Đổi mới sáng tạo & AI: Cơ hội vàng cho sản xuất Việt

Đổi mới sáng tạo toàn dân – cú hích cho sản xuất Việt dùng AI

Tối 13/12/2025, tại Techfest Việt Nam 2025 ở Quảng trường Đông Kinh Nghĩa Thục, Thủ tướng Phạm Minh Chính nhấn mạnh: khi cả xã hội cùng đổi mới sáng tạo, đất nước sẽ chuyển mình mạnh mẽ. Đó không phải là một khẩu hiệu đẹp. Với doanh nghiệp sản xuất, nhất là trong bối cảnh chi phí tăng, đơn hàng biến động và cạnh tranh từ Trung Quốc, Ấn Độ, Thái Lan…, đây là lời nhắc rất trực diện: nếu không đổi mới, đặc biệt là không ứng dụng AI trong sản xuất, doanh nghiệp sẽ tụt lại.

Trong loạt bài "AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số", bài viết này dùng thông điệp từ Techfest 2025 làm bối cảnh để trả lời một câu hỏi thực tế: doanh nghiệp sản xuất Việt nên đi con đường đổi mới sáng tạo với AI như thế nào, để không bị bỏ lại mà cũng không “đốt tiền” vô ích?

1. Thông điệp của Thủ tướng và ý nghĩa với nhà máy Việt

Thông điệp cốt lõi từ Techfest 2025 rất rõ: đổi mới sáng tạo không còn là chuyện của startup công nghệ, mà là động lực phát triển của toàn xã hội. Với ngành sản xuất, điều này có ít nhất ba tầng ý nghĩa.

Đổi mới sáng tạo = làm tốt hơn cái đang có

Thủ tướng nói:

"Đổi mới sáng tạo chính là làm tốt hơn những gì chúng ta đang có và tạo ra những ý tưởng mới, sản phẩm mới có giá trị cao hơn và bền vững hơn."

Dịch sang ngôn ngữ nhà máy:

• Giảm phế phẩm 3–5% nhờ kiểm tra chất lượng bằng AI thay vì chỉ dựa vào mắt thường.
• Tăng thời gian hoạt động máy thêm 2–4% nhờ bảo trì dự đoán (predictive maintenance) thay vì chờ máy hỏng mới sửa.
• Rút ngắn thời gian giao hàng 10–20% nhờ tối ưu lập kế hoạch sản xuất bằng thuật toán.

Nhiều doanh nghiệp cứ nghĩ đổi mới sáng tạo là phải làm ra sản phẩm “hoàn toàn mới”. Thực tế, làm dây chuyền hiện tại chạy thông minh hơn nhờ AI đã là đổi mới sáng tạo đúng nghĩa.

Từ gia công sang làm chủ công nghệ lõi

Thủ tướng đặt câu hỏi: “Việt Nam sẽ đứng ở vị trí nào trong chuỗi giá trị bán dẫn, trí tuệ nhân tạo?”.

Với sản xuất, câu hỏi tương đương là:

• Doanh nghiệp muốn mãi gia công, phụ thuộc vào đơn hàng FDI?
• Hay muốn từng bước làm chủ quy trình, dữ liệu, thuật toán để không chỉ bán giờ công, mà bán cả giá trị tri thức?

AI chính là một trong những “công nghệ lõi” đó. Ai sở hữu dữ liệu sản xuất, mô hình AI và hiểu rõ quy trình, người đó có tiếng nói mạnh hơn trong chuỗi cung ứng toàn cầu.

Từ tự phát sang hệ sinh thái – doanh nghiệp không thể đi một mình

Thông điệp quan trọng nữa: phải chuyển từ khởi nghiệp đơn lẻ sang hệ sinh thái, từ tư duy quản lý sang tư duy kiến tạo.

Điều này gợi ý cách doanh nghiệp sản xuất nên tiếp cận:

• Đừng cố tự làm mọi thứ: từ cảm biến, hạ tầng dữ liệu đến mô hình AI.
• Hãy tận dụng hệ sinh thái: startup AI, viện nghiên cứu, trường đại học, các nền tảng đám mây, các quỹ hỗ trợ chuyển đổi số.

Thực tế, nhiều nhà máy vừa và nhỏ ở Bắc Ninh, Hải Phòng, Đồng Nai… đang triển khai AI hiệu quả nhờ hợp tác với startup, nhà cung cấp giải pháp, thay vì tự mình “ôm” toàn bộ.

2. Vì sao AI trở thành “xương sống” của chuyển đổi số trong sản xuất

Trong bối cảnh Chính phủ liên tục nhấn mạnh chuyển đổi số, chuyển đổi xanh, kinh tế số, AI không phải xu hướng xa xôi mà là lớp công nghệ nằm ở trung tâm mọi nỗ lực tối ưu sản xuất.

AI giải quyết thẳng những “nỗi đau” lớn trong nhà máy

Những bài toán Thủ tướng nêu – từ nâng cao năng suất lao động, thương mại hóa nghiên cứu đến ứng dụng công nghệ giải quyết vấn đề xã hội – đều có bản sao rất rõ trong nhà máy:

1. Bảo trì dự đoán

   • Vấn đề: Máy đột ngột hỏng, dừng chuyền, trễ giao hàng, chi phí bảo trì “khẩn cấp” luôn cao.
   • AI làm được gì:
     • Phân tích dữ liệu rung, nhiệt độ, dòng điện…
     • Cảnh báo trước khi hỏng 3–14 ngày.
     • Giảm thời gian dừng máy không kế hoạch 30–50% nếu triển khai nghiêm túc.

2. Kiểm soát chất lượng tự động bằng thị giác máy tính

   • Vấn đề: Kiểm tra bằng mắt thường mệt mỏi, sai sót, khó mở rộng khi tăng sản lượng.
   • AI làm được gì:
     • Dùng camera và mô hình nhận dạng lỗi (xước, lệch, nứt, sai màu...).
     • Duy trì chất lượng ổn định, giúp đàm phán tốt hơn với khách hàng quốc tế.

3. Tối ưu lập kế hoạch và chuỗi cung ứng

   • Vấn đề: Kế hoạch sản xuất lập theo kinh nghiệm, hay phải “chạy cháy” khi đơn hàng thay đổi.
   • AI làm được gì:
     • Dùng dữ liệu lịch sử đơn hàng, tồn kho, thời gian setup máy… để gợi ý lịch sản xuất tối ưu.
     • Giảm tồn kho, giảm thời gian chờ giữa các công đoạn.

4. Tiết kiệm năng lượng, hỗ trợ chuyển đổi xanh

   • Vấn đề: Điện, khí nén, hơi nóng tiêu tốn lớn, nhưng ít ai theo dõi chi tiết từng máy, từng ca.
   • AI làm được gì:
     • Phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng theo thời gian thực.
     • Đề xuất chế độ vận hành tiết kiệm.

Nói thẳng: chuyển đổi số trong sản xuất mà không dùng AI thì chỉ mới số hóa một nửa chặng đường. Phần còn lại – tối ưu, dự đoán, ra quyết định thông minh – chính là lãnh địa của AI.

AI gắn với dữ liệu – đúng tinh thần "Data for Life"

Ngay trong lễ khai mạc Techfest 2025, cuộc thi Data for Life được trao giải, nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu trong giải quyết bài toán thực tiễn.

Trong nhà máy, dữ liệu chính là "quặng" để luyện thành "thép" là AI:

• Cảm biến trên máy móc (IoT) → dữ liệu vận hành.
• Hệ thống MES/ERP → dữ liệu sản xuất, vật tư, tồn kho.
• Nhật ký bảo trì, báo cáo lỗi → dữ liệu sự cố.

Doanh nghiệp nào bắt đầu thu thập, chuẩn hóa dữ liệu sớm sẽ có lợi thế rất lớn khi triển khai AI sau này. Không có dữ liệu tử tế, mọi lời hứa về AI đều là… trình diễn.

3. Lộ trình 4 bước để doanh nghiệp sản xuất áp dụng AI thực tế

Nhiều lãnh đạo nhà máy hiện rất muốn triển khai AI nhưng lo: thiếu người, thiếu tiền, thiếu dữ liệu. Thực tế, không cần “nhảy” một phát lên mô hình quá phức tạp. Một lộ trình 4 bước, bám đúng tinh thần "từ tự phát sang hệ sinh thái, từ gia công sang làm chủ" là khả thi cho đa số doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Bước 1: Chuẩn hóa dữ liệu và quy trình

AI không cứu nổi quy trình lộn xộn. Việc đầu tiên nên làm:

• Gắn cảm biến, hệ thống thu thập dữ liệu ở những máy quan trọng nhất.
• Thống nhất cách ghi nhận lỗi, dừng máy, thời gian setup.
• Kiểm tra lại tính đầy đủ và chính xác của dữ liệu: thiếu nhiều, trùng, sai?

Doanh nghiệp nào đã có ERP, MES là lợi thế, nhưng nếu chưa thì vẫn có thể bắt đầu từ một dây chuyền trọng điểm, dùng các giải pháp IoT đơn giản.

Bước 2: Chọn một bài toán nhỏ nhưng “đau” để thử nghiệm

Đừng tham triển khai AI cho cả nhà máy ngay từ đầu. Cách làm khôn ngoan là:

• Chọn 1–2 bài toán hội đủ 3 yếu tố:
  • Mức độ đau: gây mất tiền, mất khách, mất uy tín.
  • Dữ liệu đã có hoặc dễ thu thập.
  • Có thể đo được hiệu quả sau 3–6 tháng.

Ví dụ điển hình:

• Dây chuyền có máy hay hỏng bất ngờ → thử bảo trì dự đoán.
• Công đoạn có tỷ lệ phế phẩm cao → thử thị giác máy tính kiểm tra lỗi.

Bước 3: Hợp tác với đối tác AI – đừng cố làm một mình

Đây là lúc thông điệp về "hệ sinh thái" của Techfest phát huy tác dụng.

Doanh nghiệp sản xuất nên:

• Tìm các đối tác đã từng triển khai AI trong sản xuất (ít nhất là trong ngành tương tự: điện tử, cơ khí, nhựa, dệt may…).
• Trao đổi theo hướng cùng chia sẻ giá trị:
  • Doanh nghiệp cung cấp hiểu biết quy trình, dữ liệu.
  • Đối tác cung cấp nền tảng AI, mô hình, đội ngũ kỹ sư.

Tôi thấy những dự án AI thành công thường có điểm chung: ban lãnh đạo nhà máy trực tiếp tham gia, trưởng bộ phận sản xuất – bảo trì – chất lượng cùng ngồi với đội AI. Nếu chỉ để phòng IT tự làm việc với đối tác thì xác suất thất bại rất cao.

Bước 4: Nhân rộng, nhưng có kỷ luật

Khi đã chứng minh hiệu quả ở một dây chuyền, doanh nghiệp có thể:

• Nhân rộng sang dây chuyền, nhà máy khác nhưng giữ nguyên nguyên tắc chuẩn dữ liệu và đo hiệu quả.
• Xây thêm các lớp tối ưu khác:
  • Lập kế hoạch, dự báo nhu cầu.
  • Tối ưu tồn kho, tích hợp với hệ thống khách hàng.

Lúc này, doanh nghiệp đã thật sự bước vào quỹ đạo “quốc gia khởi nghiệp đổi mới sáng tạo” ở quy mô nhà máy của riêng mình.

4. Vượt qua 4 rào cản lớn khi đưa AI vào sản xuất

Thông điệp của Thủ tướng cũng rất thẳng thắn: Việt Nam xuất phát chậm, còn khoảng cách lớn; đổi mới sáng tạo phải gắn với thực tiễn. Trong nhà máy, khoảng cách đó thể hiện thành 4 rào cản quen thuộc.

Rào cản 1: Tâm lý “AI là chuyện của Big Tech”

Nhiều chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ nghĩ AI là chuyện của tập đoàn lớn. Thực tế:

• Các giải pháp AI dạng nền tảng, thuê theo tháng đã khá phổ biến.
• Nhiều startup Việt chỉ chuyên cho một vài bài toán rất cụ thể trong sản xuất, chi phí hoàn toàn trong tầm tay.

Thái độ đúng nên là: bắt đầu nhỏ, thử nghiệm nhanh, học thật kỹ từ dữ án đầu tiên.

Rào cản 2: Thiếu nhân lực công nghệ

Thay vì cố gắng tuyển một đội AI “trong mơ”, doanh nghiệp có thể:

• Xây dựng đội ngũ “bridge”: 1–2 người hiểu sản xuất, có khả năng học thêm về dữ liệu, làm cầu nối với đối tác AI.
• Tận dụng các khóa đào tạo ngắn hạn về dữ liệu, AI trong sản xuất.

Nhân lực nội bộ không cần trở thành chuyên gia thuật toán, nhưng phải đủ hiểu để đặt câu hỏi đúng và kiểm soát chất lượng giải pháp.

Rào cản 3: Thiếu dữ liệu, dữ liệu bẩn

Đây là chuyện quá thường gặp. Cách xử lý thực tế:

• Chấp nhận giai đoạn 3–6 tháng “dọn dẹp” và chuẩn hóa dữ liệu.
• Bắt đầu ở những điểm có khả năng thu dữ liệu mới, sạch: lắp cảm biến mới, thiết kế form nhập liệu rõ ràng.

Giai đoạn này không hào nhoáng nhưng quyết định gần như toàn bộ chất lượng dự án AI.

Rào cản 4: Kỳ vọng sai – muốn “phép màu” thay vì cải tiến dần

AI không phải đũa thần. Nó là một lớp công cụ tăng tốc cho những quy trình vốn đã hiểu rõ. Doanh nghiệp nên:

• Đặt mục tiêu cụ thể, ví dụ: giảm 20% thời gian dừng máy không kế hoạch trong 6 tháng.
• Chấp nhận dự án phải hiệu chỉnh vài vòng, giống như tinh chỉnh dây chuyền mới.

Thái độ này rất phù hợp với lời kêu gọi của Thủ tướng: dám nghĩ, dám làm, dám chấp nhận rủi ro và khoan dung với thất bại.

5. Từ Techfest đến xưởng sản xuất: bước tiếp theo nên làm gì?

Techfest 2025 với chủ đề "Khởi nghiệp sáng tạo toàn dân – Động lực tăng trưởng mới" đã kéo đổi mới sáng tạo ra khỏi hội trường, đưa thẳng vào không gian công cộng Hồ Gươm. Doanh nghiệp sản xuất cũng nên làm điều tương tự: kéo AI ra khỏi slide, đặt nó vào ngay dây chuyền, ca sản xuất, lịch bảo trì.

Nếu tóm lại thành 3 bước hành động cho lãnh đạo nhà máy thời điểm cuối năm 2025:

1. Nhìn lại 1–2 “nỗi đau” lớn nhất trong vận hành: dừng máy, phế phẩm, trễ giao hàng, lãng phí năng lượng.
2. Hỏi câu rất thực tế: “Nếu có AI, bài toán này có thể cải thiện bao nhiêu phần trăm? Dữ liệu mình đang có đến đâu?”
3. Chọn một đối tác hoặc chương trình hỗ trợ để bắt đầu một dự án thử nghiệm nhỏ, có thời hạn, có chỉ số đo lường.

Đổi mới sáng tạo không cần bắt đầu bằng một dự án trăm tỷ. Nó có thể bắt đầu bằng một camera trên dây chuyền, một bộ cảm biến trên máy ép, một bảng điều khiển hiển thị dữ liệu thời gian thực cho quản đốc.

Và khi mỗi nhà máy, mỗi dây chuyền bắt đầu thông minh hơn một chút nhờ AI, tầm nhìn mà Thủ tướng nhắc tới – một Việt Nam phát triển nhanh, bền vững trên nền tảng khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo – không còn là câu chuyện vĩ mô xa xôi nữa, mà là việc bạn đang làm ngay ca sản xuất ngày mai.