Giá trị AI phải hiện rõ trên dây chuyền
AI trong nhà máy là việc ứng dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo vào sản xuất và quản trị vận hành để cải thiện năng suất, chất lượng, chi phí và khả năng sử dụng nguồn lực. Thước đo phù hợp không phải doanh nghiệp có bao nhiêu phần mềm, mà là dây chuyền làm được gì tốt hơn sau khi triển khai. Tại Hội thảo APEC về quản lý trí tuệ nhân tạo ở TP. Hồ Chí Minh ngày 19–20/10/2026, ông Phạm Văn Quân, Phó Cục trưởng Cục Công nghiệp, Bộ Công Thương, nhấn mạnh cần chuyển từ khuyến khích ứng dụng sang hỗ trợ triển khai, nhân rộng các mô hình đã chứng minh hiệu quả. Đây là hướng đi đúng: một dự án AI chỉ đáng mở rộng khi tạo được cải thiện có thể kiểm chứng về năng suất lao động, chất lượng sản phẩm hoặc giá trị gia tăng. Phần mềm mới không tự động đồng nghĩa với nhà máy thông minh hơn.
Áp lực tăng trưởng khiến năng suất thành ưu tiên
Yêu cầu tăng trưởng GDP bình quân từ 10% mỗi năm trong giai đoạn 2026–2030 đặt ra sức ép chuyển mô hình phát triển từ dựa nhiều vào vốn và lao động sang dựa trên năng suất, khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo. Trong khi đó, cạnh tranh AI toàn cầu đã vượt khỏi thuật toán, mở rộng sang hạ tầng tính toán, bán dẫn, năng lượng, dữ liệu và nhân lực. Doanh nghiệp Việt Nam không cần chạy đua theo mọi công nghệ; cần chọn những ứng dụng giải quyết đúng nút thắt tại cơ sở sản xuất. AI công nghiệp có thể kiểm tra sản phẩm bằng hình ảnh, dự báo hỏng hóc thiết bị, tối ưu kế hoạch sản xuất và theo dõi tiêu thụ năng lượng. Với người lao động và khách hàng, những cải thiện ấy có ý nghĩa cụ thể: ít lỗi hơn, hoạt động ổn định hơn và sản phẩm đồng đều hơn. Đó mới là con đường để công nghệ góp phần nâng năng suất công nghiệp và sức cạnh tranh.
Bắt đầu từ bài toán nhỏ, đo bằng chỉ số rõ ràng
Dữ liệu khảo sát của AWS và Strand Partners năm 2025 cho thấy khoảng 18% doanh nghiệp trong mẫu đã ứng dụng AI, nhưng phần lớn mới dừng ở mức cơ bản; thiếu kỹ năng số, dữ liệu chưa chuẩn hóa và khó xác định hiệu quả đầu tư là những trở ngại đáng kể. Vì vậy, ứng dụng AI doanh nghiệp nên bắt đầu từ một vấn đề vận hành cụ thể, thay vì mua giải pháp rồi mới tìm việc để giao cho nó. Một doanh nghiệp cơ khí có thể thử hệ thống kiểm tra chất lượng tự động hoặc phần mềm dự báo bảo trì ngay trên dây chuyền hiện có, không cần xây nhà máy mới. Trước khi chạy thử, doanh nghiệp nên xác định đường cơ sở và mục tiêu: tỷ lệ sản phẩm lỗi, thời gian dừng máy, năng suất lao động, chi phí năng lượng hay giá trị gia tăng nội địa. Nếu các chỉ số không cải thiện, cần xem lại dữ liệu, quy trình và cách tích hợp trước khi nhân rộng.
Từ thí điểm đến năng lực làm chủ
Tự chủ công nghiệp không có nghĩa là tự phát triển mọi công nghệ từ đầu. Năng lực thiết yếu là biết lựa chọn, tích hợp, vận hành và cải tiến công cụ phù hợp, đồng thời tích lũy dữ liệu và kỹ năng qua từng dự án. Sau khi một thử nghiệm chứng minh hiệu quả, doanh nghiệp mới nên mở rộng sang công đoạn khác hoặc các hoạt động liên quan như logistics, nơi AI có thể hỗ trợ dự báo nhu cầu, tối ưu tuyến vận chuyển và quản lý kho. Cơ quan quản lý cũng có vai trò biến định hướng thành hỗ trợ thực tế: xây dựng cách đánh giá mức độ sẵn sàng về chiến lược, nhân lực, dữ liệu và công nghệ; phát triển các trung tâm hỗ trợ kỹ thuật dùng chung; kết nối ứng dụng AI với chương trình công nghiệp hỗ trợ và sản xuất thông minh. Mục tiêu không phải là có thêm dự án trình diễn, mà là giúp nhiều doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp nhỏ và vừa, tiếp cận giải pháp vừa sức và có thể nhân rộng.
Kết luận: đừng nhầm mức độ số hóa với hiệu quả
AI chỉ trở thành lợi thế khi làm cho nhà máy sản xuất tốt hơn, ít lãng phí hơn và tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị. Vì thế, doanh nghiệp nên xem năng suất, tỷ lệ lỗi, năng lượng tiêu thụ, thời gian dừng máy và giá trị gia tăng là những tiêu chí ra quyết định, không phải số lượng công cụ đã triển khai. Cơ quan quản lý cần ưu tiên hỗ trợ các mô hình có kết quả được kiểm chứng, còn doanh nghiệp phải chọn đúng bài toán và đánh giá minh bạch trước khi mở rộng. Khi công nghệ gắn với mục tiêu vận hành cụ thể, AI trong nhà máy mới chuyển từ thử nghiệm thành năng lực cạnh tranh.
