Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, ngành công nghiệp Việt Nam đứng trước cơ hội to lớn để ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các quy trình sản xuất nhằm nâng cao hiệu suất và giảm chi phí. Một trong những ứng dụng tiêu biểu là bảo trì dự đoán – Predictive Maintenance, phương pháp sử dụng AI để giám sát tình trạng thiết bị, phát hiện bất thường và dự báo hỏng hóc trước khi xảy ra, từ đó giúp doanh nghiệp chủ động sửa chữa, giảm thiểu thời gian ngừng máy và tối ưu hóa hiệu quả vận hành.

Bảo trì dự đoán là bước tiến vượt trội so với bảo trì định kỳ truyền thống. Trong phương pháp cũ, các thiết bị được bảo trì theo lịch trình cố định mà không căn cứ vào tình trạng thực tế, dẫn đến lãng phí nhân lực và có thể bỏ sót hỏng hóc tiềm ẩn. Ngược lại, với sự hỗ trợ của AI, dữ liệu từ các cảm biến (như rung động, âm thanh, nhiệt độ, dòng điện, áp suất...) được thu thập liên tục và xử lý thông qua các thuật toán học máy (machine learning). Các mô hình này sẽ xác định các mẫu bất thường trong dữ liệu thời gian thực để cảnh báo sớm rủi ro hư hỏng.

Một ví dụ điển hình có thể kể đến là nhà máy Toyota, nơi đã triển khai hệ thống AI trong giám sát thiết bị động cơ. Hệ thống sử dụng cảm biến đo rung động trục quay và nhiệt độ động cơ để xây dựng mô hình dự đoán thời điểm thiết bị có thể phát sinh sự cố. Khi phát hiện dấu hiệu bất thường vượt ngưỡng cảnh báo, hệ thống sẽ gửi tín hiệu đến bộ phận kỹ thuật để can thiệp kịp thời. Nhờ vậy, Toyota đã giảm được 50% thời gian dừng máy không mong muốn, đồng thời tăng tuổi thọ thiết bị lên đáng kể.

Một hệ thống bảo trì dự đoán cần thiết lập một cấu trúc dữ liệu khoa học. Bảng dữ liệu mẫu dưới đây thể hiện thông tin được thu thập từ cảm biến máy:

Bên cạnh mô hình dữ liệu, AI có thể trực quan hóa thông tin bằng biểu đồ thời gian thực, giúp kỹ sư dễ dàng theo dõi xu hướng biến động của thiết bị. Các nền tảng như Google Cloud AI, Microsoft Azure ML hoặc các công cụ mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch hiện nay đều hỗ trợ tốt cho việc xây dựng các hệ thống bảo trì dự đoán tùy theo quy mô của doanh nghiệp.

Việc triển khai AI trong bảo trì đòi hỏi sự đầu tư ban đầu về hạ tầng cảm biến và dữ liệu, tuy nhiên lại mở ra cơ hội to lớn cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs). Thay vì phải dừng máy bất ngờ và chịu thiệt hại lớn về chi phí, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm sự cố, lên kế hoạch thay thế linh kiện một cách chủ động. Ngoài ra, với sự hỗ trợ từ các chương trình chuyển đổi số quốc gia, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tiếp cận AI với chi phí hợp lý thông qua tư vấn kỹ thuật, đào tạo nhân lực và hỗ trợ phần mềm từ các cơ quan quản lý nhà nước và tổ chức hỗ trợ doanh nghiệp.

Để thành công trong ứng dụng bảo trì dự đoán, doanh nghiệp cần bắt đầu từ việc số hóa hiện trạng thiết bị, thu thập dữ liệu đầy đủ, sau đó hợp tác với các đối tác công nghệ để xây dựng mô hình phân tích phù hợp. Đồng thời, cần đào tạo đội ngũ kỹ sư và công nhân có khả năng vận hành hệ thống mới, tạo nên nền tảng kỹ thuật vững chắc cho sản xuất thông minh trong tương lai.

Việt Nam đang đứng trước thời điểm vàng để ứng dụng AI một cách hiệu quả và thực chất vào sản xuất công nghiệp. Với định hướng đúng đắn, bảo trì dự đoán sẽ là công cụ đắc lực giúp các doanh nghiệp nâng cao năng suất, tiết kiệm chi phí và khẳng định vị thế cạnh tranh trên thị trường./.