Theo Tổng giám đốc điều hành Siemens Roland Busch, để công nghệ tạo ra hiệu quả thực tế, doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu công nghiệp, xác định mục tiêu phù hợp và triển khai theo lộ trình thay vì đầu tư dàn trải.
Doanh nghiệp cần lộ trình chuyển đổi số phù hợp
Phát biểu trong cuộc phỏng vấn với The Korea Herald bên lề Hội nghị châu Á – Thái Bình Dương của Doanh nghiệp Đức năm 2026 tại Seoul, ông Roland Busch cho biết khoảng cách giữa những công nghệ tiên tiến đang được triển khai tại các nhà máy hiện đại và năng lực thực tế của các doanh nghiệp nhỏ vẫn còn đáng kể.
Theo ông, việc giới thiệu một nhà máy được số hóa toàn diện có thể giúp doanh nghiệp hình dung tiềm năng của công nghệ, nhưng chưa giải quyết được câu hỏi quan trọng hơn: làm thế nào để một cơ sở sản xuất có nguồn lực hạn chế đạt được kết quả tương tự.
Thay vì triển khai những dự án quy mô lớn ngay từ đầu, mỗi doanh nghiệp cần xác định rõ chuyển đổi số có ý nghĩa gì đối với hoạt động kinh doanh của mình. Trên cơ sở đó, doanh nghiệp có thể xây dựng các mục tiêu khả thi trong sáu tháng, một năm và những giai đoạn tiếp theo.
Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng với các nhà sản xuất vừa và nhỏ, vốn thường chịu áp lực phải nhanh chóng chứng minh hiệu quả đầu tư. Trong khi đó, một số hạng mục nền tảng như quản lý dữ liệu, chuẩn hóa công cụ thiết kế và xây dựng hệ thống lưu trữ thông tin có thể chưa tạo ra lợi ích tài chính tức thời.
Ông Busch cho rằng doanh nghiệp vẫn cần sẵn sàng đầu tư vào những nền tảng cơ bản này trước khi có thể khai thác đầy đủ lợi ích của công nghệ số và trí tuệ nhân tạo.
Siemens đang phát triển các chương trình đào tạo số và có thể hỗ trợ tài chính trong một số trường hợp. Các ứng dụng công nghệ có thể giúp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm, phát hiện sớm dấu hiệu bất thường của thiết bị và hạn chế nguy cơ dây chuyền sản xuất phải dừng hoạt động ngoài kế hoạch.
Tuy nhiên, quyết định bắt đầu chuyển đổi vẫn phải xuất phát từ ban lãnh đạo doanh nghiệp, bởi quá trình này đòi hỏi sự thay đổi trong cách quản lý, tổ chức công việc và phân bổ nguồn lực.
Trí tuệ nhân tạo công nghiệp cần dữ liệu chuyên ngành
Theo lãnh đạo Siemens, các mô hình trí tuệ nhân tạo đa dụng đang ngày càng phổ biến, nhưng việc ứng dụng chúng vào sản xuất đòi hỏi kiến thức chuyên ngành và dữ liệu công nghiệp có chất lượng.
Một mô hình có thể tạo ra hình ảnh thiết kế đẹp mắt chưa chắc đã tạo ra sản phẩm có thể sản xuất trên dây chuyền thực tế. Thiết kế công nghiệp phải đáp ứng những yêu cầu cụ thể về vật liệu, dung sai, quy trình gia công, độ bền và khả năng lắp ráp.
Vì vậy, doanh nghiệp cần huấn luyện và điều chỉnh mô hình bằng dữ liệu gắn với hoạt động sản xuất thực tế. Kiến thức về quy trình, thiết bị và đặc tính vật liệu đóng vai trò quan trọng trong việc biến kết quả do trí tuệ nhân tạo tạo ra thành phương án kỹ thuật khả thi.
Ông Busch đánh giá sáng kiến chuyển đổi sản xuất bằng trí tuệ nhân tạo của Hàn Quốc, được gọi là M.AX, có định hướng phù hợp khi tập trung vào ứng dụng công nghiệp. Theo ông, Hàn Quốc có thể tận dụng thế mạnh sẵn có về kỹ thuật và sản xuất để phát triển các giải pháp chuyên biệt, thay vì chỉ tập trung cạnh tranh với Mỹ và Trung Quốc trong việc xây dựng những mô hình trí tuệ nhân tạo nền tảng đa dụng lớn nhất.
Cách tiếp cận này mở ra cơ hội cho các quốc gia có nền công nghiệp phát triển: kết hợp mô hình trí tuệ nhân tạo hiện có với dữ liệu, quy trình và kiến thức chuyên ngành để giải quyết những bài toán cụ thể trong nhà máy.
Mở rộng hợp tác với doanh nghiệp Hàn Quốc
Siemens đang tìm cách mở rộng cơ sở khách hàng và tăng cường hợp tác với các doanh nghiệp Hàn Quốc trong lĩnh vực điện tử, bán dẫn, pin, đóng tàu và sản xuất ô tô.
Ông Busch đề cập đến các mối quan hệ hợp tác với Samsung, SK hynix, HD Hyundai và Hyundai Motor. Theo ông, doanh nghiệp Hàn Quốc có năng lực kỹ thuật tốt và sẵn sàng tiếp nhận công nghệ mới, tạo điều kiện để hai bên kết hợp chuyên môn nhằm phát triển những giải pháp công nghiệp tiên tiến.
Một ví dụ là hợp tác với HD Hyundai trong lĩnh vực bản sao số. Đây là công nghệ tạo ra mô hình kỹ thuật số của sản phẩm, thiết bị hoặc cơ sở sản xuất, cho phép kỹ sư mô phỏng và kiểm tra các phương án trước khi triển khai ngoài thực tế.
Trong ngành đóng tàu, bản sao số có thể mô phỏng những con tàu gồm hàng triệu chi tiết cùng với cơ sở đóng tàu nơi chúng được chế tạo. Khi kết hợp với trí tuệ nhân tạo, công nghệ này có thể đẩy nhanh quá trình thiết kế và mô phỏng, giúp phát hiện vấn đề sớm hơn, giảm nguy cơ sửa đổi tốn kém trong giai đoạn thi công.
Đối với các ngành công nghiệp có sản phẩm phức tạp và chu kỳ phát triển dài, việc kiểm tra phương án thiết kế trong môi trường số có thể giúp tiết kiệm thời gian, nâng cao chất lượng và hạn chế rủi ro vận hành.
Nhu cầu hạ tầng trí tuệ nhân tạo tiếp tục hỗ trợ Siemens
Làn sóng đầu tư vào trung tâm dữ liệu phục vụ trí tuệ nhân tạo cũng đang thúc đẩy nhu cầu đối với các giải pháp điện và điều khiển công nghiệp của Siemens.
Các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo cần nguồn điện lớn, ổn định và có khả năng đáp ứng những biến động nhanh về nhu cầu công suất. Điều này đặt ra yêu cầu đối với hệ thống phân phối điện, thiết bị điều khiển và khả năng quản lý tác động của phụ tải lên lưới điện.
Siemens đang hợp tác với Nvidia để phát triển các hệ thống điện thế hệ mới, hướng tới khả năng phản ứng nhanh hơn trước biến động phụ tải và giảm mức tiêu thụ năng lượng.
Đề cập đến những lo ngại về khả năng hình thành bong bóng đầu tư trí tuệ nhân tạo, ông Busch cho biết ông không cho rằng toàn bộ làn sóng đầu tư hiện nay có thể được xem là bong bóng. Ông viện dẫn tiềm lực tài chính của các tập đoàn công nghệ lớn, đồng thời thừa nhận không phải mọi dự án đã công bố đều chắc chắn được triển khai.
Theo ông, tốc độ tăng trưởng có thể chậm lại theo thời gian, nhưng Siemens hiện chưa nhận thấy nhu cầu suy giảm cho đến năm 2030. Triển vọng dài hạn sẽ phụ thuộc một phần vào tốc độ chuyển dịch từ việc huấn luyện mô hình sang các ứng dụng thực tế, cũng như việc các ứng dụng đó cần bộ xử lý đồ họa hay có thể vận hành bằng những loại chip ít tốn kém hơn.
Trí tuệ nhân tạo thay đổi thị trường lao động
Bên cạnh cơ hội nâng cao năng suất, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo cũng sẽ làm thay đổi cơ cấu công việc. Theo ông Busch, những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, có quy tắc rõ ràng có thể giảm dần, trong khi các vai trò mới xuất hiện cùng nhu cầu về kỹ năng công nghệ và khả năng đánh giá kết quả do máy móc tạo ra.
Để thích ứng, hệ thống giáo dục cần điều chỉnh chương trình đào tạo tại trường phổ thông và đại học. Doanh nghiệp cũng cần đầu tư vào đào tạo nội bộ để giúp người lao động tiếp nhận công nghệ và đảm nhận những nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
Ông Busch nhấn mạnh rằng tác động của trí tuệ nhân tạo không chỉ nằm ở khả năng thay thế một số công việc, mà còn ở việc người lao động biết sử dụng công nghệ để nâng cao hiệu quả. Ngay cả trong những lĩnh vực chuyên môn như y tế, con người vẫn cần đưa ra đánh giá và quyết định dựa trên kết quả do hệ thống trí tuệ nhân tạo hỗ trợ.
Quá trình chuyển đổi này đòi hỏi đầu tư dài hạn vào kỹ năng và năng lực con người. Đối với doanh nghiệp sản xuất, việc kết hợp công nghệ, dữ liệu công nghiệp và nguồn nhân lực có khả năng thích ứng sẽ quyết định mức độ thành công của quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Thông điệp của Siemens là chuyển đổi số không nhất thiết phải bắt đầu bằng những dự án lớn. Với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc xây dựng nền tảng dữ liệu, xác định mục tiêu cụ thể và triển khai theo từng giai đoạn có thể là con đường thực tế hơn để biến trí tuệ nhân tạo thành năng suất và lợi thế cạnh tranh.