 |
| Sự mở rộng ngành sản xuất của Mỹ không chỉ đối mặt với tình trạng thiếu lao động mà còn cả sự mất mát kiến thức chuyên môn khi các công nhân giàu kinh nghiệm nghỉ hưu |
Theo Cục Thống kê Lao động Mỹ, hơn một phần tư lao động sản xuất trong năm 2025 từ 55 tuổi trở lên. Deloitte và Viện Sản xuất dự báo ngành sản xuất Mỹ có thể cần tới 3,8 triệu lao động mới trong giai đoạn 2024-2033, trong đó khoảng 1,9 triệu vị trí có nguy cơ không được đáp ứng nếu tình trạng thiếu hụt nhân lực tiếp diễn.
Dữ liệu nhiều nhưng thiếu “trí nhớ” vận hành
Nhà máy hiện đại không thiếu dữ liệu. Cảm biến, MES, hệ thống quản lý chất lượng, bảo trì và các nền tảng giám sát liên tục ghi nhận nhiệt độ, áp suất, độ rung, thời gian chu kỳ hay tỷ lệ phế phẩm.
Nhưng dữ liệu máy móc chưa phản ánh đầy đủ vì sao một vấn đề xảy ra và con người nên làm gì tiếp theo.
Một kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm có thể nhận ra âm thanh bất thường của động cơ, biết một lô nguyên liệu từ nhà cung cấp cụ thể thường gây sai lệch hoặc nhớ rằng một thông số dù nằm trong giới hạn kỹ thuật vẫn không phù hợp khi dây chuyền khởi động nguội. Đây là những tri thức thường tồn tại trong kinh nghiệm cá nhân thay vì hệ thống dữ liệu của nhà máy.
Robot không thể thay thế hoàn toàn chuyên môn
Tự động hóa giúp loại bỏ nhiều công việc lặp lại, nhưng không khiến chuyên môn của con người trở nên dư thừa. Ngược lại, khi nhà máy tự động hóa cao hơn, con người càng tập trung vào những tình huống khó chuẩn hóa: sự cố bất thường, thay đổi vật liệu, công cụ hao mòn, lỗi chất lượng hoặc những điều kiện nằm ngoài phạm vi vận hành dự kiến.
Điều đó có nghĩa nhà máy không chỉ cần thêm robot mà còn cần số hóa kinh nghiệm của con người.
Biến kinh nghiệm thành tài sản dữ liệu
Một hướng tiếp cận là xây dựng kho lưu trữ tri thức vận hành, kết nối dữ liệu máy móc với các sự kiện thực tế, quyết định của kỹ thuật viên, biện pháp xử lý và kết quả sau đó.
Khi một sự cố tương tự xuất hiện, nhân viên mới có thể tiếp cận ngay những trường hợp đã xảy ra thay vì phải phụ thuộc hoàn toàn vào một vài chuyên gia kỳ cựu.
Giá trị của hệ thống này không chỉ nằm ở việc giảm thời gian dừng máy. Nó còn giúp rút ngắn quá trình đào tạo, hạn chế lỗi lặp lại và giảm sự phụ thuộc vào những cá nhân nắm giữ kiến thức quan trọng.
Nhà máy thông minh không chỉ là nơi có nhiều cảm biến và robot. Đó còn phải là nơi có khả năng ghi nhớ những gì con người đã học được trong quá trình vận hành. Khi Mỹ mở rộng năng lực sản xuất, bảo toàn “trí nhớ” của nhà máy sẽ trở thành một phần quan trọng của năng lực công nghiệp.
Theo automation.com
