AX (AI transformation) đang nổi lên như giai đoạn tiếp theo của smart factory trong ngành sản xuất. Tuy nhiên, giới chuyên môn cho rằng điều kiện tiên quyết để triển khai AX không nằm ở việc gắn thêm AI vào nhà máy, mà ở năng lực tích lũy và khai thác dữ liệu công đoạn sản xuất.

Trong thực tế, khi nhận chỉ đạo kiểu “hãy làm AX và chuẩn bị brief liên quan”, câu hỏi đầu tiên tại nhà máy thường là AX có phải smart factory hay không. Câu trả lời là không.

Trước đây, tự động hóa nhà máy (FA) chủ yếu vận hành theo các chương trình được cài đặt sẵn, với thiết bị sản xuất hoạt động theo chuỗi lệnh cố định. Mô hình này phù hợp với sản xuất ít chủng loại, sản lượng lớn, nhưng hệ thống gần như không có khả năng tự đánh giá hay tự điều chỉnh.

Smart factory được xem là bước phát triển tiếp theo, khi nhà máy tích hợp IoT, dữ liệu lớn và hệ thống vật lý - không gian mạng (CPS). Theo Hiệp hội IR Hàn Quốc, ở giai đoạn này, thiết bị có thể trao đổi thông tin theo thời gian thực, mô phỏng trong không gian ảo và tự động xử lý một số tác vụ như đặt và nhận đơn hàng theo tình hình sản xuất.

Dù vậy, vai trò của dữ liệu trong smart factory vẫn chủ yếu dừng ở mức thu thập và giám sát. Khi xảy ra bất thường, con người vẫn là bên xem dữ liệu, phân tích nguyên nhân và đưa ra quyết định ứng phó.

Điểm khác biệt của AX nằm ở đây. AI không chỉ đọc dữ liệu mà trực tiếp phân tích dữ liệu công đoạn sản xuất, suy luận khả năng gây bất thường và đề xuất phương án xử lý. Nói cách khác, ranh giới giữa smart factory và AX nằm ở việc AI có tham gia vào quá trình ra quyết định hay không.

LG Display gọi mô hình này là “AX fab”. Theo doanh nghiệp, nếu smart factory chủ yếu thay thế thao tác thủ công bằng máy móc và hệ thống, thì AX fab tiến thêm một bước: vận hành dựa trên dữ liệu công đoạn và dữ liệu thiết bị, đồng thời bổ sung AI để hướng tới mức độ vận hành thông minh và tự chủ cao hơn.

Sự khác biệt này đã thể hiện rõ trong kết quả vận hành. LG Display cho biết trong năm ngoái, công ty đã triển khai hệ thống sản xuất AI tự phát triển trên toàn bộ công đoạn OLED.

Hiệu quả xuất hiện ngay từ khâu thiết kế. Khi áp dụng thuật toán AI do hãng tự phát triển vào thiết kế phần viền của tấm nền cong cho các màn hình đặc thù, thời gian tạo bản vẽ giảm từ một tháng xuống còn 8 giờ. Trước đó, phần mẫu bù theo thiết kế viền ngoài phải được xử lý thủ công theo từng hình dạng. Nếu phát sinh lỗi, toàn bộ quy trình phải làm lại từ đầu.

Sau khi đưa AI vào, hệ thống có thể tự thiết kế các pattern cần thiết cho bề mặt cong và viền mỏng, qua đó kéo giảm mạnh tỷ lệ lỗi. Ở khâu thiết kế quang học nhằm tối ưu biến thiên màu OLED theo góc nhìn, thời gian xử lý cũng rút từ hơn 5 ngày xuống còn 8 giờ. AI đảm nhiệm toàn bộ chuỗi công việc từ xây dựng phương án, kiểm chứng đến đề xuất.

Tác động tại hiện trường sản xuất còn rõ hơn. AI được huấn luyện bằng tri thức chuyên ngành về sản xuất OLED, từ đó tự động phân tích các khả năng gây bất thường trong từng công đoạn và đưa ra giải pháp. LG Display cũng xây dựng hệ thống để AI tự phân tích dữ liệu công đoạn được thu thập theo thời gian thực trên toàn bộ quy trình, tự lập báo cáo và tạm dừng vận hành những thiết bị bị nghi là nguyên nhân gây lỗi.

Nhờ đó, thời gian cải thiện chất lượng giảm từ 3 tuần xuống còn 2 ngày. Việc mở rộng sản lượng đạt chuẩn giúp công ty tiết kiệm hơn 200 tỷ won mỗi năm. Doanh nghiệp này cho biết bước tiếp theo là phát triển AI tới mức có thể tự đề xuất phương án nâng năng suất và điều khiển thiết bị.

Nếu tóm gọn tiến trình này, khác biệt giữa FA, smart factory và AX nằm ở một câu hỏi cốt lõi: AI có tự ra quyết định hay không.

Trung Quốc hiện đẩy nhanh quá trình chuyển đổi này ở quy mô quốc gia. Từ chiến lược “Made in China 2025” công bố năm 2015, nước này xác định sản xuất là trụ cột năng lực cạnh tranh quốc gia và trong 10 năm đã thúc đẩy lộ trình 3 bước từ FA lên smart factory, rồi tiến tới mô hình thông minh hóa dựa trên AI.

Các dự án trọng điểm bao gồm nâng cấp thông minh các quy trình sản xuất cốt lõi và xây dựng môi trường làm việc số trong những ngành ưu tiên.

Kết quả thể hiện rõ qua số lượng “nhà máy hải đăng” do WEF ghi nhận. Haier cho biết nhà máy lọc nước tại Thanh Đảo được bổ sung vào danh sách trong tháng 1 năm nay, nâng tổng số nhà máy hải đăng của tập đoàn lên 13. Con số này giúp Haier đứng trong nhóm nhiều nhất thế giới, ngang với Schneider Electric.

Nhà máy tại Thanh Đảo nổi bật ở việc tích hợp AI trên toàn bộ giai đoạn tiền xử lý nước. Theo Haier, nhờ áp dụng thuật toán AI cùng 32 giải pháp công nghệ số, nhà máy cải thiện 40% chất lượng, giảm 72% chi phí bảo đảm chất lượng và rút ngắn 53% thời gian lưu kho trung bình.

Theo WEF, Trung Quốc hiện có 84 nhà máy hải đăng, chiếm khoảng 42% tổng số toàn cầu. Trong khi đó, Mỹ có 32, Đức có 18 và Nhật Bản có 15. Tổng của ba nước này là 65, vẫn thấp hơn Trung Quốc.

Chủ tịch Haier Zhou Yunjie nhấn mạnh việc kết hợp AI và robot là “trọng tâm chiến lược” để nâng cấp năng lực sản xuất và hình thành năng lực sản xuất trong tương lai. Ông cho biết Haier sẽ đầu tư hơn 100 tỷ nhân dân tệ trong 5 năm tới vào các công nghệ nền tảng như AI, chất bán dẫn và bảo mật IoT.

Theo bài viết, tốc độ triển khai AI của Haier không chỉ đến từ đầu tư công nghệ, mà còn bắt nguồn từ văn hóa doanh nghiệp sẵn sàng tháo rời quy trình hiện hữu để tái cấu trúc theo cách mới. Các nhà máy hải đăng khác từng được WEF lựa chọn của Haier, gồm nhà máy máy giặt kết nối tại Thượng Hải và nhà máy tủ lạnh tiên tiến, cho thấy AI đang được mở rộng trên toàn bộ mảng điện gia dụng, thay vì chỉ giới hạn ở một nhóm sản phẩm.

Vậy doanh nghiệp đang đứng ở đâu trong lộ trình AX?

Quay lại câu hỏi ban đầu, AX không phải smart factory mà là bước tiếp theo của smart factory. Trong lộ trình phát triển gồm FA - tự động hóa, smart factory - ứng phó chủ động dựa trên dữ liệu, và AX - tự ra quyết định dựa trên AI, phần lớn doanh nghiệp sản xuất nội địa hiện vẫn dừng ở giai đoạn một hoặc hai.

Vì vậy, trang đầu tiên của bản brief cho yêu cầu “làm AX” nên bắt đầu bằng việc xác định nhà máy đang ở giai đoạn nào. Chỉ khi tự chẩn đoán đúng hiện trạng, doanh nghiệp mới có thể xây dựng lộ trình ứng dụng AI khả thi.

Nếu doanh nghiệp đã có sẵn hệ thống thu thập dữ liệu công đoạn sản xuất, việc bổ sung lớp AI có thể tạo ra kết quả trong ngắn hạn. Trường hợp của LG Display là ví dụ điển hình. Khoản tiết kiệm hơn 200 tỷ won mỗi năm có được là nhờ doanh nghiệp này đã tích lũy dữ liệu công đoạn OLED trong thời gian dài.

Ngược lại, nếu chưa có dữ liệu công đoạn mà đã đưa AI vào, hệ thống sẽ thiếu dữ liệu để học, kéo theo hiệu quả hạn chế. Đây cũng là lý do doanh nghiệp khó có thể bỏ qua giai đoạn xây dựng smart factory để nhảy thẳng lên AX.

Vấn đề còn lại là tốc độ. Trong khi Trung Quốc rút ngắn quá trình chuyển đổi 3 giai đoạn vào trong 10 năm bằng chiến lược cấp quốc gia, bất kỳ sự chậm trễ nào của ngành sản xuất nội địa cũng có thể khiến khoảng cách công nghệ nhanh chóng biến thành khoảng cách về chi phí.

Lee Young-ju, Trưởng bộ phận AI sản xuất của LG Display, nhận định sức ép cạnh tranh từ doanh nghiệp Trung Quốc là “rất mạnh”. Ông đồng thời nhấn mạnh AI là công cụ quan trọng nhất để duy trì lợi thế cạnh tranh bền vững.

Chính phủ cũng phản ánh mức độ cấp bách này khi triển khai chương trình hỗ trợ smart factory chuyên biệt cho AI trong sản xuất. Năm ngoái, liên minh Manufacturing AX (M.AX) với sự tham gia của khoảng 1.000 doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu đã được thành lập. Mục tiêu đặt ra là đến năm 2030 phổ cập 500 AI factory và tạo ra hơn 100 nghìn tỷ won giá trị gia tăng.