Bảo Trì Chủ Động Trong Tự Động Hóa Sản Xuất Với Agentic Automation

Agentic Automation đã tạo ra cuộc cách mạng về bảo trì chủ động trong tự động hóa sản xuất như thế nào? Trong sản xuất, dây chuyền luôn trong guồng hoạt động, vận hành liên tục không gián đoạn chính là viễn cảnh mong muốn của tất cả các nhà máy. Chỉ cần một thiết bị quan trọng bất ngờ hỏng hóc, khiến toàn bộ hoạt động dừng lại đột ngột, doanh nghiệp sản xuất sẽ bị tổn thất không nhỏ về doanh thu và cả uy tín. Với giải pháp bảo trì dự đoán/ chủ động (PdM) được hỗ trợ bởi Agentic Automation, các doanh nghiệp có thể chủ động bảo trì, bảo dưỡng máy móc để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tối đa hóa hiệu quả.

Bảo trì chủ động không phải là một khái niệm mới. Phương thức bảo trì chủ động truyền thống dựa trên phân tích dữ liệu và các mô hình thống kê để dự báo các hỏng hóc thiết bị tiềm ẩn. Tuy nhiên, giải pháp này thường đòi hỏi sự can thiệp đáng kể của con người để diễn giải dữ liệu, ra quyết định và hành động. Agentic Automation chính là một bước cải tiến lớn cho giải pháp tự động hóa sản xuất. Với các trợ lý tự chủ không chỉ có khả năng phân tích dữ liệu mà còn đưa ra quyết định và thực hiện hành động mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Sự thay đổi này giúp nhà sản xuất chuyển từ bảo trì phản ứng, tốn kém sang các chiến lược bảo trì thực sự chủ động và thông minh.

Agentic Automation ứng dụng trong bảo trì chủ động

Một mạng lưới các cảm biến được kết nối với nhau để theo dõi các dấu hiệu quan trọng của máy móc – nhiệt độ, độ rung, áp suất, mức chất lỏng, v.v… Các cảm biến này cung cấp dữ liệu thời gian thực vào một hệ thống trung tâm. Đây là nơi “trợ lý” làm việc. Trợ lý AI tự chủ có khả năng nhận thức môi trường vận hành (thông qua dữ liệu từ cảm biến). Từ đó, AI Agent đưa ra quyết định dựa trên logic được lập trình sẵn, các mô hình học máy và học tăng cường. Ngoài ra, AI Agent có thể thực hiện hành động trên môi trường đó (ví dụ: bằng cách kích hoạt cảnh báo bảo trì, tự động điều chỉnh các thông số máy hoặc thậm chí khởi tạo quy trình tự phục hồi). Các trợ lý này không chỉ đơn thuần tuân theo các quy tắc được đặt trước; chúng học hỏi và thích ứng theo thời gian, cải thiện khả năng dự đoán và ra quyết định. Tính tự chủ, khả năng học hỏi và hành động là những nâng cấp của Agentic Automation so với các hệ thống tự động hóa truyền thống.

Gartner dự báo: “Đến năm 2026, hơn 80% các doanh nghiệp sản xuất sẽ triển khai bảo trì chủ động dựa trên AI, tăng từ dưới 40% vào năm 2021.” Điều này cho thấy sự phổ biến nhanh chóng về giá trị của bảo trì chủ động ứng dụng AI, trong đó Agentic Automation là một thành phần quan trọng.

Agentic Automation giảm thiểu thời gian trống trong sản xuất

Agentic Automation – tự động hóa sản xuất có năng lực hạn chế các lỗi bất thường khiến tạm dừng hoạt động sản xuất:

• Xác định sớm các bất thường: Các trợ lý có thể phân tích lượng lớn dữ liệu thời gian thực, vượt xa khả năng của con người. Chúng có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường báo hiệu một sự cố sắp xảy ra dù là nhỏ nhất. Cảnh báo sớm này cho phép can thiệp kịp thời, ngăn chặn các hỏng hóc nghiêm trọng. Ví dụ: một trợ lý AI có thể phát hiện tần số rung và nhiệt độ tăng nhẹ, báo hiệu vấn đề ở vòng bi – điều khó phát hiện nếu chỉ quan sát bằng mắt thường.
• Dự đoán tuổi thọ hữu dụng còn lại (RUL): Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và số liệu thu được từ cảm biến thời gian thực, các trợ lý AI tự chủ có thể dự đoán RUL của một thiết bị. Thông tin này giúp đội ngũ bảo trì lên lịch chủ động, giảm thiểu sự gián đoạn cho lịch trình sản xuất. Thay vì xử lý sau khi xảy ra sự cố, bảo trì có thể được lên kế hoạch và tối ưu. Điều này cho phép tối ưu phân bổ tài nguyên và giảm chi phí hàng tồn kho.
• Tối ưu lịch bảo trì: Các hệ thống Agent Automation có thể tối ưu lịch bảo trì dựa trên RUL, tính khả dụng của tài nguyên, nhu cầu sản xuất và các yếu tố bên ngoài như điều kiện thời tiết. Điều này đảm bảo bảo trì đúng thời điểm, ít gây gián đoạn nhất, tối đa hóa thời gian hoạt động của thiết bị, giảm chi phí. Trợ lý AI tự chủ có thể phát hiện một bộ phận quan trọng sắp hết tuổi thọ, tự động lên lịch thay thế trong giai đoạn phù hợp. 
• Tự động hóa các tác vụ bảo trì: Trong một số trường hợp, các trợ lý AI tự chủ thậm chí có thể tự động hóa một số nhiệm vụ bảo trì. Ví dụ: một AI Agent có thể tự động điều chỉnh các thông số để giảm hao mòn, kéo dài tuổi thọ của thiết bị. Hoặc AI Agent có thể kích hoạt lệnh làm việc để thay thế một bộ phận cụ thể, đảm bảo rằng các tài nguyên có sẵn khi cần thiết. Tự động hóa làm giảm sự can thiệp của con người, giảm lỗi và giải phóng nhân viên bảo trì để tập trung cho các tác vụ phức tạp hơn.
• Học hỏi và cải thiện liên tục: Agentic Automation có khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian. Khi hệ thống thu thập nhiều dữ liệu hơn, các trợ lý trở nên chính xác hơn. Từ đó, AI Agent dự đoán và hành động hiệu quả hơn. Vòng lặp học tập liên tục này (thường thông qua các kỹ thuật học tăng cường) đảm bảo rằng hệ thống bảo trì chủ động ngày càng hiệu quả theo thời gian.

Forrester Research nhấn mạnh rằng “bảo trì chủ động không chỉ là tránh thời gian ngừng hoạt động; đó là tối ưu hóa toàn bộ quá trình bảo trì”. Agentic Automation đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt được mục tiêu tối ưu này.

Use Case ứng dụng Agentic Automation trong bảo trì & tự động hóa sản xuất 

Các ứng dụng của Agentic Automation trong PdM rất đa dạng, trải rộng trên nhiều ngành khác nhau:

• Sản xuất: Trong một nhà máy thông minh, các trợ lý AI có thể theo dõi tình trạng của máy CNC, robot và băng chuyền. Bằng cách phát hiện các bất thường về độ rung, nhiệt độ hoặc dòng điện, các trợ lý có thể dự đoán các hỏng hóc tiềm ẩn và kích hoạt bảo trì sớm. Điều này giúp giảm thiểu tổn thất sản xuất và cải thiện hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE).
• Năng lượng: Trong các nhà máy năng lượng gió, các AI Agent có thể theo dõi tình trạng của tuabin gió, dự đoán các hỏng hóc tiềm ẩn của hộp số hoặc cánh quạt. Bảo trì chủ động giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ở các địa điểm xa xôi, khó tiếp cận, đồng thời tối đa hóa sản lượng.
• Vận tải: Trong ngành đường sắt, các trợ lý AI tự chủ có thể theo dõi tình trạng của động cơ tàu, đường ray và hệ thống tín hiệu, dự đoán các hỏng hóc tiềm ẩn và đảm bảo an toàn cho hành khách. Giải pháp giúp tối ưu lịch trình tàu và giảm sự chậm trễ. Ví dụ: một trợ lý AI có thể phát hiện một vết nứt trên đường ray và tự động kích hoạt việc điều động bảo trì.
• Dầu khí: Trong các giàn khoan ngoài khơi, các trợ lý thông minh có thể theo dõi tình trạng của các thiết bị quan trọng như máy bơm, van và đường ống, ngăn ngừa các hỏng hóc tốn kém và nguy hiểm trong môi trường khắc nghiệt. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro môi trường và đảm bảo an toàn vận hành.
• Hàng không vũ trụ: Trong bảo trì máy bay, các trợ lý AI Agent có thể phân tích dữ liệu cảm biến từ động cơ, hệ thống thủy lực và các thành phần quan trọng khác, dự đoán các hỏng hóc tiềm ẩn và đảm bảo an toàn cho máy bay. Điều này giảm chi phí bảo trì và cải thiện tính khả dụng của máy bay.

Lời khuyên ứng dụng Agentic Automation trong bảo trì chủ động

Việc triển khai Agentic Automation cho PdM yêu cầu lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận. Dưới đây là một số lời khuyên từ các chuyên gia:

• Xác định mục tiêu rõ ràng: Trước khi triển khai, cần xác định rõ ràng các mục tiêu về bảo trì. Những chỉ số chính nào để đo lường hiệu quả?
• Tầm quan trọng của dữ liệu: Agentic Automation dựa trên dữ liệu chất lượng cao. Doanh nghiệp cần các cảm biến và hệ thống thu thập dữ liệu tại chỗ. Đối với dữ liệu, cần làm mịn và xử lý thỏa đáng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy. 
• Chọn các trợ lý AI phù hợp: Dựa trên nhu cầu và thiết bị cụ thể để chọn AI Agent phù hợp. Cân nhắc các yếu tố như độ phức tạp của thiết bị, loại dữ liệu có sẵn, mức độ tự chủ cần thiết và các giao thức giao tiếp.
• Bắt đầu nhỏ và mở rộng quy mô: Không cố gắng triển khai Agentic Automation trên toàn bộ dây chuyền sản xuất. Bắt đầu với một quy trình thí điểm trong một khu vực cụ thể. Sau khi chứng minh được giá trị của giải pháp, có thể dần dần mở rộng quy mô sang các khu vực khác. Điều này cho phép học hỏi và tinh chỉnh lặp đi lặp lại.
• Tích hợp với các hệ thống hiện có: Tích hợp hệ thống Agentic Automation với các hệ thống quản lý bảo trì hiện có (CMMS), hệ thống lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và các hệ thống liên quan khác. Điều này sẽ đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch và quản lý quy trình làm việc hiệu quả.
• Đầu tư vào đào tạo: Đào tạo đội ngũ bảo trì về cách sử dụng và diễn giải thông tin do các trợ lý AI tự chủ cung cấp. Điều này sẽ đảm bảo rằng AI Agent có thể sử dụng hệ thống một cách hiệu quả và đưa ra quyết định sáng suốt. Quản trị thay đổi cũng là một công việc quan trọng để đảm bảo thành công. 
• Giám sát và đánh giá liên tục: Liên tục giám sát và đánh giá hiệu suất của hệ thống Agentic Automation. Theo dõi các chỉ số chính như: giảm thời gian ngừng hoạt động, chi phí bảo trì, tuổi thọ thiết bị và hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE). Sử dụng các kết quả này để tinh chỉnh hệ thống.
• Các cân nhắc về bảo mật: Với khả năng kết nối và chia sẻ dữ liệu ngày càng tăng, cần chú trọng vấn đề bảo mật. Cần đảm bảo hệ thống Agentic Automation được bảo vệ khỏi các mối đe dọa mạng và truy cập trái phép. Thực hiện các biện pháp an ninh mạng triệt để.
• Cộng tác là chìa khóa: Việc triển khai thành công đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhóm CNTT, bảo trì và vận hành. Phá vỡ các rào cản và thúc đẩy văn hóa cộng tác.

Tương lai của bảo trì tự chủ trong tự động hóa sản xuất:

Agentic Automation đang chuyển đổi bối cảnh bảo trì tự chủ, cho phép các tổ chức chuyển từ phương thức bị động, phản ứng sang chủ động. Khi công nghệ AI và Machine Learning ngày càng tiến bộ, các trợ lý AI sẽ ngày càng thông minh và tự chủ hơn nữa. Các trợ lý này sẽ không chỉ có năng lực dự đoán các hỏng hóc mà còn tự động chẩn đoán các vấn đề, đề xuất các giải pháp và thậm chí thực hiện sửa chữa trong một số trường hợp, tận dụng robot và các công nghệ tự động hóa khác.Tương lai của bảo trì tự chủ là thông minh và hiệu quả cao, hứa hẹn giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, tối đa hóa hiệu quả và tối ưu tài nguyên. IDC dự đoán: “Đến năm 2025, 75% doanh nghiệp sản xuất sẽ đầu tư vào các giải pháp bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI”. Bằng cách nắm bắt cuộc cách mạng này, các doanh nghiệp có thể mở khóa các cấp độ vận hành xuất sắc mới và đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể trên thị trường toàn cầu. Cần bắt đầu ngay bây giờ, học hỏi và liên tục thích ứng với tốc độ phát triển của Agentic Automation.