Tại hội thảo đầu tiên trong khuôn khổ MTA Hà Nội 2026 diễn ra ngày 13/10, các diễn giả đã có những nhận định rằng xây dựng nhà máy thông minh đang trở thành hướng đi được doanh nghiệp sản xuất quan tâm nhằm nâng cao năng suất, chất lượng và hiệu quả sử dụng năng lượng.
Theo đó, quá trình chuyển đổi của các doanh nghiệp không chỉ dừng ở đầu tư máy móc hay phần mềm mới, mà cần bắt đầu từ việc xác định đúng bài toán, chuẩn hóa dữ liệu và kết nối các hệ thống hiện có.
Chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng lộ trình tự động hóa
Ông Đỗ Nguyên Hưng, Phó Tổng Thư ký Hội Tự động hóa Việt Nam (VAA), nhấn mạnh yêu cầu đổi mới sản xuất nhằm nâng cao năng suất, chất lượng, tiết kiệm năng lượng và đáp ứng đơn hàng linh hoạt. Sự kết nối giữa doanh nghiệp sản xuất, đơn vị công nghệ và cơ sở đào tạo có vai trò thúc đẩy ứng dụng tự động hóa vào thực tiễn.
ông Đỗ Nguyên Hưng, Phó Tổng Thư ký Hội Tự động hóa Việt Nam (VAA) (Ảnh: Thành Long).
Bên cạnh đó, ông Bùi Trung Kiên - đại diện ETEK phụ trách lĩnh vực IoT và Smart Factory - chia sẻ rằng nhà máy thông minh cần được xây dựng trên cơ sở kết nối quy trình, con người và máy móc thông qua dữ liệu.
Theo ông Kiên, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc đánh giá hiện trạng, xác định các chỉ số cần cải thiện và chuẩn hóa mã sản phẩm, dữ liệu chủ, quy trình, báo cáo sản xuất trước khi triển khai những ứng dụng nâng cao.
Đồng thời, các hệ thống sẵn có như hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và hệ thống điều hành sản xuất (MES) cũng có thể được tích hợp thêm các công nghệ để khai thác dữ liệu hiệu quả hơn, thay vì phải thay thế toàn bộ. Trên cơ sở đó, doanh nghiệp có thể từng bước lựa chọn giải pháp phù hợp theo từng thời điểm và theo dõi kết quả triển khai.
Dark Factory có phải đích đến của mọi nhà máy thông minh?
Trong phần thảo luận, đại diện từ Học viện Kỹ thuật Quân sự đã đặt câu hỏi rằng liệu Dark Factory - mô hình nhà máy có mức độ tự động hóa cao - có phải đích đến mà mọi doanh nghiệp cần hướng tới.
Ông Bùi Trung Kiên, đại diện ETEK (Ảnh: Thành Long).
Trả lời vấn đề này, ông Bùi Trung Kiên cho rằng tỉ lệ tự động hóa cao có thể là một dấu hiệu cho thấy sự phát triển của nhà máy thông minh, nhưng không đồng nghĩa với việc loại bỏ hoàn toàn con người. Con người vẫn cần tham gia giám sát, quản lý và xử lý những tình huống đòi hỏi khả năng phán đoán.
Theo ông, doanh nghiệp cần lựa chọn mức độ tự động hóa dựa trên đặc thù sản xuất, hiệu quả đầu tư và năng lực vận hành, thay vì coi Dark Factory là thang đo duy nhất cho sự "thông minh" của nhà máy.
Ông Kiên cũng cho rằng dữ liệu và khả năng kết nối là nền tảng để các công nghệ như AI, dữ liệu lớn (Big Data), robot và IoT phát huy hiệu quả. Khi dữ liệu đủ tin cậy, doanh nghiệp có thể xác định nguyên nhân khiến đơn hàng chậm tiến độ hoặc dây chuyền gián đoạn, từ đó tiến tới dự báo và tối ưu hóa sản xuất.
Tuy nhiên, các chức năng dự báo và tối ưu hóa cần dựa trên nền tảng vận hành đủ tin cậy, đồng thời nằm trong giới hạn được quy định bởi con người. An ninh mạng cũng cần được tính đến ngay từ khâu thiết kế hệ thống.
AI Vision và bản sao số hỗ trợ tối ưu vận hành
Ở khâu kiểm soát chất lượng, ông Đoàn Nam Thái, đại diện Avatech, đề cập ứng dụng công nghệ thị giác máy tích hợp AI (AI Vision) để phân loại sản phẩm, đọc ký tự và phát hiện lỗi như nhãn lệch, vết xước hoặc bất thường trong đóng gói. Dữ liệu kiểm tra giúp doanh nghiệp phát hiện dấu hiệu bất thường, cảnh báo sớm và xử lý lỗi ngay tại công đoạn phát sinh.
Mặt khác, bà Đỗ Phương Hoa, Tổng Giám đốc Công ty Cổ phần Tin học Viễn thông Vinafore (Vinafore JSC), cho biết bản sao số (Digital Twin) có thể có thể là một cách tiếp cận khác trong quá trình xây dựng nhà máy thông minh.
Cụ thể, phương pháp này cho phép kết nối dữ liệu từ camera, hệ thống điện, nước, điều hòa và dây chuyền sản xuất với mô hình trực quan. Từ đó, các cấp quản lý có thể giám sát các thiết bị, xác định vị trí sự cố, truy cập lịch sử vận hành và mô phỏng các tình huống.
Theo các diễn giả, xây dựng nhà máy thông minh không phụ thuộc vào một giải pháp đơn lẻ, mà đòi hỏi khả năng tích hợp hệ thống, dữ liệu đáng tin cậy và lộ trình triển khai phù hợp với điều kiện của từng doanh nghiệp.
