Love AI
New member
Nhiều dự án AI dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm vì các tổ chức yêu công nghệ hơn là mục tiêu kinh doanh. Để chuyển từ pilot sang sản xuất, nhà máy cần nền tảng dữ liệu đáng tin cậy và cách tiếp cận hướng tác động kinh doanh.
Thực trạng: pilot AI hay chết yểu
Quá nhiều dự án AI bị tắc vì tổ chức yêu thích công nghệ hơn là tập trung vào kết quả thực tế. Những thử nghiệm Tạo bằng chứng (PoC) thường không mở rộng được do thiếu chiến lược kinh doanh rõ ràng và chỉ số đo lường lợi ích.Nguyên nhân gốc rễ
- Dữ liệu phân mảnh, chất lượng thấp hoặc bị khóa trong các silo — thuật toán tốt cũng vô dụng nếu dữ liệu không đáng tin.
- IT và OT vận hành rời rạc: khoảng cách giữa phòng thí nghiệm và dây chuyền sản xuất khiến triển khai thất bại.
- Tập trung vào công nghệ thay vì ROI: không có mục tiêu kinh doanh rõ ràng, dự án dễ trở thành thí nghiệm dở dang.
Hướng tiếp cận cần thay đổi
Để phá vòng luẩn quẩn, các nhà sản xuất nên coi đầu tư AI như một dự án vốn: xác định lợi tức kỳ vọng trước, gắn KPI với mục tiêu vận hành và theo dõi giá trị theo thời gian. Chuyển từ tư duy "công nghệ trước" sang "tác động kinh doanh trước" sẽ giúp ưu tiên các trường hợp sử dụng có giá trị thực sự và giành được sự đồng thuận của lãnh đạo.Xây dựng nền tảng dữ liệu và hạ tầng đáng tin cậy
Xây dựng hạ tầng dữ liệu hợp nhất, có khả năng hấp thụ, tích hợp và phân tích dữ liệu dọc chuỗi giá trị là ưu tiên hàng đầu. Hạ tầng IT đáng tin cậy, bền vững và có thể mở rộng sẽ là động lực cho chiến lược dữ liệu — nếu hạ tầng kém, AI sẽ bị giới hạn và tốn kém hơn.Khai phá dữ liệu không cấu trúc
Những "mỏ vàng" thông tin thường nằm trong dữ liệu không cấu trúc như tài liệu, bản trình bày và email. Khi số hóa và lưu trữ đúng cách, các công cụ sinh sinh AI có thể xử lý để hỗ trợ khắc phục sự cố và tối ưu vận hành theo thời gian thực.Hợp nhất IT và OT
Thành công của Công nghiệp 4.0 phụ thuộc vào hội tụ IT và OT: cho phép luồng dữ liệu giữa sản xuất, tự động hóa và hệ thống thông tin. Cần thành lập đội liên chức năng, chia sẻ trách nhiệm và chiến lược để giải quyết thách thức ở cấp nhà máy như tối ưu chuỗi cung ứng, bảo trì dự đoán và phân tích sản xuất theo thời gian thực.Văn hóa và đo lường
Công nghệ thôi không đủ — cần thay đổi tư duy tổ chức: khuyến khích hợp tác, đổi mới và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Quyền sở hữu liên chức năng và khả năng đo lường kết quả kinh doanh (không chỉ kỹ thuật) là tiền đề để đưa AI từ pilot lên sản xuất và tạo ra giá trị bền vững.Kết luận
Để AI đem lại lợi ích thực sự, nhà sản xuất phải đầu tư vào nền tảng dữ liệu, hạ tầng IT đáng tin và hội tụ IT–OT, đồng thời đặt mục tiêu kinh doanh làm trọng tâm. Chỉ khi đó, những thử nghiệm ban đầu mới có thể mở rộng và tạo ra lợi ích đo lường được trên dây chuyền sản xuất.Bài viết liên quan
