Ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất

Thực tế hiện nay, tại Việt Nam, AI đã trở thành công cụ thiết thực giúp doanh nghiệp giảm chi phí, nâng cao năng suất, tăng tính chính xác và đảm bảo sự ổn định trong vận hành. Song, việc triển khai cũng đặt ra nhiều thách thức liên quan đến yêu cầu về dữ liệu, nguồn nhân lực, chi phí đầu tư, khả năng tích hợp hệ thống và xác định lộ trình phù hợp với năng lực từng doanh nghiệp.

Giáo sư Rick Bennett, Phó Hiệu trưởng và Phó Chủ tịch Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) nhận định, AI đã chuyển đổi thành động lực then chốt thúc đẩy năng suất, chất lượng và năng lực cạnh tranh, áp dụng cho các nhà máy quy mô lớn lẫn doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Vấn đề cốt lõi đặt ra đối với cộng đồng doanh nghiệp Việt hiện nay là việc xác định phương thức triển khai AI một cách hiệu quả, có trách nhiệm, phù hợp với nguồn lực cũng như mức độ sẵn sàng của từng đơn vị. Bởi, AI là hệ sinh thái được xây dựng trên 3 trụ cột cốt lõi: con người (năng lực của đội ngũ lãnh đạo, kỹ sư và người lao động), quy trình (cách thức tổ chức vận hành, lập kế hoạch và ra quyết định), và công nghệ (các công cụ AI, dữ liệu và tự động hóa).

Bàn về vấn đề này, Phó Giáo sư Ali Al-Dulaimi, Trưởng khoa Khoa học Máy tính và Công nghệ, Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) cho biết, phân tích cho thấy Việt Nam có tiềm năng dịch chuyển sang hướng phát triển tập trung vào “Việt Nam cộng Trí tuệ”. Tuy nhiên, vẫn có nguy cơ về sự hình thành một “nền kinh tế 2 tốc độ”. Trong khi khoảng 9% doanh nghiệp tiên phong, chủ yếu là các công ty FDI và các tập đoàn lớn, đã chủ động áp dụng các công nghệ tiên tiến dựa trên AI, thì 91% các doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn đang gặp khó khăn trong việc áp dụng công nghệ.

“Một điểm quan trọng là vai trò của AI trong việc đáp ứng các tiêu chuẩn xanh quốc tế, đặc biệt là Cơ chế điều chỉnh biên giới carbon (CBAM) của Liên minh châu Âu có hiệu lực vào năm 2025. Các hệ thống AI được xem là giải pháp khả thi để theo dõi năng lượng tiêu thụ theo thời gian thực trên từng đơn vị sản phẩm, tạo điều kiện cho việc cung cấp “hộ chiếu xanh” cho hàng hóa xuất khẩu. Khoản tiết kiệm năng lượng, trung bình từ 15-20%, chính là đòn bẩy giúp doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn xanh ưu đãi, từ đó thực hiện việc tái đầu tư vào nâng cấp công nghệ cho chu trình mới” - ông Ali Al-Dulaimi nhấn mạnh.

Theo TS. Dương Hồng Loan, cố vấn Chiến lược cấp cao Đại học Anh Quốc Việt Nam, Viện trưởng Viện Sáng kiến Việt Nam, việc cải thiện năng suất lao động thông qua ứng dụng công nghệ đang là yêu cầu cấp thiết để nền kinh tế. Một thách thức đặt ra là phần lớn lực lượng lao động trong ngành sản xuất (khoảng 95%) cần được bồi dưỡng thêm về trình độ chuyên môn, đặc biệt là các kỹ năng phân tích dữ liệu và ứng dụng công nghệ.

Tuy nhiên, quá trình ứng dụng thực tiễn tại các đơn vị vẫn còn tồn tại một số hạn chế. Năm thách thức chính được nhận diện bao gồm: nhu cầu hoàn thiện kỹ năng, nâng cao nhận thức, bổ sung nguồn lực, tăng cường năng lực tổ chức và đổi mới chất lượng đào tạo.

Thực tiễn cho thấy, khoảng 70% nhân lực cần được bổ sung kiến thức về AI và 17% lực lượng lao động có nhu cầu đào tạo công nghệ cao trong thời gian tới. Bên cạnh đó, bài toán cân đối nguồn lực cũng được đặt ra khi 58% doanh nghiệp quan tâm đến vấn đề chi phí và 60% người lao động cân nhắc về quỹ thời gian học tập. Các hình thức đào tạo ngắn hạn (1-2 ngày) hiện được đánh giá là chưa hiệu quả để bắt kịp với tốc độ phát triển của công nghệ.

“Đối với khối doanh nghiệp vừa và nhỏ, chiến lược triển khai AI nên định hướng tập trung vào các giải pháp thực tiễn, tối ưu chi phí. Đối với các doanh nghiệp quy mô lớn, chiến lược cần hướng tới mô hình tự động hóa toàn diện, kiểm soát chất lượng thông minh, xử lý dữ liệu thời gian thực và quản trị rủi ro tài chính, từ đó xây dựng chiến lược quản trị tổng thể dựa trên dữ liệu. Yếu tố con người được xác định là trọng tâm trong chiến lược chuyển đổi số; lộ trình nâng cao năng lực số cũng nên triển khai theo hướng “bước nhỏ, sau đó tăng dần độ phức tạp”, bà Loan phân tích.

Thanh Tuyết