Doanh số xe điện chậm lại: Cơ hội cho AI trong sản xuất Việt

Tháng 11 vừa rồi, gần 2 triệu xe điện được bán ra trên toàn cầu nhưng mức tăng chỉ khoảng 6% so với cùng kỳ. Với một ngành từng tăng trưởng hai, ba con số mỗi năm, con số 6% là lời cảnh tỉnh rất rõ.

Thị trường Trung Quốc chững lại vì siết ưu đãi, Mỹ thì giảm sâu. Ngành xe điện toàn cầu đang đi từ giai đoạn “tăng nóng” sang “đấu về hiệu quả”. Và đây lại là thời điểm rất thuận lợi để doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam nhìn thẳng vào một câu hỏi: Nếu tăng trưởng không còn nhờ ưu đãi, chúng ta còn vũ khí gì?

Tôi cho rằng câu trả lời nằm ở AI trong sản xuất: tối ưu chi phí, nâng năng suất, kiểm soát chất lượng tốt hơn và xây được chuỗi cung ứng linh hoạt. Bài viết này sẽ phân tích xu hướng chậm lại của xe điện toàn cầu, và quan trọng hơn là chỉ ra doanh nghiệp sản xuất Việt có thể áp dụng AI như thế nào để bứt phá trong bối cảnh mới.

---

1. Doanh số xe điện toàn cầu chậm lại: Vấn đề không chỉ là Trung Quốc

Điểm chính: Tăng trưởng xe điện đang bước vào giai đoạn sàng lọc, nơi doanh nghiệp sản xuất nào tối ưu được chi phí và hiệu quả mới trụ lại lâu dài.

1.1. Chuyện gì đang xảy ra trên thị trường xe điện?

Theo dữ liệu tóm tắt từ các tổ chức theo dõi thị trường, gần 2 triệu xe điện (bao gồm BEV và PHEV) đã được bán ra trong tháng 11. Nghe thì có vẻ rất lớn, nhưng mức tăng chỉ khoảng 6% so với cùng kỳ năm trước – thấp hơn rất nhiều so với các năm bùng nổ trước đây.

Hai yếu tố lớn đang kéo phanh:

• Trung Quốc siết ưu đãi: nhiều chương trình trợ giá trực tiếp, ưu đãi thuế, biển số… bị thu hẹp hoặc điều chỉnh lại. Giá xe điện thực tế tăng lên, nhu cầu tiêu dùng hạ nhiệt.
• Mỹ giảm sâu: chi phí vay mua xe tăng vì lãi suất cao, một số ưu đãi liên bang và bang bị siết điều kiện. Người mua cân nhắc lại, đặc biệt là phân khúc không phải cao cấp.

Khi hai thị trường lớn đều “đứng hình” tương đối, tổng cầu toàn cầu đương nhiên bị ảnh hưởng. Những doanh nghiệp dựa quá nhiều vào ưu đãi chính sách bắt đầu lộ rõ rủi ro.

1.2. Bài học cho sản xuất: đừng xây chiến lược trên ưu đãi

Các gói hỗ trợ nhà nước rất quan trọng trong giai đoạn khởi động ngành, nhưng ưu đãi luôn có hạn, còn chi phí sản xuất là câu chuyện dài hạn.

Doanh nghiệp nào chỉ cạnh tranh bằng ưu đãi thì sẽ hụt hơi ngay khi chính sách đổi chiều.

Với các nhà sản xuất Việt Nam đang tham gia chuỗi cung ứng xe điện (pin, linh kiện, mô-đun, kết cấu, nhựa kỹ thuật, bo mạch…), bối cảnh này gửi ra một thông điệp rất rõ:

• Không thể trông chờ mãi vào chi phí lao động rẻ.
• Không thể chỉ hy vọng vào ưu đãi thuế hay đất đai.
• Phải chuyển sang cạnh tranh bằng năng suất, chất lượng và độ linh hoạt.

Và đây chính là chỗ AI trong sản xuất phát huy tác dụng.

---

2. Từ ưu đãi sang tối ưu: vì sao AI là “đòn bẩy” mới của sản xuất xe điện?

Điểm chính: AI giúp chuyển từ phụ thuộc ưu đãi sang phụ thuộc vào hiệu quả vận hành thực tế, thông qua dữ liệu và tự động hóa thông minh.

2.1. AI trong sản xuất không còn là chuyện xa vời

Trong chuỗi bài “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, tôi thấy một mẫu số chung ở các nhà máy đang đi trước:

• Họ không bắt đầu từ những dự án “hoành tráng”, mà từ những điểm nghẽn rất cụ thể: hao hụt vật tư, dừng máy quá nhiều, phế phẩm cao, giao hàng trễ.
• Họ dùng AI như một lớp “trí tuệ” gắn lên hệ thống hiện tại: cảm biến, máy móc, ERP, MES… để ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

Trong bối cảnh xe điện toàn cầu chậm lại, việc này càng có ý nghĩa: bạn không thể ép thị trường mua nhiều hơn, nhưng bạn có thể sản xuất rẻ hơn, ổn định hơn.

2.2. Tác động chính sách vs. tác động AI lên chuỗi cung ứng

Khi chính phủ thay đổi chính sách ưu đãi, doanh nghiệp thường bị động:

• Nhu cầu bất ngờ giảm.
• Đơn hàng bị hoãn hoặc hủy.
• Kế hoạch sản xuất rối loạn, tồn kho tăng.

Trong khi đó, AI cho phép doanh nghiệp chủ động hơn với chuỗi cung ứng:

• Dự báo nhu cầu theo từng khách hàng, từng thị trường xuất khẩu.
• Mô phỏng kịch bản khi Mỹ/Âu/Trung thay đổi thuế, tiêu chuẩn, ưu đãi.
• Chủ động điều chỉnh kế hoạch mua nguyên liệu, ca kíp, tồn kho an toàn.

Nói cách khác, nếu tác động chính sách là “cơn sóng” từ bên ngoài, thì AI là bộ giảm chấn bên trong nhà máy, giúp doanh nghiệp không bị lật thuyền khi sóng đến.

---

3. 4 ứng dụng AI cụ thể cho sản xuất xe điện tại Việt Nam

Điểm chính: Doanh nghiệp Việt không cần đợi trở thành OEM xe điện mới dùng AI – chỉ cần đang làm linh kiện, phụ tùng, hoặc gia công cơ khí là đã có thể bắt đầu.

3.1. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) cho dây chuyền

Trong sản xuất linh kiện xe điện, dây chuyền dừng đột ngột là ác mộng:

• Trễ giao hàng cho khách FDI.
• Tăng chi phí làm thêm giờ để bù tiến độ.
• Tỷ lệ phế phẩm tăng do khởi động máy nhiều lần.

AI có thể phân tích dữ liệu từ:

• Cảm biến rung, nhiệt độ, dòng điện trên động cơ, hộp số, bơm.
• Nhật ký lỗi từ PLC, hệ thống SCADA.

Từ đó, hệ thống dự đoán trước thời điểm hỏng, đề xuất:

• Thay vòng bi trước 200 giờ vận hành.
• Cân chỉnh trục ở ca bảo trì cuối tuần.
• Ngưng một máy, chuyển tải sang máy khác để không dừng dây chuyền.

Kết quả thường thấy ở các nhà máy áp dụng tốt:

• Giảm 30–50% thời gian dừng máy không kế hoạch.
• Kéo dài tuổi thọ thiết bị thêm 20–40%.

3.2. Kiểm soát chất lượng bằng thị giác máy tính

Linh kiện xe điện – từ cell pin, vỏ module, busbar, khung nhôm cho tới bo mạch – đều đòi hỏi sai số cực thấp. Chất lượng không ổn định là lý do khiến nhiều nhà cung ứng Việt khó lọt vào chuỗi cung ứng tier 1.

AI thị giác máy tính (computer vision) có thể:

• Phát hiện vết xước, cong vênh, nứt bề mặt trên tốc độ cao.
• Đo kích thước, khe hở, tọa độ lỗ khoan qua camera 2D/3D.
• Nhận diện lỗi hàn, lỗi in trên bo mạch.

Khác với hệ thống kiểm tra truyền thống dựa hoàn toàn vào rule cứng, mô hình AI học được từ dữ liệu lỗi thực tế, nên:

• Phát hiện được những lỗi rất khó mô tả bằng quy tắc.
• Giảm phụ thuộc vào công nhân kiểm hàng bằng mắt.
• Lưu lại “dấu vết số” cho từng mã sản phẩm – rất quan trọng khi làm việc với khách hàng châu Âu, Mỹ, Nhật.

Một số nhà máy tôi từng trao đổi đạt được kết quả kiểu như:

• Giảm 40–60% phế phẩm trong 6–12 tháng.
• Đạt yêu cầu audit từ khách hàng khó tính nhanh hơn nhiều.

3.3. Tối ưu hoạch định sản xuất và tồn kho

Xe điện là ngành có biến động cấu hình sản phẩm rất lớn: pin dung lượng khác nhau, gói trang bị khác nhau, chuẩn sạc khác nhau cho từng thị trường. Điều này kéo theo bài toán đau đầu cho nhà cung cấp linh kiện.

AI có thể hỗ trợ ở ba lớp:

1. Dự báo đơn hàng và nhu cầu linh kiện dựa trên dữ liệu lịch sử, dự án mới, xu hướng thị trường.
2. Tối ưu kế hoạch sản xuất (scheduling) để giảm setup, giảm đổi mã, giảm tồn bán thành phẩm.
3. Tối ưu tồn kho: xác định mức tồn an toàn, đề xuất thời điểm đặt hàng nguyên liệu.

Khi làm tốt, doanh nghiệp thường:

• Giảm được 10–20% giá trị tồn kho nhưng vẫn đảm bảo giao hàng.
• Rút ngắn thời gian chu kỳ sản xuất (lead time) 15–30%.

Trong bối cảnh đơn hàng xe điện từ Mỹ, châu Âu có thể dao động nhanh vì chính sách, ai tối ưu chuỗi cung ứng tốt hơn sẽ sống khỏe hơn.

3.4. Thiết kế sản phẩm và tối ưu quy trình bằng mô phỏng AI

Không chỉ sản xuất, khâu R&D và cải tiến quy trình cũng là mảnh đất rất “màu mỡ” cho AI:

• Mô phỏng dòng chảy, truyền nhiệt trong module pin để tối ưu thiết kế.
• Tối ưu tham số ép nhựa, đùn nhôm, dập kim loại để giảm lỗi cong, nứt.
• Thử nghiệm hàng trăm kịch bản trên mô hình số (digital twin) thay vì dừng máy test thật.

Điều này rút ngắn:

• Thời gian thử nghiệm sản phẩm mới.
• Số lần “thử – sai” trên dây chuyền thật.

Đối với doanh nghiệp Việt đang muốn bước lên nấc thang cao hơn trong chuỗi giá trị (từ gia công đơn giản sang thiết kế, đồng phát triển với khách), đây là vũ khí cạnh tranh rất thực tế.

---

4. Doanh nghiệp Việt nên bắt đầu với AI trong sản xuất từ đâu?

Điểm chính: Bắt đầu nhỏ, chọn đúng bài toán, đo được kết quả và mở rộng dần – đừng cố “chuyển đổi số toàn diện” trong một lần.

4.1. Xác định rõ bài toán kinh doanh, không phải bài toán kỹ thuật

Sai lầm phổ biến nhất tôi thấy là:

“Muốn làm AI” nhưng không trả lời được “để giải quyết vấn đề gì, ROI ra sao”.

Với doanh nghiệp sản xuất tham gia chuỗi xe điện, có thể bắt đầu bằng các câu hỏi rất cụ thể:

• Tỷ lệ phế phẩm hiện tại là bao nhiêu? Mục tiêu giảm bao nhiêu % trong 12 tháng?
• Thời gian dừng máy không kế hoạch mỗi tháng là bao lâu? Mỗi giờ dừng mất bao nhiêu tiền?
• Tồn kho đang chiếm bao nhiêu % doanh thu? Mức lý tưởng là bao nhiêu?

Chỉ khi trả lời được các câu hỏi này, bạn mới chọn được ứng dụng AI phù hợp và đặt được mục tiêu đo lường rõ.

4.2. Thu thập và làm sạch dữ liệu tối thiểu cần thiết

AI trong sản xuất không đòi hỏi “núi dữ liệu” ngay từ đầu, nhưng cần:

• Dữ liệu cảm biến cơ bản (nhiệt độ, dòng, áp, rung…)
• Dữ liệu sản xuất (OEE, thời gian chu kỳ, lỗi, NG/OK…)
• Dữ liệu chất lượng (kết quả đo, loại lỗi, lô sản xuất…)

Nhiều nhà máy Việt đang để dữ liệu nằm rải rác: Excel, giấy, hệ thống rời rạc. Bước đầu tiên rất thực tế là chuẩn hóa và số hóa lại:

• Thống nhất mã lỗi, mã máy, mã sản phẩm.
• Lắp thêm cảm biến ở những nút quan trọng.
• Kết nối dữ liệu từ máy lên một nền tảng chung.

4.3. Chọn một dự án thí điểm (pilot) trong 3–6 tháng

Thay vì triển khai ồ ạt, hãy chọn 01 bài toán có tác động tài chính rõ ràng, ví dụ:

• Bảo trì dự đoán cho 3 máy quan trọng nhất.
• Thị giác máy tính kiểm tra 1 công đoạn có phế phẩm cao.
• Tối ưu tồn kho cho 5 nhóm vật tư giá trị lớn.

Đặt mục tiêu cụ thể, ví dụ:

• Giảm 30% thời gian dừng máy không kế hoạch.
• Giảm 20% phế phẩm ở công đoạn X.
• Giảm 15% tồn kho nhóm vật tư A.

Khi có kết quả, việc mở rộng sang các dây chuyền, nhà máy khác sẽ dễ thuyết phục ban lãnh đạo và nhân sự hơn nhiều.

---

5. Từ “ăn theo ưu đãi” đến “dẫn dắt bằng hiệu quả”: Cơ hội cho Việt Nam

Doanh số xe điện toàn cầu chỉ tăng 6% trong tháng 11 là dấu hiệu rất rõ: thời kỳ tăng trưởng nhờ ưu đãi đang khép lại, thời kỳ cạnh tranh bằng hiệu quả đang mở ra.

Đối với sản xuất Việt Nam, đây không phải tin xấu. Ngược lại, nếu doanh nghiệp:

• Nắm bắt xu hướng AI trong sản xuất sớm.
• Đầu tư có trọng điểm vào bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng tự động, tối ưu chuỗi cung ứng.
• Xây văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

Thì việc các thị trường lớn siết ưu đãi lại tạo ra cơ hội sàng lọc nhà cung cấp. Những ai sản xuất rẻ hơn, ổn định hơn, minh bạch dữ liệu hơn sẽ được chọn.

Nếu bạn đang điều hành hoặc quản lý một nhà máy tham gia chuỗi cung ứng xe điện, câu hỏi thiết thực nhất hôm nay không phải là “Bao giờ chính sách ưu đãi quay lại?” mà là:

“Trong 6–12 tháng tới, tôi có thể dùng AI để giảm chi phí 10–20% ở đâu trong nhà máy của mình?”

Trả lời được câu hỏi đó, bạn đã đi trước một bước trong cuộc chơi mới của ngành xe điện toàn cầu.