[비즈한국] Mặc dù chính phủ đang thúc đẩy các chính sách chuyển đổi trí tuệ nhân tạo (AX) trong lĩnh vực sản xuất nhằm tăng cường năng lực cạnh tranh công nghiệp, nhưng việc ứng dụng công nghệ AI tại các cơ sở sản xuất của các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) – vốn là nền tảng của ngành sản xuất – vẫn chỉ đang ở giai đoạn khởi đầu.
Nguyên nhân là do phần lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ mới chỉ dừng lại ở cấp độ cơ bản trong việc xây dựng nhà máy thông minh, cộng với sự bất ổn về hiệu quả so với chi phí đầu tư và tình trạng thiếu hụt nhân lực chuyên môn, khiến khả năng tiếp nhận công nghệ tại hiện trường không theo kịp. Do đó, cần phải thay đổi hệ thống chính sách, không chỉ dừng lại ở việc mở rộng số lượng doanh nghiệp được hỗ trợ mà cần nâng cấp dần cơ sở hạ tầng tại chỗ và thúc đẩy kết quả thực chất thông qua sự phối hợp giữa các bộ ngành.
Ngay cả nhà máy thông minh, 3 trong số 4 nơi vẫn ở ‘cấp độ cơ bản’
Theo ‘Khảo sát thực trạng đổi mới sản xuất thông minh lần thứ 1’ do Bộ Doanh nghiệp vừa và nhỏ cùng các doanh nghiệp khởi nghiệp và Ban Thúc đẩy đổi mới sản xuất thông minh công bố vào tháng 4 năm ngoái, tỷ lệ ứng dụng AI sản xuất tại các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ trong nước chỉ dừng lại ở mức 0,1%. Số doanh nghiệp có kế hoạch ứng dụng cũng chỉ chiếm 1,6%. Trong số 163.273 doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ đang sở hữu nhà máy, tỷ lệ áp dụng nhà máy thông minh (smart factory) – được coi là giai đoạn trước khi áp dụng AI – cũng chỉ dừng lại ở mức 19,5%.
Ngay cả khi thu hẹp phạm vi sang các doanh nghiệp đã áp dụng nhà máy thông minh, tình hình cũng không mấy khả quan. Trong số các doanh nghiệp đã có nhà máy thông minh, chỉ có 5,2% đã hoặc đang có kế hoạch ứng dụng AI vào sản xuất. Điều này có nghĩa là phần lớn các doanh nghiệp đang dừng lại trước ngưỡng cửa chuyển đổi AI – bước tiếp theo của nhà máy thông minh. Ngoài ra, 75,5% trong số các doanh nghiệp đã áp dụng nhà máy thông minh vẫn chỉ đang ở cấp độ cơ bản, nghĩa là vẫn còn một rào cản nữa cần vượt qua trước khi có thể áp dụng AI.
Hiện tượng đình trệ này cũng liên quan đến sự chênh lệch tùy theo quy mô doanh nghiệp và địa điểm. Trong khi tỷ lệ sử dụng AI tổng thể của các doanh nghiệp lớn đạt 48,8%, thì các doanh nghiệp vừa và nhỏ chỉ dừng ở mức 28,7%. Theo ngành nghề, trong khi ngành dịch vụ đạt 53,0% thì ngành sản xuất chỉ dừng ở mức 23,8%. Về địa lý, khoảng cách sử dụng giữa khu vực thủ đô (40,4%) và các khu vực ngoài thủ đô (17,9%) lên tới hơn 2 lần. Điều này cho thấy các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở địa phương, nơi có tỷ trọng sản xuất truyền thống cao, đang gặp nhiều khó khăn trong việc thực sự áp dụng công nghệ số.
Đầu tư 750 triệu won nhưng hiệu quả chưa rõ ràng, lại thiếu nhân lực chuyên môn
Yếu tố chính khiến quá trình chuyển đổi AI tại các cơ sở sản xuất chậm chạp được cho là do ‘nền tảng chuyển đổi số (DX) yếu kém’, vốn là điều kiện cần để thu thập và kiểm soát dữ liệu. Để hệ thống AI có thể học dữ liệu quy trình và thực hiện kiểm tra chất lượng hoặc bảo trì thiết bị, cần phải có hệ thống mạng và giao diện thiết bị ổn định, nhưng tỷ lệ áp dụng nhà máy thông minh tại các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ mới chỉ dừng lại ở 19,5%.
Ngay cả khi xem xét nội bộ các doanh nghiệp đã xây dựng nhà máy thông minh, quá trình nâng cao chất lượng vẫn diễn ra chậm chạp. 75,5% doanh nghiệp áp dụng nhà máy thông minh chỉ ở ‘cấp độ cơ bản’, và công nghệ được áp dụng chủ yếu vẫn là quản trị nguồn lực doanh nghiệp (ERP) để vi tính hóa quản lý tài nguyên và hàng tồn kho, chiếm 76,3%. Các hệ thống như Hệ thống điều hành sản xuất thời gian thực (MES, 14,4%), bộ điều khiển (16,9%), hay việc áp dụng robot tự động hóa quy trình và mô hình AI vẫn còn ở mức thấp.
Phương thức quản lý dữ liệu cũng chưa được hệ thống hóa. Nhiều doanh nghiệp cho biết họ thu thập dữ liệu sản xuất nhưng chủ yếu vẫn dựa vào cách nhập thủ công bằng tay vào sổ nhật ký làm việc. Những dữ liệu rời rạc này thiếu tính liên tục theo thời gian hoặc tiêu chuẩn kỹ thuật, khiến chúng khó có thể áp dụng ngay vào các mô hình học máy nâng cao. Nếu không có cơ sở hạ tầng dữ liệu cơ bản như thay thế các giao diện cũ trên thiết bị và xây dựng mạng truyền thông, việc áp dụng công nghệ AI chắc chắn sẽ gặp giới hạn về cấu trúc.
Gánh nặng chi phí và sự không chắc chắn về lợi tức đầu tư (ROI) cũng được chỉ ra là rào cản chính. Theo khảo sát, chi phí xây dựng trung bình cho một nhà máy thông minh tại các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ là 750 triệu won (trung bình toàn ngành là 1,13 tỷ won). Xét đến việc hơn một nửa số vốn (56,9%) là vốn tự có, thì khoản đầu tư ban đầu chính là rào cản gia nhập. Một quan chức thuộc Vụ Đổi mới Sản xuất của Bộ Doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng chỉ ra rằng gánh nặng lớn nhất mà các doanh nghiệp cảm nhận được là “sự không chắc chắn về việc thực sự thu được lợi ích và kết quả gì so với chi phí khổng lồ bỏ ra để xây dựng thiết bị”.
Thiếu hụt nhân lực cũng là yếu tố ngăn cản việc áp dụng không kém gì vấn đề chi phí. Trong khảo sát của Liên đoàn Doanh nghiệp vừa Hàn Quốc, khó khăn lớn nhất mà các doanh nghiệp vừa gặp phải trong quá trình ứng dụng AI là ‘thiếu nhân lực chuyên môn (41,2%)’. Đây là câu trả lời xếp trên cả vấn đề thiếu công nghệ/cơ sở hạ tầng (20,6%) và chi phí đầu tư ban đầu (11,8%). Trong số các chính sách hỗ trợ mà các doanh nghiệp vừa cho là cần thiết để ứng dụng và lan tỏa AI, ‘đào tạo nhân lực chuyên môn về AI (21,3%)’ cũng đứng ở các hạng mục đầu.
Cơ cấu nhân lực tại hiện trường mà Bộ Doanh nghiệp vừa và nhỏ công bố cũng chứng minh điều này. Trong số trung bình 14,7 nhân viên mỗi doanh nghiệp, chỉ có 5,4 người phụ trách các công việc liên quan đến nhà máy thông minh. Chỉ có 19,5% tổng số doanh nghiệp có phòng ban hoặc nhân sự chuyên trách, và chỉ 6,6% nơi có ngân sách riêng cho đào tạo liên quan. Chỉ có 14,5% doanh nghiệp dự định mở rộng nhân lực, nhưng gần một nửa trong số đó cho biết lý do lớn nhất khiến họ không thể thực hiện là do gánh nặng chi phí (47,1%).
Cần quan tâm ‘hiện trường thay đổi như thế nào’ hơn là ‘đã phổ cập cho bao nhiêu nơi’
Các chuyên gia chỉ ra rằng, xét đến đặc thù công nghiệp Hàn Quốc với tỷ trọng ngành sản xuất truyền thống cao, để chính sách AX sản xuất đạt kết quả, cần thoát khỏi tư duy thành tích ngắn hạn và hỗ trợ theo từng giai đoạn để củng cố nền tảng thể lực cơ bản. Cần tránh việc quản lý mục tiêu định lượng chỉ dựa trên số lượng phổ cập, thay vào đó cần cải cách hoàn toàn cấu trúc chính sách tập trung vào các chỉ số kết quả thực chất (KPI) mà hiện trường có thể cảm nhận được như giảm tỷ lệ hàng lỗi, rút ngắn thời gian giao hàng, cắt giảm chi phí sản xuất.
Park Jae-young, chuyên viên điều tra lập pháp tại Văn phòng Điều tra Lập pháp Quốc hội, cho biết: “Định hướng mở rộng các dự án phổ cập của chính phủ là đúng, nhưng bây giờ không nên chỉ bám víu vào các con số đơn thuần như số lượng nhà máy thông minh hay tỷ lệ áp dụng thiết bị tự động hóa. Vì cốt lõi của việc chuyển đổi sang nhà máy thông minh là cải thiện thể chất của hiện trường, nên chỉ khi đo lường kết quả bằng các chỉ số nâng cao chất lượng mà công xưởng có thể cảm nhận được thì mới có thể đảm bảo tính hiệu quả của chính sách”.