AI trong sản xuất đang được kỳ vọng lớn, nhưng dữ liệu hiện chưa đạt chuẩn AI-Ready nên các mô hình AI tạo sinh chưa phát huy hiệu quả tối đa, theo phân tích vừa được PwC công bố. Hãng tư vấn này nhấn mạnh doanh nghiệp cần chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng cơ chế khai thác và để khối vận hành (domain) dẫn dắt quá trình chuyển đổi.

Vì sao AI trong sản xuất cần đạt chuẩn AI-Ready?

AI-Ready là trạng thái mà dữ liệu và hệ thống của doanh nghiệp sẵn sàng để các mô hình AI tạo sinh (generative AI) khai thác và tạo ra giá trị thực tế. Trong bối cảnh nhiều công ty Nhật Bản đang đẩy mạnh ứng dụng AI tạo sinh, ngành sản xuất – vốn có lượng dữ liệu lớn – được kỳ vọng sẽ gia tăng sức cạnh tranh thông qua các sáng kiến hướng tới Physical AI (AI vật lý), tức là AI tương tác và điều khiển các hệ thống vật lý, máy móc trong nhà máy.

Tuy nhiên, dữ liệu hiện tại vẫn chưa đạt trạng thái AI-Ready. Điều đó có nghĩa là dù có dùng AI tạo sinh, kết quả mang lại vẫn chưa tương xứng với tiềm năng. PwC cho rằng đây là bài toán cấp thiết, không chỉ dừng ở việc làm sạch dữ liệu mà còn cần xây dựng cơ chế cho phép dữ liệu được thu thập, kết nối và sử dụng một cách hiệu quả.

Những thách thức khi áp dụng AI trong sản xuất hiện nay

Phân tích của PwC chỉ ra rằng doanh nghiệp sản xuất phải đối mặt với nhiều thách thức trên năm phương diện: dữ liệu, nền tảng, quản trị, quy trình và tổ chức. Về dữ liệu, các nhà máy thường có dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa, chưa sẵn sàng cho các thuật toán AI. Về nền tảng, hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ để dữ liệu có thể truy cập và xử lý tập trung.

Về quản trị (governance), nhiều doanh nghiệp chưa có chính sách rõ ràng về quyền sở hữu, chất lượng và bảo mật dữ liệu. Về quy trình, các quy trình vận hành hiện hữu thường được thiết kế trước khi có AI, nên chưa tối ưu cho việc khai thác dữ liệu tự động. Về tổ chức, sự phối hợp giữa bộ phận công nghệ và bộ phận sản xuất còn lỏng lẻo, dẫn đến các dự án AI không gắn với nhu cầu thực tế.

Vai trò của khối vận hành và đồng hành từ PwC

PwC đặc biệt nhấn mạnh tính tất yếu của việc để khối vận hành – tức các bộ phận trực tiếp quản lý sản xuất, chuỗi cung ứng, chất lượng – đóng vai trò chủ đạo trong hành trình AI-Ready. Lý do là vì khối này hiểu rõ nhất nghiệp vụ, biết dữ liệu nào quan trọng và bài toán nào cần giải quyết. Bộ phận công nghệ chỉ nên là đơn vị hỗ trợ, còn định hướng và quyết định phải đến từ domain.

Nếu để dự án AI do bộ phận công nghệ dẫn dắt, rủi ro cao là AI được xây dựng nhưng không giải quyết đúng vấn đề kinh doanh hoặc không được đưa vào sử dụng thực tế. Ngược lại, khi domain làm chủ, quá trình chuyển đổi sẽ bám sát mục tiêu chiến lược, từ đó tạo ra giá trị bền vững. Từ góc độ đơn vị tư vấn, PwC sẽ hỗ trợ doanh nghiệp sản xuất trên toàn chuỗi kỹ thuật (engineering chain), bao gồm cả nghiên cứu và phát triển (R&D) cùng quản lý vòng đời sản phẩm (PLM – Product Lifecycle Management), từ giai đoạn hoạch định chiến lược đến triển khai dự án. Đội ngũ chuyên gia của PwC có kiến thức sâu về chuỗi giá trị, hiểu cả góc độ quản lý lẫn thực tế tại nhà máy, cũng như kinh nghiệm ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

PwC cũng lưu ý rằng chuyển đổi số (DX) không nên dừng lại ở việc đưa vào sử dụng các công nghệ số. Doanh nghiệp cần xem xét thay đổi căn bản tổ chức và cơ chế vận hành, để AI thực sự trở thành nền tảng cho tăng trưởng và chuyển đổi.

Ý nghĩa với doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam

Việt Nam hiện là một trung tâm sản xuất quan trọng trong chuỗi cung ứng toàn cầu, thu hút nhiều tập đoàn lớn đầu tư nhà máy. Vì vậy, những phân tích của PwC về AI-Ready mang tính tham chiếu trực tiếp cho các doanh nghiệp trong nước đang bắt đầu ứng dụng AI vào nhà máy, giúp họ tránh tình trạng đầu tư công nghệ mà không chuẩn bị dữ liệu và cơ chế khai thác.

Bài học về vai trò trung tâm của khối vận hành cũng rất đáng chú ý tại Việt Nam, nơi đội ngũ quản lý sản xuất hiểu rõ quy trình nhưng có thể chưa được trao quyền dẫn dắt các dự án công nghệ. Nếu chuyển dịch đúng hướng, doanh nghiệp Việt có cơ hội biến AI thành lợi thế cạnh tranh thay vì chỉ là hình thức trong thời gian tới.

Theo PwC

Ảnh: Alexandra_Koch / Pixabay