Giải thưởng Số ASEAN 2026: Cơ hội vàng cho AI trong sản xuất Việt Nam

45 hồ sơ từ Việt Nam gửi dự Giải thưởng Số ASEAN 2026 không chỉ là một con số đẹp để truyền thông. Nó phản ánh một điều quan trọng hơn: doanh nghiệp và nhóm nghiên cứu Việt Nam đang thực sự bước vào cuộc chơi chuyển đổi số khu vực, trong đó AI cho sản xuất là một mũi nhọn rất đáng chú ý.

Đang là cuối năm 2025, hầu hết nhà máy tại Việt Nam đều nghe nói đến “AI trong sản xuất”, “chuyển đổi số nhà máy”, nhưng không nhiều nơi biến nó thành dự án cụ thể, có KPI rõ ràng. Những sản phẩm được gửi đi ASEAN Digital Awards năm 2026 chính là nhóm đã dám làm thật.

Bài viết này nhìn Giải thưởng Số ASEAN 2026 như một “tấm gương” để doanh nghiệp sản xuất Việt soi lại chiến lược AI của mình: ta đang ở đâu, nên đi hướng nào và cần chuẩn bị những gì trong năm 2026 nếu không muốn bị tụt lại.

---

Giải thưởng Số ASEAN 2026 nói gì về năng lực số của Việt Nam?

45 hồ sơ, 6 hạng mục cho thấy Việt Nam không thiếu ý tưởng số hóa, nhưng vẫn thiếu mô hình triển khai đến nơi đến chốn trong doanh nghiệp sản xuất.

Giải thưởng Số ASEAN (ASEAN Digital Awards) thường chia các hạng mục như:

• Chính phủ số
• Doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa (MSME)
• Doanh nghiệp lớn
• Trách nhiệm xã hội số
• Nội dung số
• Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu

Khả năng rất cao là 45 sản phẩm Việt Nam năm 2026 cũng phân bổ quanh những trục này, trong đó mảng AI & dữ liệu cho sản xuất, logistics, chuỗi cung ứng chắc chắn có mặt. Điều này quan trọng vì:

Sản phẩm đủ “chín” để đi thi khu vực thường đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm nội bộ và chứng minh được hiệu quả.

Với doanh nghiệp sản xuất, đây là tín hiệu rõ ràng rằng:

• AI không còn là chuyện “R&D cho vui” mà đã thành sản phẩm thực tế
• Việt Nam có đủ đội ngũ để xây các giải pháp AI phục vụ nhà máy
• Lợi thế không chỉ nằm ở mua công nghệ từ nước ngoài, mà ở khả năng tùy biến theo bối cảnh Việt Nam: chi phí thấp, hạ tầng hạn chế, dữ liệu chưa sạch

Nếu bạn đang quản lý một nhà máy dệt may, linh kiện, điện tử, thực phẩm… 45 hồ sơ này đơn giản là lời nhắc: đối thủ của bạn rất có thể nằm trong số đó, hoặc đang dùng giải pháp của họ.

---

Vì sao doanh nghiệp sản xuất Việt cần quan tâm ngay từ 2025–2026?

AI trong sản xuất không còn là “trend” nữa, mà là bài toán sống còn ở 3 chiều: chi phí, chất lượng, và nhân lực.

1. Biên lợi nhuận sản xuất ngày càng mỏng

Chi phí lao động Việt Nam đang tăng dần, ưu thế “giá rẻ” không còn quá vượt trội so với Indonesia, Campuchia, Myanmar. Trong khi đó:

• Giá điện, logistics, thuê đất đều có xu hướng tăng
• Yêu cầu của khách hàng quốc tế về chất lượng, truy xuất nguồn gốc ngày càng khắt khe

AI giúp nhà máy:

• Giảm phế phẩm thông qua kiểm tra chất lượng bằng thị giác máy tính
• Tối ưu lịch bảo trì máy để giảm thời gian dừng máy không kế hoạch
• Tối ưu định mức nguyên vật liệu dựa trên dữ liệu quá khứ

Những giải pháp loại này đang xuất hiện khá nhiều trong các sản phẩm tham gia Giải thưởng Số ASEAN – đây là hướng đi thực dụng, mang lại tiền ngay, không phải R&D dài hạn.

2. Thiếu lao động kỹ thuật, dư lao động phổ thông

Thực tế ở nhiều khu công nghiệp miền Bắc và miền Nam:

• Tuyển kỹ sư tự động hóa, kỹ sư dữ liệu rất khó
• Trong khi đó lao động phổ thông lại biến động, thiếu ổn định

AI và tự động hóa hợp lý có thể:

• Giảm phụ thuộc vào những vị trí kiểm tra chất lượng thủ công
• Hỗ trợ kỹ sư hiện có qua bảng điều khiển (dashboard) dự đoán lỗi, gợi ý tham số vận hành
• Nâng cấp vai trò công nhân từ “làm tay” sang “giám sát máy”

Đến năm 2026, doanh nghiệp nào không đi theo hướng “tự động hóa + nâng cấp kỹ năng”, gần như chắc chắn sẽ gặp khó trong tuyển dụng.

3. Áp lực minh bạch chuỗi cung ứng từ khách hàng quốc tế

Khách hàng châu Âu, Mỹ đang yêu cầu dữ liệu chi tiết về:

• Năng lượng tiêu thụ
• Tỷ lệ phế phẩm, tái chế
• Truy xuất nguồn gốc nguyên liệu

Nhiều hồ sơ tham gia Giải thưởng Số ASEAN những năm gần đây tập trung vào nền tảng dữ liệu chuỗi cung ứng, truy xuất nguồn gốc, ESG. Doanh nghiệp sản xuất Việt không tham gia trực tiếp các giải này vẫn có thể mua hoặc hợp tác với các sản phẩm đang đi thi để giải bài toán tuân thủ.

---

6 hướng ứng dụng AI trong sản xuất mà doanh nghiệp Việt nên học từ các sản phẩm đi thi

Điều thực tế nhất doanh nghiệp có thể làm là xem các hướng giải pháp thường xuất hiện trong những cuộc thi như ASEAN Digital Awards, rồi soi lại nhà máy mình.

1. AI cho bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)

Trả lời nhanh: Gắn cảm biến, thu dữ liệu, dùng mô hình AI dự đoán khi nào máy có khả năng hỏng để sửa trước khi nó dừng đột ngột.

Ứng dụng:

• Lắp cảm biến rung, nhiệt độ, dòng điện cho các hệ thống quan trọng (motor, băng tải, máy nén)
• Thu dữ liệu liên tục, dùng mô hình học máy để nhận diện “mẫu bất thường” trước khi hỏng
• Hiển thị cảnh báo theo màu (xanh – vàng – đỏ) cho đội bảo trì

Lợi ích thường thấy:

• Giảm 30–50% thời gian dừng máy không kế hoạch
• Kéo dài tuổi thọ thiết bị
• Lên kế hoạch bảo trì trùng với thời gian dừng chuyền do kế hoạch sản xuất

2. Thị giác máy tính cho kiểm tra chất lượng

Trả lời nhanh: Dùng camera + AI để nhận diện lỗi bề mặt, lỗi lắp ráp thay vì kiểm tra mắt thường.

Ví dụ trong nhà máy may, điện tử, bao bì:

• Camera đặt cuối dây chuyền, chụp từng sản phẩm
• Mô hình AI được huấn luyện với hàng nghìn ảnh mẫu lỗi (xước, lệch, lem màu…)
• Hệ thống tự phân loại OK / NG và đẩy sản phẩm lỗi ra băng tải riêng

Điểm hay cho bối cảnh Việt Nam:

• Camera công nghiệp hiện không còn quá đắt
• Mô hình AI có thể triển khai trên máy tính công nghiệp ngay tại xưởng, không cần hạ tầng cloud phức tạp

3. Tối ưu kế hoạch sản xuất bằng AI

Trả lời nhanh: Dùng thuật toán để tự động gợi ý thứ tự sản xuất, phân ca, thay vì làm Excel thủ công.

Với các nhà máy nhiều đơn hàng nhỏ, thay đổi liên tục, đây là mảnh đất cực “màu mỡ” cho AI:

• Nhập dữ liệu đơn hàng, thời gian giao, thời gian setup máy
• Mô hình tối ưu (optimization + AI) đề xuất lịch sản xuất để tối thiểu hóa thời gian chờ và chuyển đổi chuyền
• Kết hợp dữ liệu tồn kho nguyên vật liệu để tránh thiếu hụt

Doanh nghiệp vừa và nhỏ hoàn toàn có thể bắt đầu với một khu vực, một dây chuyền, không cần làm cả nhà máy ngay.

4. Nền tảng dữ liệu sản xuất (Manufacturing Data Platform)

Trả lời nhanh: Gom dữ liệu rời rạc từ máy móc, ERP, Excel vào một “kho dữ liệu” thống nhất để làm nền cho AI.

Đây là loại giải pháp thường xuất hiện trong hạng mục Doanh nghiệp lớn và AI & dữ liệu ở Giải thưởng Số ASEAN:

• Kết nối PLC, SCADA, MES, ERP
• Chuẩn hóa dữ liệu thời gian thực (time-series), dữ liệu lô, dữ liệu tài chính
• Xây dashboard cho lãnh đạo: OEE, năng suất, chi phí theo ca, theo chuyền

Thực tế, rất nhiều nhà máy Việt muốn “làm AI” nhưng dữ liệu nằm rải rác, không sạch, không chuẩn.

Muốn ứng dụng AI lâu dài, bước 1 luôn là: dọn dữ liệu, chuẩn hóa cách thu thập.

5. AI cho an toàn lao động và tuân thủ quy trình

Trả lời nhanh: Camera AI phát hiện người không đội mũ, không mặc áo phản quang, hoặc đi vào vùng nguy hiểm.

Một số hướng đi thực tế:

• Nhận diện PPE (Personal Protective Equipment): mũ, kính, găng tay
• Cảnh báo xâm nhập khu vực nguy hiểm hoặc khu vực robot đang vận hành
• Phân tích video để phát hiện hành vi nguy hiểm: trèo lên máy, đứng sai vị trí khi nâng hạ

Điểm cộng lớn: những hệ thống kiểu này thuyết phục lãnh đạo khá dễ, vì gắn với an toàn và giảm rủi ro pháp lý.

6. Truy xuất nguồn gốc và bền vững (ESG)

Trả lời nhanh: Áp dụng nền tảng số để ghi nhận nguyên liệu, năng lượng, nước, phế thải theo từng lô sản xuất.

Kết hợp IoT + dữ liệu sản xuất:

• Ghi lại nguồn nguyên liệu, nhà cung cấp, batch
• Đo tự động điện, nước, khí thải theo từng khâu
• Cung cấp báo cáo số cho khách hàng nước ngoài về lượng CO₂, tỷ lệ tái chế

Rất nhiều sản phẩm tham gia các giải số khu vực đang đi theo hướng “green manufacturing”. Đây là mảng mà doanh nghiệp Việt nên chuẩn bị ngay từ 2025 vì quy định quốc tế sẽ ngày càng chặt.

---

Doanh nghiệp sản xuất Việt nên bắt đầu từ đâu trong năm 2026?

Thực tế, nhiều nhà máy nghe xong các ví dụ trên sẽ… choáng. Đụng vào cái gì cũng thấy “to”. Cách làm hiệu quả hơn là chia nhỏ và vận hành theo lộ trình.

Bước 1: Xác định 1–2 bài toán ưu tiên, có tiền rõ ràng

Đừng bắt đầu bằng tham vọng “nhà máy thông minh 4.0”. Hãy chọn 1–2 bài toán mà:

• Có thể đo rõ ràng bằng số: tỉ lệ lỗi, thời gian dừng máy, chi phí điện, số nhân công
• Thời gian thử nghiệm 3–6 tháng là thấy kết quả

Ví dụ:

• Kiểm tra chất lượng tự động cho 1 công đoạn có tỷ lệ lỗi cao
• Bảo trì dự đoán cho 5 thiết bị quan trọng nhất

Bước 2: Dành nguồn lực nội bộ tối thiểu

Dù thuê ngoài giải pháp, doanh nghiệp vẫn cần:

• 1 người “chủ sản phẩm” phía nhà máy (thường là trưởng bộ phận kỹ thuật hoặc sản xuất)
• 1–2 kỹ sư có khả năng làm việc với dữ liệu, hiểu quy trình
• Sự ủng hộ rõ ràng từ ban giám đốc: KPI, ngân sách, thời gian

Không có đội nội bộ, mọi dự án AI đều có nguy cơ trở thành “món đồ trình diễn cho khách tham quan”.

Bước 3: Chọn đối tác công nghệ có kinh nghiệm thực chiến

Nhiều sản phẩm đi thi Giải thưởng Số ASEAN xuất phát từ startup hoặc nhóm nghiên cứu đã làm thật ở nhiều nhà máy. Khi chọn đối tác, hãy hỏi thẳng:

• Đã triển khai ở nhà máy nào tại Việt Nam hoặc khu vực?
• Có thể demo trên dữ liệu thật của tôi không?
• Sau 3 tháng POC, chỉ số nào sẽ thay đổi và thay đổi bao nhiêu?

Nếu câu trả lời chỉ là slide đẹp, không có số, hãy cân nhắc lại.

Bước 4: Chuẩn bị dữ liệu ngay từ bây giờ

Ngay cả khi bạn chưa sẵn sàng đầu tư lớn, vẫn có thể làm những việc “low-cost nhưng cực kỳ quan trọng”:

• Chuẩn hóa cách ghi chép lỗi, thời gian dừng máy
• Chuyển dần file Excel rời rạc thành cơ sở dữ liệu chung
• Gắn thêm đồng hồ đo, cảm biến ở các điểm nút

Doanh nghiệp nào đến 2026 mới bắt đầu thu thập dữ liệu thì gần như trễ mất 1–2 năm so với những đối thủ đang đi trước hôm nay.

---

Từ giải thưởng đến chiến lược: Biến “AI trong sản xuất” thành dự án cụ thể

Giải thưởng Số ASEAN 2026 với 45 hồ sơ từ Việt Nam là một tín hiệu tích cực: chúng ta không thiếu năng lực công nghệ. Câu hỏi thực sự là: doanh nghiệp sản xuất có dám mang những năng lực đó vào dây chuyền của mình hay không.

Nếu bạn đang điều hành hoặc quản lý một nhà máy, gợi ý thẳng thắn cho năm 2026:

• Chọn 1 bài toán sản xuất có thể đo được tiền
• Tìm 1–2 đối tác đang có sản phẩm đã đi thi/được công nhận trong khu vực
• Ký một dự án thử nghiệm 3–6 tháng, có KPI rõ ràng

Năm 2026 sẽ là giai đoạn phân hóa: nhà máy nào coi AI là “thử nghiệm” sẽ đi rất chậm; nhà máy nào coi AI là một hạng mục đầu tư sản xuất, ngang hàng máy móc và con người, sẽ có lợi thế chi phí và chất lượng rõ rệt trong 2–3 năm tới.

Bạn muốn ở nhóm nào, quyết định bắt đầu từ những lựa chọn trong năm nay.