Triển khai AI trong sản xuất: Cơ hội và thách thức

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ mà đã trở thành động lực then chốt, định hình tương lai ngành sản xuất hiện đại. Với khả năng tự học, suy luận và tự động hóa vượt trội, AI mở ra cơ hội tối ưu hóa các quá trình sản xuất - kinh doanh, cải tiến chất lượng sản phẩm và sáng tạo ra các giá trị độc đáo.

 
Theo Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO), trí tuệ nhân tạo (AI) là “hệ thống được thiết kế để tạo ra các kết quả như nội dung, dự báo, khuyến nghị hoặc quyết định nhằm đạt được các mục tiêu do con người đặt ra” (ISO/IEC 22989:2022). Hiểu một cách đơn giản, AI là một công cụ giúp máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người. 

Để hiểu rõ hơn về cách AI hoạt động trong sản xuất, chúng ta cần tìm hiểu một số khái niệm cơ bản: Học máy (Machine Learning) là kỹ thuật giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Ví dụ, hệ thống học máy dự đoán thời điểm máy móc cần bảo trì bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến. Thị giác máy tính (Computer Vision) cho phép máy tính "nhìn thấy" và hiểu nội dung trong hình ảnh, ứng dụng để kiểm tra chất lượng, phát hiện lỗi và phân loại sản phẩm. Học tăng cường (Reinforcement Learning) giúp máy học cách thực hiện nhiệm vụ bằng cách thử và sai, tương tự như con người. Ví dụ, robot học cách lắp ráp một sản phẩm qua nhiều lần thực hiện và nhận phản hồi.

Mặc dù AI hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích cho ngành sản xuất, việc ứng dụng công nghệ này vẫn đối mặt với không ít thách thức. Dưới đây là những khó khăn chính mà các doanh nghiệp sản xuất cần vượt qua:

• Chi phí đầu tư ban đầu lớn: Triển khai AI đòi hỏi khoản đầu tư đáng kể cho cả phần cứng, phần mềm và con người. AI cần sức mạnh tính toán lớn, đòi hỏi đầu tư vào các máy chủ mạnh mẽ, GPU chuyên dụng và bộ nhớ dung lượng cao. Doanh nghiệp cần mua hoặc phát triển các phần mềm AI phức tạp như các nền tảng học máy, thư viện xử lý dữ liệu và công cụ phân tích. Đào tạo đội ngũ kỹ sư phân tích dữ liệu, chuyên gia AI để vận hành và bảo trì hệ thống là rất cần thiết, nhưng chi phí cho việc này không hề nhỏ.
• Thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao: AI "học" từ dữ liệu và chất lượng của dữ liệu huấn luyện ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của mô hình AI.  Thực tế cho thấy nhiều doanh nghiệp sản xuất gặp khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu đủ lớn và chất lượng cao để huấn luyện AI. Theo McKinsey, chỉ khoảng 20% doanh nghiệp sản xuất có đủ dữ liệu để triển khai AI một cách hiệu quả. Các vấn đề thường gặp như Dữ liệu không đầy đủ: Thiếu dữ liệu về một số khía cạnh của quy trình sản xuất; Dữ liệu không chính xác: Lỗi nhập liệu, lỗi đo lường hoặc dữ liệu bị nhiễu; Dữ liệu không nhất quán: Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau với định dạng và tiêu chuẩn khác nhau.
• Thiếu hụt chuyên gia về AI và khoa học dữ liệu: Nhu cầu về chuyên gia AI và khoa học dữ liệu đang tăng cao trên toàn cầu, trong khi nguồn cung còn hạn chế. Các doanh nghiệp sản xuất thường gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và giữ chân nhân tài. Thiếu hụt chuyên gia có thể dẫn đến việc triển khai AI chậm trễ, kém hiệu quả hoặc thậm chí thất bại.
• Nguy cơ bị tấn công mạng: Hệ thống AI thường xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, bao gồm thông tin về thiết kế sản phẩm, quy trình sản xuất và dữ liệu khách hàng. Điều này khiến những dữ liệu này trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các cuộc tấn công mạng.  Doanh nghiệp cần đầu tư vào an ninh mạng để bảo vệ hệ thống AI và dữ liệu khỏi các mối đe dọa.
• Khó khăn trong việc tích hợp AI với hệ thống hiện có: Nhiều doanh nghiệp sản xuất, đặc biệt là những doanh nghiệp lâu đời có hệ thống CNTT phức tạp và lỗi thời. Việc tích hợp AI với những hệ thống này có thể gặp nhiều khó khăn về kỹ thuật và tương thích.

Việc tận dụng AI mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, từ cải thiện hiệu quả hoạt động đến mở ra những cơ hội phát triển mới. Tuy nhiên, triển khai AI không chỉ đơn thuần là đầu tư vào công nghệ. Để thành công, doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược triển khai rõ ràng, tập trung vào các yếu tố sau:

• Xác định rõ ràng mục tiêu: Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần xác định cụ thể các mục tiêu mong muốn đạt được. AI có thể hỗ trợ giải quyết nhiều vấn đề, từ tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu khách hàng đến dự đoán xu hướng thị trường. Việc làm rõ mục tiêu giúp doanh nghiệp lựa chọn đúng công nghệ và giải pháp, đồng thời đảm bảo nguồn lực được tập trung vào các ứng dụng mang lại giá trị cao nhất.
• Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu: AI hoạt động dựa trên dữ liệu. Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng một cơ sở hạ tầng dữ liệu vững chắc, bao gồm: Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác và nhất quán từ các nguồn khác nhau; đầu tư vào hệ thống lưu trữ dữ liệu an toàn, có khả năng mở rộng và đáp ứng nhu cầu xử lý của AI; và phát triển quy trình xử lý dữ liệu hiệu quả, như làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu để phù hợp với yêu cầu của các mô hình AI.
• Đào tạo nhân lực: Để triển khai và vận hành AI hiệu quả, doanh nghiệp cần có đội ngũ nhân lực am hiểu về công nghệ này. Cần tổ chức các chương trình đào tạo, hội thảo để nâng cao nhận thức về AI cho toàn bộ nhân viên; đào tạo kỹ sư phân tích dữ liệu, chuyên gia AI có khả năng xây dựng, triển khai và bảo trì hệ thống AI; và xây dựng môi trường làm việc hấp dẫn để thu hút và giữ chân nhân tài trong lĩnh vực AI.
• Hợp tác với chuyên gia: Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp nên hợp tác với các chuyên gia, đơn vị cung cấp giải pháp AI để được tư vấn, hỗ trợ triển khai và vận hành hệ thống.  Quá trình hợp tác giúp doanh nghiệp học hỏi kinh nghiệm và kiến thức từ các chuyên gia hàng đầu; được tư vấn lựa chọn giải pháp AI phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp; và tránh những sai lầm phổ biến trong quá trình triển khai AI.
• Triển khai theo từng giai đoạn: Thay vì triển khai AI trên quy mô lớn ngay từ đầu, doanh nghiệp nên áp dụng phương pháp "từ nhỏ đến lớn", bắt đầu từ những ứng dụng đơn giản, dễ thực hiện và mang lại hiệu quả nhanh chóng. Sau đó, dựa trên kinh nghiệm và kết quả đạt được, doanh nghiệp có thể dần dần mở rộng quy mô và triển khai các ứng dụng AI phức tạp hơn.

Tương lai của ngành sản xuất là sự kết hợp hài hòa giữa trí tuệ con người và sức mạnh máy móc. Trong đó con người sẽ đóng vai trò chủ đạo trong việc định hướng chiến lược, phát triển các ý tưởng mới và tìm giải pháp đột phá để giải quyết những vấn đề phức tạp. Còn AI sẽ hỗ trợ con người thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu lớn và tự động hóa các quá trình. Sự kết hợp này giúp xây dựng một nền sản xuất thông minh, hiệu quả và bền vững. 

 GIC Việt Nam