AI mở ra cơ hội cho chuỗi giá trị ngành thời trang Việt Nam

AI có thể hỗ trợ các nhà sản xuất thiết kế gốc bằng cách tăng tốc quá trình phát triển sản phẩm. (Nguồn: Pexels)

Theo hai chuyên gia trên, đối với một quốc gia xuất khẩu dệt may hàng đầu thế giới như Việt Nam, AI được đánh giá là đang mang đến một lựa chọn chiến lược: duy trì mô hình sản xuất thâm dụng lao động và chi phí thấp, hay tận dụng AI để hướng tới nền sản xuất thông minh và bền vững hơn.

Ngày càng nhiều thương hiệu quốc tế yêu cầu các nhà cung cấp phải minh bạch, vận hành dựa trên dữ liệu và đáp ứng các tiêu chuẩn môi trường, xã hội khắt khe hơn. Trong bối cảnh đó, AI có thể là chìa khóa giúp Việt Nam đáp ứng những kỳ vọng này và củng cố vị thế trong chuỗi giá trị thời trang toàn cầu.

AI có khả năng giám sát hệ thống sản xuất rõ ràng hơn và phản ứng nhanh hơn. Nếu được ứng dụng một cách bài bản, AI có thể giúp các nhà sản xuất giảm lãng phí, nâng cao khả năng tuân thủ và bứt phá khỏi lợi thế cạnh tranh chỉ dựa trên chi phí.

Sản xuất thông minh, nhanh và bền vững hơn

Một trong những thách thức lâu nay của ngành thời trang là sản xuất dư thừa, tức là tạo ra nhiều sản phẩm hơn nhu cầu thực tế của thị trường. Các mô hình dự báo ứng dụng AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài để giúp thương hiệu thời trang cũng như nhà sản xuất lập kế hoạch sát với nhu cầu thực tế hơn.

Khi các thương hiệu chia sẻ tín hiệu nhu cầu chính xác hơn với nhà cung cấp, cả hai bên đều được hưởng lợi. Nhờ sự hỗ trợ dự báo của AI, doanh nghiệp có thể hạn chế thay đổi vào phút chót, giảm số đơn hàng bị hủy và tránh tình trạng tồn kho dư thừa, khiến phải xả hàng hoặc tiêu hủy.

AI cũng có thể mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất thiết kế gốc (ODM) bằng cách đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm. Thay vì mất hàng tuần để hoàn thiện ý tưởng và thiết kế, doanh nghiệp có thể nhanh chóng tạo ra nhiều phương án thiết kế khác nhau, giúp nhà máy tập trung vào khâu đánh giá và phát triển mẫu thử.

Đáng chú ý, AI sẽ thay đổi bản chất của các công việc văn phòng và ra quyết định bằng cách tự động hóa những tác vụ lặp lại, trong khi con người sẽ tập trung nhiều hơn vào giám sát, giải quyết vấn đề và các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn, bà Đoàn Ngọc Gia Hân, chuyên viên kinh doanh tại MN Inter-Fashion Việt Nam, nhận định.

Đối với ngành dệt may Việt Nam, những cải tiến này có thể giúp nâng cao năng suất, rút ngắn thời gian giao hàng và tăng khả năng phản ứng với nhu cầu thị trường.

Hiệu quả vận hành được cải thiện cũng có thể tạo tác động tích cực đến môi trường, chẳng hạn như giảm tiêu thụ tài nguyên và giảm phát thải carbon.

Phát triển sản phẩm với sự hỗ trợ của AI được đánh giá là có thể giảm đáng kể lãng phí phát sinh trong quá trình chỉnh sửa thiết kế, làm mẫu thử và phê duyệt mẫu.

Trong công đoạn nhuộm và hoàn tất sản phẩm, các hệ thống giám sát dựa trên AI có thể tối ưu hóa lượng hóa chất, nhiệt năng và nước. Ở khâu cắt may, các thuật toán tối ưu hóa có thể nâng cao hiệu suất sắp xếp sơ đồ cắt và giảm lượng vải thừa. Trong logistics, AI có thể đề xuất lộ trình vận chuyển và phương thức quản lý tồn kho hiệu quả hơn.

Những công nghệ này giúp nhà sản xuất Việt Nam đáp ứng các yêu cầu môi trường ngày càng nghiêm ngặt mà không làm suy giảm năng lực cạnh tranh, đồng thời góp phần hiện thực hóa các mục tiêu quốc gia về sản xuất giảm phát thải và sử dụng tài nguyên hiệu quả.

Bà Trần Thị Thu Thảo, nhà sáng lập thương hiệu thời trang Mame, chia sẻ: “Đối với các doanh nghiệp thời trang vừa và nhỏ, AI mang lại khả năng biến ý tưởng sáng tạo thành hành động nhanh hơn. Điều này hỗ trợ quá trình phát triển thiết kế thông minh hơn, lựa chọn nguyên vật liệu tốt hơn, đồng thời giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả hoạt động”.

Ngành dệt may Việt Nam đang đứng trước ngã rẽ giữa việc duy trì mô hình sản xuất cũ và việc tận dụng AI để hướng tới nền sản xuất thông minh và bền vững hơn. (Nguồn: Pexels)

Ứng dụng rộng rãi trong sản xuất

Khả năng truy xuất nguồn gốc hiện là một yêu cầu cơ bản trong chuỗi cung ứng thời trang toàn cầu. Khách hàng muốn biết nguyên liệu đến từ đâu, đơn hàng được sản xuất tại nhà máy nào và các tiêu chuẩn liên quan được đáp ứng ra sao trong suốt quá trình sản xuất.

Khi đó, AI, kết hợp với các cảm biến và nền tảng số, có thể hỗ trợ cung cấp các thông tin như vậy.

Nếu như trước đây, việc truy xuất nguồn gốc thường đồng nghĩa với việc xử lý hàng chồng giấy tờ, thì hiện nay, với các hệ thống số và AI, nhà sản xuất có thể theo dõi những khâu quan trọng và phát hiện bất thường nhanh hơn rất nhiều. Qua đó, họ có thể xây dựng niềm tin với các thương hiệu, cơ quan quản lý và cuối cùng là người tiêu dùng.

Hiện nay, một số khách hàng mong muốn nhận được thông tin theo thời gian thực về tiến độ đơn hàng. Bằng cách số hóa quy trình và sử dụng AI để phát hiện những điểm không nhất quán, nhà sản xuất có thể phản hồi nhanh hơn và cung cấp bằng chứng rõ ràng hơn về mức độ tuân thủ của doanh nghiệp.

Đối với Việt Nam, khả năng cung cấp thông tin truy xuất nguồn gốc đáng tin cậy có thể trở thành yếu tố tạo nên khác biệt. Những nhà cung cấp đưa ra dữ liệu đáng tin cậy về nguồn gốc, quy trình và việc tuân thủ sẽ có vị thế tốt hơn trong việc thiết lập quan hệ hợp tác dài hạn và tham gia vào các phân khúc có giá trị cao hơn.

Khi AI được ứng dụng rộng rãi hơn trong sản xuất, nội dung công việc cũng thay đổi. Một số nhiệm vụ lặp lại trong khâu lập kế hoạch và nhập liệu đang dần thu hẹp, trong khi các vị trí mới xuất hiện liên quan đến giám sát hệ thống, quản lý chất lượng dữ liệu và phối hợp liên chức năng.

Theo đó, các vị trí trong sản xuất và chuỗi cung ứng ngày càng yêu cầu kết hợp cả kiến thức chuyên môn và kỹ năng số.

Các nhà tuyển dụng muốn tìm kiếm những người vừa hiểu cách thức vận hành của hoạt động sản xuất, vừa tự tin sử dụng các công cụ số và có khả năng đánh giá kết quả do các hệ thống tự động tạo ra.

Trong bối cảnh yêu cầu đối với kỹ năng của người lao động đang thay đổi trên toàn ngành, các cơ sở giáo dục đóng vai trò ngày càng lớn trong việc chuẩn bị cho sinh viên bước vào môi trường làm việc có ứng dụng AI.

Có một kỳ vọng rõ ràng rằng, sinh viên ở mọi lĩnh vực, bao gồm cả thời trang và dệt may, có thể làm việc với các quy trình dựa trên dữ liệu. Điều đó có nghĩa là chúng tôi cần tạo cơ hội để sinh viên tham gia giải quyết các bài toán thực tế liên quan đến dự báo, truy xuất nguồn gốc hoặc báo cáo phát triển bền vững, đồng thời giúp sinh viên tự tin làm việc cùng AI.

Cơ hội nâng cấp vị thế trong chuỗi giá trị

AI sẽ không tự động thay đổi bộ mặt ngành thời trang Việt Nam và cũng có thể mang lại những rủi ro nếu được áp dụng thiếu cân nhắc. Tuy nhiên, khi kết hợp với thế mạnh sản xuất hiện có và việc chú trọng nhiều hơn vào kỹ năng số, AI mang đến cơ hội để Việt Nam bứt phá khỏi định vị chi phí thấp.

Thị trường hiện đang thiếu hụt các nhà thiết kế và quản lý có thể làm việc với công cụ số, cũng như các chuyên gia hoạch định hiểu dữ liệu và các kỹ thuật viên có khả năng diễn giải những hiểu biết do AI tạo ra. Nếu Việt Nam đầu tư vào những năng lực này, chúng ta có thể cạnh tranh bằng đổi mới sáng tạo và sự tin cậy, thay vì chỉ bằng giá cả.

Câu hỏi quan trọng đối với Việt Nam hiện nay không còn là liệu AI có bước vào nhà máy hay không, mà là chúng ta sẽ chuẩn bị ra sao về mặt con người và hệ thống.

Việt Nam đang có cơ hội biến các nhà sản xuất thành những đối tác không thể thiếu trong chuỗi cung ứng vận hành bằng AI. Nếu xây dựng được những năng lực, cơ chế quản trị và quan hệ hợp tác phù hợp, AI có thể giúp Việt Nam nhanh chóng nâng tầm giá trị và tiếp tục phát huy những thành quả đã đạt được.