Câu Chuyện Thành Công Agentic Automation Trong Sản Xuất

Khám phá câu chuyện thành công ứng dụng Agentic Automation trong ngành sản xuất. Nếu Robotic Process Automation (RPA) đã đặt nền móng cho quá trình tự động hóa các tác vụ lặp lại, thì sự xuất hiện của Agentic Automation – thế hệ tự động hóa chủ động với trí tuệ nhân tạo (AI) – đang mở ra kỷ nguyên mới của sự thông minh, linh hoạt và hiệu quả chưa từng có. Đây không chỉ là một cải tiến về công nghệ, mà là một bước nhảy vọt, định hình lại cách các nhà máy vận hành và cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.

Agentic Automation – giải pháp vượt trội so với RPA truyền thống

Để hiểu được sức mạnh của Agentic Automation, chúng ta cần nhìn lại vai trò cũng như những giới hạn trong vận hành của RPA truyền thống.

RPA truyền thống – nền móng của tự động hóa

RPA (Robotic Process Automation) đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc tự động hóa các tác vụ dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại. Các “robot phần mềm” này có thể mô phỏng hành động của con người để nhập liệu, xử lý hóa đơn, trích xuất dữ liệu từ các hệ thống có cấu trúc. RPA đã giúp nhiều doanh nghiệp cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất đáng kể.

Tuy nhiên, RPA truyền thống hoạt động tốt nhất trong môi trường có những đặc điểm cụ thể:

• Dữ liệu có cấu trúc: Các thông tin cần xử lý phải được tổ chức rõ ràng (ví dụ: bảng tính, biểu mẫu cố định).
• Quy trình ổn định: Các bước thực hiện phải được định nghĩa rõ ràng và ít thay đổi.
• Ít thay đổi hoặc biến động: Mọi sự thay đổi trong giao diện người dùng hoặc logic nghiệp vụ đều có thể phá vỡ hoạt động của robot RPA, đòi hỏi phải cấu hình lại.

RPA giống như một nhân viên rất nhanh và chính xác, nhưng chỉ làm được đúng những gì được hướng dẫn và không có khả năng tự suy luận hay thích nghi.

Agentic Automation – bước tiến mới của công nghệ tự động hóa 

Agentic Automation đại diện cho thế hệ tự động hóa mới, tích hợp sâu rộng các khả năng của AI như học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) và suy luận (Reasoning). Các tác nhân (agent) trong Agentic Automation không chỉ tuân theo lệnh mà còn có khả năng:

• Hiểu ngữ cảnh, mục tiêu: Thay vì chỉ nhận một danh sách các bước, Agentic AI có thể hiểu được mục tiêu tổng thể của một nhiệm vụ.
• Tự chủ lên kế hoạch hành động: Dựa trên mục tiêu và ngữ cảnh, AI Agent có thể tự động phân tích tình huống, lập kế hoạch các bước cần thực hiện để đạt được mục tiêu, thậm chí chia nhỏ thành các nhiệm vụ con.
• Tự phối hợp với hệ thống khác: Các AI Agent có thể giao tiếp và tương tác linh hoạt với nhiều hệ thống khác nhau (ERP, MES, CRM, email, chatbot) để thu thập thông tin, cập nhật dữ liệu hoặc kích hoạt các hành động.
• Tự học, tự thích nghi và ra quyết định linh hoạt: Agentic AI liên tục học hỏi từ dữ liệu và các tương tác trước đó, cải thiện hiệu suất theo thời gian. Chúng có khả năng thích nghi với các tình huống mới, xử lý dữ liệu phi cấu trúc và đưa ra quyết định trong các tình huống phức tạp mà không cần lập trình lại.

Bảng so sánh nhanh: RPA truyền thống vs. Agentic Automation

Tóm lại, nếu RPA giúp chúng ta tự động hóa “làm gì”, thì Agentic Automation hướng tới tự động hóa “làm như thế nào” và “tại sao lại làm như vậy”, mang đến cấp độ tự động hóa thông minh hơn rất nhiều.

Ứng dụng của Agentic Automation trong ngành sản xuất

Ngành sản xuất với đặc thù vận hành phức tạp, dữ liệu đa dạng (từ cảm biến, báo cáo đến email đặt hàng) là mảnh đất màu mỡ cho Agentic Automation phát huy sức mạnh. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng tiêu biểu:

Tối ưu vận hành dây chuyền sản xuất

Use case: Một trợ lý (Agent) Agentic AI có thể liên tục giám sát dữ liệu từ các cảm biến trên dây chuyền sản xuất. Khi phát hiện lỗi hoặc tắc nghẽn ở một công đoạn cụ thể (ví dụ: máy A bị kẹt), AI Agent không chỉ gửi cảnh báo mà còn tự động phân tích nguyên nhân, đánh giá tác động lên toàn bộ dây chuyền và chủ động điều phối lại luồng công việc sang các máy khác hoặc điều chỉnh tốc độ sản xuất để giảm thiểu gián đoạn.

Hiệu quả: Theo các nghiên cứu thực tế, việc này có thể giúp tăng 30–50% năng suất hoạt động của dây chuyền bằng cách giảm thiểu thời gian chết máy (downtime) và tối ưu hóa luồng sản xuất.

Quản lý tồn kho theo thời gian thực

Use case: Thay vì chỉ dựa vào các quy tắc đặt hàng cố định, Agentic AI giám sát dữ liệu tồn kho theo thời gian thực, kết hợp với dữ liệu bán hàng, dự báo nhu cầu thị trường, lịch sử nhà cung cấp và thậm chí là thông tin về chuỗi cung ứng toàn cầu. Khi nhận thấy một mặt hàng sắp hết hoặc có nguy cơ thiếu hụt, AI Agent có thể tự động đặt hàng với nhà cung cấp phù hợp nhất, thương lượng giá cả (trong giới hạn cho phép), hoặc điều phối vật tư từ một kho khác.

Hiệu quả: Ứng dụng này giúp doanh nghiệp giảm 30% chi phí tồn kho do tối ưu lượng hàng dự trữ, đồng thời đảm bảo không gián đoạn nguồn nguyên liệu sản xuất, tránh các tình huống thiếu hụt đột ngột.

Bảo trì dự đoán – Predictive Maintenance

Use case: Agentic AI liên tục thu thập và phân tích các tín hiệu phức tạp từ máy móc (rung động, nhiệt độ, áp suất, âm thanh). Dựa trên các mô hình học máy tiên tiến, AI có thể dự đoán chính xác các lỗi tiềm ẩn của thiết bị 3 ngày (hoặc hơn) trước khi chúng thực sự xảy ra. Sau khi dự đoán, AI Agent tự động lên lịch bảo trì, đặt mua phụ tùng thay thế và thông báo cho đội ngũ kỹ thuật.

Hiệu quả: Công nghệ này giúp giảm 40% thời gian chết máy (downtime) ngoài kế hoạch, kéo dài tuổi thọ của thiết bị, và tối ưu hóa chi phí bảo trì bằng cách chuyển từ bảo trì định kỳ sang bảo trì theo tình trạng thực tế.

Trợ lý AI cho phòng nhân sự – tối ưu tuyển dụng sản xuất

Phòng nhân sự trong các nhà máy sản xuất thường đối mặt với khối lượng công việc hành chính khổng lồ, đặc biệt trong tuyển dụng công nhân và kỹ thuật viên.

Vấn đề:

• Khối lượng CV lớn: Sàng lọc hàng trăm, hàng nghìn CV mỗi đợt tuyển dụng rất tốn thời gian.
• Lên lịch phỏng vấn thủ công tốn thời gian: Phối hợp lịch giữa ứng viên và người phỏng vấn là một quy trình rườm rà.
• Khó phân tích năng lực ứng viên: Đánh giá đúng năng lực và sự phù hợp của ứng viên với vị trí sản xuất cụ thể.

Giải pháp Agentic AI:

• Phân tích CV bằng AI: Agentic AI có thể đọc, hiểu và phân tích nội dung CV (dữ liệu phi cấu trúc) để đánh giá kỹ năng, kinh nghiệm và mức độ phù hợp với mô tả công việc, tự động xếp hạng ứng viên.
• Gửi email tự động đến ứng viên và người phỏng vấn: AI Agent tự động gửi thư mời phỏng vấn hoặc thông báo kết quả sơ loại.
• Lên lịch phù hợp sau khi tương tác qua email/chatbot: Thông qua chatbot hoặc email tự động, Agentic AI tương tác với ứng viên để tìm lịch phỏng vấn phù hợp với cả ứng viên và người phỏng vấn, tự động cập nhật lịch hẹn.
• Đề xuất câu hỏi phỏng vấn: Dựa trên mô tả công việc và phân tích CV, Agentic AI có thể đề xuất các bộ câu hỏi phỏng vấn phù hợp, giúp người phỏng vấn khai thác sâu hơn năng lực ứng viên.

Lợi ích:

• Rút ngắn quy trình tuyển dụng: Đẩy nhanh tốc độ tuyển dụng, đảm bảo nhà máy luôn có đủ nhân lực.
• Tăng trải nghiệm ứng viên: Quy trình nhanh chóng, minh bạch và chuyên nghiệp hơn.
• Giải phóng nhân sự khỏi công việc lặp lại: Cho phép phòng HR tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn như xây dựng văn hóa doanh nghiệp, phát triển nhân tài.

Câu chuyện thành công Agentic Automation trong sản xuất

Câu chuyện thành công Agentic Automation trong sản xuất không còn là lý thuyết mà đã trở thành hiện thực tại nhiều tập đoàn lớn trên thế giới, minh chứng cho sức mạnh biến đổi của công nghệ này.

Siemens – Tự động hóa thông minh quy mô toàn cầu

Siemens, một tập đoàn công nghiệp và công nghệ hàng đầu thế giới, đã đi tiên phong trong việc triển khai tự động hóa thông minh tại các nhà máy của mình. Họ đã có một câu chuyện thành công Agentic Automation – ứng dụng AI và các tác nhân tự động để:

• Tự động xử lý phiếu giao hàng: Thay vì xử lý thủ công hàng ngàn phiếu giao hàng phức tạp với nhiều định dạng khác nhau, Siemens đã sử dụng Agentic AI để tự động đọc, trích xuất và đối chiếu thông tin.
• Kết quả: Chỉ sau 2 tuần triển khai, họ đạt được 90% quy trình xử lý không chạm (touchless processing). Ngoài ra, việc ứng dụng AI vào việc kiểm soát chất lượng sản phẩm đã giúp giảm 30% thời gian chết máy do lỗi sản phẩm và tăng đáng kể độ chính xác kiểm tra sản phẩm.

Mars – 500.000 giờ làm việc được tiết kiệm nhờ Agentic Automation

Mars, tập đoàn sản xuất thực phẩm và thú cưng toàn cầu, là một ví dụ điển hình về tự động hóa quy mô lớn. Họ đã triển khai một chương trình tự động hóa toàn diện, bao gồm cả các quy trình dựa trên Agentic Automation, xuyên suốt các hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng.

• Ứng dụng: Mars đã triển khai hơn 475 quy trình tự động trên toàn cầu, từ quản lý đơn hàng, theo dõi sản xuất đến các tác vụ tài chính và nhân sự.
• Kết quả: Chương trình này đã giúp Mars tiết kiệm nửa triệu giờ công mỗi năm. Ngoài ra, việc tối ưu hóa quy trình đã giúp rút ngắn đáng kể thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và cho phép Mars mở rộng vận hành sang nhiều khu vực mới một cách hiệu quả hơn.

Uelzener – Tự động hóa yêu cầu sản xuất nhờ AI

Uelzener, một công ty bảo hiểm và tài chính tại Đức với các quy trình sản xuất liên quan đến tài liệu, đã áp dụng Agentic AI để xử lý các yêu cầu sản xuất và quy trình nghiệp vụ phức tạp.

• Ứng dụng: Agentic AI được triển khai để tự động hiểu và xử lý các yêu cầu sản xuất đến từ nhiều kênh khác nhau (email, biểu mẫu tự do), phân loại chúng và tự động kích hoạt các bước nghiệp vụ tiếp theo.
• Kết quả: Hệ thống Agentic AI đã xử lý 65% yêu cầu sản xuất một cách tự động, với thời gian cài đặt chỉ trong 4 tuần. Điều này đã giúp tăng độ chính xác xử lý đơn hàng và giảm thiểu lỗi đáng kể trong toàn bộ quy trình.

Bài học kinh nghiệm cho doanh nghiệp sản xuất khi ứng dụng Agentic Automation 

Những câu chuyện thành công Agentic Automation trên cung cấp các bài học quý giá cho các doanh nghiệp sản xuất muốn triển khai Agentic Automation:

Bắt đầu từ quy trình phức tạp nhưng có giá trị lớn

Đừng chỉ tập trung vào các tác vụ lặp lại đơn giản (như RPA truyền thống). Agentic Automation phát huy sức mạnh tối đa ở những quy trình phức tạp, đòi hỏi sự suy luận và xử lý dữ liệu phi cấu trúc.

• Chọn quy trình có nhiều biến động: Những quy trình mà con người phải liên tục thích nghi với các tình huống mới, ví dụ: xử lý đơn đặt hàng có nhiều yêu cầu đặc biệt, quản lý chuỗi cung ứng với các sự cố bất ngờ.
• Sử dụng dữ liệu phi cấu trúc: Các quy trình liên quan đến việc đọc và hiểu email, báo cáo giấy, lịch trình thay đổi, hoặc các tài liệu không có định dạng cố định là ứng cử viên lý tưởng.
• Quy trình có giá trị kinh doanh cao: Tập trung vào những “điểm nghẽn” lớn nhất gây ra chi phí cao, chậm trễ sản xuất hoặc rủi ro nghiêm trọng.

Đồng hành cùng đội ngũ – không chỉ đầu tư vào công nghệ

Tự động hóa thông minh không phải là để thay thế con người mà là để nâng cao năng lực của họ.

• Cần đào tạo nhân viên phối hợp cùng AI: Nhân viên cần được trang bị kỹ năng để giám sát các tác nhân AI, xử lý các trường hợp ngoại lệ và tập trung vào các công việc sáng tạo, phân tích.
• Tạo văn hóa hợp tác giữa con người và máy móc: Khuyến khích sự chấp nhận công nghệ, giúp nhân viên hiểu rằng AI là công cụ hỗ trợ, không phải mối đe dọa.

Ưu tiên nền tảng Agentic Automation mở – dễ tích hợp

Khả năng tích hợp là yếu tố then chốt cho sự thành công của Agentic Automation trong một môi trường phức tạp như nhà máy sản xuất.

• Kết nối được với các hệ thống hiện có: Nền tảng cần có khả năng tích hợp liền mạch với các hệ thống ERP, hệ thống điều hành sản xuất (MES), email, lịch, chatbot và các ứng dụng khác.
• Dễ mở rộng quy mô toàn nhà máy: Chọn một nền tảng có kiến trúc linh hoạt, cho phép dễ dàng mở rộng từ một quy trình nhỏ đến quy mô toàn bộ nhà máy hoặc thậm chí nhiều nhà máy.

Chuyển đổi số không chỉ là công nghệ – mà là chiến lược

Agentic Automation là một công cụ mạnh mẽ, nhưng chìa khóa cho thành công nằm ở chiến lược và tầm nhìn của lãnh đạo.

• Tầm nhìn dài hạn: Tự động hóa thông minh là một hành trình dài hạn, đòi hỏi sự cam kết và đầu tư liên tục.
• Chiến lược rõ ràng: Xác định rõ ràng mục tiêu kinh doanh mà tự động hóa sẽ phục vụ, thay vì chỉ triển khai công nghệ vì công nghệ.
• Đổi mới tư duy: Lãnh đạo cần là người tiên phong trong việc thay đổi tư duy, từ bỏ các phương pháp cũ và chấp nhận những cách làm mới dựa trên công nghệ.

Kết luận

“Câu chuyện thành công Agentic Automation trong sản xuất” là minh chứng rõ nét cho tương lai của ngành công nghiệp thông minh. Đây không chỉ là “tự động hóa cải tiến”, mà còn là một bước tiến nhảy vọt về trí tuệ, thích nghi và hiệu quả.

Bằng cách khai thác sức mạnh của Agentic Automation, các doanh nghiệp sản xuất có thể vượt qua những giới hạn của tự động hóa truyền thống, tối ưu hóa toàn bộ chuỗi giá trị, nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng linh hoạt hơn với những biến động của thị trường.