Không dừng lại ở mức độ bảo trì phản ứng, các doanh nghiệp sản xuất đang hướng tới mô hình nhà máy thông minh với sự hỗ trợ của các công nghệ đột phá như VSLAM, kiến trúc ISA-95 và quản trị dữ liệu tập trung...
Tương lai bảo trì nhà máy
Phát biểu khai mạc tại Hội thảo “Chuyển đổi số doanh nghiệp sản xuất: Mô hình nhà máy thông minh”, bà Hồ Thị Quyên, Phó Giám đốc Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư TP.HCM khẳng định chuyển đổi số hiện nay không còn là một lựa chọn mang tính xu hướng mà đã trở thành yêu cầu tất yếu để doanh nghiệp tối ưu vận hành và phát triển bền vững.
Hiện nay, TP.HCM đã hình thành hệ sinh thái doanh nghiệp khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số với gần 30.000 doanh nghiệp công nghệ thông tin và truyền thông, chiếm 40% cả nước. Thông qua việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình nhà máy thông minh, doanh nghiệp có thể nâng cao đáng kể năng suất lao động và quản trị rủi ro tốt hơn trong sản xuất. Tại đây, bà cũng lưu ý các đơn vị cần quan tâm đến vấn đề bảo mật nhà máy và an toàn dữ liệu công nghiệp trong quá trình số hóa để đảm bảo hoạt động sản xuất luôn an toàn, ổn định.
TP.HCM đã hình thành hệ sinh thái doanh nghiệp khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số với gần 30.000 doanh nghiệp công nghệ thông tin và truyền thông
Trong khi đó, ông Lâm Quang Nam, Phó Chủ tịch Hiệp hội phần mềm và dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam đặt ra vấn đề thực tiễn về tư duy quản trị khi cho rằng hiện nay vẫn còn một tỷ lệ lớn các nhà máy tại Việt Nam vận hành theo phương thức bảo trì thụ động.
Chuyển đổi số là một công cụ bình đẳng hóa quan trọng, xóa bỏ ranh giới về quy mô giữa các doanh nghiệp. Nếu biết ứng dụng công nghệ một cách chính xác vào các “điểm nghẽn” vận hành, một nhà máy quy mô 200 công nhân hoàn toàn có thể đạt được năng suất và chất lượng đầu ra tương đương với một đơn vị có quy mô 2.000 công nhân. Điều này mở ra cơ hội bứt phá to lớn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ nếu họ quyết tâm bắt đầu bằng những bước đi nhỏ nhưng đúng hướng và khoa học.
Ở khía cạnh lộ trình triển khai bảo trì, ông Trương Văn Hải, Chuyên gia Chuyển đổi số tại Luvina Software chỉ rõ thực trạng 58% doanh nghiệp hiện nay vẫn đang ở mức độ bảo trì phản ứng (Reactive Maintenance).
Vị chuyên gia này cũng đề xuất các doanh nghiệp cần sớm xây dựng lộ trình chuyển dịch dần sang bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) để tối ưu hóa vòng đời tài sản.
Với kinh nghiệm từ các dự án thành công, ông khẳng định việc tích hợp dữ liệu từ các cảm biến OT và hệ thống công nghệ thông tin là chìa khóa để doanh nghiệp đạt được mức độ trưởng thành cao hơn trong quản lý sản xuất vào năm 2030.
Dưới góc nhìn của đơn vị cung cấp giải pháp công nghệ toàn cầu, ông Khương Anh Dũng, Phó Giám Đốc đến từ Bosch Global Software Technologies trình bày chi tiết về cấu trúc của một nhà máy thông minh hiện đại dựa trên nền tảng phân tích dữ liệu.
Qua các kết quả triển khai thực tế, việc số hóa giúp các doanh nghiệp giảm được 25% chi phí bảo trì, tăng năng suất từ 5% đến 10% và đặc biệt là nâng cao khả năng sẵn sàng của máy móc thêm 15%. Trong công tác quản lý kho vận, các giải pháp ứng dụng dữ liệu giúp tăng 25% khả năng hiển thị tồn kho theo thời gian thực, đồng thời cắt giảm được 5% chi phí lưu kho, tạo điều kiện thuận lợi cho việc hoạch định nguồn lực sản xuất một cách tối ưu.
Bên cạnh đó, ông Nguyễn Vũ Linh, CEO của ORIS Solutions đã giới thiệu giải pháp quản trị tổng thể ORIS Business Suite nhằm giúp xóa bỏ tình trạng dữ liệu bị phân tán trong doanh nghiệp.
Thực tế triển khai cho thấy, việc thay thế các quy trình thủ công tiêu tốn 30% thời gian bằng hệ thống liên thông này đã giúp doanh nghiệp giảm tới 67% thời gian đóng sổ tài chính và tăng 50% vòng quay hàng tồn kho. Những con số này minh chứng rõ nét cho hiệu quả của việc quản trị dựa trên dữ liệu thời gian thực, giúp ban lãnh đạo đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng và chính xác.
"Chìa khóa" nâng tầm tự động hóa và quản trị sản xuất hiện đại
Về mảng tự động hóa và robot, ông Phùng Tú Minh, Chuyên gia kỹ thuật cấp cao của ABB Robotics Việt Nam đã chia sẻ những bước tiến đột phá trong việc nhân rộng robot nhờ thị giác máy tính AI. Các dữ liệu thực tế cho thấy, phần mềm hỗ trợ AI giúp robot gắp vật thể đạt độ tin cậy lên đến hơn 99,5%, trong khi các robot tháo dỡ pallet hàng hóa đạt độ tin cậy trên 99%.
Đặc biệt, công nghệ điều hướng VSLAM kết hợp AI dành cho robot tự hành (AMR) hiện đã đạt độ chính xác với sai số chỉ trong khoảng ±5mm, ngay cả trong điều kiện sàn nhà xưởng trơn trượt hoặc thiếu sáng, giúp tăng cường hiệu quả đáng kể cho các khâu hậu cần bên trong nhà máy.
Tối ưu vận hành nhà máy thông minh từ Robot thị giác AI đến mô hình bảo trì tiên đoán Digital Twin (Ảnh minh họa)
Đóng góp vào giải pháp công nghệ quản trị, ông Nguyễn Thành Luân, Giám đốc Trung tâm tư vấn chuyển đổi số ITG DX đã phân tích mô hình chuyển đổi số theo 5 cấp độ trưởng thành, từ mức thủ công đến mức độ chuyển đổi toàn diện. Theo đó, việc áp dụng chuẩn kiến trúc ISA-95 để tạo sự liên thông giữa các tầng dữ liệu từ thiết bị đầu cuối đến cấp quản lý chiến lược.
Thông qua việc ứng dụng AI và các mô hình “Bản sao số” (Digital Twin), doanh nghiệp có thể thực hiện bảo trì tiên đoán bằng cách giám sát chặt chẽ các chỉ số vật lý như dòng điện, độ rung và nhiệt độ của động cơ, từ đó đưa ra các cảnh báo sớm trước khi sự cố thực sự xảy ra.
Nguyễn Trang