Quang cảnh hội thảo. Ảnh: Xuân Anh - TTXVN
Bà Hồ Thị Quyên, Phó Giám đốc ITPC phát biểu tại hội thảo. Ảnh: Xuân Anh - TTXVN
Các chuyên gia nhận định, trong giai đoạn mới, dữ liệu sẽ trở thành tài nguyên cốt lõi của doanh nghiệp. Việc ứng dụng AI, Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây và các mô hình nhà máy thông minh không chỉ giúp nâng cao năng suất lao động mà còn hỗ trợ doanh nghiệp dự báo rủi ro, tối ưu vận hành và giảm chi phí sản xuất. Tuy nhiên, cùng với quá trình số hóa, vấn đề an toàn dữ liệu và bảo mật hệ thống nhà máy cũng trở thành yêu cầu quan trọng để đảm bảo hoạt động sản xuất kinh doanh liên tục.
Ông Lâm Quang Nam, Phó Chủ tịch VINASA phát biểu tại hội thảo. Ảnh: Xuân Anh - TTXVN
"Lợi thế lớn nhất của doanh nghiệp vừa và nhỏ là khả năng thích ứng nhanh, dễ thay đổi quy trình và mô hình quản trị. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu chuyển đổi, tránh đầu tư dàn trải hoặc chạy theo xu hướng công nghệ mà không xuất phát từ nhu cầu thực tế. Chuyển đổi số hiệu quả cần được triển khai theo từng bước nhỏ nhưng có lộ trình rõ ràng và đo lường được hiệu quả", ông Lâm Quang Nam nhấn mạnh.
Liên quan đến hoạt động bảo trì trong sản xuất, ông Trương Văn Hải, Chuyên gia chuyển đổi số của Luvina Software cho biết, nhiều tập đoàn công nghiệp lớn trên thế giới như BASF, Shell, BMW hay Airbus đã ứng dụng AI để triển khai mô hình bảo trì dự đoán và bảo trì chỉ định. Các hệ thống này cho phép doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ cảm biến, phân tích theo thời gian thực để dự báo nguy cơ hỏng hóc trước khi sự cố xảy ra.
Trong khi đó, phần lớn doanh nghiệp Việt Nam vẫn áp dụng phương thức bảo trì thụ động, chủ yếu xử lý khi thiết bị gặp sự cố hoặc bảo trì định kỳ theo lịch cố định. Điều này dẫn tới tình trạng lãng phí vật tư, giảm hiệu suất vận hành và phát sinh nhiều chi phí sửa chữa. Nhiều doanh nghiệp còn phải thuê chuyên gia nước ngoài với chi phí rất lớn khi xảy ra hỏng hóc nghiêm trọng, đồng thời chịu thiệt hại do dây chuyền sản xuất phải dừng hoạt động kéo dài.
Theo ông Trương Văn Hải, rào cản lớn nhất hiện nay là dữ liệu bảo trì còn phân tán, lưu trữ rời rạc và thiếu tính chuẩn hóa nên chưa đủ điều kiện để ứng dụng AI. Ngoài ra, nhiều nhà máy vẫn sử dụng thiết bị cũ, thiếu kết nối tự động giữa hệ thống vận hành và quản trị. Nguồn nhân lực có khả năng kết hợp giữa vận hành kỹ thuật với phân tích dữ liệu cũng còn thiếu hụt.
Để bắt kịp xu hướng công nghệ, chuyên gia này khuyến nghị doanh nghiệp cần từng bước chuyển sang mô hình bảo trì dựa trên tình trạng thiết bị. Trước mắt, doanh nghiệp nên tập trung chuẩn hóa dữ liệu, nâng cấp cảm biến, đào tạo nhân sự và triển khai hệ thống quản lý bảo trì đồng bộ. Về lâu dài, cần xây dựng nền tảng dữ liệu công nghiệp để kết nối liên thông các hệ thống sản xuất và quản trị, tạo nền tảng cho ứng dụng AI trong vận hành nhà máy thông minh.
Ở góc độ quản trị dữ liệu, ông Khương Anh Dũng, Phó Giám đốc Bosch Global Software Technologies cho rằng, sự phân mảnh dữ liệu đang là nguyên nhân khiến nhiều doanh nghiệp mất nhiều thời gian và chi phí để rà soát lỗi sản xuất. Bên cạnh đó, nhiều nhà máy vẫn còn lưu trữ dữ liệu cục bộ theo từng bộ phận, dẫn đến thiếu minh bạch trong toàn bộ chuỗi vận hành.
Trong khi đó, việc số hóa và trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực có thể giúp doanh nghiệp giám sát tập trung, phát hiện sớm bất thường và tối ưu quy trình vận hành. Thực tế triển khai cho thấy các giải pháp số hóa có thể giúp doanh nghiệp giảm khoảng 25% chi phí bảo trì, tăng năng suất từ 5-10% và nâng cao khả năng sẵn sàng của máy móc thêm 15%.
Ông Nguyễn Thành Luân, Giám đốc Trung tâm tư vấn chuyển đổi số ITG DX khuyến khích doanh nghiệp nhỏ và vừa xây dựng lộ trình chuyển đổi số theo từng cấp độ trưởng thành, từ số hóa cơ bản đến chuyển đổi toàn diện. Theo đó, việc ứng dụng AI và mô hình "bản sao số" (Digital Twin) sẽ giúp doanh nghiệp giám sát thiết bị theo thời gian thực, dự báo sự cố và nâng cao hiệu quả quản trị vận hành.
Các chuyên gia nhận định, chuyển đổi số trong sản xuất không còn là câu chuyện của riêng các tập đoàn lớn mà đang trở thành yêu cầu sống còn đối với cả doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tuy nhiên, để quá trình này đạt hiệu quả, doanh nghiệp cần có chiến lược dài hạn, lựa chọn công nghệ phù hợp với nhu cầu thực tế và xây dựng nền tảng dữ liệu đồng bộ làm cơ sở cho phát triển nhà máy thông minh trong tương lai./.
