Ba xu hướng chủ đạo ứng dụng trong sản xuất và quản trị
Đánh giá về những ứng dụng phổ biến nhất của cuộc cách mạng 4.0 vào sản xuất và cung ứng, TS. Nguyễn Ngọc Nhã Nam cho biết, trí tuệ nhân tạo không phải đang hoàn chỉnh, mà vẫn phát triển, xu hướng 4.0 sẽ kéo dài 2 - 3 năm rồi kết thúc, chuyển sang một giai đoạn mới. Xu hướng chắc chắn đi theo ba nhánh chủ đạo từ những công nghệ lõi để ứng dụng trong sản xuất quản trị là:
Trước hết là xu hướng Phân tích về mặt ngôn ngữ hay văn bản, tập hợp theo chủ đề nào đó rồi dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo, sẽ phân tích và dự đoán được để phục vụ cho mục đích nào đó. Ví dụ như trường hợp BOT, máy sẽ tổng hợp tất cả tin tức liên quan, dựa trên phản hồi của người dân, để đưa ra dự báo tình hình sẽ đi theo hướng tích cực hay tiêu cực.
IBM, Google, facebook vẫn đi theo hướng ứng dụng công nghệ để tuyển dụng không chỉ trong nội địa Hoa Kỳ mà khắp thế giới, Họ xây dựng trí tuệ nhân tạo để lọc tất cả những CV gửi đến trên toàn thế giới, lọc ra từng nhóm. Các công ty lớn đều áp dụng để tiết kiệm thời gian, công sức trong tuyển dụng.
Thứ hai là Phân tích về âm thanh, có nhiều ứng dụng thân thuộc với Việt Nam như Google Map dùng âm thanh để tìm đường. Trước đây chương trình giao tiếp giữa người và máy được lập trình sẵn, giờ máy đã giao tiếp thực sự với người như người máy DX2 của Deloitte. Nhận diện bằng giọng nói ứng dụng rất nhiều trong tiếp cận thông tin người dùng, đặc biệt áp dụng trong theo dõi, đánh giá, giám sát sự hoạt động của máy móc. Chỉ cần nghe tiếng máy thì người giám đốc xưởng sẽ biết bao giờ phải sửa máy.
Thứ ba là Phân tích về hình ảnh, thời đại công nghệ, chúng ta thường nghe cảnh báo về lỗ hổng này, lỗ hổng kia. Điều đó chắc chắn phải có, nhưng trí tuệ thông minh sẽ tích hợp dữ liệu để xử lý các lỗ hổng này. Nó có thể tương tác với người ở trung tâm ứng cứu máy bay để xử lý kịp thời qua kiểm soát hình ảnh. Việt Nam đã ứng dụng công nghệ này, đặc biệt các cơ quan nhà nước như Bộ Giao thông vận tải.
Ông Nam đưa ví dụ: Tổng công ty bưu chính của Trung Quốc đã ứng dụng công nghệ này trong phân loại thư từ, bưu phẩm, tiết kiệm 50 - 70% chi phí. Hình dung trong cái kho của nhà máy hiện đại thường phân lô rất chuyên nghiệp, nhưng với Amazon đó là bài toán lỗi thời. Vô hình chung người ta biết rõ vị trí chỗ nào, nhưng có những bộ phận đi đến nơi sản xuất rất xa.
Công nghệ mới không cần biết đặt chỗ nào, tiện đâu đặt đó, hệ thống công nghệ sẽ chỉ đúng vật phẩm gần nhất, nhìn vô chẳng khác gì đống rác nhưng cực kỳ khoa học. Một tập đoàn siêu thị lớn nhất châu Âu đã kết hợp với tập đoàn công nghệ để làm ra công nghệ giúp người sử dụng app nhận diện hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo để kiểm kê hàng hóa, xem số lượng hàng còn bao nhiêu, đâu là khoảng trắng để bổ sung luôn hàng vào.
Hoặc ứng dụng trong ngành kiến trúc từ nhận diện hình ảnh kết hợp với nhiều công nghệ khác. Catalog in cho đẹp giờ xưa rồi, chỉ cần cái app với xử lý 3D sẽ giúp nhận diện công trình thực tế hơn nhiều.
Mersedes, Ford, phòng R&D đều sử dụng kính để đọc những thiết kế này bằng hình ảnh. Cách thứ hai là nhìn qua app, họ có thể di chuyển, thay đổi màu sắc một catalog áo cưới, một mẫu xe mới hoàn toàn dễ dàng… Phòng thí nghiệm bây giờ thiết kế xe chỉ cần đeo kính vô là có thể thử, tính toán mọi thứ dựa trên nền tảng dữ liệu rất lớn.
Tiết kiệm hàng trăm tỷ đồng/năm
Đề cập đến thực tế của một số doanh nghiệp Việt, ông Nam cho biết, đã có một số công ty nhận thức ra vấn đề này, ít nhất 5 doanh nghiệp bỏ hẳn giai đoạn 1.0. và 2.0 lên luôn 4.0.
Ví dụ như tại Công ty CP Mía đường Lam Sơn (Lasuco), doanh nghiệp này đang quản lý tính toán theo quy trình khép kín từ sản xuất - nhà máy - tiêu thụ thành công. Ông Nam đã giải được bài toán khó về trồng trọt và thu hoạch mía bằng công nghệ cho Lasuco.
Ông Nam cho biết, hệ thống công nghệ của Lasuco hiện tại sẽ tính toán được biến đổi của thời tiết bằng cảm biến, dự báo điều kiện khí tượng tiếp theo để xây dựng chế độ chăm sóc cho cây mía sắp tới. Từ quản lý vùng nguyên liệu, tính toán bài toán thu hoạch và vận chuyển cho một diện tích phủ đầy một tỉnh với 32.000 ha mía, trong đó 75% diện tích là đồi núi, 30.000 hộ nông dân trong đó 60% là người dân tộc, việc tiếp cận công nghệ cực kỳ khó khăn, làm thế nào áp dụng IoT hình thái đồi núi là cực kỳ phức tạp.
Phải điều phối thế nào để hài hòa giữa người nông dân, chính quyền, và bài toán về nhà máy không bị dồn ứ… Sau đó là bài toán sản xuất, lưu kho, tính toán công nợ…
Lasuco nằm tại Thanh Hóa, khi không có sóng điện thoại, làm thế nào để gửi thông tin lên sever chung? Làm thế nào vẽ bản đồ diện tích bằng 3D, lấy dữ liệu từ NASA, để giải bài toán về thu hoạch vận chuyển với 1.000 xe?
Ông Nam cho biết thêm, chúng tôi xây dựng hệ thống cho Lasuco, ngay cả khi không có sóng điện thoại thì vẫn có thể gửi được tín hiệu lên sever chung. Và khi chiếc điện thoại thông minh tới nơi có internet thì hệ thống sẽ tự động cập nhật. Phát triển một app cài lên thay luôn GPS, nếu có sóng, internet sẽ cập nhật ngay lập tức các thông tin.
Trước kia, Lasuco có khoảng 30 cán bộ địa bàn, 40 kế toán thống kê, giờ chỉ cần 6 người. Đang mùa vụ có khoảng 1.000 xe chạy từ tháng 11 đến tháng tư năm sau, phải tập hợp phòng dã chiến, nếu mía không về kịp nhà máy thì 40 ông cán bộ thống kê sẽ chuyển sang công việc giám sát. Luân chuyển trong nhà máy tiết kiệm 30% lao động.
Những năm trước mía về nhà máy không được tươi, vì quá 12 tiếng lượng đường sẽ giảm xuống 30-40%, tốn nhân công, nhiên liệu, điện cực kỳ lớn…Giờ đây tất cả đều được giải quyết bằng trí tuệ nhân tạo tự động điều phối, dự báo cả thời điểm có mưa để tính toán kế hoạch thu hoạch phù hợp.
Một bài toán khó nữa là xe đi nhưng xe không về, nhà máy phải hoạt động cầm chừng, không hết công suất. “Tiếp theo bài toán vận chuyển, tài xế không quay vòng được vì ùn tắc giống như kẹt xe, nảy sinh nhiều vấn đề phức tạp, lúc đó ông chủ đã phải kêu công an xuống để giải quyết… Khi áp dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo, tiết kiệm 30-50% nhân sự vận hành chuỗi. Hệ thống vận hành sau một năm tiết kiệm 100 tỷ đồng”, ông Nam nói.
Một bài toán khó khác là làm thế nào số hóa diện tích và phân bổ giống cũng rất khó. Với gần 20 giống mía, làm thế nào phân bổ từng loại chín sớm, chín muộn cho 12 ngàn thửa? Tôi chọn 500 ha đại diện cho 20 giống mía, gắn cảm biến bắn lên hệ thống tưới.
"Một bộ cảm biến nước ngoài bán 150 - 300 triệu đồng, nếu nhân 15 ngàn thửa lên con số khổng lồ. Chính vì vậy tôi chỉ chọn 500 thửa tiêu biểu thôi để tìm ra mô hình chuẩn, từ đó nhân rộng ra các thửa khác, tiết kiệm khá nhiều chi phí. Để làm dự báo quy trình canh tác như tưới, bón, phải có bản đồ phân tích đất, hệ thống tự động phân tích, tính toán tưới bao nhiêu nước /cây, bón bao nhiêu phân/cây”, CEO Minerva cho biết.
Ông Nam cho biết, công ty cũng đang tư vấn cho một doanh nghiệp nuôi cá tra về giải pháp trí tuệ nhân tạo. Cá từ 100 gram đến 1kg, làm sao tính được lượng nước? Không phải cá tới 1kg mới thu hoạch, phải tính chính xác. Làm thế nào đếm cá trong ao? Hay như hai công ty về bán lẻ tôi cũng đang tư vấn xây dựng hệ thống, để khi người khách hàng bước vào cửa hàng là ngay lập tức mình biết ngay xu hướng tiêu dùng của họ là gì.
Cũng theo ông Nam, Bộ Giao thông vận tải cũng đang áp dụng công nghệ để quản lý các loại xe khác nhau, giải bài toán tốc độ, lộ trình với xe khách và trọng tải…
Theo Thông tư 04, cứ mỗi xe phải gắn một bộ kiểm soát, 10 giây bắn lên 1 lần, dữ liệu phải lưu trong 90 ngày, khối lượng khổng lồ, làm sao truy vấn? Khó thứ hai là họ muốn trực tuyến luôn chứ không truy vấn nữa, tương ứng một người sẽ có thuật tính khác nhau, tương đương với bài toán dữ liệu không gian.
"Họ đã quản lý được 1 triệu xe rồi, hệ thống sử dụng trên ba nền tảng công nghệ là bản đồ số, công nghệ IoT, thiết bị giám sát hành trình. Đây là công nghệ có thể giải được nhiều bài toán cho ngành giao thông", ông Nam nói.
