Vì sao tác vụ AI là trợ lí không thể thiếu trong mọi doanh nghiệp sản xuất?
Khi áp lực rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm, kiểm soát chi phí và đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của khách hàng gia tăng, tác vụ AI đang mở ra một cách tiếp cận mới cho doanh nghiệp sản xuất
Thay vì chỉ thực hiện những câu lệnh riêng lẻ, các tác vụ AI có thể hỗ trợ hoàn thành cả một tác vụ kĩ thuật dựa trên mục tiêu đầu ra. Theo bà Stephanie Wong, chuyên gia tư vấn quy trình công nghiệp tại Dassault Systèmes, tương lai của AI trong thiết kế và sản xuất nằm ở khả năng kết nối tri thức, phát hiện vấn đề sớm và giải phóng kỹ sư khỏi những công việc lặp lại để tập trung vào các quyết định tạo ra giá trị.
Từ câu lệnh đến mục tiêu: Tác vụ AI đang thay đổi cách doanh nghiệp làm việc
Khách hàng ngày càng đòi hỏi nhiều hơn, thời hạn phát triển sản phẩm ngày càng ngắn, trong khi thiết kế kĩ thuật ngày càng phức tạp. Đây là nghịch lí mà các doanh nghiệp sản xuất phải đối mặt: yêu cầu về năng suất liên tục tăng nhưng quỹ thời gian và nguồn lực không thể mở rộng tương ứng.
Tại sự kiện SolidWorks Innovation Day ở Việt Nam ngày 17/10, bà Stephanie Wong cho rằng các công cụ thiết kế cần phát triển để bắt kịp sự thay đổi đó. Theo bà, AI không đơn thuần là một xu hướng mới mà là một phần trong hành trình dài hạn nhằm giúp kỹ sư làm việc nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn.
Thực tế, việc ứng dụng AI trong phần mềm kĩ thuật đã diễn ra từ trước khi AI tạo sinh trở nên phổ biến. Những tính năng như tự động sửa quan hệ phác thảo, khôi phục tham chiếu lắp ghép bị thiếu hay dự đoán lệnh tiếp theo đều hướng đến mục tiêu giảm thao tác và tiết kiệm thời gian cho người sử dụng.
Tuy nhiên, các tính năng này chủ yếu hỗ trợ từng bước công việc. Kỹ sư vẫn phải tự xác định trình tự thao tác, kết hợp các lệnh và kiểm tra để hoàn thành nhiệm vụ. Bước phát triển tiếp theo là AI có thể tiếp nhận một mục tiêu rộng hơn, phân tích tình huống, kết hợp nhiều kĩ năng và hỗ trợ người dùng đạt được kết quả mong muốn.
Bà Wong mô tả quá trình chuyển dịch này theo bốn cấp độ: từ ứng dụng dựa trên câu lệnh, sang định hướng tác vụ, tiếp đến nhận diện ý định và cuối cùng là AI hướng đến kết quả thực tế.
Sự khác biệt có thể thấy qua một ví dụ đơn giản. Thay vì yêu cầu phần mềm thực hiện từng thao tác như tạo góc lượn hay thay đổi kích thước, kỹ sư có thể đặt mục tiêu sửa hình học, làm cho chi tiết có khả năng sản xuất hoặc cải thiện hiệu suất của một bản lắp ráp. Hệ thống AI sẽ hỗ trợ phân tích và phối hợp những năng lực cần thiết để xử lí yêu cầu.
Theo bà Wong, định hướng mà Dassault Systèmes theo đuổi là xây dựng một trợ lí AI có khả năng đồng hành với người dùng trong toàn bộ quy trình thiết kế, thay vì buộc họ phải hướng dẫn hệ thống từng bước.
Đây là thay đổi có ý nghĩa với doanh nghiệp sản xuất. Khi AI có thể hỗ trợ hoàn thành những tác vụ cụ thể, lợi ích không còn chỉ nằm ở tốc độ xử lí một thao tác mà còn ở khả năng giảm thời gian phối hợp, hạn chế công việc thủ công và rút ngắn quá trình biến ý tưởng thành sản phẩm.
Phát hiện vấn đề sớm để giảm chi phí và thời gian phát triển
Một trong những thách thức lớn của ngành sản xuất là vòng đời phát triển sản phẩm thường bị chia thành nhiều công đoạn, với các đội ngũ phụ trách những nhiệm vụ chuyên biệt. Ý tưởng được chuyển thành yêu cầu, sau đó đến thiết kế, mô phỏng, lập kế hoạch sản xuất và chế tạo. Mỗi nhóm có chuyên môn riêng nhưng tri thức không phải lúc nào cũng được chia sẻ kịp thời giữa các giai đoạn.
Bà Wong chỉ ra rằng một thiết kế có thể trông phù hợp trên máy tính nhưng khi chuyển sang sản xuất, doanh nghiệp mới nhận ra chi tiết quá phức tạp, tốn nhiều thời gian gia công hoặc có chi phí cao. Khi đó, thông tin phải quay trở lại nhóm thiết kế, kéo theo việc sửa đổi mô hình, mô phỏng và phát hành lại hồ sơ. Quá trình này không chỉ gây lãng phí nguồn lực mà còn ảnh hưởng đến tiến độ giao hàng.
Nếu vấn đề chỉ được phát hiện sau khi sản phẩm đến tay khách hàng, chi phí khắc phục và mức độ gián đoạn có thể còn lớn hơn.
Theo bà Wong, một hướng ứng dụng quan trọng của AI là đưa tri thức sản xuất về sớm hơn trong vòng đời phát triển sản phẩm, đặc biệt là ngay từ giai đoạn thiết kế. Đây là cách tiếp cận được gọi là “manufacturing shift left”, tức dịch chuyển việc xem xét các yếu tố sản xuất về những giai đoạn sớm hơn.
Thay vì đợi đến khi thiết kế hoàn tất mới đánh giá khả năng chế tạo, doanh nghiệp có thể tận dụng AI và các công cụ kĩ thuật để nhận diện sớm những rủi ro, xem xét các ràng buộc và điều chỉnh phương án trước khi phát sinh chi phí lớn.
Chẳng hạn, khi phát triển một chi tiết cơ khí, yêu cầu không chỉ là tạo ra hình học đáp ứng công năng. Thiết kế còn phải phù hợp với quy trình sản xuất, điều kiện sử dụng và những tiêu chuẩn kĩ thuật liên quan. AI có thể hỗ trợ kỹ sư rà soát các yếu tố này, cung cấp hướng dẫn và giúp xác định những điểm cần kiểm tra.
Dassault Systèmes đang phát triển các trợ lí ảo với những vai trò khác nhau nhằm hiện thực hóa định hướng đó. Aura tập trung vào tìm kiếm thông tin và kết nối tri thức; Lio hỗ trợ công việc kĩ thuật như tạo mô hình, kiểm tra hình học và áp dụng các ràng buộc; còn Mary được định hướng hỗ trợ tri thức khoa học và mô phỏng nâng cao, dù theo phần trình bày của bà Wong, trợ lí này chưa được phát hành trong SolidWorks tại thời điểm diễn ra hội thảo.
Khi các năng lực này được kết hợp, mục tiêu không chỉ là xử lí từng yêu cầu riêng biệt mà còn tạo ra một hệ thống có thể hỗ trợ xuyên suốt quá trình giải quyết vấn đề.
Một ví dụ cụ thể là công việc lập hồ sơ sản xuất. Với quy trình truyền thống, việc chuẩn bị 30 bản vẽ cho 30 chi tiết để gửi đến năm nhà cung cấp khác nhau có thể mất nhiều ngày do phải xuất bản vẽ, bố trí hình chiếu và thiết lập kích thước. Theo bà Wong, với quy trình AI được trình diễn, người dùng có thể thiết lập mục tiêu, mẫu bản vẽ và quy tắc kích thước để hệ thống tự động tạo bản vẽ theo loạt trong vài phút. Kỹ sư sau đó kiểm tra và tinh chỉnh trước khi gửi cho nhà cung cấp.
Điều quan trọng là AI không chỉ giúp làm nhanh hơn mà còn tạo điều kiện để doanh nghiệp đưa những yêu cầu về sản xuất vào quá trình thiết kế sớm hơn, giảm nguy cơ phải làm lại và cải thiện khả năng phối hợp giữa các bộ phận.
Giải phóng kỹ sư khỏi việc lặp lại, nhưng không thay thế phán đoán chuyên môn
Nếu AI có thể đảm nhận ngày càng nhiều tác vụ, vai trò của kỹ sư sẽ thay đổi như thế nào? Đây là vấn đề được bà Wong đặt ra khi nói về tương lai của AI trong ngành kĩ thuật.
Theo bà, khi hệ thống hỗ trợ xử lí những công việc lặp đi lặp lại, kỹ sư có thêm thời gian để xác định mục tiêu, thiết lập các ràng buộc, đánh giá kết quả và đưa ra quyết định chuyên môn. Nói cách khác, công nghệ giúp người lao động dịch chuyển từ việc thực hiện nhiều thao tác thủ công sang tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn.
Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa với việc giao toàn bộ quyền quyết định cho AI. Kỹ sư vẫn là người hiểu yêu cầu của khách hàng, cân nhắc các ưu tiên và đánh giá hậu quả của từng lựa chọn. Những kết quả do hệ thống đưa ra phải được kiểm chứng trước khi áp dụng vào thiết kế và sản xuất.
Đây cũng là lí do bà Wong nhấn mạnh tầm quan trọng của năng lực xác thực. Trong định hướng ứng dụng AI của SolidWorks, các nhóm quy trình được chú trọng bao gồm chuyển đổi ý tưởng thành mô hình CAD có thể chỉnh sửa, tạo tài liệu sản xuất, xác thực thiết kế, tối ưu hóa bản lắp ráp và hướng dẫn kĩ thuật.
Các ứng dụng này cho thấy AI có thể tham gia vào nhiều mắt xích của quy trình sản xuất, từ khâu hình thành ý tưởng đến chuẩn bị hồ sơ và đánh giá thiết kế. Nhưng để khai thác hiệu quả, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu cần đạt được, chuẩn hóa quy trình và xây dựng cơ chế kiểm tra đầu ra.
Một vấn đề khác không thể bỏ qua là bảo mật dữ liệu. Theo bà Wong, mô hình AI hiện tại của Dassault Systèmes được huấn luyện bằng dữ liệu độc quyền nội bộ và dữ liệu tổng hợp, không sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện. Bà cũng đề cập định hướng cho phép khách hàng huấn luyện mô hình riêng bằng dữ liệu của doanh nghiệp trong môi trường bảo mật. Đây là kế hoạch được trình bày tại hội thảo, không đồng nghĩa mọi tùy chọn đã được triển khai rộng rãi.
Với các doanh nghiệp sản xuất, dữ liệu thiết kế, thông số kĩ thuật và bí quyết chế tạo có thể là tài sản cạnh tranh quan trọng. Vì vậy, việc lựa chọn giải pháp AI phải đi kèm đánh giá về quyền truy cập dữ liệu, bảo mật và trách nhiệm khi sử dụng kết quả do hệ thống tạo ra.
Nhìn rộng hơn, tác vụ AI chỉ thực sự trở thành trợ lí hữu ích khi được gắn với những nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp, thay vì triển khai chỉ để chạy theo xu hướng. Khi có thể giảm công việc lặp lại, kết nối tri thức giữa các bộ phận và phát hiện vấn đề trước khi chúng trở nên tốn kém, AI có tiềm năng trở thành một lớp hỗ trợ quan trọng trong hoạt động sản xuất.
Như thông điệp bà Wong đưa ra tại hội thảo, điểm khởi đầu không nhất thiết phải là một hệ thống AI toàn diện. Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng việc xác định một kết quả kĩ thuật cụ thể muốn đạt được, sau đó lựa chọn công cụ phù hợp và từng bước mở rộng ứng dụng. Chính khả năng giải quyết vấn đề thực tế, chứ không phải mức độ phức tạp của công nghệ, sẽ quyết định giá trị mà AI mang lại.