Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình ngành sản xuất toàn cầu, đánh dấu một cuộc cách mạng công nghiệp mới. Theo một nghiên cứu được công bố trên Computerworld vào ngày 2/5/2025, việc áp dụng AI trong sản xuất đã tăng đáng kể, với các công nghệ AI được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao kiểm soát chất lượng và cải thiện quản lý chuỗi cung ứng. Từ các nhà máy thông minh đến robot tự động hóa, AI không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn giúp các doanh nghiệp thích ứng với nhu cầu thị trường biến động và giảm thiểu rủi ro. Bài viết này sẽ phân tích cách AI đang thay đổi ngành sản xuất, những công nghệ tiên phong, các thách thức còn tồn tại, và triển vọng tương lai của lĩnh vực này.

Tối ưu hóa quy trình sản xuất với AI

AI đang trở thành động lực cốt lõi trong việc tối ưu hóa các quy trình sản xuất phức tạp. Theo báo cáo của McKinsey (2024), các nhà máy sử dụng AI để phân tích dữ liệu thời gian thực từ cảm biến và máy móc đã tăng năng suất lên đến 20%. Các thuật toán học máy (machine learning) được triển khai để dự đoán thời gian ngừng máy, tối ưu hóa lịch trình sản xuất, và giảm thiểu lãng phí tài nguyên. Ví dụ, Siemens đã tích hợp AI vào hệ thống sản xuất của mình để tự động điều chỉnh dây chuyền lắp ráp, giảm thời gian ngừng hoạt động xuống 30% (Forbes, 2025).

Một ứng dụng nổi bật là bảo trì dự đoán (predictive maintenance). Các mô hình AI, như những mô hình được phát triển bởi GE Digital, phân tích dữ liệu từ thiết bị để dự đoán hỏng hóc trước khi chúng xảy ra, giúp tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Theo Nature (2025), các nhà máy sử dụng AI để giám sát và điều chỉnh mức tiêu thụ điện đã giảm 15% lượng khí thải carbon, góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững.

Nâng cao kiểm soát chất lượng

Kiểm soát chất lượng là một lĩnh vực mà AI đang tạo ra những bước đột phá. Các hệ thống thị giác máy tính (computer vision) được huấn luyện để phát hiện khuyết tật trên sản phẩm với độ chính xác vượt xa con người. Theo MIT Technology Review (2024), các công ty như Foxconn đã triển khai AI để kiểm tra linh kiện điện tử, đạt tỷ lệ phát hiện lỗi lên đến 99,9%. Các thuật toán học sâu (deep learning) phân tích hình ảnh từ camera công nghiệp để phát hiện các vết nứt, sai lệch kích thước, hoặc lỗi bề mặt trong thời gian thực.

Hơn nữa, AI còn hỗ trợ phân tích dữ liệu từ quy trình sản xuất để xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi chất lượng. Ví dụ, BMW đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ dây chuyền sơn ô tô, giúp giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi xuống 25% (Reuters, 2025). Những tiến bộ này không chỉ nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn giảm chi phí tái sản xuất và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Cải thiện quản lý chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng là một thách thức lớn trong sản xuất, đặc biệt trong bối cảnh gián đoạn toàn cầu do đại dịch và xung đột địa chính trị. AI đang giúp các công ty vượt qua thách thức này bằng cách dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho, và cải thiện logistics. Theo Harvard Business Review (2025), các công ty như Unilever đã sử dụng AI để dự báo nhu cầu thị trường với độ chính xác tăng 30%, giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa.

Các mô hình AI, như những mô hình được triển khai bởi Amazon, phân tích dữ liệu từ nhà cung cấp, thời tiết, và xu hướng thị trường để tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và giảm chi phí logistics. Ngoài ra, blockchain kết hợp với AI đang được sử dụng để tăng tính minh bạch trong chuỗi cung ứng, đảm bảo nguồn gốc nguyên liệu và giảm gian lận. Theo Bloomberg (2025), các công ty áp dụng AI trong chuỗi cung ứng đã giảm 20% thời gian giao hàng và 15% chi phí vận hành.

Thách thức và hạn chế

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai công nghệ này trong sản xuất không phải không có thách thức. Một vấn đề lớn là chi phí đầu tư ban đầu cao. Theo Deloitte (2024), các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường gặp khó khăn trong việc triển khai AI do thiếu vốn và chuyên môn kỹ thuật. Ngoài ra, việc tích hợp AI với các hệ thống sản xuất cũ (legacy systems) đòi hỏi thời gian và nguồn lực đáng kể.

Một thách thức khác là thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao. Các mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu để huấn luyện, nhưng nhiều nhà máy vẫn sử dụng các hệ thống không được số hóa hoàn toàn, dẫn đến dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác. Theo Wired (2025), khoảng 60% các nhà máy ở khu vực châu Á - Thái Bình Dương chưa hoàn thiện chuyển đổi số, hạn chế khả năng khai thác AI.

Cuối cùng, vấn đề nhân sự cũng là một rào cản. Việc triển khai AI đòi hỏi lực lượng lao động có kỹ năng về dữ liệu và công nghệ, nhưng Forbes (2025) chỉ ra rằng có đến 40% các công ty sản xuất toàn cầu đang thiếu hụt nhân tài AI. Điều này đòi hỏi đầu tư vào đào tạo và hợp tác với các trường đại học hoặc công ty công nghệ.

Tương lai của AI trong sản xuất

Tương lai của AI trong sản xuất hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đột phá hơn nữa. Các công nghệ như AI tổng quát (general AI) và robot tự trị (autonomous robots) đang được nghiên cứu để tự động hóa hoàn toàn các nhà máy. Theo Nature (2025), các nhà máy “tắt đèn” (lights-out factories), nơi toàn bộ quy trình được điều khiển bởi AI và robot, có thể trở thành hiện thực trong thập kỷ tới. Ngoài ra, sự phát triển của AI kết hợp với Internet vạn vật (IoT) sẽ tạo ra các hệ sinh thái sản xuất thông minh, nơi mọi thiết bị đều được kết nối và tối ưu hóa.

Hơn nữa, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong sản xuất bền vững. Các mô hình AI đang được phát triển để tối ưu hóa tái chế nguyên liệu và giảm thiểu chất thải. Theo Reuters (2025), các công ty như Tesla đang sử dụng AI để thiết kế quy trình sản xuất pin thân thiện với môi trường, giảm 25% lượng khí thải trong sản xuất.

AI đang cách mạng hóa ngành sản xuất toàn cầu, từ tối ưu hóa quy trình, nâng cao kiểm soát chất lượng, đến cải thiện quản lý chuỗi cung ứng. Những tiến bộ này không chỉ tăng hiệu suất và lợi nhuận mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của AI, các công ty cần vượt qua các thách thức về chi phí, dữ liệu, và nhân sự. Với sự đầu tư đúng đắn và hợp tác chặt chẽ giữa các bên liên quan, AI sẽ tiếp tục định hình tương lai của sản xuất, đưa ngành công nghiệp bước vào một kỷ nguyên mới của sự thông minh và bền vững.

P.A. (NASTIS), theo Computerworld, 5/2025