Lĩnh vực tự động hóa sản xuất đã xuất hiện khái niệm mới: Agentic Automation. Ngành sản xuất đang chuyển đổi mạnh mẽ nhờ vào tốc độ phát triển của các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây và robot tiên tiến. Hiện nay các doanh nghiệp sản xuất đang hướng tới khái niệm “nhà máy thông minh”, một môi trường được số hóa và kết nối cao, nơi dữ liệu thúc đẩy việc ra quyết định và tự động hóa tối ưu hóa mọi khía cạnh của sản xuất. Tự động hóa truyền thống tập trung vào các tác vụ có quy luật, được lập trình sẵn. Còn Agentic Automation (APA) gồm các trợ lý AI tự chủ thông minh có khả năng nhận thức, học hỏi và hành động – để tạo ra một hệ sinh thái sản xuất linh hoạt, thích ứng và hiệu quả hơn.
Table of Contents
Agentic Automation là gì?
Agentic Automation hay còn có tên gọi khác Agent Automation, là một bước tiến đáng kể so với tự động hóa truyền thống. Một số điểm vượt trội của các trợ lý AI tự chủ so với robot RPA tự động hóa truyền thống:
- Tính tự chủ và khả năng thích ứng: Các trợ lý thông minh có thể hoạt động tự chủ, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực và các tình huống thay đổi. Khả năng thích ứng này rất quan trọng trong môi trường sản xuất năng động, nơi các sự kiện bất ngờ và nhu cầu biến động thường xuyên xảy ra. Gartner dự đoán: “Đến năm 2025, 70% các doanh nghiệp sản xuất sẽ đầu tư vào ít nhất một sáng kiến Agentic Automation để cải thiện hiệu quả hoạt động và khả năng phục hồi.”
- Kiểm soát phân tán: Các hệ thống APA tạo điều kiện kiểm soát phân tán trong sản xuất. Thay vì dựa vào một trung tâm chỉ huy, các trợ lý riêng lẻ có thể phối hợp và cộng tác với nhau. Với phương án này, các trợ lý không bị ảnh hưởng lẫn nhau, tăng khả năng phản ứng, hạn chế gián đọan vận hành. Tiến sĩ Emily Carter, một chuyên gia hàng đầu về tự động hóa công nghiệp cho rằng “Kiểm soát phân tán là một đặc trưng của Công nghiệp 4.0, và Agentic Automation là một yếu tố then chốt”.
- Học hỏi và cải thiện: Nhiều trợ lý AI được thiết kế với khả năng học máy, cho phép chúng học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ và liên tục cải thiện hiệu suất. Vòng lặp học tập liên tục này cho phép hệ thống sản xuất tự tối ưu hóa theo thời gian. Từ đó, các nhà sản xuất có thể tối ưu hiệu quả và giảm thiểu lãng phí. Forrester Research dự đoán rằng “tự động hóa được hỗ trợ bởi AI sẽ thúc đẩy tăng năng suất 10-20% trong sản xuất vào năm 2027.”
- Ra quyết định thời gian thực: Các trợ lý có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong thời gian thực, cho phép đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng. Khả năng này giúp tối ưu lịch trình sản xuất, quản lý hàng tồn kho và giải quyết các vấn đề về chất lượng. John Miller, một nhà phân tích cấp cao tại IDC nhấn mạnh: “Khả năng đưa ra quyết định theo thời gian thực dựa trên dữ liệu thời gian thực là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho sản xuất”.
- Cộng tác và giao tiếp: Các trợ lý AI tự chủ có thể giao tiếp và cộng tác với nhau, cũng như với con người. Môi trường hợp tác này thúc đẩy sự phối hợp tốt hơn, tối ưu phân bổ tài nguyên trên toàn bộ quy trình sản xuất. Giáo sư David Lee, một chuyên gia về hệ thống sản xuất tiên tiến cho rằng: “Tương lai của sản xuất là sự hợp tác giữa con người và máy móc, và các trợ lý thông minh là chìa khóa để khai thác tiềm năng đó”.
Use Case ứng dụng Agentic Automation trong tự động hóa sản xuất
Các ứng dụng của Agentic Automation trong nhà máy thông minh là rất đa dạng.
- Bảo trì dự đoán: Các trợ lý có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến gắn trong máy móc để dự đoán hỏng hóc tiềm ẩn. Điều này cho phép các đội bảo trì lên lịch sửa chữa chủ động, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tối đa hóa sử dụng thiết bị. Trợ lý có thể phát hiện những bất thường rất nhỏ và lên lịch bảo trì phòng ngừa, ngăn chặn tổn thất do dừng sản xuất.
- Lên lịch sản xuất linh hoạt: Các trợ lý AI tự chủ có thể điều chỉnh linh hoạt lịch trình sản xuất dựa trên các yếu tố thời gian thực như khối lượng đơn hàng, tính khả dụng của vật liệu và công suất máy móc. Tính linh hoạt này cho phép các nhà sản xuất phản ứng nhanh chóng với nhu cầu thay đổi và tối ưu hóa luồng sản xuất. Ví dụ: nếu một máy bất ngờ ngừng hoạt động, các trợ lý có thể tự động gợi ý phương án thay thế.
- Kiểm soát chất lượng: Các trợ lý AI được trang bị Computer Vision và thuật toán Machine Learning. Do đó, chúng có thể kiểm tra sản phẩm thời gian thực, xác định các lỗi và đảm bảo đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng. Quy trình kiểm soát chất lượng tự động này giảm thao tác kiểm tra thủ công, cải thiện tính nhất quán của sản phẩm. Một trợ lý AI có thể xác định ngay cả những sai sót nhỏ nhất trong sản phẩm, đảm bảo chỉ những mặt hàng chất lượng cao đến tay khách hàng.
- Quản lý hàng tồn kho: Các trợ lý có thể theo dõi mức tồn kho thời gian thực và tự động bổ sung nguồn cung khi cần thiết. Giải pháp này giúp giảm nguy cơ hết hàng và giảm thiểu chi phí lưu trữ. Một AI Agent thông minh có thể dự đoán nhu cầu đối với một linh kiện cụ thể và tự động đặt hàng với nhà cung cấp, tối ưu hóa mức tồn kho.
- Tối ưu chuỗi cung ứng: Các trợ lý có thể cộng tác với các nhà cung cấp và logistics để tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng. Giải pháp này giúp giảm thời gian giao hàng, giảm chi phí và cải thiện khả năng phản ứng với những thay đổi của thị trường. Các trợ lý thông minh có thể chia sẻ dữ liệu sản xuất thời gian thực với các nhà cung cấp, cho phép dự đoán nhu cầu và điều chỉnh lịch trình sản xuất phù hợp.
- Sản xuất cá nhân hóa: Trong tương lai, Agentic Automation có thể cho phép sản xuất được cá nhân hóa cao, nơi các sản phẩm được điều chỉnh theo nhu cầu cá nhân của khách hàng. Các AI Agent có thể phối hợp với nhau để tùy chỉnh sản phẩm theo yêu cầu, tạo ra trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa thực sự. AI Agent có thể nhận thông số kỹ thuật của khách hàng, sau đó hướng dẫn dây chuyền sản xuất tạo ra một mặt hàng tùy chỉnh, độc đáo.
- Robot và tự động hóa: Việc tích hợp các trợ lý thông minh với hệ thống robot giúp tăng cường đáng kể năng lực của chúng. Các trợ lý AI tự chủ có thể hướng dẫn robot trong các nhiệm vụ phức tạp, thích ứng với môi trường thay đổi và thậm chí học các kỹ năng mới. Điều này dẫn đến tự động hóa robot linh hoạt và hiệu quả hơn trong sản xuất. Ví dụ: một trợ lý có thể hướng dẫn cánh tay robot lắp ráp các sản phẩm phức tạp, điều chỉnh chuyển động dựa trên phản hồi cảm biến thời gian thực. Một báo cáo của McKinsey & Company cho biết: “Sự kết hợp giữa AI và robot đang tạo ra một thế hệ robot thông minh mới có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường phi cấu trúc”.
Lợi ích của Agentic Automation trong tự động hóa sản xuất
Việc áp dụng Agentic Automation trong nhà máy thông minh mang lại vô số lợi ích tiềm năng:
- Tăng hiệu quả: Các quy trình được tối ưu hóa, giảm thời gian ngừng hoạt động và tối ưu sử dụng tài nguyên.
- Giảm chi phí: Tự động hóa các nhiệm vụ, tối ưu quản lý hàng tồn kho và giảm thiểu lãng phí, từ đó tiết kiệm chi phí sản xuất.
- Cải thiện chất lượng: Kiểm soát chất lượng thời gian thực và kiểm tra tự động giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm, giảm tỷ lệ lỗi hỏng.
- Tăng cường tính linh hoạt: Khả năng thích ứng với nhu cầu liên tục thay đổi và các sự kiện bất ngờ giúp hoạt động sản xuất linh hoạt hơn.
- Thúc đẩy đổi mới: Agentic Automation cho phép phát triển các sản phẩm và quy trình sản xuất mới, thúc đẩy sự đổi mới.
- Cải thiện an toàn: Tự động hóa các nhiệm vụ nguy hiểm làm giảm nguy cơ tai nạn tại nơi làm việc và cải thiện an toàn cho người lao động.
Những thách thức và lưu ý cho doanh nghiệp
Để ứng dụng Agentic Automation, các doanh nghiệp sản xuất cần lưu ý một số điểm dưới đây:
- Tính phức tạp: Thiết kế và triển khai các hệ thống Agentic Automation có thể phức tạp, đòi hỏi chuyên môn về AI, kỹ thuật phần mềm và quy trình sản xuất.
- Yêu cầu về dữ liệu: Các hệ thống Agent Automation cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để học hỏi và đưa ra quyết định chính xác.
- Những lo ngại về bảo mật: Việc kết nối các hệ thống và thiết bị khác nhau trong môi trường nhà máy thông minh làm tăng nguy cơ tấn công mạng và vi phạm bảo mật dữ liệu. Do đó, doanh nghiệp sản xuất cần có các biện pháp bảo mật triệt để. Hiệp hội Internet Công nghiệp (Industrial Internet Consortium) đã đưa ra cảnh báo” “An ninh mạng là một thách thức đối với các nhà máy thông minh, và các hệ thống Agentic Automation bắt buộc phải tuân thủ bảo mật”.
- Các lo ngại về tuân thủ và đạo đức: Việc ứng dụng AI ngày càng phổ biến trong sản xuất đặt ra những lo ngại về sự dịch chuyển công việc và nhu cầu đào tạo lại cho lực lượng lao động. Một đại diện của Diễn đàn Kinh tế Thế giới cho biết: “Chúng ta cần đảm bảo lợi ích của AI được chia sẻ rộng rãi, người lao động được trang bị các kỹ năng cần thiết để thích ứng với môi trường làm việc mới”.
- Thách thức tích hợp: Việc tích hợp các hệ thống APA với các hệ thống hiện có có thể ẩn chứa nhiều trở ngại và nguy cơ tiêu tốn khá nhiều thời gian.
Tương lai của sản xuất: Hệ sinh thái cộng tác
Agentic Automation không chỉ là việc thay thế người lao động bằng máy móc. Giải pháp này hướng tới một hệ sinh thái cộng tác giữa con người và các trợ lý AI tự chủ thông minh, làm việc cùng nhau để đạt được các mục tiêu chung. Con người có thể tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn như lập kế hoạch chiến lược, thiết kế và đổi mới. Các trợ lý AI có thể xử lý các nhiệm vụ thường xuyên, lặp đi lặp lại. Viện Robot Tiên Tiến cho Sản Xuất (ARM) khẳng định: “Tương lai của sản xuất không phải là thay thế con người bằng máy móc, mà là tăng cường khả năng của con người bằng AI”. Tương lai của sản xuất nằm ở sự tích hợp thông minh giữa chuyên môn của con người và trí tuệ nhân tạo. Agentic Automation là một yếu tố then chốt của tầm nhìn này, mở đường cho các nhà máy thông minh hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn nữa của APA trong những năm tới. Chúng ta sẽ được chứng kiến những chuyển đổi lớn góp phần định hình tương lai của ngành. Hành trình hướng tới các nhà máy thông minh được hỗ trợ bởi các trợ lý AI tự chủ thông minh đang được tiến hành, hứa hẹn một kỷ nguyên mới của vận hành xuất sắc trong sản xuất.
