Đóng “vùng mù” thủ công trong nhà máy bằng AI & MES

AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số••By 3L3C

Máy đã kết nối nhưng công đoạn thủ công vẫn trên giấy. Cách tiếp cận kiểu Manual Stations giúp nhà máy Việt xóa “vùng mù” và chuẩn bị cho AI.

chuyển đổi số sản xuấtMES thông minhAI trong nhà máygiám sát sản xuấtERP tích hợpquản trị vận hànhnhà máy thông minh Việt Nam
Share:

Đóng “vùng mù” thủ công trong nhà máy bằng AI & MES

Ở rất nhiều nhà máy Việt Nam, 40–60% công việc trên chuyền vẫn là lắp ráp, kiểm tra, đóng gói, bốc xếp thủ công. Thế nhưng bảng OEE, báo cáo sản xuất, dashboard… gần như chỉ có dữ liệu từ máy CNC, robot, dây chuyền tự động. Phần còn lại thì sao? Mọi thứ nằm trên giấy, Excel, hoặc… trong đầu tổ trưởng.

Đây chính là “vùng mù” lớn nhất của chuyển đổi số sản xuất – và cũng là lý do nhiều dự án MES, IoT tốn tiền nhưng KPI vẫn không nhúc nhích.

Trong bài này, mình sẽ chia sẻ:

  • Vì sao các công đoạn thủ công đang phá vỡ kế hoạch sản xuất mà ít ai nhận ra
  • Cách tiếp cận “Manual Stations” của MachineMetrics đang xử lý bài toán này như thế nào
  • Doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam có thể học được gì, kể cả khi chưa dùng MachineMetrics
  • Lộ trình thực tế để số hóa công đoạn thủ công, kết nối với ERP và AI

1. Vấn đề thật sự: máy thì số hóa, con người vẫn… giấy bút

Cốt lõi của vấn đề là: máy móc đã kết nối, nhưng quy trình thủ công vẫn hoàn toàn ngoại tuyến.

Trong một nhà máy cơ khí hoặc lắp ráp tại Bắc Ninh, Hải Phòng, Bình Dương… mình thường thấy cảnh sau:

  • Công đoạn gia công: máy CNC đã có cảm biến, kết nối hệ thống giám sát máy, dữ liệu chạy khá đẹp.
  • Công đoạn lắp ráp, kiểm tra, đóng gói:
    • Công nhân ký lên “phiếu theo dõi công đoạn”
    • Tổ trưởng tổng hợp bằng Excel cuối ca
    • Cuối ngày nhân viên kế hoạch mới nhập lại số liệu vào ERP

Hệ quả:

  • Kế hoạch luôn chạy sau thực tế 4–24 giờ: khi phát hiện tắc ở khâu lắp ráp thì đã “cháy” hạn giao hàng.
  • Chi phí nhân công chỉ là ước đoán: không biết thực tế tốn bao nhiêu phút/công đoạn, bao nhiêu người, dẫn tới báo giá sai.
  • Không nhìn thấy WIP (hàng dở dang): không biết 1.000 chi tiết đang nằm ở đâu – trên giá, ở công đoạn kiểm, hay đang chờ đóng gói.
  • AI, tối ưu lịch, OEE nâng cao… đều bị bóp méo: vì một nửa quy trình không có dữ liệu thời gian thực.

Nhiều doanh nghiệp nghĩ “khi nào tự động hóa hết mới số hóa”. Thực tế, tự động hóa 100% là bất khả thi, nhất là ở Việt Nam với sản phẩm đa dạng, đơn hàng nhỏ, tùy biến cao. Cách hợp lý hơn là: số hóa cả phần thủ công, rồi mới tính chuyện tối ưu, tự động hóa đến đâu.

2. Manual Stations là gì và giải được bài toán nào?

MachineMetrics gọi giải pháp mới của họ là Manual Stations – hiểu đơn giản là “trạm dữ liệu số cho công đoạn thủ công”.

Thay vì chỉ theo dõi máy, hệ thống cho phép:

  • Gắn một “trạm” (tablet, màn hình cảm ứng, PC) tại khu vực lắp ráp, kiểm tra, đóng gói, kitting, kho, bốc xếp…
  • Công nhân làm các thao tác rất đơn giản:
    • Chọn lệnh sản xuất/mã hàng đang làm
    • Nhập số lượng hoàn thành, số phế phẩm
    • Bấm lý do dừng, chờ, thiếu vật tư
    • Ghi nhận thời gian bắt đầu/kết thúc, ca, người thực hiện
  • Toàn bộ được đồng bộ hai chiều với ERP, đồng thời đưa vào MES và AI theo thời gian thực.

Nói cách khác: Manual Stations biến công đoạn thủ công từ “điểm mù” thành dòng dữ liệu sống, tương đương với máy tự động.

2.1. Các năng lực chính của Manual Stations

Theo thông tin MachineMetrics công bố, Manual Stations có bốn nhóm năng lực cốt lõi:

  1. Theo dõi công việc số (Digital Job Tracking)

    • Công nhân chọn lệnh sản xuất trên giao diện chung
    • Ghi nhận: sản lượng tốt, phế phẩm, thời gian dừng, lý do dừng
    • Mọi công đoạn, dù là “bàn lắp ráp” hay “chỗ đóng gói”, đều được nhìn như một “trạm sản xuất” trong hệ thống.

  2. Thông tin nhân công (Labor Insights)

    • Ghi chuẩn xác labor ticket: ai làm, làm bao lâu, trên lệnh nào
    • Phân tích năng suất theo người, theo tổ, theo ca
    • Tính giá thành theo thực tế chứ không còn dựa trên định mức ước đoán.

  3. Tích hợp ERP hai chiều

    • Đẩy ngược số lượng tốt, phế phẩm, thời gian, chi phí nhân công về ERP
    • Hạn chế tối đa việc nhập tay, tránh sai sót, tiết kiệm hàng giờ mỗi ngày
    • Kế hoạch trên ERP bám sát thực tế xưởng hơn rất nhiều.

  4. Tự động hóa luồng công việc (Automated Workflows)

    • Công nhân bấm “thiếu vật tư” → hệ thống tự gửi yêu cầu cho kho hoặc logistics
    • Bấm báo dừng bất thường → tự tạo phiếu bảo trì, báo cho kỹ thuật
    • Năng lực AI của MachineMetrics giúp gợi ý hành động, cảnh báo sớm.

Điểm mình đánh giá cao là giao diện thống nhất cho cả máy và người. Công nhân không phải dùng một phần mềm chấm công, một phần mềm MES, một app khác để báo bảo trì. Một màn hình, một luồng thao tác.

3. Tại sao “đóng vùng mù thủ công” quan trọng với nhà máy Việt Nam?

Nếu bạn đang làm trong sản xuất tại Việt Nam, đặc biệt là gia công cơ khí, điện tử, nhựa, lắp ráp thiết bị…, Manual Stations gợi ra ba bài học lớn:

3.1. Không có dữ liệu công đoạn thủ công, mọi tối ưu đều bị lệch

Nhiều nhà máy thấy OEE máy CNC lên 80–85%, nhưng:

  • Tỷ lệ giao hàng đúng hạn vẫn thấp
  • Hàng chờ ở khu lắp ráp chất đống
  • OT (tăng ca) vẫn đầy

Lý do: nút thắt không nằm ở máy, mà ở tổ lắp, QC, đóng gói, kho…. Nếu không đo, bạn sẽ tiếp tục:

  • Đầu tư thêm máy khi thực ra phải tăng/điều phối nhân công
  • Tối ưu lịch trên giấy, khi thực tế công đoạn QC luôn bị quá tải

3.2. Định giá sản phẩm và báo giá chính xác hơn

Rất nhiều doanh nghiệp SME ở Việt Nam báo giá theo kiểu:

  • “Định mức công: 15 phút/cái, nhân công 60.000đ/giờ”

Nhưng thực tế:

  • Một công đoạn đôi khi tốn 25–30 phút do thao tác phức tạp hơn dự kiến
  • Công nhân mới làm lâu hơn, tỉ lệ lỗi cao hơn

Khi Manual Stations (hoặc giải pháp tương tự) ghi được thời gian thực tế theo công đoạn và theo người, bạn sẽ:

  • Biết chính xác chi phí nhân công cho từng mã hàng
  • Ra quyết định chuẩn hơn: tăng giá, từ chối đơn hàng lỗ, hay đầu tư jig, công cụ để giảm thời gian thao tác.

3.3. Chuẩn bị nền tảng cho AI trong sản xuất

Rất nhiều nơi nói về AI trong nhà máy, nhưng:

  • AI không thể “đoán” được chuyện gì đang xảy ra ở khu đóng gói nếu không có dữ liệu
  • Không thể tối ưu lịch sản xuất nếu 40% lead time nằm ở các bước thủ công không đo được

Manual Stations chính là mắt xích còn thiếu:

  • AI cần dữ liệu theo thời gian thực ở mọi bước, không chỉ ở máy.
  • Khi đã có dòng dữ liệu đầy đủ, những thứ như: dự báo tắc nghẽn, đề xuất điều phối nhân lực, cảnh báo chậm tiến độ… mới thật sự đáng tin.

4. Doanh nghiệp Việt có thể làm gì ngay hôm nay?

Bạn không cần chờ triển khai MachineMetrics mới bắt đầu. Có thể học cách tiếp cận, rồi triển khai theo lộ trình phù hợp với ngân sách và hiện trạng của mình.

4.1. Bước 1 – Xác định “vùng mù” thủ công

Trả lời thẳng cho 3 câu hỏi:

  1. Những công đoạn nào đang quan trọng nhưng đo rất kém? (lắp ráp, kiểm, đóng gói, chuẩn bị vật tư…)
  2. Hiện nay đang dùng phiếu giấy, Excel, hoặc không ghi gì?
  3. Nơi nào hay thấy: tắc, OT nhiều, tranh cãi số liệu giữa sản xuất – kế hoạch – kế toán?

Đó chính là khu vực nên ưu tiên số hóa trước.

4.2. Bước 2 – Chuẩn hóa tối thiểu trước khi số hóa

Sai lầm phổ biến: bê nguyên quy trình giấy lộn xộn lên phần mềm.

Hãy làm gọn trước:

  • Chuẩn hóa mã lý do dừng, loại phế phẩm, loại hoạt động (làm việc, chờ, di chuyển…)
  • Định nghĩa rõ “một đơn vị hoàn thành” là gì cho từng công đoạn
  • Giảm bớt trường thông tin, chỉ giữ những trường thực sự cần để ra quyết định

Làm tốt bước này, về sau mới phân tích được theo chuẩn Lean, OEE, Kaizen…

4.3. Bước 3 – Thí điểm “trạm thủ công số” ở một khu vực nhỏ

Nếu chưa sẵn sàng đầu tư hệ thống lớn, có thể:

  • Dùng 1–2 tablet giá rẻ, giao diện web/app đơn giản
  • Thiết kế một màn hình cực tối giản:
    • Chọn lệnh sản xuất
    • Nhập số lượng OK / NG
    • Bấm lý do dừng
    • Bắt/ kết thúc job

Sau 4–8 tuần, hãy đánh giá:

  • Sản lượng ghi nhận theo ca có còn lệch so với thực tế không
  • Tốc độ phát hiện tắc nghẽn (bao lâu mới biết lệnh đang chậm?)
  • Thời gian nhân viên văn phòng dành cho nhập liệu giảm được bao nhiêu

Nếu kết quả tích cực, lúc đó mới tính tới tích hợp vào ERP, mở rộng sang khu vực khác hoặc nâng cấp lên nền tảng MES/AI đầy đủ như MachineMetrics.

4.4. Bước 4 – Tích hợp dần với ERP và hệ thống hiện hữu

Lợi ích lớn của cách tiếp cận kiểu Manual Stations là tích hợp hai chiều với ERP.

Với doanh nghiệp Việt:

  • Có thể bắt đầu bằng file trung gian (CSV, Excel import/export) giữa hệ thống trạm thủ công và ERP
  • Sau đó nâng dần lên kết nối API khi đã ổn định quy trình

Điểm cần giữ vững quan điểm:

  • Dữ liệu chỉ nên nhập một lần tại nguồn (tại trạm)
  • Không chấp nhận “nhập lại cho chắc”, vì đó là nguồn gốc của sai lệch và lãng phí

5. Kết hợp Manual Stations với AI: hướng đi cho 2026

MachineMetrics xây Manual Stations không chỉ để báo cáo đẹp hơn. Họ đang chuẩn bị nền cho Max AI – lớp “nhân sự số” dùng dữ liệu thời gian thực để hỗ trợ vận hành.

Với doanh nghiệp Việt, ý tưởng tương tự hoàn toàn khả thi:

  • Khi trạm thủ công, máy, ERP đã kết nối, bạn có thể triển khai:
    • Cảnh báo sớm đơn hàng có nguy cơ trễ, dựa trên tốc độ thực tế từng công đoạn
    • Gợi ý cân bằng chuyền: điều phối công nhân từ công đoạn nhàn sang công đoạn tắc
    • Dự báo nhu cầu nhân lực theo ca/tuần/tháng dựa trên số liệu lịch sử

Câu chuyện không còn là “cài một phần mềm AI”, mà là:

Xây một nền tảng dữ liệu sản xuất đầy đủ, chuẩn hóa, thời gian thực – trong đó Manual Stations chính là mảnh ghép còn thiếu.

Từ nay đến sau Tết Nguyên đán 2026 là thời điểm rất hợp lý để:

  • Thử nghiệm 1–2 “trạm thủ công số”
  • Rút kinh nghiệm, chuẩn hóa quy trình
  • Đặt nền móng cho các dự án MES/AI lớn hơn trong giai đoạn 2026–2027

Lời kết: Đừng để nỗ lực chuyển đổi số dừng lại ở… máy

Phần lớn doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam đã làm khá tốt bước đầu: kết nối máy, xem dashboard, báo cáo OEE. Nhưng nếu các công đoạn thủ công vẫn đứng ngoài hệ thống, bản đồ sản xuất của bạn luôn thiếu ít nhất một phần ba thực tế.

Manual Stations của MachineMetrics cho thấy một hướng tiếp cận rất hợp lý:

  • Coi mọi công đoạn – dù là máy CNC hay bàn lắp ráp – đều là trạm sản xuất có dữ liệu thời gian thực
  • Đưa dữ liệu nhân công, sản lượng, phế phẩm, downtime vào cùng một nền tảng
  • Kết nối chặt với ERP và chuẩn bị đất cho AI vận hành nhà máy thông minh hơn

Nếu bạn đang phụ trách sản xuất, cải tiến, hoặc chuyển đổi số, đây là thời điểm thích hợp để tự hỏi:

Trong xưởng của mình, vùng mù lớn nhất đang nằm ở đâu – và bao giờ mình bắt đầu bật đèn lên?

Hãy bắt đầu từ một khu vực nhỏ, một “trạm thủ công số” đơn giản. Khi nhìn được toàn bộ bức tranh – máy và con người cùng lên dữ liệu – mọi nỗ lực tối ưu, MES hay AI mới thực sự có giá trị.