Smart Factory - nhà máy thông minh cần ‘song kiếm hợp bích’ từ đâu?

“Song kiếm hợp bích” chính là công nghệ và quản trị

Một nhà máy thông minh (Smart Factory) có thể bắt đầu từ cảm biến, camera AI hoặc một hệ thống điều khiển tự động, nhưng đích đến phải là khả năng ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn dựa trên dữ liệu thực tế của nhà máy.

Theo bà Dora Yen - Giám đốc vận hành tại YC Holdings, một chuyên gia quốc tế về giảm phát thải, chuyển đổi xanh và giải pháp Net-Zero, dữ liệu cảm biến được thu thập qua các thiết bị IoT công nghiệp (Industrial IoT), sau đó được đưa lên điện toán biên (Edge) và đám mây (Cloud), rồi được AI phân tích, mô phỏng bằng bản sao số (Digital Twin) và cuối cùng chuyển thành hành động tối ưu. Trong chuỗi vận hành này, công nghệ không chỉ dừng ở việc “nhìn thấy” hoạt động của nhà máy, mà tiến tới khả năng phân tích và hỗ trợ điều chỉnh vận hành.

Trong khi đó, về quản trị, bài toán được đặt ra cụ thể hơn. Doanh nghiệp phải xây dựng đường cơ sở về phát thải, xác định “điểm nóng”, đặt mục tiêu giảm phát thải, tính giá carbon nội bộ, lựa chọn công nghệ có mức đầu tư phù hợp rồi theo dõi kết quả. Bà Dora Yen đề xuất sử dụng các hệ thống dữ liệu theo ISO 14064-1 và GHG Protocol cho kiểm kê khí nhà kính, ISO 50001 cho năng lượng và các chuẩn mực ESG (Môi trường, Xã hội và Quản trị doanh nghiệp) như IFRS S1/SASB, IFRS S2/TCFD. Chính vì thế, dữ liệu đóng vai trò không chỉ phục vụ một bản báo cáo cuối năm, mà đã trở thành đầu vào cho quyết định vận hành và đầu tư.

Đi sâu hơn vào cách biến dữ liệu thành công cụ quản trị, theo TS. Nguyễn Hiền Thân - chuyên gia về công nghệ xanh và bền vững, dữ liệu từ phần mềm quản trị nguồn lực ERP, hóa đơn điện, phiếu cân nhiên liệu và cảm biến IoT có thể kết nối vào nền tảng kiểm kê CO2, tự động quy đổi thành tấn CO2 tương đương theo các hệ số phát thải. Khi dữ liệu được kết nối và truy xuất được, doanh nghiệp có thể theo dõi theo ba nhóm phân loại lượng khí phát thải Scope 1, Scope 2 và Scope 3 thay vì phụ thuộc vào những bảng tính rời rạc.

Như vậy, sự “thông minh” của nhà máy được quyết định từ cả hai phía: Công nghệ giúp doanh nghiệp đo được, nhìn thấy và tự động hóa; quản trị giúp doanh nghiệp biết phải đo cái gì, đặt mục tiêu nào, ai chịu trách nhiệm và dữ liệu đó được dùng để quyết định điều gì.

AI đi vào nhà máy có thể bắt đầu từ việc giải quyết những “điểm nghẽn” cụ thể

Một trong những biểu hiện trực tiếp nhất của Smart Factory là đưa AI và tự động hóa vào những công việc trước đây phụ thuộc nhiều vào con người. Ông Toàn Nguyễn - Phụ trách kinh doanh dự án của Hikvision Vietnam – cho biết, hệ thống AIoT trong nhà máy thông minh có thể nhận diện tự động việc sử dụng các thiết bị bảo hộ như mũ bảo hộ, khẩu trang, kính, nút tai, áo bảo hộ, găng tay và giày bảo hộ của người lao động. Hệ thống có thể giám sát 24/7, phát cảnh báo theo thời gian thực, đồng thời lưu hình ảnh hoặc video làm bằng chứng.

Ngoài ra, hệ thống với nền tảng AI còn có thể mở rộng thêm tính năng như sử dụng cho việc kiểm soát ra vào, nhận diện người, quản lý khu vực hạn chế, giám sát hành vi bất thường, phát hiện khói và lửa, theo dõi tình trạng cơ sở vật chất hay hỗ trợ bảo trì bằng hình ảnh nhiệt. Theo đại diện Hikvision, khả năng tìm kiếm của hệ thống bằng mô hình đa phương thức có thể kích hoạt cảnh báo dựa trên người, phương tiện, vật thể, sự kiện và vị trí. Các thuật toán được tối ưu định kỳ kết hợp công nghệ mô hình lớn có độ chính xác trên 95%.

Như vậy, trong một nhà máy Smart Factory, không gian ứng dụng tự động hóa không nhất thiết bắt đầu từ một dây chuyền robot phức tạp, mà có thể từ một “điểm nghẽn” rất cụ thể như an toàn lao động, kiểm soát ra vào, phát hiện sự cố hay bảo trì thiết bị. Giá trị của AI khi đó giúp giảm thời gian kiểm tra, tăng khả năng phản ứng và đưa những hoạt động vốn phụ thuộc vào quan sát của con người thành dữ liệu có thể xử lý liên tục.

Nhà máy muốn xanh phải thay đổi từ “đo để báo cáo” sang “đo để quản trị”

Trong khi AI và tự động hóa giải quyết một phần bài toán năng suất và giải phóng sức lao động của con người thì Net Zero lại đóng vai trò giải quyết vấn đề phát thải, xác định lượng phát thải là bao nhiêu, ở đâu và giảm bằng cách nào?

Theo TS. Nguyễn Hiền Thân, doanh nghiệp cần nhận diện từng nguồn phát thải, gắn dữ liệu với vị trí và theo dõi liên tục. Hệ thống cảm biến có thể kết hợp với dữ liệu thời tiết như hướng và tốc độ gió để hỗ trợ xác định khu vực phát sinh và kích hoạt biện pháp xử lý. Với dòng chất thải, dữ liệu có thể được theo dõi từ lúc phát sinh, lưu trữ, vận chuyển đến xử lý. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp chứng minh dòng vật chất và phục vụ yêu cầu về kinh tế tuần hoàn.

Thậm chí, đại diện YC Holdings đưa bài toán lên cấp độ quản trị carbon. Quy trình được xây dựng theo các bước từ kiểm kê khí nhà kính, xác định điểm nóng, đặt mục tiêu giảm phát thải, tính giá carbon nội bộ đến triển khai công nghệ carbon thấp và sử dụng tín chỉ carbon. Các giải pháp được đề cập khá cụ thể, gồm máy nén khí biến tốc, thu hồi nhiệt từ lò hơi, động cơ điện hiệu suất cao và chiến lược sử dụng điện xanh thông qua Hợp đồng mua bán điện trực tiếp (PPA).

Từ dữ liệu đến quyết định: Đích đến của Smart Factory

Hình dung một cách đơn giản, để trở thành một Smart Factory cần có nhiều mảnh ghép từ giải pháp công nghệ, thiết bị, dữ liệu và hệ thống kết nối, phân tích cho tới quản trị đặt mục tiêu và biến kết quả phân tích thành hành động. Một Smart Factory đúng nghĩa phải đưa được các dữ liệu của từng công đoạn vào bức tranh vận hành chung, giúp doanh nghiệp biết rõ về năng suất, lượng năng lượng tiêu hao, phát thải phát sinh và rủi ro an toàn nằm ở đâu, và nguồn lực nên được phân bổ vào chỗ nào…

Trong bối cảnh các yêu cầu về Net Zero, CBAM, ESG và truy xuất dữ liệu ngày càng đi sâu vào chuỗi cung ứng, lợi thế của Smart Factory không hẳn nằm ở việc doanh nghiệp sở hữu bao nhiêu camera AI, cảm biến hay robot, mà chính ở khả năng biến dữ liệu thành quyết định nhanh, chính xác và có thể đo được hiệu quả.