AI và Phát triển bền vững
Khi chúng ta bước sâu vào năm 2025, phát triển bền vững đã chuyển mình từ một khẩu hiệu thành chiến lược cốt lõi. Để thích nghi với các chính sách khí hậu đến khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng, các doanh nghiệp trên nhiều lĩnh vực đang chịu áp lực ngày càng lớn trong việc cắt giảm khí thải, giảm lãng phí vật liệu và vận hành với độ chính xác cao hơn.
Không có lĩnh vực nào chịu áp lực này rõ rệt hơn ngành sản xuất. Theo Tạp chí Forbes, riêng ngành sản xuất đã chiếm gần 40% trong tổng số 40 nghìn tỷ USD giá trị vật liệu bị lãng phí toàn cầu. Con số đáng kinh ngạc này cho thấy một nhu cầu cấp bách: các ngành công nghiệp cần nhanh chóng áp dụng những giải pháp vừa nâng cao hiệu quả vừa giảm thiểu tác động đến môi trường.
Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang đóng vai trò trung tâm trong quá trình chuyển đổi này. Chỉ riêng trong năm 2024, hơn 200 tỷ USD đã được đầu tư vào các công nghệ AI trên toàn thế giới, trong đó phần lớn tập trung vào tự động hóa công nghiệp và tối ưu hóa quy trình. Từ bảo trì dự đoán (predictive maintenance) đến dự báo trong chuỗi cung ứng, AI đã chứng minh giá trị của mình trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, có lẽ ứng dụng quan trọng nhất của AI đối với mục tiêu phát triển bền vững lại nằm ở công tác kiểm soát chất lượng.
 |
| Kiểm soát chất lượng tự động đóng vai trò thiết yếu trong chiến lược phát triển bền vững. Ảnh minh họa: Nguồn Zetamotion |
Vai trò của kiểm soát chất lượng trong sản xuất bền vững
Kiểm soát chất lượng (Quality Control/QC) chính là nơi hội tụ giữa năng suất vận hành và phòng ngừa lãng phí. Mỗi lỗi sản phẩm không được phát hiện, mỗi bộ phận bị loại bỏ không cần thiết, và mỗi lần dây chuyền sản xuất phải ngừng hoạt động do phân loại sai đều dẫn đến tổn thất vật liệu, gián đoạn sản xuất và lãng phí năng lượng.
Hơn cả việc cải thiện độ chính xác, kiểm soát chất lượng tự động còn đóng vai trò thiết yếu trong chiến lược phát triển bền vững nói chung:
Khi kết hợp với nhau, những lợi ích này hỗ trợ một phương pháp sản xuất linh hoạt hơn, ít lãng phí hơn. Đây là những trụ cột quan trọng cho bất kỳ chiến lược phát triển bền vững nghiêm túc nào.
Phát hiện lỗi - nền tảng cốt lõi của QC - đóng vai trò then chốt trong việc giảm thiểu lãng phí. Tuy nhiên, các hệ thống truyền thống đang dần chạm đến giới hạn của mình. Hầu hết các mô hình kiểm tra dựa trên AI hiện nay chỉ đạt mức độ chính xác phát hiện lỗi khoảng 80%, con số này là chưa đủ đối với các ngành công nghiệp như hàng không vũ trụ, ô tô hoặc sản xuất thiết bị điện tử. Trong những lĩnh vực này, bất kỳ mức độ chính xác nào thấp hơn 99% đều có thể dẫn đến rủi ro an toàn, tổn hại danh tiếng và vi phạm quy định.
Việc đạt được bước nhảy cuối cùng về độ chính xác - thường được gọi là "Thách thức dặm cuối cùng" - từ trước đến nay đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu cần phải được gán nhãn thủ công và mô hình trí tuệ nhân tạo phải huấn luyện lại liên tục. Đây là một phương pháp tốn nhiều nguồn lực, chậm chạp và thường không bền vững.
 |
Dữ liệu: Rào cản thầm lặng để tiến tới AI
Các nghiên cứu gần đây càng củng cố quan điểm này. Theo MIT Technology Review Insights, 57% các nhà điều hành trong ngành sản xuất đánh giá chất lượng dữ liệu là thách thức hàng đầu trong việc phát triển năng lực AI. Trong số các lãnh đạo đến từ lĩnh vực điện tử và công nghệ cao, một nửa số người tham gia khảo sát cũng nhấn mạnh mối quan ngại này.
Điều này không có gì đáng ngạc nhiên. Dữ liệu trong sản xuất vốn nổi tiếng là khó kiểm soát. Sự thay đổi về ánh sáng, hiệu chuẩn cảm biến không đồng đều và các biến động nhỏ của môi trường đều tạo ra "nhiễu loạn" trong các bộ dữ liệu hình ảnh. Tồi tệ hơn, những lỗi hiếm gặp nhưng mang tính chất nghiêm trọng lại xuất hiện với tần suất quá thấp, dẫn đến việc không thể thu thập đủ dữ liệu thực tế để đào tạo một mô hình AI đáng tin cậy. Khi các dòng sản phẩm mới được đưa vào sản xuất, toàn bộ quy trình lại phải bắt đầu từ đầu - bao gồm việc thu thập, gán nhãn và xử lý các bộ dữ liệu mới với chi phí rất lớn.
Đà phát triển trong toàn ngành
Vấn đề này giờ đây không còn chỉ là lý thuyết nữa. Các tập đoàn công nghệ lớn đã bắt đầu chú ý. Theo báo cáo của TechCrunch (2025), các công ty như Google đã thành lập những đội ngũ chuyên môn về dữ liệu tổng hợp (synthetic data), tập trung vào việc xây dựng các mô hình ảo của thế giới vật lý. Lý do rất rõ ràng: AI không thể tiếp tục phát triển nếu không có dữ liệu đào tạo tốt hơn, và dữ liệu tổng hợp mang lại một cách thức có thể mở rộng quy mô để vượt qua những hạn chế của dữ liệu thực tế.
Ngay cả những nhân vật nổi bật trong ngành như Elon Musk cũng đã thừa nhận xu hướng này:
"Chúng ta về cơ bản đã khai thác cạn kiệt kiến thức nhân loại trong việc đào tạo AI. Cách duy nhất để bổ sung dữ liệu thực tế là sử dụng dữ liệu tổng hợp nhân tạo, nơi AI tự tạo ra dữ liệu đào tạo. Với dữ liệu tổng hợp, AI sẽ tự đánh giá và trải qua quá trình tự học." (TechCrunch, 2025)
Sự đồng thuận này cho thấy một tương lai mà dữ liệu tổng hợp không chỉ là một công cụ hữu ích - mà còn trở thành một phần thiết yếu trong việc mở rộng đổi mới công nghệ AI.
Dữ liệu tổng hợp: Từ điểm nghẽn đến bước đột phá
Hãy tưởng tượng bạn đang đào tạo một nhân viên kiểm soát chất lượng mới. Thay vì đưa cho họ hàng ngàn hình ảnh đã gán nhãn và chú thích đầy đủ, bạn chỉ cần cho họ xem một vài ví dụ, cung cấp một danh mục các lỗi sản phẩm, và để họ học hỏi từ chuyên gia. Chỉ sau một thời gian ngắn, họ có thể nói: ‘Tôi đã hiểu rồi.’ Đây chính là một hình thức tổng hợp dữ liệu - học thông qua ngữ cảnh và suy luận. Phương pháp sử dụng dữ liệu tổng hợp mô phỏng quá trình học tập tự nhiên của con người, giúp các nhà sản xuất mở rộng và phát triển việc kiểm tra chất lượng bằng AI một cách nhanh chóng và hiệu quả |
Đó chính là lúc dữ liệu tổng hợp phát huy vai trò của mình. Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu thu thập được từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách nhân tạo nhằm mô phỏng các điều kiện sản xuất thực tế. Giải pháp này đang nhanh chóng trở thành phương thức mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề về chất lượng và số lượng dữ liệu mà các hệ thống kiểm soát chất lượng bằng AI đang gặp phải.
Thay vì phải chờ đợi các lỗi xảy ra trên dây chuyền sản xuất, các kỹ sư giờ đây có thể mô phỏng chúng - trên bất kỳ biến thể sản phẩm nào, dưới bất kỳ điều kiện ánh sáng hoặc bề mặt nào - chỉ trong vòng vài giờ. Gán nhãn dữ liệu để huấn luyện mô hình cũng được tự động tích hợp vào hệ thống, điều này giúp loại bỏ nhu cầu gán nhãn thủ công vốn tốn nhiều công sức.
Cách dữ liệu tổng hợp nâng cao khả năng kiểm tra chất lượng bằng AI
Ngày càng nhiều nhà sản xuất đang chuyển sang sử dụng dữ liệu tổng hợp để nâng cao khả năng phát hiện lỗi và tối ưu hóa quy trình kiểm soát chất lượng. Ví dụ, công nghệ Spectron™ của Zetamotion sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình AI chỉ với một lần quét sản phẩm ban đầu. Điều này giúp giảm đáng kể nhu cầu thu thập dữ liệu thực tế trên quy mô lớn và gán nhãn thủ công và cho phép các doanh nghiệp triển khai hệ thống kiểm tra bằng AI nhanh chóng hơn và thích ứng tốt hơn với các yêu cầu thay đổi.
 |
Con người trong hệ thống: Kết nối công nghệ và trí tuệ nhân loại
Mặc dù dữ liệu tổng hợp và tự động hóa mở ra những hiệu quả vượt trội, chuyên môn của con người vẫn giữ vai trò không thể thay thế. Sản xuất, xét cho cùng, vẫn là một lĩnh vực nơi con người làm trung tâm - được định hình bởi sự hợp tác, khả năng thích ứng và kinh nghiệm tích lũy qua thời gian.
Những hệ thống kiểm soát chất lượng hiệu quả nhất hiện nay đều tích hợp mô hình Human-in-the-Loop (HITL) - con người nằm trong hệ thống. Các hệ thống này kết hợp tốc độ và tính nhất quán của AI với khả năng phán đoán và trực giác của các kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm. Trên thực tế, con người sẽ xác nhận, điều chỉnh hoặc thay thế các quyết định của AI - đặc biệt trong những trường hợp không rõ ràng hoặc mang tính ngoại lệ - và những phản hồi đó sẽ được đưa trực tiếp trở lại mô hình để cải thiện kết quả trong tương lai.
Phương pháp này không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn đảm bảo AI phát triển đồng bộ với các tiêu chuẩn đạo đức, sự những chi tiết tinh tế trong quá trình vận hành và tính phức tạp của thế giới thực. Đồng thời, điều này cũng duy trì tri thức của tổ chức và đồng thời tăng tốc khả năng áp dụng tri thức đó trên quy mô lớn.
 |
| “Mặc dù dữ liệu tổng hợp và tự động hóa mở ra những hiệu quả vượt trội, chuyên môn của con người vẫn giữ vai trò không thể thay thế”, theo CEO của Zetamotion - Wilhelm Klein. Ảnh: Nguồn Zetamotion |
Như TS. Wilhelm Klein giải thích:
"Đổi mới thực sự không chỉ là việc phát triển công nghệ - đó còn là việc thấu hiểu sâu sắc nhu cầu của các đối tác và tạo ra những giải pháp phát triển cùng họ. Hãy hình dung rằng, thay vì một con robot khoa học viễn tưởng gây xáo trộn quy trình của bạn, thì là một đội ngũ tận tâm trao cho bạn một chiếc kính lúp thông minh, cực kỳ hiệu quả - một công cụ tích hợp mượt mà vào quy trình vận hành của bạn, giúp nâng cao thay vì làm gián đoạn quy trình làm việc."
Theo cách đó, các hệ thống HITL (Human-in-the-Loop) không chỉ là sự tích hợp kỹ thuật - mà còn là một triết lý, nơi tự động hóa nâng cao năng lực con người chứ không thay thế con người. Đây không chỉ là sự thông minh hơn. Nó còn an toàn hơn, nhanh hơn, và có khả năng thích ứng với tương lai cao hơn rất nhiều.
 |
Kỷ nguyên mới của kiểm soát chất lượng
Trong cuộc đua xây dựng các hệ thống sản xuất thông minh và bền vững hơn, con đường phía trước ngày càng trở nên rõ ràng: chỉ riêng AI là chưa đủ - chất lượng dữ liệu phải được đặt lên hàng đầu. Và dữ liệu tổng hợp (synthetic data) đại diện cho một bước nhảy vọt mang tính cách mạng, vượt qua những giới hạn của các phương pháp truyền thống.
Ngày nay, những rào cản từng làm chậm quá trình đưa trí tuệ AI vào trong kiểm soát chất lượng - đặc biệt là nhu cầu tạo ra và gán nhãn cho các bộ dữ liệu khổng lồ - đang nhanh chóng biến mất. Các công ty kiểm định hiện có thể hỗ trợ các nhà sản xuất bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu tổng hợp được chọn lọc kỹ lưỡng và hỗ trợ đào tạo mô hình mạnh mẽ, từ đó giảm đáng kể thời gian triển khai và giảm bớt nhu cầu tạo nên một đội ngũ chuyên AI trong nội bộ của nhà sản xuất.
Sự thay đổi này đã làm thay đổi hoàn toàn bài toán. Thay vì mất hàng tháng trời thu thập và gán nhãn dữ liệu, các nhà sản xuất có thể tập trung vào những gì họ làm tốt nhất: đổi mới quy trình, tinh chỉnh sản phẩm và nâng cao hiệu quả vận hành. Đồng thời, dữ liệu tổng hợp còn cho phép các môi trường sản xuất linh hoạt hơn rất nhiều, nơi các hệ thống kiểm tra có thể nhanh chóng thích ứng với các dòng sản phẩm mới, các loại lỗi sản phẩm mới hoặc những thay đổi về quy định - mà không cần phải khởi động lại từ đầu.
Khi các nhà sản xuất nỗ lực đạt được các mục tiêu phát triển bền vững đầy tham vọng và duy trì sức cạnh tranh trong một thị trường thay đổi nhanh chóng, việc tích hợp dữ liệu tổng hợp, AI và các hệ thống Human-in-the-Loop (HITL) mang lại một lộ trình thiết thực và có khả năng mở rộng quy mô. Giải pháp này giúp giảm lãng phí, giảm thiểu thời gian triển khai và định nghĩa lại những gì kiểm soát chất lượng có thể đạt được vào năm 2025 và hơn thế nữa.
Công cụ đã sẵn sàng. Nền công nghiệp đang phát triển. Nhu cầu đang trở nên cấp thiết. Chỉ còn một câu hỏi duy nhất: Khi nào thì dây chuyền sản xuất của bạn sẽ sẵn sàng để bước vào kỷ nguyên mới này?
Wilhelm Klein
Công ty TNHH Zeta Motion Việt Nam
Email: klein@zetamotion.com / contact@zetamotion.com
 |
| Tiến sĩ Wilhelm Klein, giám đốc điều hành của Zetamotion, luôn đặt con người làm trung tâm thông qua sự kết hợp giữa chuyên môn kỹ thuật sâu rộng và tinh thần trách nhiệm xã hội mạnh mẽ của ông. Dựa trên nền tảng kiến thức về công nghệ tiên tiến và được định hướng bởi sự thấu hiểu rõ ràng về tác động của công nghệ đối với con người và ngành công nghiệp, ông dẫn dắt quá trình phát triển các giải pháp kiểm soát chất lượng bằng trí tuệ nhân tạo của Zetamotion. Phong cách lãnh đạo của ông là sự kết hợp giữa sự đổi mới, tính thực tiễn và sự thấu cảm. Điều này đảm bảo rằng các công nghệ của Zetamotion không chỉ vượt qua các giới hạn mà còn hỗ trợ và nâng cao vai trò của con người trong hoạt động công nghiệp. |
![[E-Magazine] 9 doanh nhân tuổi Bính Ngọ](https://tudonghoangaynay.vn/stores/news_dataimages/2026/022026/18/00/croped/minh-hoa20260218004210.jpg?260218124317)
