Hệ thống quản lý sản xuất iXacs do Asahi Iron Works – nhà cung cấp linh kiện cho Toyota – tự phát triển đang giúp “AI trưởng bộ phận sản xuất” tự phát hiện dây chuyền có vấn đề, cảnh báo trên Slack và viết báo cáo phân tích; mô hình này được giới thiệu hồi tháng 7/2026. Theo cuốn sách của tác giả Kimura Tetsuya, doanh nghiệp này đã tăng thêm 1 tỷ yên lợi nhuận.

Ông Kimura Tetsuya từng làm việc 21 năm tại Toyota trước khi trở thành chủ tịch Asahi Iron Works. Kinh nghiệm ứng dụng AI của công ty được kể lại trong cuốn sách “AI-First Management – Mô hình thành công giúp Asahi Iron Works tăng lợi nhuận 1 tỷ yên” do Nikkei BP xuất bản, giá 1.980 yên (đã gồm thuế).

Hệ thống quản lý sản xuất iXacs thu thập dữ liệu thế nào?

iXacs là hệ thống IoT (Internet vạn vật) do Asahi Iron Works tự phát triển cho các nhà máy. Cảm biến được gắn vào từng dây chuyền để tự động thu thập số lượng sản xuất, trạng thái vận hành, thời gian dừng máy, thời gian dừng ngắn (chokotei) và thời gian chu kỳ (cycle time, viết tắt CT), sau đó hiển thị theo thời gian thực trên nền tảng đám mây.

Trước iXacs, dữ liệu tại Asahi Iron Works chủ yếu được ghi tay, tốn công thu thập, không đầy đủ và gần như không được sử dụng. Hệ thống mới ra đời nhằm biến hiện trạng nhà máy thành dữ liệu khách quan, giúp xác định điểm xuất phát của hoạt động kaizen (cải tiến). Người quản lý có thể xem độ lệch của CT, thời điểm dừng máy và nguyên nhân trên máy tính, máy tính bảng hoặc điện thoại thông minh.

Dù vậy, khi dữ liệu của khoảng 200 dây chuyền sản xuất hàng loạt hiện lên cùng lúc, bài toán mới xuất hiện: không ai có thể đọc và phân tích hết toàn bộ số liệu mỗi ngày. Hằng ngày, dây chuyền nằm trong diện cải tiến vẫn được rà soát dữ liệu ngày hôm trước, nhưng chu kỳ kaizen thường kéo dài khoảng 3 tháng, chưa đủ nhanh để xử lý vấn đề ngay khi phát sinh. Nhiều doanh nghiệp gặp tình trạng dữ liệu có trên hệ thống nhưng không được nhìn tới; Asahi Iron Works chọn cách dùng AI để giải quyết giới hạn của con người.

“AI trưởng bộ phận sản xuất” phát hiện dây chuyền bất thường ra sao?

Asahi Iron Works triển khai hai hệ thống AI mang vai trò quản lý: AI Inuzuka hoạt động tại nhà máy Nishio và AI_Yonezu tại trụ sở chính. Hai hệ thống này, gọi chung là “AI trưởng bộ phận sản xuất”, tự động rà soát tất cả dây chuyền, tìm ra dây chuyền có vấn đề, viết bình luận và đăng lên Slack – công cụ trò chuyện nội bộ dành cho doanh nghiệp.

AI quan sát theo hai tiêu chí. Thứ nhất là tỷ lệ hoàn thành kế hoạch: nếu thời gian chu kỳ là 36 giây, dây chuyền không dừng sẽ tạo ra 100 sản phẩm mỗi giờ; nếu thực tế chỉ có 80 sản phẩm, tỷ lệ đạt là 80%. Mỗi dây chuyền có mục tiêu riêng, được đánh giá là đạt, hơi thiếu hoặc thiếu nhiều, kèm bình luận do AI tạo ra để định hướng con người. Cách làm này đang được khoảng 110 người thuộc bộ phận sản xuất tại trụ sở chính và bộ phận sản xuất cơ khí Nishio theo dõi.

Thứ hai là dữ liệu gọi cấp trên xử lý. iXacs ghi lại các lần nhân viên gọi quản lý hoặc tiến hành xử lý tại dây chuyền – dấu vết cho thấy từng có trục trặc. AI tổng hợp tần suất, khung giờ và thiết bị để chỉ ra nơi nào đang xảy ra bất thường nhiều nhất. Theo tư duy của Toyota, “không quản lý trạng thái bình thường mà quản lý trạng thái bất thường”, dây chuyền bình thường không cần can thiệp, còn khu vực có nhiều cuộc gọi xử lý chính là nơi phải tập trung nguồn lực.

Vì sao AI viết báo cáo, con người vẫn ra quyết định?

Sau khi AI trưởng bộ phận xác định dây chuyền cần chú ý, hệ thống AI Toranosuke sẽ lập báo cáo chi tiết dựa trên dữ liệu iXacs ngày hôm trước và kinh nghiệm quản lý sản xuất của công ty. Báo cáo bao gồm điểm quan sát, đánh giá, phân tích chi tiết và các yếu tố 4M: con người (Man), máy móc (Machine), phương pháp (Method), nguyên vật liệu (Material).

Quản lý đăng báo cáo kèm bình luận lên Slack, sau đó tổ trưởng hoặc trưởng ca có trách nhiệm kiểm tra thực tế trong ngày và phản hồi về quyết định cùng hành động. Quy tắc được Asahi Iron Works nhấn mạnh là: AI chỉ ra vấn đề, hiện trường phải hành động ngay. Nhờ AI đảm nhận khâu nhận biết và phân tích, con người chỉ tập trung vào phán đoán và thực thi.

Với cách làm cũ, việc tìm điểm bất thường trong dữ liệu IoT và viết báo cáo đòi hỏi nhiều giờ làm việc của chuyên gia nên khó xử lý theo thời gian thực. Mô hình báo cáo tự động này hiện được vận hành tại bộ phận sản xuất cơ khí Nishio, với khoảng 70 người có thể xem báo cáo trực tiếp.

Bốn cách Asahi Iron Works ứng dụng AI và bài học cho Việt Nam

Ngoài các tác vụ phổ biến như tìm kiếm, viết văn bản hay tạo hình ảnh bằng AI tạo sinh, Asahi Iron Works tập trung vào bốn nhóm ứng dụng gắn với vận hành: sử dụng kinh nghiệm nội bộ, chia sẻ triết lý quản trị của chủ tịch, dùng AI làm thước đo chung của từng bộ phận và truyền lại khuôn mẫu tư duy cho nhân viên.

Theo Nikkei BOOK Plus

Ảnh: 652234 / Pixabay