| AutoTech Cafe kỳ 2: Kết nối hệ sinh thái tự động hóa - cơ khí - điện - IoT - AI hướng tới sản xuất thông minh AI đưa robot bước vào những công đoạn sản xuất vốn khó áp dụng tự động hóa |
Máy móc hiện đại, quản lý vẫn thủ công
Một nhà máy có thể đã trang bị dây chuyền tự động, phần mềm quản lý và hệ thống giám sát hiện đại. Tuy nhiên, nếu các hệ thống này hoạt động rời rạc và thiếu kết nối, người quản lý vẫn phải tổng hợp thông tin thủ công từ nhiều nguồn mới xác định được công đoạn nào đang nghẽn, thiết bị nào thường xuyên gặp sự cố hay đơn hàng nào có nguy cơ trễ hạn.
![]() |
| Ông Võ Văn Trọng - Phó Tổng Giám đốc Công ty TNHH Kỹ thuật Tự động An Dương đã trình bày báo cáo về bức tranh chuyển đổi số của doanh nghiệp Việt Nam. Ảnh: Nart Thái |
Đây chính là khoảng cách lớn giữa tự động hóa thiết bị và quản trị sản xuất bằng dữ liệu. Máy móc giúp nâng cao tốc độ và độ ổn định, nhưng để toàn bộ nhà máy vận hành tối ưu, doanh nghiệp cần nắm bắt được mối liên hệ thời gian thực giữa trạng thái thiết bị, tiến độ, chất lượng và kế hoạch sản xuất.
Tại AutoTech Cafe kỳ 6, ông Võ Văn Trọng - Phó Tổng Giám đốc Công ty TNHH Kỹ thuật Tự động An Dương đã trình bày báo cáo về bức tranh chuyển đổi số của doanh nghiệp Việt Nam đến năm 2026 và chiến lược giai đoạn 2026 - 2030.
Báo cáo nhấn mạnh lộ trình chuyển đổi bài bản theo từng cấp độ: từ tự động hóa, số hóa đến nhà máy thông minh. Đối với các doanh nghiệp chưa có nền tảng dữ liệu chuẩn hóa, việc số hóa thông tin và quy trình hằng ngày cần được xem là bước đi khởi đầu trước khi triển khai các hệ thống phức tạp hơn. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh bẫy đầu tư dàn trải: bắt đầu từ một nhu cầu thiết thực như theo dõi sản lượng, quản lý tiến độ lệnh sản xuất hoặc kiểm soát thời gian dừng máy. Khi dữ liệu được ghi nhận đầy đủ, chuẩn hóa và minh bạch, cấp quản lý mới có cơ sở tin cậy để đưa ra các điều chỉnh vận hành chính xác.
Dữ liệu có giá trị khi giúp nhà máy vận hành tốt hơn
Cũng tại diễn đàn, ông Lê Anh Khoa - Phụ trách kinh doanh giải pháp phần mềm và kiểm soát của Rockwell Automation đã chia sẻ chuyên đề về nền tảng dữ liệu và AI công nghiệp cho sản xuất thông minh. Các giải pháp trọng tâm được giới thiệu hướng đến hỗ trợ giám sát, hiển thị thông tin vận hành linh hoạt, đồng thời phục vụ kết nối và chuẩn hóa dữ liệu. Đây là hạ tầng nền tảng giúp doanh nghiệp quản lý hoạt động sản xuất tập trung, tạo tiền đề để khai thác các mô hình phân tích nâng cao và AI công nghiệp.
Trong thực tế, AI có thể hỗ trợ phân tích và phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường, nhưng không thể thay thế cho nguồn dữ liệu đầu vào đáng tin cậy. Nếu thông tin về thiết bị, sản lượng và chất lượng được ghi nhận thiếu nhất quán, kết quả phân tích sẽ thiếu độ chính xác, khó có thể trở thành căn cứ vững chắc cho quyết định điều hành.
![]() |
| Toàn cảnh diễn đàn AutoTech Cafe kỳ 6. Ảnh: Nart Thái |
Do đó, trước khi tìm kiếm các ứng dụng AI tiên tiến, bài toán cốt lõi của doanh nghiệp vẫn là xác định rõ: Dữ liệu đang nằm ở đâu, có được cập nhật đầy đủ, chuẩn xác không và ai sẽ là người khai thác thông tin đó trong công việc hằng ngày?
Chuyển đổi theo lộ trình để tối ưu nguồn lực
Ở góc độ triển khai thực thi, CITARES đã giới thiệu mô hình CITARES DTO - Văn phòng Chuyển đổi số thuê ngoài. Mô hình này hướng tới việc đồng hành cùng doanh nghiệp đánh giá hiện trạng, xây dựng lộ trình và tổ chức thực hiện các giải pháp phù hợp với năng lực sản xuất thực tế.
Thay vì khởi động bằng một dự án quy mô lớn chứa đựng nhiều rủi ro, doanh nghiệp có thể lựa chọn một bài toán cụ thể đang gây tốn kém thời gian hoặc chi phí để triển khai thử nghiệm. Sau giai đoạn thử nghiệm, hiệu quả cần được đo lường bằng các chỉ số cụ thể như: thời gian dừng máy, tỷ lệ sản phẩm lỗi hay thời gian hoàn thành đơn hàng. Khi giải pháp chứng minh được hiệu quả rõ ràng, doanh nghiệp mới tiếp tục mở rộng sang các công đoạn tiếp theo. Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nơi nguồn lực tài chính và nhân sự công nghệ còn hạn chế.
![]() |
| Ông Trần Duy Khiêm – Chuyên gia chiến lược & chuyển đổi số Công ty TNHH CITARES trình bày mô hình CITARES DTO. Ảnh: Nart Thái |
Từ AutoTech Cafe kỳ 6, thông điệp rõ ràng được rút ra: Hành trình tiến tới nhà máy thông minh không bắt đầu bằng những dự án triệu đô hay cuộc cách mạng thay đổi toàn diện ngay lập tức. Điều quan trọng nhất là giải quyết triệt để một bài toán tồn đọng, chuẩn hóa dòng chảy dữ liệu và đưa thông tin tin cậy đến đúng người, đúng thời điểm. Khi dữ liệu thực sự tham gia vào điều hành hằng ngày, công nghệ mới phát huy đúng vai trò trở thành năng lực quản trị cốt lõi giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, nâng cao năng suất và chủ động thích ứng trước những biến động của thị trường.