AI có thể mở ra chuỗi giá trị bền vững cho ngành sản xuất Việt Nam

Tiềm năng của nền kinh tế tuần hoàn dựa trên AI

Tại Việt Nam, nhiều ngành công nghiệp như điện tử, dệt may, logistics và bao bì từ lâu đã vận hành theo mô hình tuyến tính “khai thác – sản xuất – vứt bỏ”, tức là tài nguyên được khai thác, chế biến thành sản phẩm và sau đó bị loại bỏ dưới dạng chất thải. Tuy nhiên, mô hình này đang ngày càng bộc lộ rõ những hạn chế về tính bền vững. Trong bối cảnh đó, các nhà nghiên cứu đề xuất áp dụng các nguyên tắc của kinh tế tuần hoàn – một mô hình giúp kéo dài vòng đời sản phẩm và vật liệu – như một giải pháp khả thi cho tương lai.

Chuyển đổi số khu vực công là tiền đề vững chắc cho kinh tế - xã hội phát triển

Theo Phó giáo sư Phạm Công Hiệp, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một công cụ quan trọng giúp mô hình kinh tế tuần hoàn trở nên thiết thực hơn và dễ mở rộng quy mô. “AI không chỉ cải thiện hoạt động mà còn biến đổi cách chúng ta thiết kế, sản xuất và thu hồi giá trị trong chuỗi cung ứng”, ông cho biết.

AI có thể được sử dụng trong tự động hóa thiết kế thông minh. Với thiết kế bằng AI tạo sinh và công nghệ máy học, các kỹ sư có thể phát triển sản phẩm theo dạng mô-đun, có trọng lượng nhẹ, dễ sửa chữa và phù hợp với tính tuần hoàn. Họ có thể tạo ra hàng nghìn cấu hình sản phẩm chỉ với một chương trình phần mềm duy nhất. Việc này giúp giảm thiểu lượng vật liệu sử dụng và hỗ trợ quá trình tháo lắp, tái sử dụng trong các chu kỳ sản phẩm tiếp theo. Trong thực tế, tại ngành dệt may Việt Nam, các công cụ AI đã và đang được nghiên cứu để thiết kế mẫu quần áo nhằm giảm thiểu vải thừa, góp phần hướng tới sản xuất không chất thải.

AI cũng có thể hỗ trợ tối ưu hóa quy trình sản xuất theo thời gian thực. Các hệ thống phân tích dự đoán và công nghệ AI kết hợp với Internet vạn vật (IoT) cho phép các nhà sản xuất theo dõi tình trạng máy móc, mức tiêu thụ năng lượng và hiệu quả sản xuất một cách chính xác. Ví dụ, hệ thống Siemens MindSphere kết nối các thiết bị công nghiệp với đám mây và sử dụng AI để phát hiện bất thường, dự đoán sự cố và đề xuất lịch bảo trì chủ động. Tại các nhà máy may ở Việt Nam, hệ thống như vậy có thể phân tích dữ liệu từ máy may theo thời gian thực, dự đoán tình trạng hao mòn và lên lịch bảo dưỡng nhằm ngăn ngừa tình trạng dừng máy đột ngột.

Bên cạnh đó, các hệ thống thị giác và robot được hỗ trợ bởi AI đang thay đổi cách nhận dạng, phân loại và thu hồi vật liệu trong quá trình tái chế, từ đó tối đa hóa giá trị có thể thu hồi. AMP Robotics – một công ty tiên phong trong lĩnh vực này – đã phát triển cánh tay robot sử dụng AI có khả năng nhận dạng và phân loại vật liệu tái chế từ dòng chất thải với độ chính xác lên tới 99%. Tại các nhà máy lắp ráp điện tử, hệ thống tương tự có thể quét các thiết bị được hoàn trả, phân loại linh kiện theo tình trạng và tự động tháo rời để tái sử dụng hoặc tái chế. Phương pháp này giúp tăng tốc quá trình thu hồi vật liệu, đồng thời ngăn ngừa việc chôn lấp các tài nguyên quý như kim loại đất hiếm, qua đó giúp doanh nghiệp khép kín vòng tuần hoàn trong chuỗi cung ứng của mình.

“Những năng lực này không còn là lý thuyết nữa,” Phó giáo sư Hiệp khẳng định. “Chúng đã và đang định hình lại chuỗi cung ứng toàn cầu và nằm trong tầm với của doanh nghiệp Việt.”

Ông cũng chỉ ra rằng, nhờ vào các dịch vụ đám mây với giá cả phải chăng cùng những nền tảng AI được phát triển sẵn, các doanh nghiệp – kể cả doanh nghiệp vừa và nhỏ – hoàn toàn có thể tiếp cận và triển khai các mô hình dự đoán, công nghệ nhận dạng hình ảnh hay các công cụ tối ưu hóa mà không gặp trở ngại lớn về chi phí cài đặt hay vận hành.

Kinh doanh tuần hoàn dựa trên AI còn mang lại lợi nhuận có thể đo lường được, như giảm thời gian máy móc ngừng hoạt động, giảm lượng vật liệu bị lãng phí và tạo thêm nguồn doanh thu từ việc tái sử dụng hoặc làm mới sản phẩm. “Lợi nhuận thu được từ khoản đầu tư thường cao hơn chi phí triển khai ban đầu,” Phó giáo sư Hiệp chia sẻ.

Doanh nghiệp sản xuất Việt Nam nên bắt đầu từ đâu?

Theo Phó giáo sư Phạm Công Hiệp, có ba bước chính để các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam có thể bắt đầu hành trình ứng dụng AI vào mô hình kinh tế tuần hoàn.

Bước 1 là bắt đầu với các ứng dụng dự đoán và mô tả. Doanh nghiệp có thể triển khai AI trong những hoạt động có tác động lớn, ví dụ như theo dõi tình trạng máy móc quan trọng trong thời gian thực bằng thuật toán AI kết hợp dữ liệu cảm biến. Việc dự đoán sự cố tiềm ẩn giúp giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ thiết bị và hạn chế việc loại bỏ linh kiện chưa cần thiết. Triển khai các ứng dụng thực tiễn này sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng đạt được hiệu quả và tự tin hơn trong việc mở rộng tích hợp AI về sau.

Bước 2 là kết hợp AI với dữ liệu và cảm biến. Tính tuần hoàn đòi hỏi phải có cái nhìn toàn diện về toàn bộ chuỗi cung ứng. Do đó, doanh nghiệp cần trang bị cảm biến IoT cho sản phẩm và dây chuyền sản xuất, từ đó tạo ra dữ liệu chất lượng cao cho hệ thống AI xử lý. Những cảm biến này giúp theo dõi hành vi sử dụng, độ hao mòn linh kiện và điều kiện môi trường, từ đó AI có thể đưa ra khuyến nghị về thời điểm sửa chữa, nâng cấp hay tái chế.

Ví dụ, một nhà máy dệt may có thể sử dụng thẻ RFID và công nghệ nhận dạng hình ảnh AI để theo dõi vải thừa trong từng công đoạn sản xuất, từ đó xác định phần vải có thể tái sử dụng hoặc bán lại. Trong ngành sản xuất linh kiện cơ khí, AI có thể sử dụng dữ liệu từ cảm biến để đề xuất điều chỉnh quy trình sản xuất sao cho giảm lượng vật liệu tiêu hao mà vẫn đảm bảo chất lượng sản phẩm.

“Đây chính là nơi phép màu xảy ra,” Phó giáo sư Hiệp nói. “Doanh nghiệp càng cung cấp nhiều dữ liệu cho hệ thống AI, chúng càng trở nên thông minh hơn và càng mang lại nhiều giá trị hơn cho chuỗi cung ứng.”

Bước 3 là thiết kế lại mô hình kinh doanh theo hướng tuần hoàn. Việc áp dụng AI vào kinh doanh tuần hoàn không chỉ đơn thuần là thay đổi công nghệ mà còn là một quá trình chuyển đổi văn hóa và cách thức lãnh đạo trong doanh nghiệp. Lãnh đạo cần khuyến khích tư duy đổi mới trong toàn bộ tổ chức, trao quyền cho nhân viên thử nghiệm các công cụ AI, đồng thời tái cấu trúc quy trình làm việc truyền thống. Quản lý cũng cần lồng ghép các mục tiêu phát triển bền vững vào chiến lược kinh doanh và tạo điều kiện hợp tác giữa các nhóm kỹ thuật và phi kỹ thuật.

Phó giáo sư Hiệp nhấn mạnh: “Để AI thực sự thúc đẩy thành công mô hình kinh doanh tuần hoàn, các công ty phải đầu tư vào phát triển nguồn nhân lực, nâng cao năng lực số và xây dựng một văn hóa tổ chức nơi đổi mới và tính bền vững được xem là trách nhiệm chung.”