Công nghệ
Tối ưu vận hành sản xuất hiện đại bằng bảo trì dự đoán
Chỉ số trưởng thành bảo trì trung bình của Việt Nam hiện ở mức 1,5 và gần như không có doanh nghiệp nội địa nào đạt mức độ bảo trì cấp độ 4.
Ông Trương Văn Hải, Giám đốc chuyển đổi số Luvina Software, đưa ra 1 bài toán, ước tính mỗi giờ Việt Nam tiêu thụ khoảng 2 triệu hộp sữa, tương đương khoảng 18 tỷ đồng. Như vậy, chỉ cần bất kỳ một sự cố dừng máy sẽ khiến doanh nghiệp mất ngay 18 tỷ đồng doanh thu mỗi giờ, chưa tính chi phí nguyên vật liệu hư hỏng và tiền phạt chậm giao hàng. Ông Hải nhận định trong công nghiệp, việc dừng máy là “kẻ thù vô cùng nguy hiểm” bào mòn sức khỏe doanh nghiệp mỗi ngày.
Thực tế tại nhiều nhà máy Việt Nam, đặc biệt là khối doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), tư duy bảo trì vẫn dừng lại ở việc đợi hỏng mới sửa. Tình trạng này gây lãng phí và thiệt hại vật tư chiếm khoảng 2% chi phí dự phòng nếu không phát hiện kịp thời sự cố. Theo ông Hải, nhiều đơn vị vẫn chưa có ý thức về dự báo bảo trì và chỉ xử lý khi sự việc đã rồi.
Việt Nam gần như không có doanh nghiệp nội địa nào đạt mức độ bảo trì cấp độ 4, tức mức độ bảo trì dự đoán, theo tiêu chuẩn quốc tế. Chỉ số trưởng thành bảo trì trung bình của Việt Nam hiện ở mức 1,5, nhưng con số này chủ yếu thuộc về khối doanh nghiệp FDI mang công nghệ từ nước ngoài vào. Trong khi các cường quốc công nghiệp đang phát triển mạnh ở cấp độ 3 (bảo trì dựa trên tình trạng) và cấp độ 4, đa số doanh nghiệp nội địa vẫn đang “ngụp lặn” ở cấp độ 2 là bảo trì định kỳ.
Ông Hải phân tích rằng tại cấp độ 2, doanh nghiệp tốn nhiều chi phí thay thế linh kiện định kỳ dù máy móc chưa có dấu hiệu hỏng. Ngược lại, các tập đoàn lớn, đơn cử như Shell đã triển khai AI giám sát hàng ngàn thiết bị quay để cảnh báo sớm sự cố trước vài tuần, giúp tiết kiệm hàng triệu USD chi phí dừng giàn khoan. Sự chênh lệch này tạo ra rào cản lớn cho năng lực cạnh tranh của sản xuất nội địa.
Hệ thống máy móc tại các doanh nghiệp Việt Nam thường có tuổi đời từ 20 đến 30 năm. Những thiết bị cũ này không có cổng giao tiếp dữ liệu, gây khó khăn cho việc triển khai IoT để phục vụ cho việc bảo trì cấp cao như dự đoán.
Quản trị dữ liệu là một điểm yếu chí tử khác khi tỷ lệ hồ sơ thiết bị phải ghi tay chiếm từ 70% đến 80%. Doanh nghiệp thường quản lý số liệu rời rạc qua Excel thay vì sử dụng hệ thống ERP tập trung. Ông Nguyễn Vũ Linh, Giám đốc Oris Solutions, quan sát thấy hầu như mỗi phòng ban đều sở hữu một đống giấy tờ và file Excel riêng. Khi máy hỏng, dữ liệu không được báo ngay cho kế toán hay thợ sửa chữa mà phải ghi sổ, chờ báo cáo qua nhiều tầng thủ tục hành chính khiến thời gian dừng máy kéo dài vô ích.
Rủi ro về nhân sự cũng hiện hữu khi 60% tri thức về tài sản nằm trong đầu nhân viên. Khi công nhân lành nghề chuyển công ty, doanh nghiệp mất đi toàn bộ kiến thức về các lỗi máy móc từng gặp phải. Đồng thời, sự tách biệt giữa nhân lực vận hành (OT) giỏi về máy móc và nhân lực công nghệ (IT) giỏi về phần mềm tạo ra rào cản vô hình trong việc quản lý dữ liệu xuyên suốt.
Tuy khó, một số đơn vị đã bắt đầu lộ trình tiến lên bảo trì dự đoán ở cấp độ 4. Ông Phùng Tú Minh, Chuyên gia kỹ thuật cấp cao, ABB Robotics Việt Nam, cho biết, VinFast hiện vận hành 2.000 robot ABB tích hợp hệ thống OptiFact để chẩn đoán hiệu suất và điều kiện hoạt động. Hệ thống này đưa ra các cảnh báo về mức độ tiêu hao năng lượng và gợi ý bảo trì kịp thời cho robot. Nhà máy Duy Khanh tại khu công nghệ cao đã triển khai IoT kết hợp bảng biểu dữ liệu trong suốt 9 năm để tối ưu vận hành. Các tập đoàn lớn như Vinamilk, Điện lực và Dầu khí cũng đang tích cực chuẩn bị cho việc chuyển đổi sang mô hình bảo trì hiện đại.
Để nâng cấp hệ thống, doanh nghiệp cần làm ngay bước đầu tiên là số hóa hồ sơ thiết bị và chuẩn hóa quy trình trước khi áp dụng AI phức tạp. Ông Trương Văn Hải kiến nghị doanh nghiệp nên phá bỏ hàng rào ngăn cách giữa bộ phận IT và OT để họ cùng phối hợp xử lý bài toán sản xuất.
Về kỹ thuật, nguồn vốn đầu tư cần tập trung vào các thiết bị trọng yếu trong dây chuyền. Ông Hải gợi ý thay vì dàn trải, hãy dành 9 phần vốn cho 1 máy then chốt không được phép dừng và chỉ dành 1 phần vốn cho các máy phụ trợ. Đối với máy móc cũ, doanh nghiệp có thể lắp thêm các cảm biến dòng điện, nhiệt độ để lấy dữ liệu cơ bản mà không nhất thiết phải thay mới cả dàn máy.
Ứng dụng công nghệ mới là hướng đi tất yếu. Doanh nghiệp có thể tận dụng các thiết bị mới tích hợp sẵn khả năng truyền dữ liệu để thực hiện bảo trì từ xa. Việc sử dụng công nghệ Low-code và GenAI giúp doanh nghiệp tự xây dựng ứng dụng quản lý bảo trì nội bộ với chi phí thấp. Ông Hải cho biết chỉ cần khoảng 100 USD mỗi tháng và 7 ngày làm việc trên Cloud Code, doanh nghiệp đã có thể sở hữu một hệ thống quản lý bảo trì cơ bản.
An toàn thông tin cũng phải được xem là trụ cột quan trọng. Ông Phạm Thanh Hà, CTO Công ty TNHH MTV Dịch vụ Cơ khí Hàng hải PTSC, tính toán thiệt hại do gián đoạn hệ thống tối thiểu là 10 tỷ đồng mỗi tuần. Do đó, đầu tư cho bảo mật và xây dựng kịch bản khôi phục thảm họa là yêu cầu cấp thiết để đảm bảo vận hành không bị đứt gãy.
Việc chuyển dịch từ bảo trì định kỳ sang bảo trì dự đoán không còn là lựa chọn mà là lộ trình bắt buộc để doanh nghiệp giảm thiểu thiệt hại kinh tế và tồn tại trong chuỗi cung ứng toàn cầu.