Khi nhà máy thông minh không còn được định nghĩa bằng tự động hóa

AI, dữ liệu và yêu cầu phát triển bền vững đang làm thay đổi cách ngành sản xuất vận hành. Nếu trước đây, robot và dây chuyền tự động được xem là biểu tượng của nhà máy thông minh thì ngày nay, năng lực khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định theo thời gian thực mới là yếu tố tạo nên lợi thế cạnh tranh.

Trước đây nhà máy thông minh được định nghĩa bởi sự tham gia của robot trong quy trình sản xuất và khả năng tự động hóa của dây chuyền hoạt động. Những cánh tay robot hoạt động liên tục trên dây chuyền hay các hệ thống điều khiển tự động từng được xem là biểu tượng của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0.

Tại hội thảo "Sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả: Lực đẩy từ chính sách và công nghệ" diễn ra ngày 29/6 tại Hà Nội, các chuyên gia cho rằng ngành sản xuất đang bước vào một giai đoạn mới, nơi giá trị không còn nằm ở việc máy móc có thể tự vận hành mà ở khả năng thu thập, phân tích và chuyển hóa dữ liệu thành những quyết định tối ưu theo thời gian thực.

Sự phát triển mạnh mẽ của AI, dữ liệu lớn và điện toán đám mây, cùng áp lực từ chi phí năng lượng, biến động chuỗi cung ứng và các tiêu chuẩn phát triển bền vững ngày càng khắt khe, đang mở rộng cách hiểu về nhà máy thông minh.

Từ tự động hóa đến khả năng tự thích ứng

Trong bối cảnh đó, nhiều doanh nghiệp đang chuyển từ tư duy xây dựng một nhà máy thông minh sang phát triển cả một hệ sinh thái công nghiệp thông minh.

Thay vì chỉ thu thập dữ liệu để giám sát, AI có thể phân tích hàng triệu điểm dữ liệu từ dây chuyền sản xuất, phát hiện bất thường của thiết bị, dự báo nguy cơ hỏng hóc, tối ưu lịch sản xuất và hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn.

"Chuyển đổi số không chỉ nhằm nâng cao năng suất mà còn giúp doanh nghiệp xây dựng một mô hình sản xuất linh hoạt, có khả năng thích ứng với những thay đổi trong dài hạn và nâng cao năng lực cạnh tranh", bà Đoàn Thị Hà, Phó Tổng Giám đốc Khối Tự động hóa Công nghiệp Schneider Electric, nhận định.

Theo bà Hà, nhiều doanh nghiệp hiện triển khai các nền tảng quản trị sản xuất (MES), kết hợp IoT và AI để kết nối dữ liệu từ máy móc, chất lượng, tồn kho, năng lượng đến tiến độ đơn hàng trên cùng một hệ thống. Điều này giúp người quản lý có cái nhìn toàn diện về hoạt động sản xuất, thay vì theo dõi từng công đoạn riêng lẻ.

AI cũng đang thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định. Thay vì xử lý khi sự cố đã xảy ra, doanh nghiệp có thể chuyển sang mô hình dự báo và phòng ngừa, từ bảo trì thiết bị, tối ưu vận hành đến quản lý năng lượng.

Đó là bước chuyển từ "tự động hóa" sang "tự tối ưu" - đặc điểm được xem là cốt lõi của thế hệ nhà máy thông minh mới.

Xu hướng này cũng được phản ánh trong các giải pháp Schneider Electric giới thiệu tại hội thảo, khi trọng tâm không còn là những thiết bị đơn lẻ mà là hệ sinh thái số kết nối từ tầng vận hành, quản trị sản xuất đến quản lý năng lượng. Các nền tảng như EcoStruxure, MES hay Digital Twin được thiết kế để giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu theo thời gian thực, từ đó tối ưu hiệu suất và giảm tiêu hao tài nguyên.

Kiến tạo hạ tầng năng lượng và công nghiệp thông minh cho kỷ nguyên AI

Hiện nhiều doanh nghiệp đang chuyển từ tư duy xây dựng một nhà máy thông minh sang phát triển cả một hệ sinh thái công nghiệp thông minh. Xu hướng này được thể hiện rõ qua mô hình Smart Industrial Zone, trong đó nhà máy không còn là một "ốc đảo" công nghệ mà trở thành một mắt xích của toàn bộ khu công nghiệp. Hạ tầng điện, tòa nhà, hệ thống sản xuất, kho bãi, logistics và các nền tảng quản trị được kết nối trên cùng một hệ sinh thái dữ liệu, giúp doanh nghiệp có thể giám sát, vận hành và tối ưu mọi hoạt động theo thời gian thực.

"Việt Nam đang bước vào giai đoạn tăng trưởng mới và câu hỏi cốt lõi mà chúng ta cần đặt ra là liệu hạ tầng năng lượng có đủ đáp ứng với tốc độ, quy mô và mức độ phức tạp của quá trình phát triển đó hay không", ông Thái Hoàng Quỳnh, Phó Tổng Giám đốc Khối Hệ thống Năng lượng Schneider Electric Việt Nam và Campuchia chia sẻ tại sự kiện.

Ở cấp độ nhà máy, các nền tảng quản lý sản xuất (MES) giúp kết nối dữ liệu từ dây chuyền sản xuất, chất lượng, tồn kho, truy xuất nguồn gốc và lập kế hoạch trên một hệ thống thống nhất. Trên nền tảng đó, AI có thể phân tích hiệu suất vận hành theo thời gian thực, phát hiện bất thường, hỗ trợ bảo trì dự đoán và đề xuất các phương án tối ưu. Trong khi đó, ở quy mô toàn hệ sinh thái, Schneider Electric kết hợp hệ sinh thái EcoStruxure với các nền tảng phần mềm công nghiệp của AVEVA để kết nối dữ liệu xuyên suốt từ thiết kế, xây dựng đến vận hành và tối ưu, tạo nền tảng cho mô hình vận hành dựa trên dữ liệu.

"Đây là bước chuyển từ việc 'quan sát dữ liệu' sang 'ra quyết định bằng dữ liệu', giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả, giảm rủi ro và khai thác tối đa giá trị của tài sản", bà Đoàn Thị Hà, Phó Tổng Giám đốc Khối Tự động hóa Công nghiệp Schneider Electric cho biết.

Theo Schneider Electric, giá trị lớn nhất không nằm ở việc số hóa từng tài sản riêng lẻ mà ở khả năng kết nối toàn bộ hệ sinh thái. Khi các hệ thống điện, năng lượng tái tạo, trạm sạc xe điện, nhà máy và hạ tầng logistics vận hành trên cùng một nền tảng, doanh nghiệp có thể nâng cao độ tin cậy của nguồn điện, tối ưu sử dụng năng lượng, tăng khả năng thích ứng khi nhu cầu thay đổi, giảm chi phí vận hành và nâng cao khả năng phục hồi của toàn khu công nghiệp.

Ngược lại, nếu các hệ thống tiếp tục vận hành theo mô hình độc lập, doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với chi phí cao hơn, hiệu quả khai thác tài sản thấp hơn và khó tận dụng tối đa năng lượng tái tạo cũng như các hạ tầng hiện hữu.

Đối với doanh nghiệp Việt Nam, đây vừa là thách thức, vừa là cơ hội để rút ngắn khoảng cách với các nền sản xuất tiên tiến. Khi AI, dữ liệu và năng lượng hội tụ trên cùng một nền tảng, nhà máy thông minh cũng bước sang một định nghĩa mới: không chỉ biết vận hành tự động mà còn có khả năng tự học, tự thích ứng và tự tối ưu trước những biến động của thị trường.

"Khu công nghiệp thông minh sẽ là nền tảng quan trọng để phát triển các ngành công nghiệp có giá trị gia tăng cao, đồng thời đáp ứng yêu cầu về tăng trưởng xanh và thu hút đầu tư trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu đang tái cấu trúc", ông Thái Hoàng Quỳnh nhấn mạnh.

Thông qua nền tảng EcoStruxure, Schneider Electric tích hợp thiết bị kết nối, hệ thống điều khiển, phần mềm và dịch vụ nhằm giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, tăng độ tin cậy của hệ thống điện, tối ưu hiệu suất tài sản, giảm phát thải và xây dựng nền tảng vận hành dựa trên dữ liệu. Khi AI, dữ liệu và năng lượng được kết nối trên cùng một nền tảng, nhà máy thông minh không còn chỉ là câu chuyện của tự động hóa, mà trở thành nền tảng để doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh và thích ứng với những yêu cầu mới của sản xuất toàn cầu.