Bàn về thực trạng quản lý sản xuất và ứng dụng công nghệ AI, IoT trong các doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ, ông Đảng cho hay, NextGen Factory đã khảo sát 40 doanh nghiệp vừa và nhỏ ở 3 mảng: Văn phòng, Kho bãi, Sản xuất.
Kết quả cho thấy, 100% doanh nghiệp đã sử dụng công cụ công nghệ thông tin (IT) trong hoạt động văn phòng; 40% ứng dụng IT trong hoạt động kho bãi (phần mềm quản lý, đầu đọc QR Code…); nhưng mới chỉ 10% ứng dụng IT trong hoạt động sản xuất (máy tính trên dây chuyền sản xuất, đầu đọc QR Code để công nhân nhập dữ liệu vào hệ thống…).
Tỷ lệ ứng dụng IT trong hoạt động sản xuất thấp bởi phải đầu tư cả phần cứng và phần mềm, khá tốn kém. Hệ thống máy móc cũ, ít tự động hóa sẽ không có thông tin đầu vào cung cấp cho các ứng dụng AI, IoT.
“Rất nhiều doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ đã hiểu tầm quan trọng và lợi ích của AI và IoT nhưng vẫn đang loay hoay tìm cách áp dụng”, ông Đảng nhấn mạnh.
Theo ông Đảng, hiện có 5 khó khăn lớn đối với các doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ khi áp dụng AI và IoT.
Thứ nhất, đa phần doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ có quy mô nhỏ, tài chính hạn hẹp; hàm lượng giá trị gia tăng tạo ra thấp.
Thứ hai, hạn chế khả năng thu hồi vốn đầu tư cũng như khả năng thu hồi các dự án kinh doanh mới
Thứ ba, khó lựa chọn công nghệ phù hợp với đặc thù của doanh nghiệp để không bị lỗi thời trong tương lai gần.
Thứ tư, khó xây dựng và thực thi chiến lược tự động hóa các quy trình, xây dựng nền tảng dữ liệu.
Và thứ năm là thiếu nhân sự hiểu biết về công nghệ thông tin; năng lực quản trị và phân tích dữ liệu còn yếu.
Cũng theo ông Đảng, lộ trình đúng đắn trong việc áp dụng IoT, AI của các doanh nghiệp gồm 5 bước.
Một, thay đổi nhận thức: Truyền tải rõ chiến lược, định hướng của ban lãnh đạo, làm cho người lao động hiểu về IoT, AI và các lợi ích mang lại khi ứng dụng các công nghệ mới này.
Hai, ứng dụng thử nghiệm: Chọn quy trình liên quan đến nhiều phòng, ban nhất; Chọn quy trình mà nhân viên dễ dàng cảm nhận được hiệu quả.
Ba, lan tỏa, nhân rộng: Triển khai cách làm cho các quy trình khác trên quy mô toàn doanh nghiệp với sự tham gia của toàn bộ nhân viên; Đẩy mạnh hoạt động cải tiến sử dụng các ứng dụng này.
Bốn, hệ thống hóa: Kết nối các ứng dụng thành một hệ thống thống nhất; Tiêu chuẩn hóa cách thức sử dụng của các ứng dụng.
Năm, chuyển đổi về chất: Ứng dụng AI phân tích dữ liệu để tạo ra giá trị mới (chẳng hạn, cảnh báo trước khi phế phẩm phát sinh hoặc trước khi thiết bị gặp sự cố…); Thay đổi mô hình kinh doanh.
.svg){kind=icon}
