Doanh nghiệp sản xuất chạy đua chuyển đổi số

Chiều 12-5, Trung tâm Xúc tiến thương mại và Đầu tư TP.HCM (ITPC) phối hợp cùng Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam (VINASA) tổ chức hội thảo "Chuyển đổi số doanh nghiệp sản xuất: Mô hình nhà máy thông minh".

Chương trình nằm trong chuỗi hội nghị và triển lãm Biztech 2026 với chủ đề "Kỷ nguyên AI Agentic: Tự động hóa vận hành và động lực tăng trưởng mới" do Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam (VINASA) tổ chức.

Nhà máy thông minh vẫn là xu thế

Ông Lâm Quang Nam, Phó chủ tịch VINASA, cho biết hiện nay vẫn còn một tỉ lệ lớn các nhà máy tại Việt Nam vận hành theo phương thức bảo trì thụ động.

"Một nhà máy quy mô 200 công nhân hoàn toàn có thể đạt được năng suất và chất lượng đầu ra tương đương với một đơn vị có quy mô 2.000 công nhân, nếu biết ứng dụng công nghệ một cách chính xác vào vận hành", ông nói.

Dưới góc nhìn của đơn vị cung cấp giải pháp công nghệ toàn cầu, ông Khương Anh Dũng, Phó giám đốc đến từ Bosch Global Software Technologies, cho hay việc số hóa giúp các doanh nghiệp giảm được 25% chi phí bảo trì, tăng năng suất từ 5% đến 10% và đặc biệt là nâng cao khả năng sẵn sàng của máy móc thêm 15%.

Trong công tác quản lý kho vận, các giải pháp ứng dụng dữ liệu giúp tăng 25% khả năng hiển thị tồn kho theo thời gian thực, đồng thời cắt giảm được 5% chi phí lưu kho, tạo điều kiện thuận lợi cho việc hoạch định nguồn lực sản xuất một cách tối ưu.

Phát biểu tại hội thảo, bà Hồ Thị Quyên, Phó giám đốc ITPC, khẳng định chuyển đổi số hiện nay không còn là một lựa chọn mang tính xu hướng, mà đã trở thành yêu cầu tất yếu để doanh nghiệp tối ưu vận hành và phát triển bền vững.

"Thông qua việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình nhà máy thông minh, doanh nghiệp có thể nâng cao đáng kể năng suất lao động và quản trị rủi ro tốt hơn trong sản xuất", bà nói.

Bên cạnh đó ông Nguyễn Vũ Linh, CEO của ORIS Solutions, cho rằng thực tế triển khai cho thấy việc thay thế các quy trình thủ công tiêu tốn 30% thời gian bằng hệ thống liên thông này đã giúp doanh nghiệp giảm tới 67% thời gian đóng sổ tài chính và tăng 50% vòng quay hàng tồn kho.

Doanh nghiệp sản xuất vẫn gặp khó trong chuyển đổi số

TP.HCM hiện hình thành hệ sinh thái doanh nghiệp khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số với gần 30.000 doanh nghiệp công nghệ thông tin và truyền thông, chiếm 40% cả nước.

Các con số về tiềm năng trong chuyển đổi số, ứng dụng nhà máy thông minh dù lý tưởng. Song trong lộ trình triển khai bảo trì, ông Trương Văn Hải, chuyên gia chuyển đổi số tại Luvina Software, đã chỉ rõ thực trạng 58% doanh nghiệp hiện nay vẫn đang ở mức độ bảo trì phản ứng (Reactive Maintenance), thay vì bảo trì dự án (Predictive Maintenance).

Theo ông, các doanh nghiệp trong nước hiện hữu 3 rào cản trọng tâm. Trong đó hạn chế lớn nhất thuộc về quản trị dữ liệu, chủ yếu chỉ được lưu trữ phân tán, thủ công trên Excel, giấy tờ hoặc các hệ thống SCADA, CMMS rời rạc.

"Bên cạnh đó, khối công nghệ vận hành (OT) và công nghệ thông tin (IT) hiện đang phát triển hoàn toàn tách biệt", ông Hải chỉ ra.

Trong khi đó trao đổi với Tuổi Trẻ Online, ông Nguyễn Đình Tình - Giám đốc phát triển kinh doanh Công ty TNHH Cainver - cho hay yếu tố con người hiện là thách thức lớn nhất trong quá trình chuyển đổi số, khi nhiều lao động trực tiếp sản xuất vẫn quen với phương thức làm việc truyền thống.

Theo đó để một nhân sự mới có thể vận hành thành thạo hệ thống, doanh nghiệp phải mất từ 3-6 tháng đào tạo theo hình thức "cầm tay chỉ việc", đào tạo 1 kèm 1.

Ông Tình cũng chỉ ra thêm công nghệ nền tảng hiện nay rất "vô vàn". Nhiệm vụ của doanh nghiệp cũng như việc lựa "một chiếc áo" phù hợp với quy mô của mình, chứ không chỉ đơn thuần là ứng dụng công nghệ đồ sộ nhưng thực tế ứng dụng lại không bao nhiêu, gây lãng phí tiềm năng và nguồn vốn của doanh nghiệp.

Đóng góp vào giải pháp công nghệ quản trị, ông Nguyễn Thành Luân, Giám đốc Trung tâm Tư vấn chuyển đổi số ITG DX, đã phân tích mô hình chuyển đổi số theo 5 cấp độ trưởng thành, từ mức thủ công đến mức độ chuyển đổi toàn diện.

Thông qua việc ứng dụng AI và các mô hình "Bản sao số" (Digital Twin), doanh nghiệp có thể thực hiện bảo trì tiên đoán bằng cách giám sát chặt chẽ các chỉ số vật lý như dòng điện, độ rung và nhiệt độ của động cơ, từ đó đưa ra các cảnh báo sớm trước khi sự cố thực sự xảy ra.