Robot hình người Digit đã xử lý hơn 100.000 thùng hàng ở Mỹ. Bài viết rút ra bài học rất cụ thể cho nhà máy Việt trên hành trình AI và tự động hóa.
Robot hình người Digit và bài học cho nhà máy Việt
Ngày 01/12/2024, Agility Robotics công bố robot hình người Digit đã xử lý hơn 100.000 thùng hàng tại trung tâm logistics của GXO ở Mỹ. Con số này không chỉ là một cột mốc kỹ thuật. Nó là tín hiệu rất rõ: robot hình người đang rời phòng thí nghiệm để bước vào nhà máy, kho bãi thực sự.
Đối với doanh nghiệp sản xuất Việt Nam đang nói về chuyển đổi số, AI trong sản xuất, câu chuyện Digit cực kỳ đáng chú ý. Không phải vì nó “ngầu”, mà vì nó cho thấy robot và AI đã đủ trưởng thành để gánh việc nặng, việc lặp lại – đúng những thứ đang làm kiệt sức lao động phổ thông và kéo tụt năng suất.
Bài viết này nằm trong series “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”. Mình sẽ dùng case Digit – robot được gọi là “robot hình người chăm chỉ nhất nước Mỹ” – để rút ra 4 nhóm bài học rất thực tế cho nhà máy Việt: bắt đầu từ đâu, ứng dụng kiểu gì, đầu tư thế nào và chuẩn bị nhân sự ra sao.
1. Robot hình người Digit đang làm gì ở Mỹ?
Digit không phải “đồ chơi nghiên cứu”, nó đang làm một công việc rất cụ thể: bốc dỡ và di chuyển thùng hàng trong kho.
Agility Robotics thiết kế Digit như một robot hình người hai chân, chiều cao gần tương đương người lớn, có khả năng:
- Đi lại trong môi trường dành cho con người (bậc thang thấp, dốc, lối đi hẹp trong kho)
- Nâng, bê, đặt thùng hàng từ pallet lên băng chuyền và ngược lại
- Làm việc liên tục nhiều giờ với cường độ ổn định
Tại trung tâm logistics của GXO (một trong những nhà cung cấp logistics hợp đồng lớn ở Mỹ), Digit đã:
- Xử lý hơn 100.000 thùng hàng trong giai đoạn triển khai thử nghiệm mở rộng
- Làm việc theo ca, phối hợp với hệ thống băng chuyền, quét mã vạch và phần mềm quản lý kho
- Giảm tải cho công nhân ở các vị trí bốc xếp nặng, vị trí có nguy cơ chấn thương cao
Điều đáng nói là: GXO không phải công ty công nghệ, mà là doanh nghiệp logistics thương mại. Việc họ chấp nhận triển khai Digit ở môi trường sản xuất – kho bãi thực, có KPI rõ ràng – cho thấy bài toán đã chuyển từ “thí nghiệm” sang “tính toán hiệu quả kinh tế”.
Đây chính là giai đoạn mà nhiều nhà máy Việt sắp phải đối mặt: robot và AI không còn là câu chuyện “cho có”, mà là câu hỏi: “Bao giờ đầu tư? Đầu tư ở khâu nào để ra tiền nhanh nhất?”
2. Bài học số 1: Đừng mơ toàn nhà máy tự động, hãy chọn đúng khâu “bẩn – nặng – lặp lại”
Digit thành công vì được đặt đúng chỗ: một tác vụ rõ ràng, lập lại, có rủi ro sức khỏe cao cho con người.
Trong kho của GXO, Digit tập trung vào:
- Bốc thùng từ pallet lên băng chuyền, hoặc từ băng chuyền xuống
- Xoay, đặt, căn chỉnh thùng để phù hợp với luồng xử lý tiếp theo
Đây là những công việc:
- Lặp đi lặp lại hàng nghìn lần mỗi ca
- Cần ít kỹ năng, nhưng rất tốn sức và dễ chấn thương cơ – xương – khớp
- Khó tuyển người, tỷ lệ nghỉ việc cao
2.1. Doanh nghiệp Việt nên bắt chước điều gì?
Trong nhà máy Việt, những vị trí tương đương rất nhiều:
- Khu bốc xếp nguyên vật liệu, thành phẩm tại kho
- Khu đóng gói, dán nhãn, xếp thùng lên pallet
- Khâu cấp phôi, cấp vật tư vào máy (thép, gỗ, bao tải nguyên liệu…)
Cách tiếp cận hợp lý không phải là “tự động hóa cả nhà máy” mà là:
-
Lập danh sách các công đoạn “3D”: Dirty – Difficult – Dangerous
– Dơ bẩn: bụi, hóa chất, tiếng ồn, nhiệt độ cao
– Khó nhọc: nâng vác nặng, thao tác lặp lại tốc độ cao
– Nguy hiểm: dễ tai nạn, cắt, kẹp, bỏng, ngã -
Chấm điểm ưu tiên cho từng công đoạn:
- Số lao động đang làm
- Tỷ lệ tai nạn, bệnh nghề nghiệp 3 năm gần nhất
- Tỷ lệ nghỉ việc, thiếu người
- Số giờ làm thêm
-
Chọn 1–2 công đoạn có điểm cao nhất để nghiên cứu tự động hóa trước (robot công nghiệp, cobot, hoặc tương lai là robot hình người).
2.2. Vì sao không nên bắt đầu từ khâu “phức tạp – tinh xảo”?
Nhiều nhà máy Việt mắc sai lầm: muốn robot làm luôn những việc đòi hỏi tay nghề cao, linh hoạt như thợ lành nghề. Kết quả là:
- Dự án kéo dài, tốn chi phí tích hợp
- Tỷ lệ lỗi cao, phải chỉnh đi chỉnh lại
- Công nhân phản ứng vì “robot làm không bằng người”
Digit cho thấy hướng đi thực tế hơn:
“Hãy để robot gánh việc nặng, bẩn, lặp lại; còn con người tập trung vào việc ra quyết định, kiểm soát, xử lý tình huống.”
Đó cũng là triết lý cốt lõi của chuyển đổi số trong sản xuất: không phải thay hết người, mà là sắp xếp lại việc để người – máy bổ sung cho nhau.
3. Bài học số 2: Robot hình người chỉ hiệu quả khi có AI và dữ liệu đi kèm
Digit không chỉ là “cục sắt biết đi”. Nó là tổng hòa của cảm biến, AI, phần mềm điều phối và tích hợp với hệ thống quản lý kho.
Trong nhà máy Việt, rất nhiều nơi đang hiểu chuyển đổi số là “mua thêm máy”. Điều này cực kỳ nguy hiểm, vì:
- Máy mới mà không có hệ thống dữ liệu thì không tối ưu được
- Robot không kết nối với MES/ERP/WMS thì chỉ là “một trạm sản xuất đắt tiền đứng riêng lẻ”
3.1. Câu chuyện phía sau Digit: dữ liệu và điều phối
Để Digit xử lý hơn 100.000 thùng hàng một cách ổn định, hệ thống phải trả lời tốt các câu hỏi:
- Thùng nào cần xử lý trước? (ưu tiên đơn hàng, tuyến vận chuyển)
- Thùng đó nặng bao nhiêu, kích thước ra sao, có giới hạn gì không?
- Digit nhận lệnh từ đâu, phản hồi trạng thái như thế nào?
Phía sau đó là cả một luồng dữ liệu thời gian thực:
- Thông tin đơn hàng từ hệ thống quản lý đơn (Order Management)
- Dữ liệu vị trí, barcode từ hệ thống WMS
- Tín hiệu cảm biến trên băng chuyền, cảm biến lực, camera trên Digit
Tất cả phải được tích hợp, đồng bộ, và sử dụng AI để tối ưu thứ tự xử lý, tối ưu đường di chuyển, tránh va chạm.
3.2. Doanh nghiệp Việt cần chuẩn bị gì trước khi nghĩ tới robot hình người?
Mình không tin nhiều nhà máy Việt sẽ mua robot hình người ngay trong 1–2 năm tới. Nhưng có 3 thứ nên làm ngay từ bây giờ:
-
Chuẩn hóa dữ liệu sản xuất và kho
- Mã hóa vật tư, thành phẩm, bán thành phẩm
- Chuẩn hóa mã vị trí kho, tuyến di chuyển
- Lưu lại lịch sử sản xuất, lịch sử lỗi ở mức đủ chi tiết
-
Triển khai từng phần hệ thống số:
- WMS đơn giản để quản lý kho, quét mã vạch
- MES hoặc hệ thống theo dõi sản xuất cơ bản (sản lượng, thời gian dừng máy)
-
Thử các ứng dụng AI “nhẹ” trước:
- Dự báo nhu cầu vật tư để giảm tồn kho
- Phát hiện lỗi sản phẩm bằng camera AI ở một số công đoạn
- Dự đoán dừng máy dựa trên rung động, nhiệt độ
Khi đã có dữ liệu và AI chạy ổn ở những bài toán này, việc đưa robot – dù là robot tay gắp hay robot hình người – vào hệ thống sẽ trơn tru hơn rất nhiều.
4. Bài học số 3: Tính bài toán kinh tế – không chỉ là “mua một con robot”
GXO không triển khai Digit để “cho vui”. Họ làm vì bài toán kinh tế: chi phí lao động, an toàn, ổn định vận hành.
Ở Việt Nam, để thuyết phục ban lãnh đạo chi tiền cho robot, bạn cần nói bằng ngôn ngữ của CFO: chi phí, hoàn vốn, rủi ro.
4.1. Chi phí thực sự của một “con robot hình người” là gì?
Giả sử trong vài năm tới, robot hình người thương mại xuất hiện tại Việt Nam, cấu trúc chi phí sẽ thường bao gồm:
- Giá thiết bị (CAPEX): robot, sạc, cảm biến bổ sung
- Chi phí tích hợp: lập trình, kết nối với WMS/MES/ERP, thiết kế lại layout
- Chi phí vận hành: bảo trì, điện năng, phụ tùng thay thế
- Chi phí đào tạo: nâng kỹ năng cho kỹ thuật viên, tổ trưởng, công nhân vận hành
Nếu chỉ so giá robot với lương công nhân thì gần như lúc nào cũng “thấy đắt”. Nhưng bài toán đúng phải tính:
- Số ca làm việc/ngày (robot có thể chạy 16–20 giờ với ca sạc xen kẽ)
- Tăng năng suất so với hiện tại (ví dụ +30–50%)
- Giảm tai nạn lao động, giảm chi phí bồi thường, giảm ngày nghỉ ốm
- Giảm biến động nhân sự, tiết kiệm chi phí tuyển dụng, đào tạo mới
4.2. Doanh nghiệp Việt nên tính ROI như thế nào?
Một cách đơn giản, bạn có thể làm bảng so sánh cho 01 vị trí công việc:
-
Kịch bản hiện tại (không robot):
- Bao nhiêu người/ca? Bao nhiêu ca/ngày?
- Tổng chi phí nhân công/tháng (kể cả bảo hiểm, phụ cấp)
- Tỷ lệ nghỉ việc, thiếu người, chi phí tăng ca
- Tần suất tai nạn, chi phí liên quan
-
Kịch bản có robot (robot + ít nhân công hơn):
- Số robot cần cho cùng sản lượng
- Số người còn lại để giám sát, hỗ trợ
- Chi phí khấu hao robot theo năm + vận hành + bảo trì
-
Tính thời gian hoàn vốn (payback period):
- Tổng đầu tư ban đầu / (chi phí tiết kiệm được mỗi năm)
- Mục tiêu hợp lý thường là 3–5 năm cho các dự án tự động hóa lớn
Nếu bạn đang làm chuyển đổi số trong nhà máy, mình khuyên nên bắt đầu xây thói quen tính ROI cho từng dự án ngay từ các dự án nhỏ (cảm biến, dashboard, AI kiểm tra lỗi). Sau này đến robot, bạn sẽ nói chuyện với lãnh đạo rất dễ.
5. Bài học số 4: Con người không biến mất, nhưng vai trò sẽ đổi hoàn toàn
Digit đang làm việc cùng người, không phải thay hết người. Nhưng vai trò của công nhân đã thay đổi rõ rệt.
Ở GXO, khi robot xử lý khâu bốc xếp nặng, con người chuyển dần sang:
- Giám sát khu vực, xử lý tình huống bất thường
- Kiểm tra chất lượng, xử lý đơn hàng đặc biệt
- Vận hành hệ thống, kiểm tra dashboard, nhập dữ liệu khi cần
5.1. Nhà máy Việt cần chuẩn bị nhân sự thế nào?
Nếu muốn vài năm nữa đón được robot (kể cả không phải robot hình người), tốt nhất là chuẩn bị từ bây giờ:
-
Nâng kỹ năng cho tổ trưởng, kỹ thuật viên:
- Đọc và hiểu dashboard sản xuất, dashboard kho
- Hiểu logic điều phối, ưu tiên đơn hàng, KPI năng suất
- Kiến thức cơ bản về an toàn khi làm việc chung với robot
-
Đào tạo lại công nhân ở vị trí “phụ” cho robot:
- Tư duy: công việc là phối hợp với máy, không phải bị máy thay thế
- Kỹ năng: thao tác với màn hình cảm ứng, quét mã, ghi chú lỗi
-
Tuyển mới một nhóm “kỹ thuật số”:
- Kỹ sư tự động hóa, robot
- Kỹ sư dữ liệu, kỹ sư AI (có thể thuê ngoài giai đoạn đầu)
- Nhân sự IT công nghiệp (OT/IT)
5.2. Tâm lý là rào cản lớn hơn công nghệ
Rất nhiều dự án tự động hóa ở Việt Nam chậm không phải vì thiếu tiền hay thiếu thiết bị, mà vì:
- Công nhân lo bị thay thế nên chống đối, làm cho có
- Quản lý trung gian sợ mất quyền lực, sợ bị kiểm soát bằng số liệu
- Lãnh đạo thiếu kiên nhẫn, không chấp nhận giai đoạn “vừa chạy vừa chỉnh”
Ở đây, bài học từ Digit là: hãy truyền thông rõ ràng ngay từ đầu.
- Robot làm phần việc nặng, độc hại
- Con người lên một nấc thang mới về kỹ năng và thu nhập
- Kết quả cuối cùng là năng suất cao hơn, đơn hàng ổn định hơn, thưởng cũng cao hơn
Nếu không giải thích được điều này, robot kiểu gì cũng bị nhìn như “kẻ cướp việc”, và dự án rất dễ thất bại.
6. Gợi ý lộ trình 3–5 năm cho nhà máy Việt muốn đi tới robot
Không cần đợi có robot hình người mới bắt đầu. Ngược lại, ai chuẩn bị sớm thì 3–5 năm nữa sẽ có lợi thế rất lớn.
Dựa trên kinh nghiệm mình quan sát ở nhiều nhà máy, một lộ trình thực tế có thể là:
Giai đoạn 1 (Năm 1): Số hóa và đo lường
- Chuẩn hóa mã vật tư, thành phẩm, định mức sản xuất
- Triển khai hệ thống thu thập dữ liệu cơ bản (OEE, sản lượng, thời gian dừng máy)
- Bắt đầu dùng WMS đơn giản cho kho thành phẩm hoặc kho nguyên liệu chính
Giai đoạn 2 (Năm 2–3): Ứng dụng AI “nhẹ” & robot đơn giản
- AI kiểm tra lỗi bề mặt ở một số công đoạn quan trọng
- AI dự báo bảo trì cho vài máy chủ chốt
- Triển khai robot tay gắp hoặc cobot ở một số khâu lặp lại (xếp khay, cấp phôi, đóng gói)
Giai đoạn 3 (Năm 3–5): Tự động hóa dòng chảy và chuẩn bị cho robot hình người
- Tối ưu layout để thuận tiện cho robot, AGV/AMR di chuyển
- Liên kết dữ liệu giữa MES – WMS – ERP
- Thử nghiệm robot cơ động (AGV, AMR) để vận chuyển nội bộ
- Đánh giá thử nghiệm robot hình người cho vài pilot (nếu thị trường đã sẵn sàng)
Trong cả hành trình, một nguyên tắc nên giữ là:
“Không triển khai công nghệ nào mà không có KPI đo được bằng số, và không biết bao lâu thì hoàn vốn.”
7. Kết lời: Robot hình người là tương lai gần – bạn chuẩn bị tới đâu rồi?
Digit đã chứng minh một điều: robot hình người không còn là chuyện viễn tưởng, mà đang âm thầm làm việc trong các kho bãi, nhà máy với hàng trăm nghìn tác vụ thực. Khi những công nghệ này rẻ đi và phổ biến hơn, các khu công nghiệp ở Việt Nam chắc chắn sẽ là điểm đến tiếp theo.
Đối với doanh nghiệp sản xuất Việt Nam, câu hỏi không phải là “Có dùng robot hình người hay không?” mà là “Khi robot đến, mình đã có dữ liệu, hệ thống và con người đủ sẵn sàng chưa?”
Nếu bạn đang phụ trách chuyển đổi số hoặc sản xuất, hãy bắt đầu ngay từ những việc nhỏ: số hóa, đo lường, AI kiểm tra lỗi, robot tay gắp đơn giản. Đó chính là những bước chân đầu tiên trên con đường dẫn tới một nhà máy nơi người và robot làm việc cạnh nhau – an toàn hơn, năng suất hơn, và cạnh tranh hơn trong chuỗi cung ứng toàn cầu.