Sự phức tạp ngày càng tăng của sản phẩm, toàn cầu hóa sản xuất cùng sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình lại cách các doanh nghiệp cơ khí, chế tạo triển khai sản xuất thông minh. Theo ông Zvi Feuer – Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách phần mềm sản xuất kỹ thuật số kiêm CEO Siemens Digital Industries Software tại Israel, nếu muốn chuyển đổi nhà máy từ các hệ thống truyền thống lên mô hình thông minh kết nối, các doanh nghiệp cần đánh giá lại toàn bộ quy trình và phát huy thế mạnh của cả công nghệ lẫn con người.

Chuyển hóa hệ thống truyền thống thành tài sản của tương lai

Phần lớn các doanh nghiệp hiện nay vẫn hoạt động trong môi trường nhà máy lâu đời với nhiều máy móc thiết bị và quy trình sản xuất đã được cá nhân hóa suốt nhiều thập kỷ. Theo ông Feuer, tình trạng phổ biến là các phương pháp cũ ăn sâu khó thay đổi, dữ liệu sản xuất lại phân tán trên nhiều hệ thống tự phát triển. Có doanh nghiệp sử dụng hệ thống kiểm tra chất lượng của Siemens đã hơn 30 năm và phát sinh đến 60 giao diện liên kết với các hệ thống “cây nhà lá vườn” cũ, trong khi đội ngũ phát triển những hệ thống này đều đã không còn. Việc chuyển đổi lên hệ thống quản lý chất lượng hiện đại là vô cùng quan trọng để giảm bớt phức tạp, kết nối lại các quy trình, giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong kỷ nguyên mới.

Cặp đôi Digital Twin và AI: Cầu nối giữa cũ và mới

Một thách thức lớn khác là làm sao tạo dựng mô hình số hóa (digital twin) chính xác cho nhà máy thực tế (brownfield). Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ, phần lớn là dữ liệu phi cấu trúc từ hiện trường sản xuất. Siemens hiện đang ứng dụng AI để “quét” nhà máy, nhận diện hình khối máy móc và liên kết chúng với dữ liệu thiết bị, tự động sinh ra bản mô phỏng số hóa sát thực tế nhất. Theo ông Feuer, vấn đề không chỉ là kết nối các hệ thống mới với cũ, mà còn phải hiểu rõ những gì doanh nghiệp đang có, chúng liên kết ra sao và số hóa lại toàn bộ quy trình để tạo ra giá trị thực sự.

Với công nghệ mới, chỉ cần chuẩn bị bộ dữ liệu khoảng 200 mẫu là đã có thể huấn luyện AI (dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn – LLM) đạt hiệu quả vượt bậc. Điểm mấu chốt nằm ở việc lựa chọn loại dữ liệu đầu vào đúng và sử dụng kỹ thuật RAG (retrieval-augmented generation) để tăng cường chất lượng nguồn dữ liệu. Công nghệ này không chỉ bảo vệ tài sản trí tuệ của doanh nghiệp mà còn cho phép AI tạo nên các mô hình 3D chính xác, phục vụ xây dựng digital twin.

Cân bằng giữa AI và chuyên gia: Nhân tố con người vẫn là trung tâm

Mặc dù tự động hóa cùng AI ngày càng mạnh mẽ, ông Feuer khẳng định yếu tố con người vẫn giữ vai trò trung tâm, nhất là trong lĩnh vực như sản xuất chip bán dẫn, nơi một chiếc máy gồm tới hơn 400.000 chi tiết. AI có thể hỗ trợ đắc lực, song không thể thay thế chuyên môn sâu của các kỹ sư, chuyên gia. Để chuyển đổi thành công lên nhà máy thông minh, các doanh nghiệp không nên “xoá bỏ” những gì đã có mà cần tích hợp và phát huy hệ thống cũ, đồng thời bổ sung công nghệ hiện đại, đầu tư đúng mức cho hệ thống quản lý, cùng với bồi dưỡng đội ngũ nhân lực chất lượng cao.

Với bộ giải pháp digital twin, phần mềm sản xuất kỹ thuật số cùng các công nghệ đám mây và AI của Siemens, doanh nghiệp có thể hiện đại hóa nhà máy lâu năm, mở rộng quy mô toàn cầu, chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai sản xuất thông minh và cạnh tranh bền vững.

Bạn đang lên kế hoạch chuyển đổi nhà máy, tối ưu hóa hệ thống sản xuất hay tích hợp các giải pháp phần mềm quản lý sản xuất thế hệ mới? Đừng để các thách thức về dữ liệu rời rạc, thiết bị cũ và quy trình lạc hậu cản bước phát triển của doanh nghiệp mình! Hãy liên hệ ngay với đội ngũ chuyên gia của MICAD tại https://micad.vn/bao-gia/ để được tư vấn lộ trình số hóa, tích hợp digital twin, AI và các giải pháp quản lý tiên tiến nhất. Chúng tôi sẵn sàng sát cánh cùng bạn trên hành trình chuyển đổi số, nâng tầm nhà máy, mở rộng thị trường và gia tăng giá trị bền vững cho doanh nghiệp cơ khí – chế tạo tại Việt Nam!