Siêu tự động hóa trong sản xuất đang mở rộng vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI). AI không chỉ phân tích dữ liệu vận hành mà còn hỗ trợ kỹ sư thiết kế, lập trình và cải tiến hệ thống tự động hóa. Cơ hội rút ngắn thời gian triển khai đi cùng yêu cầu kiểm chứng mã điều khiển, giám sát hệ thống và bảo đảm an ninh mạng.
Siêu tự động hóa trong sản xuất là gì?
Siêu tự động hóa (hyperautomation) là cách kết hợp AI, học máy, tự động hóa quy trình bằng phần mềm (RPA) và các công nghệ khác để tìm, triển khai và cải tiến những công việc có thể tự động hóa.
Trong nhà máy, tự động hóa truyền thống thường tập trung vào một công đoạn xác định. Chẳng hạn, PLC điều khiển máy theo logic đã được kỹ sư thiết kế và kiểm thử. Siêu tự động hóa mở rộng phạm vi sang cả quá trình cải tiến: dữ liệu giúp phát hiện điểm nghẽn, AI hỗ trợ đề xuất phương án, còn kỹ sư đánh giá và quyết định cách áp dụng.
Điều đó không có nghĩa AI được tự ý thay đổi chương trình điều khiển đang vận hành. Mức độ tự chủ phải phù hợp với yêu cầu an toàn của từng dây chuyền.
AI đang thay đổi công việc tự động hóa như thế nào?
Hỗ trợ thiết kế và lập trình
Tháng 5/2025, Siemens công bố các tác nhân AI dành cho tự động hóa công nghiệp. Hãng đặt kỳ vọng cách tiếp cận này có thể giúp khách hàng tăng năng suất lên tới 50%. Đây là mục tiêu Siemens công bố, không phải mức cải thiện được bảo đảm cho mọi nhà máy.
Các công cụ như Siemens Industrial Copilot và FactoryTalk Design Studio của Rockwell Automation cho phép AI hỗ trợ tạo mã, tìm hiểu dự án và xử lý một số vấn đề kỹ thuật. Tuy nhiên, mã do AI gợi ý vẫn cần được kỹ sư rà soát, kiểm thử và xác nhận trước khi đưa vào sử dụng.
Tìm cơ hội cải tiến từ dữ liệu
Khi dữ liệu từ máy móc và các hệ thống sản xuất được kết nối, AI có thể hỗ trợ nhận biết những vấn đề lặp lại như dừng máy, chờ vật tư hoặc sai lệch chất lượng. Doanh nghiệp từ đó có thêm cơ sở để chọn công đoạn cần ưu tiên cải tiến.
Theo khảo sát năm 2026 của Rockwell Automation, 34% hoạt động vận hành đã được AI hỗ trợ; những người tham gia khảo sát kỳ vọng tỷ lệ này đạt 54% vào năm 2030.
Ba thách thức khi ứng dụng AI trong nhà máy
Mã điều khiển cần được kiểm chứng
AI có thể rút ngắn thời gian soạn mã, nhưng một lỗi logic trong hệ thống điều khiển có thể ảnh hưởng đến thiết bị, chất lượng sản phẩm và quá trình vận hành. Nhà máy cần quản lý phiên bản mã, xác định người phê duyệt, kiểm thử thay đổi và chuẩn bị phương án khôi phục.
Khả năng giám sát OT phải theo kịp
Công nghệ vận hành (OT) bao gồm những hệ thống theo dõi và điều khiển hoạt động vật lý, như PLC, HMI và SCADA. Theo Fortinet, chỉ 14% tổ chức được khảo sát cho biết họ có khả năng quan sát đầy đủ môi trường OT trong năm 2026. Khi chưa nắm rõ tài sản và các kết nối trong hệ thống, doanh nghiệp sẽ khó đánh giá tác động của một tính năng AI mới.
An ninh mạng và kỹ năng của đội ngũ
Kết nối nhiều hệ thống hơn cũng tạo thêm những điểm cần bảo vệ. Dragos ghi nhận số vụ tấn công ransomware nhằm vào các tổ chức công nghiệp trong năm 2025 tăng 64% so với năm trước; ngành sản xuất chiếm hơn hai phần ba số nạn nhân trong dữ liệu của hãng.
Đồng thời, vai trò của kỹ sư đang thay đổi. AI có thể hỗ trợ viết mã và phân tích dữ liệu, nhưng con người vẫn phải hiểu quy trình công nghệ, xác thực kết quả và xử lý các tình huống bất thường.
Doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?
Một cách tiếp cận thực tế là chọn một bài toán có dữ liệu sẵn và kết quả đo được, chẳng hạn phân tích thời gian dừng máy hoặc hỗ trợ tra cứu tài liệu bảo trì. Sau đó, doanh nghiệp có thể:
- Xác định chỉ số cần cải thiện và kết quả hiện tại.
- Rà soát chất lượng dữ liệu, quyền truy cập và khả năng giám sát OT.
- Thử nghiệm AI trong phạm vi kiểm soát, với kỹ sư phê duyệt những thay đổi ảnh hưởng đến vận hành.
- Đo hiệu quả và kiểm chứng an toàn trước khi mở rộng.
Kết luận
Siêu tự động hóa mở ra khả năng thiết kế và cải tiến nhà máy nhanh hơn nhờ AI. Để tạo giá trị lâu dài, doanh nghiệp cần kết hợp công nghệ với quy trình kiểm chứng, hệ thống giám sát OT và năng lực của đội ngũ kỹ thuật. Bắt đầu từ một bài toán rõ ràng sẽ giúp nhà máy đo được hiệu quả và giữ quyền kiểm soát khi mở rộng ứng dụng AI.