Dây chuyền 100 triệu USD của VAL cho thấy một điều rõ ràng: sau tự động hóa, bước đi tiếp theo của nhà máy Việt Nam phải là dữ liệu và AI.
100 triệu USD thiết bị chỉ là bước khởi đầu
VAL vừa đưa vào vận hành dây chuyền ép dầu đậu nành số 2 trị giá hơn 100 triệu USD, nâng tổng công suất ép lên 7.800 tấn đậu nành/ngày, đáp ứng khoảng 30% nhu cầu thức ăn chăn nuôi trong nước. Con số này ấn tượng, nhưng có một thực tế nhiều nhà máy Việt Nam hay bỏ sót: đầu tư lớn vào thiết bị chưa đủ, câu chuyện tiếp theo phải là dữ liệu và AI.
Đây chính là điểm giao giữa hiện đại hóa sản xuất và chuyển đổi số. Dây chuyền của VAL đã ở mức tự động hóa cao, nhưng nếu biết tận dụng AI, nhà máy có thể tối ưu hơn nữa: giảm tiêu hao năng lượng, giảm dừng máy, kiểm soát chất lượng sát sao theo thời gian thực và dự báo rủi ro trước khi nó xảy ra.
Bài viết này sẽ dùng case VAL như một ví dụ sống động để bàn về: AI có thể nằm ở đâu trong một nhà máy chế biến nông sản hiện đại, và doanh nghiệp Việt nên bắt đầu thế nào.
VAL – bức tranh điển hình của nhà máy sản xuất công nghệ cao
Nhìn vào tổ hợp VAL ở Phú Mỹ 1, bạn sẽ thấy khá rõ bức tranh “nhà máy hiện đại kiểu mới” tại Việt Nam:
- Hai dây chuyền ép dầu đậu nành với tổng công suất 7.800 tấn/ngày
- Xử lý tới 2,6 triệu tấn đậu nành/năm, cho gần 2 triệu tấn khô dầu, hơn 500.000 tấn dầu thô
- Cung cấp khoảng 30% thị phần khô đậu nành cho thức ăn chăn nuôi trong nước
- 8 silo, sức chứa 120.000 tấn, kiểm soát nhiệt độ – độ ẩm tự động
- Tích hợp công nghệ từ các nhà cung cấp lớn như Desmet, Crown
- Áp dụng loạt chuẩn quốc tế: HACCP, HALAL, KOSHER, ISO 22000, ISO 14001, FSSC, OSHA…
Nói thẳng: về thiết bị và quy trình, đây là “nhà máy mơ ước” của rất nhiều doanh nghiệp chế biến nông sản.
Quan trọng hơn, dây chuyền mới của VAL có mấy “chìa khóa” rất phù hợp cho AI:
- Tự động hóa gần như toàn bộ quy trình
- Cảm biến thông minh, phân tích NIR giám sát liên tục
- Dữ liệu quá trình được thu thập theo thời gian thực
Khi đã có tự động hóa + cảm biến + dữ liệu, bước tiếp theo hợp lý nhất chính là đưa AI vào để ra quyết định thông minh hơn.
AI nằm ở đâu trong một nhà máy như VAL?
Trong một nhà máy chế biến nông sản, AI không phải câu chuyện viển vông. Nó bám rất sát ba mục tiêu mà VAL nhắc nhiều: hiệu quả – bền vững – an toàn.
1. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)
Với dây chuyền hơn 100 triệu USD, mỗi giờ dừng máy vì sự cố là hàng trăm triệu đồng “bay màu”. AI có thể giảm đáng kể rủi ro này.
Cách làm điển hình:
- Thu thập dữ liệu rung, nhiệt độ, dòng điện, áp suất… từ motor, bơm, quạt, máy ép
- Dùng mô hình AI học từ lịch sử vận hành + lịch sử sự cố
- AI dự đoán: thiết bị nào có khả năng hỏng trong 7–14 ngày tới, bộ phận nào mòn bất thường
- Tự động gợi ý lịch bảo trì tối ưu, chủ động đặt vật tư
Kết quả hay thấy ở các nhà máy đã triển khai:
- Giảm 30–50% dừng máy đột xuất
- Tăng 3–5% OEE (Overall Equipment Effectiveness)
- Tối ưu tồn kho phụ tùng, không phải “ôm hàng” vì sợ hỏng bất ngờ
2. Tối ưu tiêu hao năng lượng và hơi nhiệt
VAL đã có hệ thống thu hồi và tái sử dụng nhiệt thải, tuần hoàn nước khép kín. Nếu thêm AI, mức tiết kiệm có thể tăng thêm rõ rệt.
AI có thể làm:
- Phân tích mô hình tiêu thụ điện, hơi, nước theo ca, theo mẻ, theo loại nguyên liệu
- Tự tìm ra “điểm ngọt” của từng công đoạn (nhiệt độ – áp suất – thời gian)
- Đưa ra setpoint tối ưu theo thời gian thực thay vì cố định một giá trị cho mọi điều kiện
Trong các case quốc tế, ứng dụng AI tối ưu năng lượng thường giúp:
- Giảm 5–15% chi phí năng lượng
- Giảm phát thải CO₂ – rất hợp với mục tiêu “tăng trưởng xanh” mà VAL đang theo
3. Kiểm soát chất lượng bằng AI
VAL hiện dùng cảm biến thông minh và NIR để giám sát các thông số dinh dưỡng, độ ẩm, tạp chất… AI có thể biến khối dữ liệu này thành “hệ thống chất lượng sống”:
- Phát hiện sớm batch nguyên liệu có nguy cơ không đạt chuẩn
- Cảnh báo lệch chất lượng theo thời gian thực, trước khi ra lô hàng lớn
- Dự đoán chất lượng khô dầu, dầu thô dựa trên profile nguyên liệu và thông số vận hành
Thay vì chờ mẫu phòng lab trả kết quả, AI cho phép nhà máy ra quyết định tức thời:
- Điều chỉnh tham số sản xuất ngay trên dây chuyền
- Cách ly lô nguyên liệu rủi ro cao
- Giảm tỷ lệ phải rework hoặc hủy
4. Tối ưu chuỗi cung ứng và tồn kho
Một nhà máy xử lý 2,6 triệu tấn đậu nành/năm phải “sống chung” với rủi ro chuỗi cung ứng: giá quốc tế biến động, tắc nghẽn logistics, mùa vụ… AI có thể hỗ trợ khá sâu:
- Dự báo nhu cầu thức ăn chăn nuôi theo vùng, theo mùa
- Gợi ý kế hoạch nhập nguyên liệu theo kịch bản giá, tỷ giá, cước vận tải
- Tối ưu mức tồn kho an toàn từng nhóm nguyên liệu, bao bì, phụ gia
Với quy mô như VAL, chỉ cần AI giảm 2–3 ngày tồn kho trung bình cũng đã giải phóng lượng vốn đáng kể.
5. An toàn lao động và tuân thủ
VAL nhấn mạnh văn hóa an toàn và đào tạo thường xuyên. AI có thể làm phần “khó nuốt” nhất: giám sát liên tục, không bỏ sót:
- Phân tích hình ảnh từ camera nhận diện hành vi nguy hiểm (không đội mũ, vào vùng cấm…)
- Phát hiện rò rỉ, khói, bất thường trong khu vực nguy cơ cao
- Chấm điểm mức độ an toàn theo ca sản xuất, theo khu vực, từ đó điều chỉnh đào tạo
Đây là mảng nhiều doanh nghiệp Việt còn ngại, nhưng thực tế triển khai không quá phức tạp nếu đã có hệ thống camera sẵn.
Từ dây chuyền tự động đến nhà máy AI-first: lộ trình khả thi
Không ai nhảy một bước từ nhà máy truyền thống sang “nhà máy AI-first”. Ngay cả với nền tảng như VAL, lộ trình hợp lý thường đi qua 4 bước.
Bước 1: Chuẩn hóa dữ liệu và hạ tầng OT/IT
Muốn dùng AI, phải có dữ liệu sạch, đủ và liên tục.
- Rà soát toàn bộ nguồn dữ liệu: PLC, DCS, SCADA, MES, ERP
- Chuẩn hóa mã thiết bị, mã lỗi, mã sản phẩm, mã ca
- Xây dựng data pipeline đưa dữ liệu về một kho trung tâm (data lake / historian)
- Đảm bảo độ phân giải thời gian đủ chi tiết cho phân tích (theo giây/phút với thiết bị quan trọng)
Đây thường là 60–70% khối lượng công việc của bất kỳ dự án AI nào trong nhà máy.
Bước 2: Bắt đầu với 1–2 use case nhỏ nhưng “đo được tiền”
Kinh nghiệm của tôi là: đừng tham. Chọn 1–2 bài toán có ROI rõ, dữ liệu đã tương đối sẵn.
Với nhà máy chế biến nông sản, 3 use case hay được chọn nhất:
- Bảo trì dự đoán cho nhóm thiết bị critical (máy ép, nồi hơi, hệ thống sấy)
- Tối ưu tiêu hao năng lượng cho một công đoạn tiêu tốn lớn (sấy, chưng sấy, chiết xuất)
- Phát hiện bất thường chất lượng dựa trên dữ liệu cảm biến + lab
Mục tiêu rất cụ thể:
- Thời gian triển khai: 3–6 tháng
- ROI: dưới 18–24 tháng
- Kết quả: giảm được bao nhiêu % dừng máy, % tiêu hao, % phế phẩm
Bước 3: Nhân rộng và tích hợp vào vận hành hằng ngày
Sau khi chứng minh được hiệu quả, bước tiếp theo là biến AI thành một phần của quy trình vận hành, không phải “dự án R&D cho vui”.
- Tích hợp dashboard AI vào phòng điều khiển trung tâm
- Chuẩn hóa quy trình: khi AI cảnh báo mức A/B/C thì ca trưởng – bảo trì – QA làm gì
- Đào tạo ca vận hành hiểu và tin vào khuyến nghị của hệ thống, tránh bỏ qua cảnh báo
Đây là lúc doanh nghiệp cảm nhận rõ nhất: AI không còn là “công nghệ”, mà là một thói quen làm việc mới.
Bước 4: Hướng tới nhà máy tự tối ưu (self-optimizing)
Khi đã có đủ use case, đủ dữ liệu và đủ niềm tin, doanh nghiệp có thể nhắm tới cấp độ cao hơn:
- AI không chỉ cảnh báo, mà tự điều chỉnh setpoint trong biên an toàn được quy định
- Các mô hình AI liên kết với nhau: sản xuất – bảo trì – chất lượng – năng lượng
- Ban lãnh đạo có dashboard tổng thể, xem kịch bản “nếu – thì” theo thời gian thực
Với quy mô như VAL, đây không phải câu chuyện xa vời trong 3–5 năm tới nếu đi đúng lộ trình.
Doanh nghiệp chế biến nông sản Việt Nam nên học gì từ case VAL?
Không phải ai cũng có 100 triệu USD để đầu tư dây chuyền. Nhưng bài học từ VAL không nằm ở con số, mà ở tư duy.
1. Thiết bị hiện đại phải đi cùng tư duy dữ liệu
Nhiều nhà máy bỏ tiền lớn mua thiết bị xịn, nhưng không khai thác hết dữ liệu đi kèm. Với cùng một dây chuyền, nhà máy có tư duy dữ liệu và AI sẽ:
- Vận hành ổn định hơn
- Chi phí sản xuất thấp hơn
- Phản ứng linh hoạt hơn với biến động thị trường
2. Chuyển đổi số không cần chờ “đủ lớn” mới làm
Nhà máy cỡ nhỏ hơn vẫn có thể:
- Bắt đầu số hóa dữ liệu sản xuất
- Dùng AI ở mức tối giản: dự báo tiêu thụ, lập kế hoạch sản xuất, phân tích chất lượng
- Hợp tác với các đơn vị tư vấn/giải pháp để không phải tự xây mọi thứ từ đầu
Thực tế, nhiều dự án AI hiệu quả lại xuất phát từ những bài toán rất cụ thể, ở những nhà máy vừa và nhỏ, chứ không chỉ ở các “ông lớn”.
3. AI nên được xem là bước tiếp theo của tự động hóa
Nhìn case VAL, có thể coi đây là một lộ trình khá điển hình:
- Tự động hóa dây chuyền, đạt chuẩn quốc tế về chất lượng và an toàn
- Tích hợp cảm biến thông minh, hệ thống giám sát thời gian thực
- Định hướng phát triển bền vững, tối ưu năng lượng, tối ưu chuỗi cung ứng
- Đưa AI vào để biến dữ liệu thành quyết định tối ưu
Nhà máy nào đang ở bước 1–2, đây là thời điểm hợp lý để nghĩ nghiêm túc về bước 3–4, nhất là khi áp lực chi phí, môi trường và nhân sự ngày càng lớn.
Gợi ý bước đi thực tế cho nhà máy Việt Nam năm 2026
Nếu bạn đang vận hành hoặc quản lý nhà máy sản xuất – đặc biệt là trong chế biến nông sản, thức ăn chăn nuôi – tôi sẽ khuyến nghị một checklist ngắn cho năm 2026:
- Đánh giá nhanh mức độ sẵn sàng dữ liệu: thiết bị nào đã có cảm biến, dữ liệu đang nằm ở đâu, lịch sử dài đến mức nào.
- Chọn 1 use case AI có thể “đo tiền”: dừng máy, tiêu hao năng lượng, phế phẩm… và ước lượng nhanh ROI.
- Thiết lập nhóm “AI trong sản xuất” nội bộ: có người từ vận hành, bảo trì, QA, IT/OT; không giao hết cho phòng IT.
- Tìm đối tác phù hợp: không nhất thiết phải “big tech”, quan trọng là hiểu sản xuất, hiểu hạ tầng OT ở Việt Nam.
- Thử nghiệm trong 3–6 tháng: chấp nhận điều chỉnh liên tục, mục tiêu là có kết quả thực tế chứ không phải bản demo đẹp mắt.
Đây cũng chính là tinh thần của series “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”: đưa AI xuống mặt sàn nhà máy, chứ không để nó nằm trên slide.
Kết lời: Sau tự động hóa sẽ là gì?
VAL đã cho thấy một hình mẫu: tự động hóa sâu, tiêu chuẩn quốc tế, định hướng tăng trưởng xanh. Bước tiếp theo logic nhất cho một tổ hợp như vậy là biến mọi dữ liệu đang chảy trong nhà máy thành lợi thế cạnh tranh bằng AI.
Với doanh nghiệp sản xuất Việt Nam, câu hỏi không còn là “có nên làm AI không” mà là bắt đầu từ đâu và đo hiệu quả thế nào.
Nếu bạn đang cân nhắc lộ trình cho nhà máy của mình trong 2–3 năm tới, hãy coi case VAL như một lời nhắc: đầu tư thiết bị là bắt buộc, nhưng lợi thế dài hạn lại nằm ở cách bạn vận hành, tối ưu và ra quyết định bằng dữ liệu và AI.