AI trong sản xuất: từ khủng hoảng nhân lực tới cơ hội nâng cấp
AI trong sản xuất là việc sử dụng thuật toán và hệ thống tự động để phân tích dữ liệu, giám sát thiết bị, kiểm tra chất lượng và hỗ trợ ra quyết định trên dây chuyền, qua đó giảm phụ thuộc vào lao động lặp lại, tăng năng suất, ổn định chất lượng và cho phép nhà máy vận hành linh hoạt hơn trong bối cảnh thiếu nhân lực và chi phí lao động tăng cao. Trong một nền kinh tế đang phát triển, nhiều công việc lặp lại được tự động hóa, nhưng nhu cầu dành cho lao động có kỹ năng nghề và khả năng làm việc cùng công nghệ vẫn rất lớn. Vì thế, câu hỏi không còn là liệu AI có cướp việc làm hay không, mà là ai sẽ biết dùng AI như một công cụ để nâng giá trị công việc của mình.
Nhìn vào nhà máy Việt Nam, có thể thấy rõ sức ép về năng suất và chất lượng khi lực lượng lao động mở rộng nhưng nhiều công việc kỹ thuật lại thiếu người đảm nhận. Cùng lúc, kinh tế phát triển kéo theo số lượng ô tô, xe máy, thiết bị điện tử, điều hòa và tủ lạnh tăng nhanh, khiến nhu cầu bảo dưỡng, sửa chữa và dịch vụ kỹ thuật tăng theo. Điều này tạo ra nghịch lý: nhà máy phải tự động hóa các khâu lặp lại để tiết kiệm chi phí, nhưng vẫn cần nhiều kỹ thuật viên giỏi để duy trì, vận hành và cải tiến hệ thống tự động hóa nhà máy. Chính ở điểm giao này, AI và công nghệ chuyển đổi số trở thành đòn bẩy chiến lược hơn là mối đe dọa.
Mitsubishi Electric: dữ liệu là nền tảng cho tự động hóa nhà máy thông minh
Thay vì lao vào triển khai AI theo phong trào, Mitsubishi Electric Việt Nam chọn cách xây dựng nền tảng dữ liệu và tự động hóa từng bước cho nhà máy. Doanh nghiệp này bắt đầu hiện diện tại Việt Nam từ năm 2011, với các cơ sở ở TP.HCM, Hà Nội, Đà Nẵng, tập trung vào điều hòa, thiết bị gia dụng và FA – tự động hóa nhà máy. Từ tháng 4/2026, họ hợp nhất cả mảng thang máy vào cùng hệ sinh thái sản phẩm công nghiệp, hạ tầng xã hội và tòa nhà, hướng tới giải pháp tích hợp cho khách hàng sản xuất và dịch vụ. Quan điểm xuyên suốt là: không có dữ liệu, AI trong sản xuất chỉ là khẩu hiệu.
Chiến lược e-F@ctory mà họ đưa vào Việt Nam là một ví dụ rõ ràng về công nghệ chuyển đổi số có trọng tâm. Hệ thống này thu thập dữ liệu thời gian thực từ PLC, cảm biến, servo, thiết bị bảo vệ điện, màn hình HMI và robot công nghiệp để tối ưu vận hành toàn nhà máy, thay vì gắn một "hộp AI" lên dây chuyền rồi mong chờ phép màu. Trên nền dữ liệu đó, các ứng dụng thiết thực như kiểm tra ngoại quan bằng camera, phân tích rung động và nhiệt độ để bảo trì dự đoán, hay phân tích dữ liệu sản xuất để cải thiện kế hoạch và hiệu suất thiết bị mới thực sự phát huy tác dụng. Cách tiếp cận này phản bác tư duy "nhảy cóc" sang AI mà bỏ qua giai đoạn số hóa và chuẩn hóa dữ liệu.
DENSO Manufacturing Vietnam: hackathon tại hiện trường và thế hệ kỹ sư mới
Nếu Mitsubishi Electric đi từ hạ tầng tự động hóa nhà máy, thì DENSO Manufacturing Vietnam lại chọn con đường kết hợp kỹ sư sản xuất với đội ngũ IT trẻ bằng mô hình hackathon ngay trong nhà máy. Doanh nghiệp đặt tại Khu công nghiệp Thăng Long này được thành lập năm 2001, là đơn vị sản xuất linh kiện ô tô thuộc tập đoàn DENSO, với khoảng 90% doanh thu đến từ xuất khẩu sang 18 quốc gia. Sau giai đoạn doanh thu giảm vì dịch bệnh, ban lãnh đạo nhận ra rằng nếu không tăng năng lực cạnh tranh bằng công nghệ chuyển đổi số, quy mô kinh doanh sẽ thu hẹp. Họ quyết định nối kết thế mạnh kỹ thuật chế tạo với lực lượng IT của Việt Nam, chọn FPT làm đối tác và khởi động chương trình DENSO Factory Hacks.
Điểm đáng chú ý là hackathon này không phải cuộc chơi ý tưởng thuần túy, mà gắn với "điểm đau" rất cụ thể trong nhà máy. Các đội chủ yếu là sinh viên kỹ thuật và kỹ sư IT trẻ được đưa vào xưởng, tận mắt nhìn dây chuyền và thiết bị, rồi cùng kỹ sư DENSO phát triển giải pháp AI, IoT, robot và triển khai thực tế. Từ đây đã xuất hiện những ứng dụng AI trong sản xuất rất thực dụng: dùng camera giá rẻ chụp đồng hồ áp lực analog rồi cho AI đọc góc kim và chuyển thành dữ liệu số để loại bỏ việc ghi chép thủ công; gắn cảm biến rung chi phí thấp lên thiết bị, để AI phân tích dạng sóng theo thời gian và phát hiện sớm dấu hiệu mòn, lỏng, lệch của jig và máy, hỗ trợ bảo trì dự đoán. Mô hình này cho thấy AI không nằm trong phòng lab, mà bước thẳng vào hiện trường.
Ricoh và cuộc chiến giấy tờ: chuyển đổi số tài liệu là mắt xích bị bỏ quên
Khi nói về AI trong sản xuất, người ta thường nghĩ tới robot và dây chuyền, nhưng một mắt xích gây lãng phí nhân lực không kém chính là núi giấy tờ trong nhà máy. Các nhà xưởng vẫn phải xử lý khối lượng lớn báo giá, chứng từ thanh toán, hợp đồng và hồ sơ nội bộ, khiến nhân viên tốn hàng giờ để nhập liệu, tìm kiếm và kiểm tra dữ liệu. Trên thực tế, những thao tác này chính là loại công việc lặp lại mà AI và công nghệ chuyển đổi số có thể giải phóng. Câu hỏi không phải là có nên số hóa tài liệu hay không, mà là làm sao để chuyển giấy sang dữ liệu có cấu trúc đủ tốt cho hệ thống quản lý sản xuất và tài chính.
Ở đây, cách tiếp cận của Ricoh đáng để các nhà máy tại Việt Nam suy nghĩ. Bằng việc tích hợp công nghệ "Ricoh Edge AI" vào máy đa chức năng, nhà máy có thể biến thao tác quét giấy thành bước khởi đầu của một quy trình số: tài liệu được chuyển sang PDF, đồng thời AI phân tích nội dung và trích xuất dữ liệu cần thiết sang định dạng Word, Excel hoặc các trường dữ liệu phục vụ hệ thống quản lý. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian nhập liệu, mà còn giảm rủi ro sai sót thủ công, tạo nền tảng để các giải pháp AI cấp cao hơn – từ phân tích chi phí tới tối ưu chuỗi cung ứng – có dữ liệu sạch để hoạt động. Trong bức tranh tự động hóa nhà máy, bỏ qua lớp tài liệu là bỏ lỡ một phần lớn tiềm năng tăng năng suất.
Tương lai hợp tác người–AI: kỹ năng nghề là vé vào cửa
Những ví dụ trên cho thấy một xu hướng rõ rệt: AI đang đi vào nhà máy bằng các ứng dụng cụ thể, từ bảo trì dự đoán, kiểm tra ngoại quan, đọc đồng hồ analog cho tới chuyển đổi số tài liệu, chứ không phải bằng những khẩu hiệu thay thế con người toàn diện. Theo Tổ chức Lao động Quốc tế, khoảng 11,5 triệu lao động tại Việt Nam – gần một phần năm lực lượng lao động – làm các công việc có khả năng chịu tác động từ AI tạo sinh, nhưng chỉ khoảng 1 triệu người có nguy cơ bị thay thế hoàn toàn. Phần còn lại là những vị trí mà AI sẽ hỗ trợ hoặc làm thay một phần công việc, đòi hỏi người lao động phải có nghề và biết dùng công cụ số để tăng hiệu quả.
Bài toán thiếu nhân lực Việt Nam vì thế không thể giải bằng cách hoặc tự động hóa hoặc đào tạo nghề; nó cần cả hai. Các trung tâm đào tạo kỹ thuật như EAC, với định hướng dạy sửa chữa ô tô, xe máy, điện tử – điện lạnh, đang chuẩn bị cho lớp lao động mới có thể vừa cầm cờ lê, vừa đọc dữ liệu từ máy chẩn đoán, cảm biến và hệ thống AI hỗ trợ. Đối với doanh nghiệp sản xuất, lựa chọn chiến lược không còn là có ứng dụng AI hay không, mà là xây dựng mô hình hợp tác người–máy như thế nào: để robot và thuật toán xử lý những việc nặng, lặp lại, còn con người tập trung vào phân tích, quyết định và cải tiến. Ai coi AI là đối thủ sẽ bị bỏ lại, còn ai coi AI là đồng đội sẽ có cơ hội dẫn đầu trong cuộc chơi mới của sản xuất.
