Techfest 2025 cho thấy AI và chuyển đổi số trong sản xuất đang được thúc đẩy từ trên xuống. Đây là lúc nhà máy Việt bắt đầu những dự án AI thực tế.
Chuyển đổi số đang được thúc đẩy từ trên xuống
Tối 13/12/2025, Thủ tướng Phạm Minh Chính đứng giữa không gian công nghệ quanh hồ Hoàn Kiếm, trực tiếp trải nghiệm camera AI, Face ID, mô tô điện thông minh tại Techfest Việt Nam 2025. Không còn là những hội trường kín, công nghệ năm nay "xuống phố", xuất hiện ngay giữa phố đi bộ.
Đây không chỉ là một sự kiện vui cuối tuần. Với doanh nghiệp sản xuất, đặc biệt là các nhà máy đang loay hoay với bài toán chuyển đổi số, Techfest 2025 là tín hiệu rất rõ: chính phủ đang đặt cược mạnh vào đổi mới sáng tạo và công nghệ số, trong đó có AI, như động cơ tăng trưởng tiếp theo của Việt Nam.
Trong loạt bài "AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số", bài viết này nhìn Techfest 2025 dưới góc độ rất thực tế: những gì đang diễn ra ngoài phố hôm nay sẽ đi vào nhà máy ngày mai như thế nào, và bạn – với vai trò chủ doanh nghiệp, giám đốc nhà máy hay phụ trách chuyển đổi số – nên chuẩn bị ra sao.
Từ Techfest ra nhà máy: những thông điệp quan trọng
Điểm chung của những công nghệ Thủ tướng trải nghiệm ở Techfest 2025 là gì? Đó đều là các mảnh ghép quan trọng của nhà máy thông minh và sản xuất thông minh.
1. Camera AI, nhận diện khuôn mặt và an ninh sản xuất
Tại gian hàng G Group, hệ thống camera an ninh Hanet, vòng đeo tay giám sát và công nghệ Face ID của Vietnamobile không chỉ là câu chuyện an ninh đô thị. Chúng chính là những công nghệ đang – và sẽ – được áp dụng rất sâu trong nhà máy:
- Kiểm soát ra vào khu vực nguy hiểm bằng Face ID
- Giám sát tuân thủ an toàn lao động (nhận diện mũ bảo hộ, áo phản quang…)
- Theo dõi khu vực máy móc quan trọng 24/7
- Truy vết sự cố, tai nạn trong dây chuyền sản xuất
Vì sao điều này quan trọng với sản xuất?
- Giảm tai nạn lao động, giảm chi phí bồi thường và gián đoạn sản xuất
- Hạn chế thất thoát vật tư, hàng hóa
- Tăng khả năng đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn và tuân thủ (ISO, ESG…)
Khi Thủ tướng hỏi rất kỹ về tỷ lệ nội địa hóa trên 60% linh kiện camera, đó là một tín hiệu khác: nhà cung cấp AI và thiết bị cho sản xuất tại Việt Nam đang trưởng thành, không còn phụ thuộc hoàn toàn vào nhập khẩu. Doanh nghiệp sản xuất có thêm lựa chọn gần, rẻ và linh hoạt hơn.
2. Mô tô điện, pin rời và bài học tối ưu vận hành
Mẫu mô tô điện Anthem của Ryvid (startup có nhà sáng lập gốc Việt) trông có vẻ "xa" với nhà máy, nhưng triết lý đằng sau lại rất gần:
- Pin lithium-ion có thể tháo rời → linh hoạt sạc, giảm phụ thuộc hạ tầng
- Khung nhôm nhẹ → tối ưu vật liệu, tăng hiệu suất sử dụng năng lượng
- Hệ thống điều khiển điện tử tối ưu cho giao thông đô thị → thiết kế theo ngữ cảnh sử dụng thực tế, không phải lý thuyết
Trong sản xuất, cùng tư duy này dẫn tới:
- Thiết kế dây chuyền linh hoạt, dễ thay đổi mã hàng
- Chọn thiết bị có module tách rời để dễ bảo trì, nâng cấp
- Ứng dụng AI để tối ưu điều khiển máy móc theo từng ca, từng đơn hàng, từng điều kiện vận hành thật (nhiệt độ, độ ẩm, tải thực tế…)
Nói thẳng: ai coi Techfest chỉ là nơi "xem cho vui" thì đã bỏ lỡ những gợi ý rất thực tế về tư duy thiết kế và vận hành thông minh.
AI đang đi vào sản xuất Việt Nam theo 4 hướng chính
Nhìn từ Techfest 2025 và những gì đang diễn ra trong nhà máy Việt Nam, AI trong sản xuất không còn là chuyện viễn tưởng. Nó đang đi vào doanh nghiệp qua bốn hướng rất cụ thể.
1. Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)
AI phân tích dữ liệu từ cảm biến, camera, lịch sử hỏng hóc để dự đoán thời điểm máy móc có nguy cơ trục trặc. Với nhà máy Việt Nam, đây thường là bài toán cho các thiết bị đắt tiền: lò hơi, máy nén khí, máy CNC, robot hàn…
Lợi ích thực tế:
- Giảm dừng máy đột xuất 30-50%
- Kéo dài tuổi thọ thiết bị thêm 20-40%
- Lên kế hoạch bảo trì theo lịch sản xuất, tránh trùng với cao điểm đơn hàng
Ví dụ đơn giản, một xưởng gia công kim loại 200 công nhân có 10 máy cắt laser. Chỉ cần 1 máy dừng 1 ngày vì hỏng bất ngờ là bạn mất cả trăm triệu tiền doanh thu chưa kể lương chờ việc. AI bảo trì dự đoán giúp bạn chủ động tắt máy để sửa 2 giờ, thay vì bị động đứng hình 1 ngày.
2. Kiểm soát chất lượng tự động bằng camera AI
Những gì Hanet làm với an ninh – nhận diện hình ảnh theo thời gian thực – hoàn toàn có thể áp dụng cho kiểm tra lỗi sản phẩm:
- Camera chụp từng sản phẩm trên băng chuyền
- Mô hình AI so sánh với mẫu chuẩn, phát hiện xước, méo, lệch, thiếu linh kiện…
- Báo lỗi tức thì, đẩy ra khỏi line hoặc gửi cảnh báo
Ứng dụng rõ nhất:
- Điện tử: bo mạch, linh kiện, hàn lỗi
- Bao bì, in ấn: lệch màu, lệch vị trí, mực nhòe
- Dệt may, da giày: xước, lem, sai mẫu
Thay vì 5 công nhân soi lỗi thủ công với hiệu suất dao động, AI có thể kiểm tra 100% sản phẩm với độ ổn định rất cao.
3. Tối ưu chuỗi cung ứng và lập kế hoạch sản xuất
AI không chỉ gắn với camera. Nó còn mạnh ở phân tích dữ liệu và dự báo:
- Dự báo nhu cầu theo mùa, theo khách hàng, theo vùng
- Tính toán mức tồn kho tối ưu cho từng nguyên vật liệu
- Gợi ý lịch sản xuất tối ưu: chạy mã hàng nào trước, gộp đơn hàng nào với nhau để giảm đổi line
Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, không nhất thiết cần hệ thống ERP tiền tỷ. Nhiều giải pháp AI nhẹ hơn, kết nối từ dữ liệu Excel, phần mềm kế toán, cảm biến… vẫn có thể cho ra gợi ý lập kế hoạch thông minh phù hợp quy mô hiện tại.
4. Tự động hóa quản lý nhân sự và an toàn trong nhà máy
Các công nghệ nhận diện khuôn mặt, vòng đeo tay giám sát thấy ở Techfest có thể áp dụng vào:
- Chấm công tự động theo khu vực trong nhà máy
- Hạn chế người không được phép vào khu vực nguy hiểm
- Cảnh báo khi công nhân ở lại quá lâu trong khu vực có nguy cơ (nhiệt cao, tiếng ồn lớn)
Những thứ này không chỉ tăng an toàn, mà còn giúp doanh nghiệp có dữ liệu rõ ràng khi làm việc với thanh tra lao động, khách hàng FDI, audit ESG.
Vì sao vai trò "trên xuống" quan trọng với chuyển đổi số sản xuất
Khi người đứng đầu Chính phủ đi giữa phố đi bộ để xem camera AI, mô tô điện, Face ID, thông điệp dành cho doanh nghiệp khá rõ: chuyển đổi số không còn là chuyện "tự bơi" của từng nhà máy.
1. Tín hiệu chính sách thuận lợi cho nhà máy thông minh
Từ Techfest 2025 và các phát biểu trước đó, có thể thấy ba xu hướng chính sách:
- Khuyến khích mạnh đổi mới sáng tạo và startup công nghệ
- Ưu tiên phát triển hạ tầng số (kết nối, dữ liệu, điện toán đám mây)
- Thúc đẩy ứng dụng AI trong các ngành trụ cột, trong đó có sản xuất
Điều này có hai tác động cụ thể:
- Nhiều ưu đãi hơn cho dự án nhà máy thông minh, tự động hóa, AI
- Hệ sinh thái đối tác công nghệ trong nước phong phú hơn, chi phí phù hợp hơn với doanh nghiệp Việt
2. Niềm tin nội bộ cho lãnh đạo doanh nghiệp
Thực tế, rất nhiều chủ doanh nghiệp sản xuất ngại triển khai AI vì sợ rủi ro, sợ tốn kém, sợ công nhân phản ứng. Nhưng khi lãnh đạo cấp Nhà nước thể hiện sự ủng hộ rõ ràng, ban lãnh đạo doanh nghiệp có "bệ đỡ" để mạnh dạn hơn:
- Dễ thuyết phục hội đồng quản trị, cổ đông về ngân sách đầu tư số
- Dễ thuyết phục cán bộ trung gian về hướng đi dài hạn
- Dễ tuyển, giữ nhân sự giỏi công nghệ khi họ thấy doanh nghiệp thực sự nghiêm túc
Tôi đã thấy nhiều nhà máy chỉ dám thử một hệ thống camera AI nhỏ hoặc một module bảo trì dự đoán, nhưng sau khi "làm thử cho xem hiệu quả", lãnh đạo tự tin nhân rộng rất nhanh.
Lộ trình 6 bước thực tế để đưa AI vào nhà máy của bạn
AI trong sản xuất không cần bắt đầu từ dự án vài chục tỷ. Cách làm thực tế cho doanh nghiệp Việt là chọn bài toán đủ nhỏ để triển khai nhanh, nhưng đủ "đau" để thấy hiệu quả rõ ràng.
Bước 1: Xác định 1–2 điểm nghẽn lớn nhất
Thường xoay quanh:
- Tỷ lệ phế phẩm cao, khách trả hàng nhiều
- Máy móc hay hỏng đột xuất, dừng line liên tục
- Khó lập kế hoạch sản xuất, hay thiếu/thừa nguyên vật liệu
Chọn tối đa 2 vấn đề để tránh loãng.
Bước 2: Thu thập dữ liệu hiện có
Trước khi nói tới AI, hãy xem bạn đã có gì:
- Dữ liệu sản xuất: sản lượng theo ca, mã hàng, máy
- Dữ liệu lỗi: phiếu QC, loại lỗi, nguyên nhân
- Dữ liệu thiết bị: lịch bảo trì, thời gian dừng máy
Dù dữ liệu đang ở Excel, sổ tay hay phần mềm rời rạc, vẫn có thể gom lại. AI không cần bạn phải "hoàn hảo" ngay từ đầu.
Bước 3: Chọn một giải pháp AI thí điểm (pilot)
Gợi ý:
- Nếu phế phẩm cao → AI kiểm tra lỗi bằng camera
- Nếu hay dừng máy → AI bảo trì dự đoán cho một nhóm thiết bị quan trọng
- Nếu rối kế hoạch sản xuất → AI hỗ trợ lập kế hoạch dựa trên dữ liệu đơn hàng và năng lực máy
Nguyên tắc là triển khai trong 3–6 tháng phải nhìn thấy hiệu quả rõ ràng (giảm lỗi, giảm dừng máy, tăng đúng hạn giao hàng…).
Bước 4: Đào tạo và gắn người vận hành vào dự án
AI không thay thế con người nếu bạn triển khai đúng. Tôi luôn khuyên doanh nghiệp:
"Đừng để kỹ sư, quản đốc nghe về hệ thống AI mới từ… bảo vệ. Hãy để họ tham gia ngay từ đầu."
- Mời quản đốc, QC, kỹ sư bảo trì tham gia góp ý quy trình mới
- Đào tạo cách đọc dashboard, cảnh báo AI
- Ghi nhận ý kiến phản hồi, chỉnh sửa quy trình theo thực tế
Bước 5: Đo lường cụ thể, không nói chung chung
Trước khi triển khai, hãy chốt rõ:
- Tỷ lệ lỗi hiện tại là bao nhiêu?
- Trung bình 1 tháng máy dừng đột xuất bao nhiêu giờ?
- Tỷ lệ giao hàng đúng hạn bao nhiêu phần trăm?
Sau 3–6 tháng, so lại số liệu cũ và mới. Nếu không có con số, mọi chuyện chỉ là cảm tính.
Bước 6: Nhân rộng và kết nối thành hệ thống
Khi một pilot AI cho kết quả tốt:
- Nhân rộng sang dây chuyền khác, nhà máy khác
- Kết nối dữ liệu về một nền tảng chung
- Dần dần xây nên bức tranh toàn cảnh của nhà máy thông minh: sản xuất, chất lượng, bảo trì, năng lượng, nhân sự… được nhìn và điều hành trên một hệ thống thống nhất.
Techfest 2025 hôm nay, nhà máy thông minh ngày mai
Techfest Việt Nam 2025 chọn phố đi bộ Hồ Gươm – không gian mở, đông người, nhiều bạn trẻ – không phải để trình diễn cho đẹp. Đó là cách để nhắn rằng công nghệ, đặc biệt là AI, phải đi vào đời sống và sản xuất, chứ không nằm trên slide trình chiếu.
Với ngành sản xuất Việt Nam, thời điểm này khá đặc biệt:
- Chính phủ ủng hộ mạnh mẽ đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số
- Hệ sinh thái nhà cung cấp AI trong nước đang lớn dần
- Khách hàng quốc tế ngày càng đòi hỏi nhà máy phải thông minh, minh bạch, xanh hơn
Nếu bạn đang vận hành một nhà máy, câu hỏi không còn là "có nên làm AI hay không", mà là:
"Bạn sẽ bắt đầu từ bài toán nào, với đội ngũ nào, trong 6–12 tháng tới?"
Trong loạt bài "AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số", các bài tiếp theo sẽ đi sâu vào từng mảng: bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng tự động, tối ưu chuỗi cung ứng… với ví dụ sát thực tế Việt Nam hơn nữa.
Ngay lúc này, điều thực tế nhất bạn có thể làm là:
- Chọn 1 vấn đề sản xuất đang đau đầu nhất
- Liệt kê dữ liệu bạn đã có
- Tìm một đối tác công nghệ để cùng thiết kế một pilot AI nhỏ, rõ mục tiêu và rõ thời gian
Tương lai nhà máy thông minh không ở đâu xa. Một phần của nó đã được "thử" ngoài phố Techfest 2025 tối hôm qua. Phần còn lại đang chờ quyết định từ chính bạn.