Điều khiển nhà máy cách xa 300km: Lời giải cho thiếu hụt lao động tại Nhật Bản

Buổi trình diễn mới đây tại Diễn đàn R&D của NTT ở Tokyo được mô tả là “lần đầu tiên trong ngành” áp dụng mạng IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) All-Photonics Network vào điều khiển sản xuất.

Hệ thống duy trì chu kỳ điều khiển 20 mili-giây - tiêu chuẩn của ngành cho vận hành nhà máy theo thời gian thực, đồng thời thực hiện kiểm tra hình ảnh bằng AI với tốc độ 4 khung hình/giây cho mỗi thiết bị.

“Trong một đột phá dành cho các nhà máy thông minh, NTT và Toshiba đã điều khiển thiết bị sản xuất với chu kỳ 20ms từ khoảng cách gần 300km, đồng thời xử lý kiểm tra hình ảnh bằng AI với tốc độ 4 fps mỗi thiết bị, đáp ứng đầy đủ các yêu cầu tiêu chuẩn”, theo Tech Wire Asia.

VÌ SAO KHOẢNG CÁCH 300KM CÓ Ý NGHĨA VỚI NGÀNH SẢN XUẤT NHẬT BẢN?

Khoảng cách 300km giữa vùng Tokai và Kanto là một yếu tố đặc biệt quan trọng với ngành sản xuất Nhật Bản, vốn đang chịu áp lực lớn từ tình trạng thiếu lao động do dân số già và tỷ lệ sinh giảm.

Theo truyền thống, vận hành nhà máy đòi hỏi nhân lực có mặt trực tiếp để điều khiển thiết bị, kiểm tra hình ảnh và quản lý chất lượng. Điều này tạo áp lực buộc doanh nghiệp phải gom nhà máy về một nơi hoặc đầu tư nhân lực và hệ thống đắt đỏ tại nhiều địa điểm khác nhau.

Điều khiển nhà máy từ xa bằng mạng quang mở ra phương án thứ ba: duy trì hệ thống nhà máy phân tán theo địa lý nhưng tập trung vận hành, xử lý AI và đội ngũ kỹ thuật ở một nơi. Theo lý thuyết, một nhóm kỹ sư ở Tokyo có thể vận hành đồng thời các cơ sở ở miền Trung và miền Tây Nhật Bản, từ Nagoya tới Osaka và hơn thế nữa.

Mô hình này tối ưu chi phí nhờ tập trung tài nguyên: hệ thống AI kiểm tra hình ảnh và năng lực GPU – vốn có thể tốn hàng trăm nghìn đến hàng triệu USD mỗi điểm, có thể đặt tại trung tâm dữ liệu và dùng chung cho nhiều nhà máy. Tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng cũng được đồng bộ hóa, giảm sai lệch và tăng tính nhất quán.

LỢI THẾ CỦA MẠNG QUANG

Thành tựu kỹ thuật của lần trình diễn nằm ở khả năng vượt qua giới hạn độ trễ – yếu tố khiến mạng thông thường không phù hợp cho điều khiển nhà máy theo thời gian thực. Tự động hóa sản xuất cần phản hồi tính bằng phần nhỏ của giây; và 20 mili-giây là ngưỡng con người chưa cảm nhận được độ trễ.

Vượt quá ngưỡng này sẽ kéo theo rủi ro: mất an toàn, lỗi chất lượng, hoặc hỏng thiết bị. Mạng All-Photonics của IOWN loại bỏ xử lý tín hiệu điện và thay bằng truyền tín hiệu quang, giúp giảm độ trễ xuống mức cực thấp. Thay vì chuyển đổi qua lại giữa tín hiệu quang và điện tại nhiều nút mạng, mỗi lần chuyển đổi lại gây trễ, mạng quang giữ nguyên tín hiệu ánh sáng trong suốt quá trình truyền.

Hệ thống thử nghiệm xử lý hai tác vụ song song: gửi lệnh điều khiển tới thiết bị và nhận video độ phân giải cao để AI kiểm tra hình ảnh. Việc duy trì 4 fps kiểm tra AI trong khi vẫn điều khiển thiết bị là minh chứng cho khả năng đa tác vụ mà môi trường sản xuất thực sự đòi hỏi.

Từ năm 2019, NTT đã phát triển IOWN với mục tiêu “dung lượng siêu lớn, độ trễ và tiêu thụ điện năng siêu thấp” nhờ công nghệ quang học và photonics. Trình diễn nhà máy thông minh lần này đánh dấu bước chuyển của IOWN từ nghiên cứu sang ứng dụng thương mại với giá trị thực tế đo lường được.

TÁC ĐỘNG THƯƠNG MẠI

Vậy với vô số ưu điểm, công nghệ này có thể triển khai trên quy mô lớn hay không? Có nhiều yếu tố quyết định đến tính khả thi về mặt kinh doanh.

Thứ nhất, đầu tư hạ tầng: Nhà máy cần kết nối tương thích IOWN, hiện chưa phổ biến như mạng cáp quang truyền thống. Khả năng triển khai phụ thuộc vào việc chi phí hạ tầng có được bù bằng khoản tiết kiệm khi tập trung hóa hệ thống AI và GPU hay không.

Sản xuất tự động từ xa không thể chấp nhận mạng bị gián đoạn. Mô hình điều khiển từ xa yêu cầu hệ thống dự phòng, khả năng chuyển đổi (failover) và cơ chế vận hành cục bộ khi mất kết nối, khiến chi phí và độ phức tạp tăng cao.

Thứ hai, yêu cầu pháp lý và an toàn: Điều khiển thiết bị sản xuất từ xa đặt ra câu hỏi về tiêu chuẩn an toàn, trách nhiệm vận hành, và tuân thủ quy định. Nhật Bản có thể phải sửa đổi một số tiêu chuẩn an toàn công nghiệp để cho phép giải pháp được triển khai rộng.

Thứ ba, kỹ năng và tổ chức: Vận hành tập trung đòi hỏi mô hình tổ chức mới, đào tạo lại nhân sự và thay đổi quy trình quản lý. Những yếu tố con người này đôi khi còn khó hơn cả thách thức kỹ thuật.

NTT chưa công bố nhà máy nào tham gia thử nghiệm, cũng chưa xác nhận kế hoạch thương mại hóa. Tập đoàn cho biết mục tiêu là “tối ưu vận hành bảo trì phần cứng nhằm giải quyết tình trạng thiếu lao động và tiêu chuẩn hóa kiểm tra hình ảnh tại nhiều nhà máy”, nhưng không đưa ra lịch trình triển khai cụ thể.

BỐI CẢNH KHU VỰC VÀ CẠNH TRANH TOÀN CẦU

Khả năng điều khiển nhà máy từ xa có ý nghĩa lớn với nhiều quốc gia châu Á như Thái Lan, Việt Nam, Indonesia hay Malaysia. Tuy nhiên, chất lượng hạ tầng điện và mạng ở các thị trường này rất khác nhau.

Hệ thống vận hành ổn định giữa Tokyo và Nagoya nhưng chưa chắc hoạt động tốt ở nơi viễn thông kém ổn định. Dù vậy, lợi thế tiết kiệm năng lượng của IOWN có thể hấp dẫn các thị trường đang chịu áp lực về nguồn điện; vấn đề là chi phí triển khai mạng quang chuyên dụng có thể quá cao đối với doanh nghiệp nhạy cảm về giá.

Các tập đoàn đa quốc gia có thể hưởng lợi nhiều nhất nếu IOWN được triển khai quốc tế qua hợp tác giữa NTT và các nhà mạng trong khu vực.

NTT cũng không đơn độc trong cuộc đua nhà máy thông minh. Siemens, Rockwell Automation hay Schneider Electric đều đang phát triển giải pháp giám sát từ xa, thường tập trung vào nền tảng phần mềm và điện toán biên (edge computing) thay vì tái thiết kế toàn bộ hạ tầng mạng.

Châu Âu và Hoa Kỳ với các chương trình Industry 4.0 và Smart Manufacturing thường dựa vào xử lý biên tại chỗ kết hợp kết nối đám mây thay vì điều khiển tập trung hoàn toàn. Phương pháp của NTT cho thấy đặc trưng riêng của Nhật Bản khi đối mặt với bài toán nhân khẩu học.

Buổi trình diễn đã chứng minh điều khiển nhà máy ở khoảng cách lớn là hoàn toàn khả thi về mặt kỹ thuật. Với các nhà sản xuất đang cân nhắc chiến lược điều khiển từ xa, thử nghiệm này đặt ra chuẩn hiệu năng mới: chu kỳ điều khiển 20 ms và kiểm tra AI 4 fps ở khoảng cách 300 km.

Theo các nhà quan sát, vấn đề không còn là “có làm được hay không”, mà là: có bao nhiêu doanh nghiệp cần giải pháp này đến mức sẵn sàng chi tiền để triển khai trên quy mô lớn.