Robot và AI có thể thay đổi lợi thế sản xuất của Việt Nam

Tiến sĩ Nguyễn Văn Trường, Giám đốc Phần mềm và AI, VinMotion, cho biết mô hình sản xuất đang thay đổi đáng kể so với trước đây. Trong quá khứ, lợi thế của nhiều nhà máy đến từ nhân công giá rẻ và chi phí sản xuất thấp. Nhưng với sự phát triển của công nghệ, nhà máy hiện đại đang chuyển dần sang mô hình dựa trên hạ tầng tính toán, dữ liệu, AI, robot và tự động hóa.

MÔ HÌNH SẢN XUẤT ĐANG THAY ĐỔI

Trong mô hình này, robot và AI có thể tham gia ngày càng sâu vào các công đoạn vốn phụ thuộc nhiều vào con người, từ kiểm tra chất lượng linh kiện, phát hiện lỗi trong sản xuất đến bảo trì, bảo dưỡng thiết bị.

“Nếu tận dụng được hết tiềm năng của robot, AI và tự động hóa trong sản xuất, Việt Nam không chỉ dừng lại ở việc chuyển đổi từ nhà máy truyền thống sang nhà máy thông minh, mà còn có thể tạo ra những công việc mới, khuếch đại năng suất lao động của ngành công nghiệp sản xuất”, Tiến sĩ Nguyễn Văn Trường nhận định.

Điểm đáng chú ý là sự thay đổi này không nhất thiết đồng nghĩa với việc robot đơn thuần thay thế con người. Khi những công việc lặp lại, đòi hỏi thao tác chính xác hoặc kiểm tra với tần suất cao được tự động hóa, nguồn nhân lực có thể được dịch chuyển sang các công việc đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật, vận hành, tích hợp và phát triển công nghệ cao hơn.

Với Việt Nam, điều này có ý nghĩa đặc biệt trong bối cảnh lợi thế dựa trên chi phí lao động không thể là nền tảng duy nhất để nâng cấp vị trí trong chuỗi cung ứng. Robot và AI tạo ra khả năng chuyển trọng tâm từ “có nhiều lao động” sang “tạo ra nhiều giá trị hơn trên mỗi lao động”.

AI RÚT NGẮN ĐƯỜNG CONG HỌC TẬP CỦA SẢN XUẤT

Một trong những hạn chế của Việt Nam, theo ông Trường, là chưa có bề dày kinh nghiệm sản xuất hàng chục năm như một số nền kinh tế đi trước, chẳng hạn như Đài Loan.

Đây là khoảng cách không dễ thu hẹp nếu chỉ dựa vào cách thức đào tạo và tích lũy kinh nghiệm truyền thống. Một kỹ sư hoặc một doanh nghiệp muốn làm chủ một quy trình sản xuất phức tạp thường phải trải qua quá trình học hỏi, thử nghiệm và tích lũy trong thời gian dài. Tuy nhiên, AI và robot có thể tạo ra một cách tiếp cận khác.

Ông Trường cho rằng nếu tận dụng tốt những công nghệ này, Việt Nam có thể tiết kiệm đáng kể thời gian trên “đường cong học tập”. Chẳng hạn, AI vision kết hợp với robot có thể hỗ trợ phát hiện và xử lý những vấn đề liên quan đến khiếm khuyết, lỗi sản phẩm mà trước đây cần nhiều kinh nghiệm của con người.

“Không nhất thiết phải mất mấy chục năm để đào tạo ra một chuyên gia hàng đầu về kỹ thuật, mà có thể sử dụng AI vision kết hợp với robot để xử lý các vấn đề về khiếm khuyết và lỗi sản phẩm”, ông nói.

Theo ông, lợi thế tiếp theo nằm ở khả năng mở rộng. Khi một giải pháp được hình thành và kiểm chứng, doanh nghiệp có thể nhanh chóng scale up (mở rộng) dựa trên tri thức và nền tảng AI, thay vì phải bắt đầu lại toàn bộ quy trình từ đầu.

Cách tiếp cận này có thể tạo ra một thay đổi quan trọng đối với các ngành sản xuất công nghệ cao. Thay vì phải tuần tự đi qua tất cả các bước mà những quốc gia đi trước từng trải qua, doanh nghiệp Việt Nam có thể tận dụng các công cụ AI để rút ngắn một phần quá trình thử nghiệm, phát hiện lỗi, tối ưu hóa và hoàn thiện sản phẩm.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa AI có thể thay thế hoàn toàn kinh nghiệm sản xuất. Ngược lại, khả năng sử dụng AI hiệu quả vẫn phụ thuộc vào năng lực công nghệ và khả năng đánh giá kết quả của con người.

Tiến sĩ Trường cho rằng đây cũng là lý do robot và AI cần được nhìn nhận như một lợi thế mới để Việt Nam nâng cao năng lực sản xuất, thay vì chỉ coi chúng là công cụ tự động hóa một số công đoạn.

THAY ĐỔI MẠNH MẼ GIÁ TRỊ CỦA KỸ SƯ TRONG NHÀ MÁY TƯƠNG LAI

Sự thay đổi của mô hình sản xuất cũng đặt ra yêu cầu mới đối với nguồn nhân lực. Theo chuyên gia, Việt Nam có lợi thế về quy mô dân số và lực lượng lao động, nhưng vấn đề quan trọng hơn là làm thế nào khai thác nguồn lực này để tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị, thay vì chủ yếu đảm nhiệm các công đoạn lắp ráp, chế tạo.

Ở khía cạnh chất lượng, ông cho rằng các trường đại học không nên chỉ tập trung đào tạo những kỹ sư có chuyên môn sâu trong một lĩnh vực hẹp. Thay vào đó, cần hình thành đội ngũ vừa có kiến thức chuyên môn đủ sâu, vừa có khả năng mở rộng và tích hợp nhiều công nghệ để tạo ra một sản phẩm cụ thể.

“Ngày nay ai cũng có thể dùng AI để tạo ra một câu trả lời hay dữ liệu nào đó – việc đó không khó. Nhưng để kiểm chứng, đánh giá và quyết định có nên dùng kết quả đó hay không lại là câu chuyện khác”, ông phân tích.

Theo cách nhìn này, giá trị của kỹ sư trong nhà máy tương lai không chỉ nằm ở việc biết một công nghệ, mà còn ở khả năng hiểu công nghệ đó, kiểm chứng kết quả do AI tạo ra và kết nối nó với các hệ thống khác để giải quyết một bài toán sản xuất cụ thể.

Đây cũng là điểm gắn robot và AI với mục tiêu nâng cấp vị trí của Việt Nam trong chuỗi giá trị bán dẫn và điện tử.

Ông Trường cho rằng Việt Nam có ba trụ cột cần phát triển song song để có thể trở thành một trung tâm công nghệ trong khu vực, gồm năng lực công nghệ, năng lực sản xuất và năng lực đổi mới, sáng tạo. Trong đó, năng lực công nghệ là nền tảng để hấp thụ và làm chủ công nghệ mới; năng lực sản xuất giúp biến công nghệ thành sản phẩm; còn đổi mới, sáng tạo quyết định khả năng tạo ra những sản phẩm và giải pháp có bản chất riêng.

Từ góc nhìn của VinMotion, Tiến sĩ Trường dẫn trường hợp robot hình người như một ví dụ cho thấy doanh nghiệp Việt Nam có thể tham gia vào những lĩnh vực công nghệ mới thay vì chỉ đảm nhiệm các công đoạn sản xuất theo thiết kế có sẵn.

“Trong quá trình phát triển, công ty không chấp nhận việc chỉ đi theo người khác”, Tiến sĩ Nguyễn Văn Trường nói, đồng thời cho rằng nếu Việt Nam tận dụng được lợi thế về công nghệ, sản xuất, nhân lực và bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu đang thay đổi, robot và AI có thể trở thành một trong những công cụ giúp rút ngắn quá trình nâng cấp năng lực sản xuất.