Từ góc nhìn của Dassault Systèmes, AI công nghiệp không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất sản xuất mà còn có thể góp phần tạo ra một thế hệ kỹ sư mới, có khả năng kết hợp tri thức chuyên ngành, khoa học và công nghệ. Điều này cũng sẽ giúp doanh nghiệp Việt Nam nâng cao năng lực thiết kế, đổi mới và tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu.
Kỹ sư Việt Nam sẽ làm việc như thế nào trong nhà máy AI?
Bảo Bình
05/11/2026
AI công nghiệp đang làm thay đổi cách sản phẩm được thiết kế, thử nghiệm và sản xuất. Trong mô hình nhà máy mới, kỹ sư sẽ không chỉ làm việc với máy móc và các quy trình kỹ thuật mà còn phối hợp với các tác nhân AI công nghiệp (Industrial AI Agents)...
Chia sẻ tại Diễn đàn 3DEXPERIENCE Vietnam 2026 với chủ đề “Kỷ nguyên vươn mình: AI Công nghiệp kiến tạo vị thế sản xuất mới của Việt Nam” do Dassault Systèmes tổ chức ngày 4/11, ông Pierre Barnabé, Giám đốc điều hành (COO) Dassault Systèmes, cho rằng con người, đặc biệt là đội ngũ kỹ sư, phải được đặt ở vị trí trung tâm trong quá trình ứng dụng AI công nghiệp. Đây cũng là yếu tố quan trọng để Việt Nam nâng cao năng lực sản xuất và tham gia sâu hơn vào các công đoạn có giá trị gia tăng cao trong chuỗi cung ứng toàn cầu.
KỸ SƯ SẼ LÀM VIỆC CÙNG CÁC TÁC NHÂN AI CÔNG NGHIỆP
Theo ông Pierre Barnabé, AI công nghiệp có yêu cầu khác với những công cụ AI phổ biến hiện nay. Nếu AI trong đời sống hằng ngày chủ yếu hỗ trợ viết, dịch và tạo nội dung, thì trong công nghiệp, AI phải làm được nhiều hơn thế, AI phải có khả năng hỗ trợ thiết kế một chi tiết có thể hoạt động, một nhà máy có thể vận hành hoặc một sản phẩm đáp ứng yêu cầu an toàn.
Và để làm được điều đó, AI phải dựa trên nền tảng khoa học, các định luật vật lý, đặc tính vật liệu và tri thức về quy trình chế tạo. Ông Barnabé chia chiến lược AI công nghiệp thành ba cấp độ: tri thức ngành, các định luật vật lý và khả năng đưa những tri thức này vào hoạt động vận hành.
Trong đó, tri thức ngành được hình thành từ dữ liệu, kinh nghiệm và hiểu biết mà doanh nghiệp tích lũy qua nhiều năm. Việc chuyển hóa nguồn tri thức này thành tri thức có thể hành động sẽ giúp tổ chức khai thác tốt hơn những gì đã xây dựng, đồng thời bảo vệ và tiếp tục phát triển tài sản tri thức của mình.
Một trong những thay đổi đáng chú ý là sự xuất hiện của các trợ lý AI chuyên ngành, được Dassault Systèmes gọi là Virtual Companion - những tác nhân AI công nghiệp (Industrial AI Agents). Những trợ lý này có thể làm việc song hành với kỹ sư và nhà thiết kế, hỗ trợ khai thác tri thức, thực hiện các công việc kỹ thuật và phối hợp trong quá trình phát triển sản phẩm.
Theo hình dung của ông Barnabé, kỹ sư năm 2030 sẽ không làm việc đơn lẻ mà thiết kế cùng một người bạn đồng hành AI, sử dụng mô phỏng và phối hợp xuyên suốt vòng đời sản phẩm. AI vì thế không chỉ tự động hóa một số thao tác mà còn mở rộng khả năng tiếp cận tri thức và năng lực xử lý công việc của đội ngũ kỹ thuật.
Ông nhấn mạnh: “AI công nghiệp đặt kỹ sư, đặt con người vào trung tâm”. Mục tiêu là giúp mỗi kỹ sư có năng lực và giá trị cao hơn, thay vì thay thế vai trò của con người trong quá trình sản xuất.
BẢN SAO SỐ GIÚP MÔ PHỎNG VÀ TỐI ƯU SẢN XUẤT TRƯỚC KHI TRIỂN KHAI
Cùng với trợ lý AI, bản sao số và các mô hình thế giới công nghiệp được xem là nền tảng để thay đổi cách kỹ sư thực hiện công việc. Thay vì chỉ kiểm tra sản phẩm hoặc quy trình sau khi đã triển khai, kỹ sư có thể mô hình hóa, thử nghiệm và tối ưu trong môi trường ảo trước khi đưa vào thực tế.
Theo đại diện Dassault Systèmes, mô hình thế giới công nghiệp tạo cầu nối giữa thế giới ảo và thế giới vật lý, cho phép nhà sản xuất mô phỏng, kiểm chứng và tối ưu hoạt động sản xuất tự động ở quy mô lớn trước khi triển khai toàn bộ hệ thống.
Cách tiếp cận này không chỉ áp dụng với từng sản phẩm hay dây chuyền sản xuất mà còn có thể mở rộng sang các hệ thống hạ tầng quy mô lớn. Ông Barnabé dẫn ví dụ về những dự án Việt Nam đang triển khai hoặc định hướng phát triển trong nhiều thập kỷ tới như đường sắt cao tốc Bắc – Nam, các tuyến metro, sân bay, hệ thống năng lượng và khu công nghiệp mới.
Với công cụ mô phỏng, kỹ sư có thể đánh giá khả năng xử lý hành khách của nhà ga, phương án cân bằng năng lượng tái tạo hoặc cách một khu công nghiệp sử dụng đất, nước và năng lượng trước khi công trình được xây dựng. Theo ông, mỗi quyết định được thử nghiệm trong thế giới ảo có thể giúp tiết kiệm thời gian khi triển khai trong thế giới thực.
Đối với nhà máy, việc thiết kế và mô phỏng ngay từ đầu cũng tạo điều kiện để xây dựng các hệ thống có khả năng kết nối, vận hành hiệu quả và sẵn sàng cho sản xuất thông minh.
Đây là hướng tiếp cận có ý nghĩa trong bối cảnh Việt Nam xác định bản sao số và sản xuất thông minh là những công nghệ chiến lược. Tuy nhiên, giá trị của các công cụ này không chỉ nằm ở khả năng mô phỏng mà còn ở việc đưa kết quả mô phỏng vào quá trình ra quyết định và vận hành thực tế.
NÂNG NĂNG LỰC KỸ SƯ ĐỂ DOANH NGHIỆP TIẾN SÂU HƠN TRONG CHUỖI GIÁ TRỊ
Sự thay đổi trong công việc của kỹ sư cũng gắn với yêu cầu nâng cấp vị trí của doanh nghiệp Việt Nam trong chuỗi giá trị toàn cầu. Theo ông Pierre Barnabé, các doanh nghiệp trong nước đã tham gia vào nhiều lĩnh vực sản xuất quốc tế, từ ô tô điện, đường sắt, hàng không vũ trụ đến điện tử và chế tạo máy. Đây đều là những ngành có nhu cầu ngày càng lớn về thiết kế, kỹ thuật, tự động hóa và đổi mới sản phẩm.
AI công nghiệp có thể hỗ trợ doanh nghiệp tham gia sâu hơn vào các công đoạn này thông qua khả năng thiết kế, kỹ thuật và phối hợp với các đối tác trong chuỗi cung ứng. Chất lượng sản phẩm được tính đến ngay từ khâu thiết kế, thay vì chỉ tập trung kiểm tra ở những công đoạn cuối.
Theo đại diện Dassault Systèmes, cách làm này giúp các mắt xích trong chuỗi giá trị phối hợp chặt chẽ hơn, qua đó tạo thêm giá trị trong từng công đoạn. Điều này đặc biệt đáng chú ý với các ngành điện tử đang mở rộng sang thiết kế chip và kiểm thử, ngành hàng không vũ trụ tham gia chuỗi cung ứng toàn cầu, hay lĩnh vực chế tạo máy đang tăng cường tự động hóa.
Dù vậy, để khai thác được những cơ hội này, yếu tố con người vẫn giữ vai trò quyết định. Ông Barnabé cho rằng cần chuẩn bị đội ngũ kỹ sư có khả năng làm việc với AI công nghiệp thông qua sự phối hợp giữa chính phủ, doanh nghiệp và các trường đại học.
Bên cạnh năng lực chuyên môn, vấn đề bảo vệ dữ liệu và sở hữu trí tuệ cũng được đặt ra. Theo ông, việc quản lý sở hữu trí tuệ là yếu tố cốt lõi trong chiến lược AI công nghiệp, bởi tri thức và tài sản trí tuệ của doanh nghiệp phải tiếp tục thuộc quyền kiểm soát của chính doanh nghiệp đó.
Từ khóa:
AI công nghiệp và công nghệ bản sao số đang mở ra cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam chuyển từ sản xuất, lắp ráp sang các công đoạn có giá trị gia tăng cao hơn như thiết kế, kỹ thuật và đổi mới sáng tạo...
AI công nghiệp đang làm thay đổi cách sản phẩm được thiết kế, thử nghiệm và sản xuất. Trong mô hình nhà máy mới, kỹ sư sẽ không chỉ làm việc với máy móc và các quy trình kỹ thuật mà còn phối hợp với các tác nhân AI công nghiệp (Industrial AI Agents)...
Hợp tác hướng tới hỗ trợ các doanh nghiệp và tổ chức tại Việt Nam đánh giá, chuẩn bị cho quá trình chuyển đổi sang các giải pháp bảo mật có khả năng chống chịu trước những tiến bộ của điện toán lượng tử…
Những phương thức mã hóa đang được sử dụng rộng rãi hiện nay có nguy cơ không còn đủ khả năng bảo vệ dữ liệu trước các năng lực tính toán mới...
AI và dữ liệu đang mở rộng vai trò của marketing, từ hỗ trợ doanh nghiệp nhận diện thị trường, tiếp cận khách hàng đến cá nhân hóa trải nghiệm. Tuy nhiên, công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển hóa thành hiệu quả kinh doanh và niềm tin có thể kiểm chứng…
Sự phát triển của AI và các công cụ phân tích dữ liệu đang mở ra những cách tiếp cận mới trong quản trị rủi ro tài chính, từ nhận diện sớm nguy cơ bất ổn của thị trường đến kiểm soát những rủi ro phát sinh từ chính quá trình ứng dụng công nghệ...
Chủ tịch Airbus International nhận định AI đang tạo ra cơ hội lớn nhưng cũng đi kèm các rủi ro cần kiểm soát. Với đặc thù là nhà sản xuất thiết bị hàng không, Airbus phải đặt an toàn lên ưu tiên hàng đầu trong mọi hoạt động, bao gồm cả việc ứng dụng AI...
Mỗi sự cố rò rỉ hay gián đoạn dữ liệu có thể gây ra tổn thất tài chính nặng nề, đồng thời ảnh hưởng trực tiếp đến uy tín thương hiệu và tính tuân thủ pháp lý của doanh nghiệp…
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn, điện toán đám mây và các mô hình tài chính số đang làm thay đổi sâu sắc hệ thống tài chính, đồng thời đặt ra yêu cầu mới về quản trị rủi ro, giám sát và bảo đảm an toàn hoạt động...
Tổng quy mô thị trường kinh tế không gian tầng thấp toàn cầu có thể đạt khoảng 488 tỷ USD vào năm 2035. Hình ảnh và dữ liệu thu thập từ thiết bị bay không người lái có thể phục vụ nhiều bài toán khác nhau...