Ngân sách cho khoa học công nghệ và chuyển đổi số đang tăng. Vấn đề không còn là có tiền, mà là dùng vốn AI trong sản xuất sao cho ra hiệu quả, không lãng phí.
Vốn nhà nước cho AI trong sản xuất: dùng sao cho đáng từng đồng
Những năm gần đây, ngân sách nhà nước cho khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đều tăng. Theo tinh thần mà Thứ trưởng Bùi Hoài Phương nhấn mạnh, bài toán không còn là có tiền hay không, mà là dùng tiền sao cho hiệu quả, không lãng phí.
Với doanh nghiệp sản xuất Việt Nam, đặc biệt là các nhà máy đang tính chuyện ứng dụng AI, câu chuyện này rất sát sườn: vốn nhà nước ngày càng nhiều, chương trình hỗ trợ ngày càng phong phú, nhưng nếu không biết tận dụng, bạn rất dễ rơi vào hai cực: “không dám làm gì” hoặc “mua sắm rầm rộ nhưng không ra kết quả”.
Trong loạt bài “AI trong Sản xuất Việt Nam: Hướng dẫn Chuyển đổi Số”, bài này tập trung vào một góc rất thực tế: làm thế nào sử dụng hiệu quả nguồn vốn (nhà nước và nội bộ doanh nghiệp) để triển khai AI trong sản xuất, tránh lãng phí, ra đúng giá trị.
1. Vấn đề lớn: Vốn tăng, hiệu quả chưa chắc tăng
Thông điệp cốt lõi từ chia sẻ của Thứ trưởng Bùi Hoài Phương rất rõ: ngân sách cho khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đang tăng dần theo từng năm, nhưng áp lực đi kèm là phải sử dụng hiệu quả.
Vì sao đây là “áp lực tốt” đối với doanh nghiệp sản xuất?
Bởi vì khi nhà nước tăng chi cho khoa học – công nghệ, doanh nghiệp có thêm:
- Nhiều chương trình hỗ trợ thử nghiệm công nghệ mới (trong đó có AI, IoT, robot)
- Nguồn vốn ưu đãi để đầu tư thiết bị, hệ thống số hóa, dữ liệu
- Cơ hội tham gia các đề tài, dự án đổi mới sáng tạo gắn với sản xuất
Nhưng nếu nhìn thẳng, phần trăm dự án chuyển đổi số trong sản xuất thực sự tạo ra giá trị đo được vẫn chưa cao. Nhiều nhà máy rơi vào các tình huống khá quen:
- Mua hệ thống AI/IoT đắt tiền nhưng dữ liệu không đủ, kết quả không dùng được
- Lắp đặt camera, cảm biến khắp nơi nhưng không có người phân tích và vận hành
- Làm “dự án điểm” để báo cáo, nhưng không nhân rộng ra toàn nhà máy
Thực tế này khiến câu nói “tránh lãng phí” không chỉ là chuyện của ngân sách nhà nước, mà trực tiếp là chuyện sống còn của từng doanh nghiệp.
2. Nguyên tắc 80/20: Đầu tư AI ở đâu để ra tiền nhanh nhất?
Với sản xuất, AI không phải bắt đầu từ những thứ hào nhoáng. AI chỉ đáng tiền khi giúp nhà máy giảm chi phí, tăng sản lượng, giảm phế phẩm hoặc tăng độ ổn định vận hành.
Ba bài toán AI “ăn tiền” nhất trong nhà máy Việt Nam
Từ kinh nghiệm triển khai thực tế, tôi thấy phần lớn giá trị thường nằm ở 3 nhóm ứng dụng này:
-
Bảo trì dự đoán (predictive maintenance)
- Gắn cảm biến rung, nhiệt, âm thanh… lên máy móc, thu thập dữ liệu vận hành
- Dùng AI dự đoán khả năng hỏng hóc trước khi sự cố xảy ra
- Giảm dừng máy đột xuất, tránh mất sản lượng, giảm chi phí sửa chữa lớn
Một dây chuyền dừng 1 giờ có thể mất hàng trăm triệu, nên chỉ cần giảm vài lần dừng máy trong năm là đủ “trả vốn” cho hệ thống.
-
Kiểm soát chất lượng bằng thị giác máy tính (computer vision)
- Camera + AI nhận diện lỗi bề mặt (xước, móp, lệch, bọt khí…), kiểm tra tem nhãn, mã vạch
- Giảm phụ thuộc 100% vào kiểm tra thủ công, giảm sai sót do mệt mỏi, chủ quan
- Tăng tốc độ kiểm tra, kiểm tra được 100% sản phẩm thay vì lấy mẫu
-
Tối ưu năng lượng và vật tư
- Dùng AI phân tích dữ liệu điện, hơi, khí, nước theo ca, theo máy, theo đơn hàng
- Phát hiện điểm lãng phí, đề xuất chế độ vận hành tối ưu
- Tiết kiệm 5–15% chi phí năng lượng là con số khả thi nếu dữ liệu đủ tốt
Cách chọn dự án AI đầu tiên: dùng “bảng tính Excel”, không dùng cảm tính
Thay vì chọn dự án AI theo “trào lưu”, hãy làm một bảng tính cực kỳ đơn giản:
- Cột 1: Danh sách ý tưởng (bảo trì dự đoán, camera QC, tối ưu năng lượng, lập kế hoạch sản xuất tự động, v.v.)
- Cột 2: Ước tính lợi ích tiền tệ/năm (giảm phế phẩm, giảm dừng máy, tiết kiệm điện…)
- Cột 3: Ước tính chi phí đầu tư (thiết bị, phần mềm, tư vấn, đào tạo)
- Cột 4: Độ phức tạp triển khai (thang 1–5)
Rồi ưu tiên những dự án:
- Lợi ích lớn
- Chi phí vừa phải
- Độ phức tạp thấp đến trung bình
Đây là cách rất “đời thường” nhưng thẳng vào ý của Thứ trưởng: sử dụng nguồn vốn hiệu quả, đặc biệt trong bối cảnh nguồn vốn công đang ưu tiên cho khoa học công nghệ và AI.
3. Dùng vốn nhà nước thế nào cho khôn ngoan khi triển khai AI?
Vốn ngân sách và các chương trình hỗ trợ chỉ là đòn bẩy, không phải “cây đũa thần”. Sử dụng khôn ngoan nghĩa là dùng vốn hỗ trợ cho những phần rủi ro cao, khó tự bỏ tiền, và vẫn phải có vốn đối ứng của doanh nghiệp.
Doanh nghiệp nên dùng vốn hỗ trợ cho những việc gì?
-
Thử nghiệm (pilot) AI trong phạm vi hẹp
- Ví dụ: áp dụng AI kiểm tra lỗi cho 1 dây chuyền, 1 mã sản phẩm có giá trị cao
- Mục tiêu: kiểm chứng công nghệ, đo được hiệu quả thật, làm cơ sở quyết định nhân rộng
-
Xây nền dữ liệu (data foundation)
- Số hóa quy trình, chuẩn hóa dữ liệu sản xuất, lắp thêm cảm biến cần thiết
- Đầu tư hệ thống thu thập và lưu trữ dữ liệu (SCADA, MES, historian…)
- Đây là phần nhiều nơi ngại chi, nhưng không có thì mọi dự án AI đều “mù”
- Đào tạo đội ngũ nội bộ về AI trong sản xuất
- Đào tạo kỹ sư bảo trì, kỹ sư công nghệ, QA hiểu cách đọc dữ liệu, hiểu mô hình AI
- Xây nhóm “digital/AI champion” trong nhà máy để không phụ thuộc 100% nhà cung cấp
Những việc không nên “đổ hết cho nhà nước”
- Toàn bộ chi phí vận hành hệ thống AI lâu dài
- Mua sắm các thiết bị không liên quan sát với sản xuất chỉ để “hoàn vốn dự án”
- Làm dự án chỉ vì “ngành đang thúc” hoặc “có chương trình thì làm cho có”
Tôi khá thẳng thắn ở điểm này: nếu doanh nghiệp không sẵn sàng bỏ tiền túi cho phần mở rộng sau thí điểm, thì tốt hơn hết chưa nên nhận hỗ trợ cho dự án đó. Vốn nhà nước mà rót vào những dự án không có chủ sở hữu thực sự trong nội bộ doanh nghiệp, khả năng lãng phí là rất cao.
4. Khung 5 bước: Biến vốn thành năng suất, không thành báo cáo
Để biến các chương trình hỗ trợ và ngân sách nội bộ thành kết quả cụ thể, một khung làm việc đơn giản nhưng hiệu quả cho AI trong sản xuất có thể là 5 bước sau.
Bước 1: Rõ bài toán kinh doanh trước, công nghệ tính sau
Câu hỏi đúng không phải “AI làm được gì?”, mà là:
- Dây chuyền nào hay dừng máy nhất, thiệt hại bao nhiêu/năm?
- Khâu nào phế phẩm nhiều, khó kiểm soát chất lượng nhất?
- Mục tiêu cụ thể: giảm bao nhiêu %, trong bao lâu?
Khi bài toán đủ cụ thể, bạn mới biết có thực sự cần AI, hay chỉ cần chuẩn hóa quy trình và cải tiến thông thường là đủ.
Bước 2: Kiểm tra hiện trạng dữ liệu và hạ tầng
Trước khi xin vốn hay ký hợp đồng, hãy trả lời:
- Máy có sẵn cảm biến chưa? Dữ liệu lấy ra được không?
- Có hệ thống nào đang lưu dữ liệu? Độ tin cậy thế nào?
- Đội ngũ hiện tại có ai phụ trách dữ liệu không?
Nếu câu trả lời phần lớn là “chưa”, hãy ưu tiên dùng vốn để xây nền dữ liệu trước, thay vì nhảy ngay vào mô hình AI cao siêu.
Bước 3: Thiết kế dự án thí điểm (pilot) nhỏ nhưng đo được
Một dự án pilot AI tốt trong nhà máy thường có các đặc điểm:
- Thời gian triển khai 3–6 tháng
- Phạm vi rõ ràng: 1 dây chuyền, 1 khu vực, 1 nhóm thiết bị
- Có chỉ số đo lường (KPI) rõ ràng: số giờ dừng máy, tỷ lệ lỗi, chi phí năng lượng
Ở giai đoạn này, vốn nhà nước có thể hỗ trợ một phần đáng kể chi phí công nghệ và tư vấn, giúp doanh nghiệp “giảm sợ hãi” khi thử cái mới.
Bước 4: Đánh giá thẳng thắn, không “tô hồng” để lấy dự án tiếp
Khi pilot kết thúc, hãy đánh giá ở 3 góc:
- Kỹ thuật: mô hình AI có ổn định không, sai số bao nhiêu, dừng bao lâu thì phải hiệu chỉnh?
- Vận hành: đội ngũ nhà máy có dùng thật không, hay vẫn làm theo cách cũ?
- Tài chính: lợi ích đo được có đủ bù chi phí nếu nhân rộng không?
Chỉ khi câu trả lời tích cực ở cả 3 góc, việc nhân rộng mới đáng để dùng thêm vốn (nhà nước + nội bộ).
Bước 5: Nhân rộng có chọn lọc và tiêu chuẩn hóa
Thay vì triển khai ồ ạt khắp nhà máy, hãy:
- Nhân rộng trước ở những dây chuyền giống nhau, dữ liệu tương đồng
- Xây bộ tiêu chuẩn triển khai (template cảm biến, luồng dữ liệu, báo cáo chuẩn)
- Đào tạo lại nhân sự theo các tiêu chuẩn này
Đây là lúc vốn nội bộ nên chiếm tỷ trọng lớn hơn, còn vốn nhà nước tập trung cho các thí điểm mới ở lĩnh vực khác (ví dụ: từ bảo trì dự đoán sang tối ưu chuỗi cung ứng).
5. Từ tầm nhìn chính sách đến chiến lược AI trong từng nhà máy
Khi lãnh đạo Bộ nhấn mạnh việc “sử dụng nguồn vốn hiệu quả để thúc đẩy khoa học công nghệ”, tôi nghĩ ngay đến một thông điệp rất thực tế cho doanh nghiệp sản xuất:
AI trong sản xuất không phải cuộc thi xem ai đầu tư nhiều hơn, mà là cuộc chơi xem ai biến được 1 đồng vốn thành 2–3 đồng giá trị rõ ràng nhất.
Trong bối cảnh cuối năm 2025, nhiều chính sách đang tập trung mạnh vào chuyển đổi số và ứng dụng AI cho doanh nghiệp, đặc biệt trong sản xuất, các nhà máy Việt Nam có một cơ hội khá hiếm: dùng tiền hỗ trợ để thử cái mới, học nhanh, rồi dùng chính hiệu quả đo được để thuyết phục ban lãnh đạo tiếp tục đầu tư.
Nếu bạn đang xây chiến lược chuyển đổi số cho năm 2026, tôi gợi ý một số hành động cụ thể:
- Chọn 1–2 bài toán AI ưu tiên cho nhà máy (bảo trì dự đoán, QC tự động, tối ưu năng lượng)
- Rà soát các chương trình hỗ trợ, quỹ khoa học công nghệ, quỹ đổi mới sáng tạo có thể tham gia
- Dành thời gian xây nền dữ liệu và đào tạo đội ngũ nội bộ, đừng chỉ nhìn vào phần “AI cho đẹp báo cáo”
AI trong sản xuất Việt Nam sẽ chỉ thực sự phát huy khi mỗi đồng vốn – từ nhà nước hay doanh nghiệp – đều được gắn với những chỉ số rất đời thường: ít dừng máy hơn, ít hàng lỗi hơn, mỗi ca làm việc tạo ra nhiều giá trị hơn.
Câu hỏi đáng suy nghĩ cho mỗi doanh nghiệp là: nếu ngày mai bạn được thêm 1 tỷ từ quỹ khoa học công nghệ cho nhà máy, bạn sẽ làm gì để 1 tỷ đó không chỉ là một dòng báo cáo, mà là một thay đổi nhìn thấy rõ trên chuyền?