Bài toán khó của doanh nghiệp Việt khi áp dụng tự động hóa và AI trong sản xuất

Ngày 6/8, Hội thảo “Tối ưu hóa chi phí doanh nghiệp thông qua tự động hóa và ứng dụng AI trong sản xuất” đã diễn ra, trong khuôn khổ sự kiện chuỗi triển lãm công nghiệp gồm Vietnam Manufacturing Expo 2025 (VME) - Triển lãm Quốc tế về Công nghiệp Chế tạo và Công nghiệp Hỗ trợ và Vietnam-Japan Supporting Industries Exhibition 2025 (SIE) - Triển lãm Công nghiệp Hỗ trợ Việt Nam - Nhật Bản. 

Theo ông Trần Hồng Quân, Giám đốc thương mại, RX Tradex Vietnam, câu chuyện tự động hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất mang ý nghĩa thiết thực không chỉ đối với ngành điện tử mà còn đối với toàn ngành sản xuất tại Việt Nam.

Trong kỷ nguyên đổi mới, AI, dữ liệu và tự động hóa không chỉ là các giải pháp công nghệ mà đã trở thành công cụ cốt lõi để tái cấu trúc mô hình vận hành, tối ưu chi phí hoạt động và nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp. 

DOANH NGHIỆP CÓ THỂ TỐN TRIỆU USD VÌ "LỖI ỐC VÍT"

Tuy nhiên, ông Quân cho biết bên cạnh những cơ hội, các doanh nghiệp cũng đối mặt với nhiều thách thức như làm thế nào tối ưu hóa chi phí đầu tư công nghệ mà vẫn đảm bảo hiệu quả dài hạn. Đặc biệt, doanh nghiệp nhỏ và vừa làm sao tiếp cận các giải pháp tự động hóa và AI khi nguồn lực còn hạn chế.

“Cộng đồng doanh nghiệp luôn mong muốn tìm kiếm các giải pháp sản xuất thông minh, tối ưu hóa chi phí đầu tư, quản trị hiệu quả và ứng dụng công nghệ phù hợp với quy mô thực tế”, ông Trần Hồng Quân nói.

Bà Đỗ Thị Thúy Hương, Phó Chủ tịch Hiệp hội Công nghiệp hỗ trợ Việt Nam, Ủy viên Ban Chấp hành Hiệp hội Doanh nghiệp Điện tử Việt Nam, cho rằng ngành điện tử Việt Nam hiện đang là một trung tâm sản xuất quan trọng trong chuỗi cung ứng toàn cầu, chứng kiến sự thay đổi mạnh mẽ nhờ ứng dụng tự động hóa và AI.

Để tham gia bền vững và giữ vững vị thế trong chuỗi cung ứng toàn cầu, các doanh nghiệp Việt cần cập nhật và đẩy mạnh tổ chức sản xuất, ứng dụng tự động hóa, AI và chuyển đổi số để tối ưu hóa chi phí và củng cố vị thế.

Theo bà Hương, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo đóng vai trò then chốt trong sản xuất điện tử hiện đại, như giúp tăng năng suất, giảm sai sót và nâng cao độ chính xác trong các khâu như lắp ráp bo mạch hay kiểm định chất lượng.

AI còn hỗ trợ phân tích dữ liệu thời gian thực, dự đoán lỗi thiết bị và tối ưu hóa toàn bộ quy trình sản xuất.Công nghệ này cũng góp phần nâng cao chất lượng sản phẩm, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và cá nhân hóa thiết kế dựa trên mô phỏng số và dữ liệu thị trường.

Về dài hạn, việc ứng dụng tự động hóa và AI sẽ giúp doanh nghiệp Việt tăng khả năng cạnh tranh và đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe của chuỗi cung ứng toàn cầu.

Về phía doanh nghiệp, ông Phạm Minh Thắng, Giám đốc P&Q Solutions, khẳng định “câu hỏi không phải là có nên áp dụng tự động hóa và AI hay không, mà là làm thế nào để triển khai hiệu quả và phù hợp với từng doanh nghiệp”. 

Theo ông Thắng, khi nhìn vào các hệ thống máy móc thiết bị, thường có hai loại vấn đề chính: một là lỗi phần mềm, hai là lỗi phần cứng, như bu-lông, ốc vít bị lỏng, gãy hoặc han gỉ. “Những lỗi này tưởng chừng nhỏ, nhưng lại ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm khách hàng”, ông Thắng nói. 

Thậm chí, những lỗi này khiến doanh nghiệp tốn kém đáng kể cho dịch vụ hậu mãi. Với một doanh nghiệp có quy mô khoảng 1 tỷ USD, chi phí cho chăm sóc khách hàng mỗi năm có thể lên đến hàng chục triệu USD, chỉ để xử lý các vấn đề như thay thế linh kiện hay sửa chữa. 

Vì vậy, ông Thắng cho rằng khi nói về chuyển đổi doanh nghiệp, dù là chuyển đổi số, tự động hóa hay ứng dụng AI, điều quan trọng nhất là phải quay lại vấn đề nội tại, nghĩa là doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì và cần giải quyết điều gì.

“Nếu không xác định rõ vấn đề từ đầu, mọi giải pháp sau đó sẽ không có ý nghĩa hoặc không hiệu quả”, đại diện P&Q Solutions nhấn mạnh.

NHỮNG THÁCH THỨC KHI ÁP DỤNG TỰ ĐỘNG HÓA VÀ AI TRONG SẢN XUẤT

Chuyên gia cũng đưa ra những thách thức mà các doanh nghiệp sản xuất, đặc biệt trong ngành điện tử và gia công chính xác, đang đối mặt, cũng như cách tiếp cận để giải quyết các vấn đề này thông qua tự động hóa và AI. 

Một là xu hướng sản xuất chuyển dần sang các lô hàng có kích thước ngày càng nhỏ. Điều này gây trở ngại cho việc áp dụng tự động hóa, bởi phần lớn các hệ thống tự động hóa hiện nay được thiết kế để tối ưu cho sản xuất hàng loạt với số lượng lớn.

Hai là áp lực cạnh tranh về giá cả, đặc biệt trong bối cảnh thuế quan và chi phí sản xuất. Dù Việt Nam có hệ thống gia công, nhiệt luyện và các công nghệ cần thiết, nhưng với lô hàng nhỏ hoặc không phải hàng tiêu chuẩn, việc cạnh tranh về chi phí trở nên rất khó khăn.

Những linh kiện đặc thù, không phải sản phẩm tiêu chuẩn, thường không thể sản xuất với giá cạnh tranh tại Việt Nam. 

Ba là sự bất ổn trong dự báo nhu cầu. Trước đây, doanh nghiệp có thể dựa vào dự báo dài hạn để chuẩn bị nguồn lực và sản xuất theo đơn đặt hàng. Tuy nhiên, hiện nay, các chuỗi cung ứng áp dụng mô hình dự báo lặp, cập nhật hàng tháng với tầm nhìn chỉ khoảng 6 tháng. Nhưng từ quý thứ hai trở đi, tức từ tháng thứ tư, độ chính xác của dự báo chỉ còn khoảng 60-70%, gây khó khăn cho việc lập kế hoạch sản xuất. 

“Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải linh hoạt hơn trong tổ chức chuỗi cung ứng và vận hành, không chỉ ở các nhà cung cấp cấp một (tier 1) mà cả các nhà cung cấp cấp hai, cấp ba và các công ty đầu chuỗi. Thị trường hiện nay biến động mạnh, khiến việc dự báo dài hạn 12 tháng trở nên gần như không khả thi”, ông Thắng cho biết.

Phó Giám đốc Hanel PT, một thành viên của Tổng công ty Điện tử Hà Nội (Hanel), ông Trần Đức Tùng, cho biết so với các quốc gia phát triển như Hàn Quốc, nơi chi phí lao động đã vượt chi phí tự động hóa, việc đầu tư vào tự động hóa tại Việt Nam vẫn gặp nhiều thách thức do chi phí đầu tư cao. 

“Tôi đã đi nhiều nước và học hỏi các công nghệ tự động hóa tiên tiến, nhưng tại Việt Nam, việc thuyết phục các chủ đầu tư thường khó khăn vì thời gian hoàn vốn thường yêu cầu dưới 3 năm”, ông Tùng nói. Tuy nhiên, với những doanh nghiệp có tầm nhìn dài hạn, thời gian hoàn vốn 5 năm đã bắt đầu được chấp nhận, mở ra cơ hội để triển khai tự động hóa hiệu quả hơn.

Bà Đỗ Thị Thúy Hương, Phó Chủ tịch Hiệp hội Công nghiệp hỗ trợ Việt Nam, cũng đồng tình với khó khăn về chi phí đầu tư ban đầu cho tự động hóa và AI đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp thiếu nhân lực có kỹ năng về AI và tự động hóa.

Chưa kể, khi các hệ thống AI và tự động hóa ngày càng kết nối, nguy cơ về an ninh mạng cũng gia tăng. Do đó, theo bà Hương, doanh nghiệp cần chú trọng đảm bảo an ninh mạng trong nội bộ và toàn hệ thống.

Theo ông Phạm Minh Thắng, những thách thức này đều là các vấn đề mà doanh nghiệp sản xuất phải đối mặt. “Cách giải quyết không thể chỉ dựa vào một giải pháp đơn lẻ”, chuyên gia nhấn mạnh. “Cốt lõi của chuyển đổi doanh nghiệp nằm ở việc tối ưu hóa và ổn định quy trình vận hành trước khi áp dụng công nghệ”.

Hơn nữa, các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam, với nguồn lực hạn chế, càng phải xác định rõ vấn đề cần giải quyết, mục tiêu của việc giải quyết và lợi ích mang lại, cũng như hậu quả. Tư duy này giúp doanh nghiệp nhận diện các điểm nghẽn và ưu tiên giải pháp phù hợp. 

“Quan trọng nhất, doanh nghiệp cần bắt đầu từ những vấn đề cụ thể, như giảm chi phí nhân sự gián tiếp hoặc tối ưu bảo dưỡng, để tạo ra giá trị tức thì, từ đó xây dựng nền tảng cho các bước chuyển đổi tiếp theo”, ông Thắng nói.