA, MES, ERP, CMMS và quản lý chất lượng trên cùng một kiến trúc. Đồng thời, việc xây dựng cơ chế phân quyền, truy xuất nguồn gốc và tuân thủ các tiêu chuẩn an ninh mạng công nghiệp sẽ là điều kiện tiên quyết trước khi trao quyền tự động cho AI.

Trong kỷ nguyên sản xuất thông minh, Agentic AI được kỳ vọng sẽ trở thành "trợ lý số" của kỹ sư và người vận hành. Tuy nhiên, chỉ những doanh nghiệp chuẩn bị tốt về dữ liệu, quy trình và quản trị mới có thể khai thác hết tiềm năng của công nghệ này và biến AI thành động lực tạo ra giá trị thực trong sản xuất.

Nguồn: automation.com