AI Nhật Bản vào nhà máy nhạc cụ ở Việt Nam, giúp lưu giữ kinh nghiệm của thợ lành nghề

Giải pháp kết hợp giữa thực tế tăng cường (AR), mô hình ngôn ngữ thị giác và công nghệ truy xuất dữ liệu đa phương thức được kỳ vọng góp phần giải quyết bài toán thiếu hụt lao động lành nghề trong ngành sản xuất.

Biến kinh nghiệm của nghệ nhân thành dữ liệu số

Đây là giải pháp kết hợp ba công nghệ gồm Thực tế tăng cường (AR), Mô hình ngôn ngữ thị giác (Vision Language Model - VLM) và Hệ thống truy xuất thông tin nâng cao dựa trên dữ liệu đa phương thức (Multimodal RAG).

Theo doanh nghiệp, một trong những thách thức lớn nhất mà ngành sản xuất hiện nay đang đối mặt là tình trạng già hóa lực lượng lao động có tay nghề cao, trong khi nguồn nhân lực kế cận chưa đủ để thay thế. Điều này khiến quá trình chuyển giao kỹ năng và kinh nghiệm sản xuất ngày càng khó khăn.

Vấn đề càng trở nên rõ nét trong lĩnh vực chế biến gỗ để sản xuất nhạc cụ. Mỗi khối gỗ đều có những đặc tính tự nhiên khác nhau, khiến việc gia công và đánh giá chất lượng phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm, trực giác và cảm quan của những người thợ lành nghề.

Trong khi đó, phần lớn các nhà máy hiện nay là những cơ sở sản xuất đã được xây dựng và vận hành từ nhiều năm trước. Việc thay thế toàn bộ dây chuyền để tương thích với các hệ thống AI hiện đại đòi hỏi chi phí lớn và tiềm ẩn nguy cơ ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất.

Xuất phát từ thực tế này, Uhuru phát triển hệ thống dựa trên hai nguyên tắc chính là tận dụng tối đa hạ tầng, thiết bị sẵn có của nhà máy và hạn chế tối đa tác động đến quy trình vận hành hiện hữu.

Mục tiêu không phải thay thế con người, mà là số hóa và chia sẻ những kinh nghiệm quý giá của đội ngũ thợ lành nghề cho lực lượng lao động mới thông qua công nghệ AI.

Kết hợp AR, AI và dữ liệu để hỗ trợ sản xuất

Trong hệ thống mới, công nhân sử dụng thiết bị hiển thị gắn trên đầu (Head-mounted Display - HMD). Thông qua công nghệ thực tế tăng cường, các hướng dẫn kỹ thuật được hiển thị trực tiếp trong quá trình làm việc, giúp người vận hành dễ dàng tiếp cận thông tin cần thiết ngay tại hiện trường.

Bên cạnh đó, mô hình ngôn ngữ thị giác VLM có khả năng phân tích hình ảnh từ camera để nhận diện tình trạng sản xuất theo thời gian thực. Công nghệ này giúp AI hiểu được những gì đang diễn ra tại hiện trường, từ đó hỗ trợ người lao động tiếp cận thông tin phù hợp với từng tình huống cụ thể.

Một thành phần quan trọng khác là công nghệ Multimodal RAG. Hệ thống này cho phép AI tra cứu và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như tài liệu hướng dẫn, bản vẽ kỹ thuật, tiêu chuẩn chất lượng hay quy trình sản xuất để đưa ra gợi ý và hỗ trợ người vận hành.

Toàn bộ quá trình xử lý được điều phối thông qua nền tảng AI mang tên "enebular" do Uhuru phát triển. Nền tảng này có thể kết nối với các dữ liệu sẵn có của nhà máy như hệ thống điều hành sản xuất (MES), định mức nguyên vật liệu (BOM) hoặc quy trình sản xuất (BOP) thông qua API hoặc dữ liệu dạng CSV.

Theo Uhuru, khả năng kết nối linh hoạt giúp doanh nghiệp triển khai AI mà không bị phụ thuộc vào một hệ sinh thái hay nhà cung cấp duy nhất.

Hiện tại, hệ thống đóng vai trò như một trợ lý thông minh hỗ trợ con người trong quá trình vận hành và ra quyết định. Tuy nhiên, doanh nghiệp cho biết mục tiêu dài hạn là phát triển công nghệ theo hướng "Physical AI" (AI vật lý), trong đó các kết quả phân tích của AI có thể được truyền trực tiếp tới robot và thiết bị tự động.

Nếu hiện thực hóa được mục tiêu này, các nhà máy trong tương lai sẽ có thể tăng cường mức độ tự động hóa, đồng thời tạo ra sự phối hợp chặt chẽ hơn giữa con người và máy móc.

Không chỉ giới hạn trong ngành sản xuất nhạc cụ, công nghệ trên được kỳ vọng có thể mở rộng sang nhiều lĩnh vực đòi hỏi trình độ tay nghề cao như chế biến gỗ nội thất, sản xuất vật liệu xây dựng, kiểm tra chất lượng sản phẩm, bảo trì thiết bị và các công đoạn lắp ráp phức tạp.

Việc triển khai hệ thống AI tại nhà máy sản xuất nhạc cụ ở Việt Nam cho thấy xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giải quyết những bài toán thực tế của doanh nghiệp, đặc biệt là bài toán lưu giữ và chuyển giao tri thức nghề nghiệp trong bối cảnh thiếu hụt lao động có tay nghề cao.