Thách Thức Lớn Nhất Khi Ứng Dụng AI Trong Sản Xuất
Các doanh nghiệp nào sẵn sàng thích nghi về cơ sở hạ tầng và quy trình vận hành sẽ là những người hưởng lợi nhiều nhất từ làn sóng công nghệ này.

Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng thâm nhập sâu vào ngành sản xuất và logistics, nhiều người cho rằng rào cản lớn nhất nằm ở bản thân công nghệ. Nhưng thực tế lại khác: vấn đề cốt lõi là liệu nhà máy, kho xưởng có đủ điều kiện để tiếp nhận sự thay đổi đó hay không.
Theo Asad Afzal, Giám đốc Chuyển đổi Toàn cầu tại A-SAFE — một công ty Anh chuyên cung cấp rào chắn an toàn cho môi trường công nghiệp — phần lớn cơ sở sản xuất hiện nay không được xây dựng để đáp ứng mức độ tự động hóa mà AI đang mang lại. Với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kho vận và hạ tầng công nghiệp, ông chứng kiến ngày càng nhiều điểm ùn tắc và hư hỏng lặp đi lặp lại tại các khu vực chịu áp lực cao, nơi mà cơ sở hạ tầng vốn không được thiết kế để chịu tải như vậy.
"Nếu môi trường vật lý không phát triển kịp tốc độ của công nghệ, áp lực sẽ tăng rất nhanh. AI có thể tối ưu hóa quy trình, nhưng không thể khắc phục một mặt bằng đã có sẵn những điểm nghẽn cố hữu," Afzal nhấn mạnh.
Trong khi các tập đoàn lớn như Dassault Systèmes và Samsung đang bắt tay với Nvidia để nâng cấp hệ thống sản xuất thế hệ mới, không ít doanh nghiệp vẫn đang loay hoay bởi chất lượng dữ liệu kém, thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phù hợp, hoặc hệ thống nội bộ quá rời rạc, manh mún.
Theo khảo sát của PwC với hàng trăm lãnh đạo doanh nghiệp, mức độ tự động hóa trong ngành sản xuất dự kiến sẽ tăng hơn gấp đôi vào năm 2030. Song lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ không đến từ việc sở hữu công cụ, mà từ khả năng triển khai đồng bộ chúng trên toàn bộ hệ thống doanh nghiệp — bao gồm cả việc nhận được sự đồng thuận từ chính lực lượng lao động trong quá trình chuyển đổi. Đó là nhận định của Ryan Hawk, lãnh đạo mảng công nghiệp và dịch vụ tại PwC, đồng thời là tác giả của báo cáo vừa được công bố.
Khi tự động hóa mở rộng, ngưỡng chịu đựng gián đoạn cũng giảm đi đáng kể. Năng suất tăng, luồng di chuyển thay đổi, giá trị thiết bị trong nhà máy leo thang — tất cả điều đó khiến bất kỳ sự cố nào cũng trở nên tốn kém hơn.
"Rủi ro thực sự nằm ở khoảng cách giữa năng lực kỹ thuật số và sự sẵn sàng về mặt vật lý," Afzal kết luận.
https://www.manufacturingdive.com/news/preparing-systems-for-AI-biggest-challenge-asad-afzal-asafe/813766/