Vượt xa sự cường điệu với Schneider Electric: Tại sao ngay cả AI thông minh nhất cũng cần phụ tùng tự động hóa mạnh mẽ

Hãy đối mặt với sự thật: nếu gần đây bạn mở một tạp chí kinh doanh, lướt qua LinkedIn hoặc xem bất kỳ bài phát biểu quan trọng nào của công ty, thì bạn đã bị ảnh hưởng nặng nề bởi làn sóng cường điệu về AI. Nó liên tục được quảng cáo là phương thuốc kỳ diệu cho tất cả mọi thứ, từ dự đoán xu hướng hương vị trong quá trình sản xuất bia đến đoán chính xác thời điểm mà băng chuyền sản xuất sữa sắp hỏng. Nhưng khi bạn xem qua các slide PowerPoint bóng loáng và hoạt động tiếp thị nặng nề bằng từ thông dụng, điều gì thực sự đang diễn ra dưới sàn nhà máy?
Schneider Electric và công ty con AVEVA của họ vừa công bố bản kiểm tra thực tế của sách trắng có tiêu đề "Vượt xa sự cường điệu: AI thực tế cho sản xuất hàng tiêu dùng cạnh tranh". Họ đã khảo sát gần 1.500 người ra quyết định trong lĩnh vực Hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) toàn cầu và dữ liệu này là một lời cảnh tỉnh lớn.
Là một nhà kinh doanh phụ tùng tự động hóa công nghiệp, tôi nhìn thế giới qua một lăng kính rất cụ thể: phần cứng, cơ sở hạ tầng và thời gian hoạt động thô. Khi tôi đọc báo cáo này, tôi không chỉ nhìn thấy mã và thuật toán; Tôi thấy rất cần một nền tảng vật chất vững chắc. Hãy cùng phân tích những gì đang thực sự diễn ra trong thế giới FMCG ngay bây giờ, tại sao có quá nhiều dự án AI công nghệ cao đang gặp khó khăn và ngành này thực sự có kế hoạch như thế nào để thu hẹp khoảng cách giữa giấc mơ kỹ thuật số và thực tế tại nhà máy.

Vụ rò rỉ hàng tỷ đô la: Thực tế của ngành sản xuất FMCG
Lĩnh vực FMCG - thực phẩm, đồ uống, mỹ phẩm hàng ngày và khoa học đời sống - đang bị mắc kẹt trong nồi áp suất. Chuỗi cung ứng toàn cầu đang được cơ cấu lại, chi phí năng lượng không thể đoán trước, các quy định ngày càng được thắt chặt và người tiêu dùng muốn mọi thứ có thể tùy chỉnh theo nhu cầu, theo lô nhỏ và được vận chuyển ngày hôm qua. Mô hình sản xuất kiểu cũ được xây dựng nghiêm ngặt cho quy mô lớn và hiệu quả chi phí cứng nhắc đã chính thức chết. Tính linh hoạt và linh hoạt là các quy tắc mới của trò chơi. Hiện tại, những tổn thất có thể phòng ngừa được - chẳng hạn như thời gian ngừng hoạt động đột ngột của thiết bị, sự chậm trễ trong sản xuất, sai lệch về chất lượng và việc làm lại - đang âm thầm ăn mòn lợi nhuận của công ty. Theo sách trắng, những tổn thất về hiệu quả có thể phòng ngừa được này hiện chiếm 15% doanh thu của công ty và chiếm hơn 20% giá thành thành phẩm. Tệ hơn nữa, nếu mọi thứ không thay đổi, tỷ lệ rò rỉ dự kiến ​​​​sẽ tăng lên gần 30% vào năm 2030. Để chống lại điều này, các công ty đang ném tiền mặt nghiêm túc vào AI. Dự kiến ​​đến năm 2030, hơn 37% doanh nghiệp sẽ coi AI là công cụ vận hành cốt lõi - tăng gấp ba lần so với hiện tại.

Nhưng đây chính là khúc mắc...

Khoảng cách thực tế: Kỳ vọng cao, ROI thấp
Bất chấp tất cả số tiền được đổ vào chuyển đổi kỹ thuật số, việc triển khai AI trên quy mô lớn vẫn bị tụt hậu. Cuộc khảo sát cho thấy chỉ 13% nhà sản xuất FMCG đã thực sự đạt được ứng dụng AI đầu cuối trong các hoạt động cốt lõi của họ. Đại đa số bị mắc kẹt trong "luyện tập thí điểm" - mắc kẹt khi thực hiện các thử nghiệm nhỏ hoặc tối ưu hóa một phần. Vấn đề càng trở nên khó chịu hơn khi hơn 70% doanh nghiệp đã triển khai dự án AI đang nhận thấy Lợi tức đầu tư (ROI) thực tế dưới 20%. Tại sao điều này lại xảy ra? Toán học có bị hỏng không? Có phải AI không đủ thông minh? Không hề. Neil Smith, Chủ tịch mảng kinh doanh FMCG của Schneider Electric, đã chỉ ra điểm yếu chính xác: các công ty đang cố gắng xây dựng bộ não "nhà máy hải đăng" trên nền tảng các hệ thống khung xương lỗi thời. Họ bị mắc kẹt bởi di sản, dữ liệu bị giữ kín và thiết bị cổ xưa. Nút thắt cổ chai không phải là phần mềm; đó là sự sẵn sàng của tổ chức và cơ sở hạ tầng cơ bản. Bạn không thể chạy động cơ Ferrari trên khung xe ba bánh.

Công thức thành công: Dữ liệu, văn hóa và phần cứng "sẵn sàng cho AI"
Nếu các công ty FMCG muốn vượt qua nút thắt giá trị này, họ phải ngừng coi AI như một thử nghiệm CNTT biệt lập và bắt đầu coi nó như một bản nâng cấp toàn bộ hệ thống. Sách trắng nêu bật ba trụ cột thiết yếu để chuyển từ ý tưởng sang hiện thực hóa giá trị thực tế:
1. Phá vỡ các silo dữ liệu (IT gặp OT)
AI chỉ tốt khi bạn cung cấp dữ liệu cho nó. Để đưa ra quyết định thông minh, các công ty phải phá bỏ bức tường giữa Công nghệ thông tin (IT) và Công nghệ vận hành (OT). Điều này có nghĩa là phòng điều khiển và phòng họp của bạn cần phải nói cùng một ngôn ngữ, sử dụng luồng dữ liệu xuyên hệ thống nhất quán.
2. Luôn cập nhật "Con người"
Trong các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ như dược phẩm và an toàn thực phẩm, bạn không thể để thuật toán thực hiện những thay đổi mù quáng. Mục tiêu của AI công nghiệp không phải là thay thế người vận hành; đó là để trao quyền cho họ. Thông qua sự kết hợp giữa giám sát con người trong vòng lặp và AI tác nhân, hệ thống hoạt động như một người điều khiển phụ xuất sắc - không chỉ đưa ra đề xuất tối ưu hóa mà còn giải thích rõ ràng lý do, giữ cho mọi ca làm việc đều có thể theo dõi và kiểm tra được.

3. Xây dựng cơ sở hạ tầng mô-đun, linh hoạt
Đây là nơi thế giới của tôi xuất hiện. Cơ sở hạ tầng vật chất của doanh nghiệp cần có khả năng mở rộng, linh hoạt và liên tục phát triển. Nó đòi hỏi một kiến ​​trúc mô-đun hỗ trợ điện toán biên, triển khai đám mây và mở rộng quy mô toàn cầu. Nếu một nhà máy muốn mở rộng thí điểm AI từ một dây chuyền sản xuất lên mười nhà máy trên toàn thế giới, phần cứng tự động hóa cơ bản phải sẵn sàng để xử lý sự phát triển.

Phương pháp tiếp cận của Schneider Electric: Cởi mở, thiết thực và xanh
Schneider Electric và AVEVA không chỉ chỉ ra các vấn đề; họ đang triển khai các giải pháp khả thi dựa trên bốn đặc điểm chính:
● Kiến trúc tự động hóa mở: Bằng cách sử dụng các nền tảng như Nền tảng tự động hóa mở EcoStruxure (EAE), họ đang xây dựng các kiến ​​trúc thế hệ tiếp theo dựa trên các tiêu chuẩn mở. Điều này cho phép các nhà máy mở rộng quy mô một cách suôn sẻ từ thí điểm một điểm đến triển khai nhiều nhà máy mà không bị ràng buộc vào một hệ thống độc quyền, cứng nhắc.
● Đầu tiên là các mô hình nhỏ, thực tế: Thay vì cố gắng đun sôi đại dương bằng các mô hình AI khổng lồ, khó sử dụng, họ tập trung vào "các mô hình nhỏ, chuyên dụng" được đào tạo trên dữ liệu công nghiệp thực tế. Họ nhắm đến các tình huống có giá trị cao, ngay lập tức như sử dụng năng lượng, kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán để chứng minh ROI nhanh.
● Bảo mật Ironclad: Việc triển khai AI gây ra rủi ro về an ninh mạng. Schneider và AVEVA xây dựng bảo mật đầu cuối trực tiếp vào giai đoạn thiết kế - từ biên đến tuân thủ đảm bảo đám mây và truy xuất nguồn gốc hoàn chỉnh.
● Hoạt động Xanh & Tinh gọn: Trí tuệ công nghiệp thúc đẩy sự bền vững một cách tự nhiên. Bằng cách ưu tiên triển khai biên và điện toán tinh gọn, các giải pháp AI này tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng và giảm lượng khí thải carbon trực tiếp trên sàn nhà máy.

Bằng chứng thực tế: Kết quả AI đã có
Liệu phương pháp thực tế này có thực sự hiệu quả? Những con số nói lên điều đó. Nhà máy Leverdreu của Schneider Electric ở Pháp đã triển khai một cách có hệ thống các phương pháp này và giành được danh hiệu "Nhà máy hải đăng" uy tín của Diễn đàn Kinh tế Thế giới.
Hãy xem điều gì sẽ xảy ra khi bạn kết hợp phần mềm thông minh với cơ sở hạ tầng tự động hóa mạnh mẽ tại hiện trường:
➤Thành công của nhà máy bia: Tại một công ty bia đa quốc gia, AI đã được sử dụng để điều khiển máy bơm định lượng đất tảo cát một cách thông minh, thay thế cho việc đoán thủ công. Kết quả? Tiết kiệm 20% nguyên liệu và tăng 15% hiệu quả sản xuất.
➤The Dairy Win: Trong một dự án sữa quy mô lớn ở Châu Á, giải pháp tư vấn bảo trì dự đoán EcoStruxure™ PMA của Schneider đã được kết nối với các máy ly tâm và máy đồng nhất chính. Kết quả thật đáng kinh ngạc: mức sử dụng thiết bị tăng 17%, chi phí bảo trì giảm 35% và thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến ​​giảm đáng kể 80%.
➤Đột phá về Dược phẩm: Nhà máy dược phẩm tích hợp Hệ thống AVEVA PI để tự động xác định trạng thái lô và xuất xưởng sản phẩm một cách an toàn. Nó loại bỏ lỗi của con người, hợp lý hóa việc tuân thủ và đẩy nhanh quá trình sản xuất.

Thời đại hoàng kim của AI công nghiệp (2026–2030)
Chúng ta đang chính thức bước vào thời kỳ hoàng kim của việc triển khai AI quy mô lớn trong sản xuất. Từ nay đến năm 2030, khoảng cách giữa những người dẫn đầu thị trường và những người tụt hậu sẽ ngày càng lớn. Nhưng như Wang Peidong từ nhóm Tự động hóa Công nghiệp của Schneider Electric đã lưu ý một cách đúng đắn, sự kỳ diệu của AI chỉ phát huy tác dụng nếu nền tảng tự động hóa và trí tuệ kỹ thuật số của bạn đã sẵn sàng. Để vận hành một nhà máy thông minh, bạn cần có dữ liệu thông minh. Để có được dữ liệu thông minh, bạn cần phần cứng tự động hóa hiện đại, đáng tin cậy và được bảo trì hoàn hảo. Bạn có thể có thuật toán học máy tiên tiến nhất trên trái đất, nhưng nếu PLC lỗi thời, mô-đun giao tiếp cũ ngừng hoạt động hoặc ổ đĩa lỗi thời ngừng hoạt động, toàn bộ hệ thống AI của bạn sẽ bị mù. Nâng cấp cơ sở hạ tầng có nghĩa là giữ cho kho hàng vật lý của bạn luôn mạnh mẽ, dự trữ các phụ tùng thay thế và các hệ thống cũ của bạn được hỗ trợ liền mạch.

Cần trợ giúp để duy trì cơ sở hạ tầng nhà máy của bạn trước thách thức?
Nếu bạn đang nâng cấp dây chuyền của mình, thu hẹp khoảng cách IT/OT hoặc đơn giản là cần đảm bảo hệ thống tự động hóa hiện tại của bạn không có thời gian ngừng hoạt động, chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn. Chúng tôi chuyên tìm nguồn cung ứng và cung cấp các phụ tùng tự động hóa công nghiệp quan trọng, PLC, ổ đĩa và mô-đun giúp thế giới FMCG luôn phát triển.
Hãy đảm bảo phần cứng của bạn sẵn sàng cho tương lai của AI công nghiệp. Hãy liên lạc với chúng tôi ngay hôm nay!
Giám đốc:Vicky
E-mail:sales7@apterpower.com
Gọi điện hoặc Whatsapp:+8618030175807

Mô hình được đề xuất