Skip to main content

Khai thác AI trong doanh nghiệp số theo hướng bền vững

Để duy trì lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp cần chuyển mình thành doanh nghiệp số theo hướng bền vững. Khi ứng dụng các công nghệ tiên tiến, doanh nghiệp không chỉ nâng cao khả năng thích ứng linh hoạt mà còn cải thiện hiệu quả vận hành. Phần nội dung dưới đây sẽ tập trung làm rõ vai trò của AI trong việc nâng cao chất lượng sản xuất, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và tối ưu việc sử dụng tài nguyên trong các nhà máy hiện đại.

Định hình dòng chảy lịch sử

Lịch sử được tạo nên bởi những con người dám đổi mới — những người có thể nghĩ ra các cách tiếp cận hoàn toàn mới để giải quyết những thách thức họ đối mặt. Thực tế, thời kỳ đồ đá không kết thúc vì con người hết đá, mà bởi chúng ta đã tìm ra những giải pháp mới hiệu quả hơn, phù hợp hơn với nhu cầu của thời đại.

Tương lai cũng đang được định hình theo cách tương tự. Những xu hướng đa chiều, trải rộng trên các lĩnh vực kinh doanh, xã hội và công nghệ, đang đặt ra nhiều thách thức mới cho doanh nghiệp hiện đại. Để vượt qua những thách thức này, doanh nghiệp buộc phải đổi mới và áp dụng các phương thức quản lý phù hợp hơn với bối cảnh mới. Cụ thể, doanh nghiệp cần chuyển mình thành doanh nghiệp số theo hướng bền vững, nhằm quản lý hiệu quả toàn bộ vòng đời sản phẩm và hoạt động sản xuất trong cả thế giới thực lẫn môi trường số.

Điểm cốt lõi của doanh nghiệp số nằm ở khả năng kết nối thế giới thực với môi trường số. Từ đó, dữ liệu được thu thập trong quá trình vận hành sẽ được chuyển hóa thành những thông tin giá trị, giúp cải thiện hoạt động trong thực tế. Khi hai “thế giới” này được liên kết, dữ liệu có thể luân chuyển thông suốt giữa tất cả các bên tham gia trong vòng đời sản phẩm, sản xuất và dịch vụ. Chính dòng chảy dữ liệu liên tục này giúp doanh nghiệp phản ứng linh hoạt hơn trước nhu cầu thị trường, đẩy nhanh đổi mới, nâng cao chất lượng, đồng thời giảm phát thải carbon và tối ưu việc sử dụng tài nguyên.

Những điểm chính cần nắm:

  • Các đặc trưng quan trọng của doanh nghiệp số theo hướng bền vững
  • Vai trò của AI trong mô hình doanh nghiệp số bền vững
  • Cách các doanh nghiệp sản xuất có thể ứng dụng AI ngay hôm nay để hỗ trợ giảm phát thải, đồng thời nâng cao chất lượng và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường
Một nhân viên vận hành máy móc trong nhà máy sản xuất điện tử
Hai nhân viên vừa đi vừa trao đổi trong xưởng sản xuất tại Nhà máy điện tử Siemens ở Erlangen.

Hành trình chuyển đổi số: Nhà máy điện tử Siemens tại Erlangen

Nhà máy điện tử hiện đại của Siemens tại Erlangen, Đức cũng đối mặt với những thách thức giống như nhiều doanh nghiệp sản xuất khác hiện nay. Bài toán đặt ra là làm sao vừa sản xuất hiệu quả, vừa ưu tiên giảm phát thải, tăng tốc độ, đảm bảo chất lượng và tối ưu chi phí. Tại nhà máy điện tử ở Erlangen, Siemens sản xuất các bộ biến tần SINAMICS và hệ thống điều khiển CNC SINUMERIK phục vụ cho chính hãng và khách hàng trên toàn cầu. Đồng thời, nhà máy cũng phải từng bước tích hợp các giải pháp số thông minh vào hệ thống và hạ tầng hiện hữu — vốn được xây dựng từ trước đó — mà vẫn đảm bảo hoạt động ổn định và liên tục.

Nhà máy nhận ra rằng không thể giải quyết những thách thức này nếu không đẩy mạnh số hóa, tiếp nối hành trình chuyển đổi đã được khởi động từ nhiều thập kỷ trước, hướng tới mô hình doanh nghiệp số bền vững. Các giải pháp số trong thiết kế kỹ thuật, quản lý vận hành tại xưởng, quản lý vòng đời sản phẩm và nhiều lĩnh vực khác đã tạo nên nền tảng cốt lõi. Trên nền tảng đó, nhà máy có thể tiếp tục phát triển và tích hợp các công nghệ, chức năng tiên tiến hơn nhằm nâng cao hiệu quả vận hành tại Erlangen.

Trí tuệ nhân tạo (AI) công nghiệp là một trong những công nghệ tiên tiến đang được triển khai tại nhà máy. Nếu như AI hướng tới người tiêu dùng thường được dùng để tạo nội dung như bài phát biểu đám cưới hay hình ảnh cho mạng xã hội, thì AI công nghiệp trong nhà máy lại đảm nhiệm những vai trò thiết thực hơn: điều khiển máy móc, quản lý hoạt động trên xưởng và phân tích dữ liệu để đánh giá hiệu suất, hỗ trợ ra quyết định. Những hệ thống AI này đòi hỏi phải có độ ổn định cao, vận hành đáng tin cậy và đặc biệt là đảm bảo an toàn, ngay cả khi làm việc trực tiếp cùng con người.

Vậy hiện nay, Nhà máy điện tử Siemens tại Erlangen đang ứng dụng AI công nghiệp như thế nào để thúc đẩy giảm phát thải, nâng cao chất lượng và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường? Hãy cùng tìm hiểu.

Hành trình chuyển đổi số: Nhà máy điện tử Siemens tại Erlangen

Trước khi có thể cải tiến quy trình, máy móc hay hệ thống, điều quan trọng là phải hiểu rõ từng yếu tố thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu. Trong quá trình vận hành hằng ngày, một doanh nghiệp số tạo ra khối lượng dữ liệu rất lớn. Trong môi trường nhà máy, nguồn dữ liệu này bao gồm thông tin về mức tiêu thụ năng lượng của từng hệ thống cũng như toàn bộ nhà máy, dữ liệu sản lượng, dữ liệu vận hành theo thời gian thực từ các thiết bị kết nối và nhiều thông tin liên quan khác. Việc thu thập và khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu đóng vai trò then chốt trong quản lý nhà máy số hiện đại. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu lớn cũng khiến quá trình tổng hợp và phân tích trở nên phức tạp và đầy thách thức.

Một nhân viên đang kiểm tra robot công nghiệp.
Một nhân viên sử dụng máy tính xách tay để kiểm tra thông tin ngay tại xưởng sản xuất.

AI công nghiệp: Nâng cao hiệu quả, tốc độ và chất lượng

Dòng dữ liệu được kết nối xuyên suốt trong doanh nghiệp số mở ra cơ hội lớn để ứng dụng AI, giúp đẩy nhanh quá trình phân tích khối dữ liệu khổng lồ. Nhờ đó, các hoạt động tối ưu trong nhà máy — từ khu vực sản xuất đến các hệ thống liên quan — có thể được triển khai nhanh hơn đáng kể so với trước đây. Tại Nhà máy điện tử Siemens ở Erlangen, dữ liệu từ toàn bộ nhà máy đã được khai thác để triển khai các giải pháp sử dụng năng lượng thông minh. Kết quả là mức tiêu thụ năng lượng giảm 25%, trong khi lượng phát thải carbon ròng giảm tới 50%. Bên cạnh đó, các cải tiến có trọng tâm trong hiệu quả sản xuất cũng góp phần giảm 50% lượng năng lượng cần thiết để tạo ra mỗi sản phẩm.

AI còn cho phép triển khai bảo trì dự đoán một cách thực sự hiệu quả, giúp tránh tình trạng dừng máy ngoài kế hoạch gây bất ngờ cho đội ngũ vận hành. Dữ liệu từ máy móc và hoạt động bảo trì được phân tích, đối chiếu với các trường hợp trong quá khứ để nhận diện quy luật và đề xuất hướng xử lý phù hợp. Tại nhà máy, phương pháp này được áp dụng trong công đoạn phay thuộc quy trình sản xuất bảng mạch in. Trong quá trình phay, bụi mịn phát sinh và dần tích tụ trên trục quay, làm cản trở chuyển động hoặc, khi tích tụ quá nhiều, có thể dẫn đến dừng máy ngoài kế hoạch. Để tránh những gián đoạn tốn kém như vậy, hệ thống bảo trì dự đoán theo dõi dòng điện và tốc độ quay của trục, từ đó phát hiện dấu hiệu bất thường và thậm chí dự báo trước các trạng thái tới hạn có thể xảy ra.

Quy trình thông minh, vận hành hiệu quả hơn

AI không chỉ tạo ra đột phá ở cấp độ hệ thống mà còn mang lại cải tiến rõ rệt cho từng quy trình và thiết bị, cho phép tăng cường sự phối hợp giữa con người và robot ngay tại xưởng sản xuất, vừa đảm bảo hiệu quả vừa đáp ứng yêu cầu an toàn. Tại Nhà máy điện tử Siemens ở Erlangen, AI kết hợp với công nghệ thị giác máy tính được ứng dụng để giúp cánh tay robot thực hiện thao tác gắp – đặt linh kiện với độ linh hoạt và chính xác tương đương người vận hành. Với các hệ thống robot truyền thống, việc phân biệt các loại linh kiện khác nhau gần như không thể thực hiện, do đó vật liệu đầu vào phải được phân loại và sắp xếp sẵn. Khi tích hợp AI vào hệ thống điều khiển, robot có thể tự nhận diện từng loại linh kiện trong một khay chưa được sắp xếp, thực hiện thao tác gắp và đặt đúng vị trí với độ chính xác cao.

Khi được “nâng cấp” bằng AI, robot có thể đảm nhiệm hoàn toàn các thao tác gắp – đặt lặp đi lặp lại một cách tự động, với chi phí hợp lý. Nhờ đó, những công việc vốn tốn thời gian và dễ gây nhàm chán cho con người được xử lý hiệu quả hơn. Tuy nhiên, trước khi có thể đưa các cánh tay robot thông minh vào vận hành, quá trình huấn luyện là bước không thể thiếu. Với mô hình doanh nghiệp số, nhà máy có thể tận dụng mô phỏng dựa trên vật lý và công nghệ Bản sao số để huấn luyện thuật toán trong môi trường ảo, bao gồm nhận diện linh kiện cũng như thao tác gắp và đặt. Dữ liệu huấn luyện tổng hợp được tạo và gán nhãn tự động, giúp rút ngắn thời gian triển khai đồng thời giảm đáng kể công sức cần thiết trong quá trình huấn luyện robot.

Một trạm sản xuất tích hợp robot ứng dụng AI để thực hiện thao tác gắp – đặt linh kiện.
Một chuyên gia Siemens đang giới thiệu mô hình bản sao số của quy trình sản xuất bảng mạch in (PCB) trên màn hình cho đồng nghiệp.

Ứng dụng AI để nâng cao độ chính xác và hiệu quả

Những công đoạn đòi hỏi độ tinh vi cao cũng có thể được tự động hóa khi robot được trang bị khả năng thao tác linh hoạt tương tự như bàn tay con người. Việc tích hợp cảm biến lực và mô-men xoắn vào đầu công tác của cánh tay robot điều khiển bằng AI giúp kiểm soát chính xác lực tác động khi xử lý vật thể. Điều này đặc biệt quan trọng trong các quy trình liên quan đến linh kiện nhỏ và dễ hư hỏng, chẳng hạn như các chi tiết trong bảng mạch in (PCB). Trên thực tế, khi đảm nhiệm những công việc tinh xảo như vậy, cánh tay robot cần đạt được độ “cảm tay” gần như tương đương với một bác sĩ phẫu thuật khi khâu vết thương!

Tại Nhà máy điện tử Siemens ở Erlangen, quá trình sản xuất bảng mạch in (PCB) bao gồm công đoạn lắp ráp linh kiện có chân xuyên qua các lỗ rất nhỏ trên nền mạch — còn gọi là công nghệ xuyên lỗ (THT). Ở công đoạn này, các linh kiện nhạy cảm, kích thước nhỏ phải được đưa chính xác vào những lỗ có đường kính chỉ vài phần mười milimét. Nhờ ứng dụng AI, robot có thể thao tác nhẹ nhàng, đảm bảo linh kiện được lắp đúng vị trí và cố định chắc chắn mà không gây hư hại. Nhìn chung, việc tự động hóa những công đoạn tinh vi như vậy không chỉ giúp nâng cao chất lượng sản xuất mà còn giảm bớt các công việc lặp lại, kém thuận tiện về mặt thao tác cho người lao động.

Không chỉ mang lại lợi ích trực tiếp như nâng cao chất lượng sản xuất và giảm chi phí, ứng dụng AI trong môi trường xưởng còn góp phần cải thiện tính bền vững của nhà máy. Độ chính xác cao trong quá trình lắp THT giúp giảm tỷ lệ phế phẩm, từ đó hạn chế lãng phí vật liệu và năng lượng, nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể. Bên cạnh đó, khi robot có khả năng xử lý linh kiện mà không cần phân loại sẵn, các khay nhựa dùng để sắp xếp linh kiện trước đây không còn cần thiết. Kết quả là hàng nghìn chi tiết nhựa được loại bỏ, góp phần giảm đáng kể lượng chất thải phát sinh.

Tương lai của doanh nghiệp số bền vững

Doanh nghiệp số có thể tận dụng AI cùng khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày để nhận diện và khai thác các cơ hội giảm phát thải, tiết kiệm tài nguyên, tăng cường tái chế… trên toàn bộ hoạt động nội bộ cũng như trong chuỗi cung ứng toàn cầu. Đáng chú ý, các quyết định ở giai đoạn thiết kế sản phẩm có thể chi phối tới 80% tác động môi trường của sản phẩm khi đi vào thực tế. Nói cách khác, phần lớn lãng phí bắt nguồn từ chính khâu thiết kế. Với sự kết hợp giữa Bản sao số, dữ liệu và AI, doanh nghiệp có thể đánh giá mức độ bền vững của từng phương án thiết kế, từ đó tối ưu hiệu suất, sử dụng vật liệu hiệu quả hơn và nâng cao khả năng tái chế.

Trong sản xuất, AI giúp tối ưu kế hoạch sản xuất theo nhu cầu, phát hiện cơ hội tiết kiệm năng lượng và — như tại nhà máy Erlangen — cải thiện đáng kể chất lượng, đồng thời giảm tỷ lệ phế phẩm và lãng phí vật liệu. Không chỉ dừng lại ở đó, AI còn đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý các chuỗi cung ứng toàn cầu phức tạp, hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn nhà cung cấp và xây dựng hệ thống logistics dựa trên các tiêu chí về chi phí, chất lượng và tính bền vững. Khi mô hình doanh nghiệp số bền vững tiếp tục được hoàn thiện và mở rộng, những nhà máy như Nhà máy điện tử Siemens tại Erlangen chính là “bãi thử” quan trọng cho các công nghệ và giải pháp mới, góp phần giúp doanh nghiệp thích ứng và vượt qua những thách thức của hiện tại cũng như trong tương lai.

Một chuyên gia Siemens đang giới thiệu mô hình Bản sao số của một sản phẩm trên màn hình cho đồng nghiệp.