Nhà máy thông minh: Phát huy hiệu quả đầu tư công nghệ

Máy mới, cách làm vẫn cũ

Sản lượng tăng nhưng biên lợi nhuận lại giảm. Nghịch lý này được ông Vũ Đức Giang, Chủ tịch Hiệp hội Dệt May Việt Nam đề cập khi nói về thực trạng tại nhiều nhà máy may: kế hoạch sản xuất vẫn dựa vào kinh nghiệm, dữ liệu giữa các công đoạn rời rạc, thiếu liên kết theo thời gian thực. Theo ông Giang, cách tổ chức vận hành ấy khiến doanh nghiệp khó kiểm soát chất lượng tối ưu. Yêu cầu chuyển đổi số vì thế gắn với hoạt động sản xuất thực tế, trước sức ép ngày càng lớn từ khách hàng.

Tuy nhiên theo nhà phân tích Trang Hoàng, một số dự án hoạt động tốt khi thử nghiệm nhưng ít được sử dụng sau khi nhóm triển khai rút đi. Công nghệ được đưa vào dây chuyền, song kết quả cải thiện năng suất, chất lượng và chi phí chưa rõ rệt. Quy trình gần như không thay đổi, người vận hành vẫn xử lý sự cố theo cách cũ; cảnh báo từ hệ thống số chỉ để tham khảo. Dữ liệu rời rạc giữa các bộ phận, thiếu chuẩn hóa chỉ số và cơ chế phản hồi khiến công nghệ khó phát huy hiệu quả.

Theo đó, nhà phân tích này đề nghị doanh nghiệp đánh giá dự án bằng kết quả kinh doanh: giảm thời gian dừng máy, hạn chế phế phẩm, tăng sản lượng và cải thiện độ tin cậy giao hàng. Việc triển khai bắt đầu từ quyết định sản xuất cần cải thiện, cùng quy trình rõ ràng và sự phối hợp giữa sản xuất, tự động hóa, công nghệ thông tin.

Ông Cao Đại An, Trưởng Văn phòng Công nghệ và Giải pháp kiêm Thực hành AI khu vực ASEAN và Nhật Bản tại Hitachi Digital Services, nhấn mạnh: “Tri thức công nghiệp và nền tảng dữ liệu nội bộ chính là chìa khóa cốt lõi”. Theo ông, AI cần học từ dữ liệu sạch của doanh nghiệp để phản ánh thực tế sản xuất; việc ứng dụng phải đi cùng điều chỉnh quy trình và vai trò con người.

Nhìn lại xu hướng nổi bật của những chuyển dịch cốt lõi của ngành sản xuất Việt Nam, TS. David Tw. Chia, Giám đốc điều hành khu vực Đông Nam Á của Beckhoff Automation chỉ ra rằng, nhiều doanh nghiệp đầu tư máy móc nhưng các thiết bị chưa thể trao đổi dữ liệu với nhau, gây khó khăn cho việc kết nối và khai thác thông tin trong sản xuất. Ông khuyến nghị gắn cảm biến cho máy cũ, tận dụng giao thức mở với máy mới. Chỉ số OEE, tức hiệu suất tổng thể thiết bị, giúp theo dõi thời gian vận hành, sản lượng thực tế và tỷ lệ chất lượng sản phẩm.

Đại biểu tham quan dự án nhà máy thông minh của doanh nghiệp Samsung. Ảnh: PV

Đầu tư theo nhu cầu sản xuất

Từ kết nối thiết bị đến sử dụng thông tin, doanh nghiệp cần xác định khâu cần cải thiện, công việc cần hỗ trợ và người tham gia trước khi lựa chọn công nghệ. Chi phí triển khai cũng được đặt trong lựa chọn ấy. Vì vậy, ông Đoàn Đại Phong, Phó Tổng giám đốc Viettel IDC khuyến nghị, DNNVV tận dụng hạ tầng dùng chung, điện toán đám mây hoặc dịch vụ bên ngoài; ưu tiên bài toán kinh doanh cần giải quyết.

Cùng nhìn nhận, ông Cao Đại An đề nghị doanh nghiệp hoạch định lộ trình dài hạn phù hợp, xây dựng nền tảng dữ liệu, xử lý vướng mắc về quy trình, điều chỉnh vai trò con người khi ứng dụng AI.

Để hỗ trợ doanh nghiệp, mới đây, Trung tâm Sản xuất thông minh và Chuỗi giá trị toàn cầu thuộc Trung tâm CMCN 4.0 tại TP Hồ Chí Minh (HCMC C4IR) đã khởi động chương trình thí điểm hỗ trợ doanh nghiệp chuyển đổi sản xuất thông minh, nâng cao năng lực sản xuất “VSM 70”. Chương trình dự kiến lựa chọn 70 doanh nghiệp tham gia mùa 1, với thời gian cải tiến kéo dài 90 ngày và không thu phí. Chương trình sẽ hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá hiện trạng, xây dựng lộ trình cải tiến và tư vấn trực tiếp tại nhà máy, hướng tới đáp ứng yêu cầu về chất lượng, giao hàng, truy xuất nguồn gốc và phát thải.

Về phía cơ quan chức năng, bà Nguyễn Thị Lâm Giang, Cục trưởng Cục Đổi mới sáng tạo, Chuyển đổi xanh và Khuyến công (Bộ Công Thương) nhấn mạnh, doanh nghiệp phải được đặt ở vị trí trung tâm; hỗ trợ cần phù hợp nhu cầu thực tế và mức độ trưởng thành số của từng đơn vị. Theo đó, Bộ này đang định hướng triển khai bao gồm đào tạo lãnh đạo về tư duy chiến lược, nâng kỹ năng người lao động, xây dựng và kết nối dữ liệu phục vụ sản xuất, kinh doanh. Theo bà Giang, Bộ Công Thương xây dựng chính sách và định hướng, thành công của chương trình còn phụ thuộc vào sự tham gia tích cực của doanh nghiệp, hiệp hội, viện nghiên cứu, trường đại học và đơn vị cung cấp giải pháp công nghệ.