Chậm AI, nhà máy Việt đối diện nguy cơ ‘rớt’ chuỗi cung ứng

Thông tin trên được ghi nhận tại hội thảo "Ứng dụng AI: Tối ưu quy trình trong sản xuất" do Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư TPHCM (ITPC) phối hợp với Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) tổ chức chiều 16-12.

Thông tin trên cho thấy bức tranh ngày càng rõ trong sản xuất Việt Nam khi chỉ một số ít doanh nghiệp đã vận hành dựa trên dữ liệu và AI, còn phần lớn vẫn lệ thuộc vào kinh nghiệm, Excel và các quy trình thủ công rời rạc. Nếu khoảng cách ấy tiếp tục nới rộng, đó không chỉ là chênh lệch công nghệ mà sẽ biến thành khoảng cách về năng suất, vị thế trong chuỗi cung ứng và thậm chí là khả năng tồn tại của doanh nghiệp.

Theo các thống kê được chia sẻ tại hội thảo, tỷ lệ doanh nghiệp Việt Nam ứng dụng AI hiện chỉ khoảng 18%, thấp hơn đáng kể so với Thái Lan (25%) và Singapore (40%), chưa kể khoảng cách rất xa so với các trung tâm sản xuất tiên tiến trên thế giới. Điều này cho thấy Việt Nam đã bỏ lỡ giai đoạn "đi sớm" trong ứng dụng AI.

Phân tích sâu hơn, Phó Giáo sư Ali Al-Dulaimi, Phó Giáo sư Ali Al-Dulaimi, Trưởng khoa Khoa học Máy tính và Công nghệ, (BUV), cho biết chỉ khoảng 9% doanh nghiệp, chủ yếu là các tập đoàn lớn và khối doanh nghiệp FDI, đã triển khai những công nghệ AI ở mức độ cao như bản sao số (digital twin), phân tích dự báo hay tự động hóa thông minh.

Trong khi đó, 91% còn lại, phần lớn là doanh nghiệp vừa và nhỏ, vẫn loay hoay với bài toán dữ liệu không chuẩn hóa, thiếu nhân lực công nghệ và chưa có lộ trình chuyển đổi rõ ràng.

Thách thức này trở nên gay gắt hơn trong bối cảnh mô hình tăng trưởng dựa trên lợi thế chi phí lao động đang dần suy yếu. Chiến lược "Trung Quốc cộng 1" từng giúp Việt Nam thu hút dòng vốn sản xuất trong hơn một thập kỷ qua, nhưng trong bối cảnh AI, tự động hóa và các tiêu chuẩn xanh ngày càng khắt khe, lợi thế đó không còn mang tính quyết định.

"Việt Nam cộng Trí tuệ", theo cách gọi của Phó Giáo sư Ali, mới là hướng đi giúp doanh nghiệp nội địa giữ vị trí trong chuỗi giá trị toàn cầu. AI, nếu được triển khai đúng cách, có thể trở thành công cụ để doanh nghiệp Việt bù đắp hạn chế về quy mô, vốn và nhân lực, qua đó nâng cao năng suất và chất lượng.

Ở cấp độ vận hành, AI đang làm thay đổi bản chất của nhà máy. Sản xuất không chỉ dừng ở tự động hóa, mà tiến tới mức độ tự chủ, nơi AI tham gia hỗ trợ ra quyết định. Các hệ thống "AI vật lý" và "AI đại diện" cho phép robot học từ tương tác thực tế, phối hợp với con người thay vì thay thế hoàn toàn.

Một ví dụ được nêu tại hội thảo là nhà máy lắp ráp điện tử quy mô vừa tại Bắc Ninh khi ứng dụng thị giác máy tính dựa trên AI mã nguồn mở giúp tăng tốc độ phát hiện lỗi lên gấp bốn lần, đồng thời giảm 15% tỷ lệ phế phẩm. Những con số này cho thấy AI tác động trực tiếp đến chi phí, chất lượng và khả năng giao hàng, các yếu tố sống còn trong cạnh tranh với nhà sản xuất.

Không chỉ dừng ở bài toán nội bộ, AI còn đang trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp vượt qua các rào cản mới của thương mại quốc tế. Cơ chế điều chỉnh biên giới carbon (CBAM) của EU, buộc doanh nghiệp xuất khẩu phải chứng minh mức phát thải trên từng đơn vị sản phẩm.

Trong bối cảnh đó, các hệ thống AI theo dõi và tối ưu tiêu thụ năng lượng theo thời gian thực không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm trung bình 15-20% chi phí năng lượng, mà còn tạo nền tảng dữ liệu để đáp ứng yêu cầu minh bạch carbon, mở ra cơ hội tiếp cận nguồn vốn xanh, một lợi thế cạnh tranh ngày càng quan trọng.

Tuy nhiên, theo các chuyên gia, công nghệ không phải nút thắt lớn nhất khi ứng dụng AI vào sản xuất; rào cản cốt lõi nằm ở con người và dữ liệu. AI không thể tạo giá trị nếu doanh nghiệp thiếu đội ngũ đủ năng lực vận hành, cải tiến hệ thống và không có dữ liệu chất lượng.

Phó Giáo sư Ali Al-Dulaimi nhấn mạnh, chuyển đổi AI là đầu tư cho con người, đào tạo để người lao động chuyển từ làm thủ công sang giám sát, phân tích và quản lý hệ thống. Nếu con người không thay đổi, AI chỉ mang tính trình diễn.

Thực tế tại các nhà máy cho thấy áp lực này ngày càng rõ. Ông Hoàng Văn Tam, Nhà sáng lập kiêm CEO Digitech Solutions, nhận định phần lớn doanh nghiệp sản xuất Việt Nam không thiếu công nghệ, mà thiếu hiệu quả vận hành và khả năng khai thác dữ liệu. Nhiều nhà máy vẫn đối mặt với tình trạng đơn hàng chồng chéo, giao hàng trễ, khó kiểm soát chất lượng, thiếu nhân lực và tiềm ẩn rủi ro an toàn lao động.

Đáng chú ý, ngay cả những doanh nghiệp đã đầu tư hệ thống ERP, MES cũng chưa giải được bài toán gốc. Nguyên nhân nằm ở sự thiếu kết nối giữa các hệ thống, dữ liệu rời rạc và quy trình trên giấy không phản ánh đúng thực tế sản xuất. Hệ quả là "kế hoạch một đằng, vận hành một nẻo", khiến doanh nghiệp khó tối ưu và phản ứng chậm trước biến động.

Từ kinh nghiệm tư vấn, ông Tam cho rằng AI có thể đóng vai trò như "bộ não trung tâm" của nhà máy, hỗ trợ lập kế hoạch sản xuất theo thời gian thực, bảo trì dự báo, kiểm soát lỗi bằng thị giác máy, dự báo nguyên liệu và giám sát an toàn lao động. AI còn giúp đưa quy trình từ giấy tờ vào vận hành hằng ngày. Nhiều giải pháp có thể tận dụng dữ liệu và hệ thống camera sẵn có, với chi phí phù hợp. "Chìa khóa không phải đầu tư ồ ạt, mà là kết nối dữ liệu, quy trình và con người, từng bước xây dựng nhà máy thông minh với AI làm trung tâm", ông nhấn mạnh.

Ở tầm vĩ mô, năng suất lao động vẫn là điểm nghẽn lớn của nền kinh tế. Theo TS Dương Hồng Loan, trong khi châu Á Thái Bình Dương tăng tốc nhờ công nghệ, Việt Nam bị kìm hãm bởi năng suất thấp. GDP trên mỗi giờ lao động chỉ khoảng 12, bằng nửa mức trung bình toàn cầu và còn xa các nền kinh tế dẫn đầu khu vực.

Khoảng cách này phản ánh hạn chế về chất lượng nhân lực khi gần 95% lao động sản xuất thiếu kỹ năng dữ liệu và công nghệ số. Khoảng 70% cần bổ sung kiến thức liên quan đến AI, nhưng chi phí, thời gian và chất lượng đào tạo lại là rào cản, khiến chuyển đổi chậm hơn yêu cầu thị trường.

Ngành sản xuất Việt Nam đang ở ngã rẽ. AI đã trở thành động lực then chốt của năng suất và cạnh tranh. Câu hỏi không còn là có áp dụng hay không, mà là triển khai thế nào cho hiệu quả, có trách nhiệm và phù hợp năng lực doanh nghiệp.

Về chiến lược, các chuyên gia cho rằng doanh nghiệp cần tiếp cận AI theo hướng thực dụng. Doanh nghiệp nhỏ và vừa nên tập trung vào những ứng dụng chi phí thấp, tạo giá trị trực tiếp; doanh nghiệp lớn phải hướng tới tự động hóa và quản trị dựa trên dữ liệu ở quy mô toàn diện.

Dù khác nhau về quy mô, điểm chung mang tính quyết định vẫn là con người. AI không phải phép màu, nhưng là đường ranh sinh tồn. Doanh nghiệp Việt có thể đi chậm, nhưng không thể đứng yên.