- Sau hơn 2 năm triển khai AI tại Harrison Manufacturing, CEO Julie Harrison đặt câu hỏi cốt lõi: khi sử dụng AI, phần nào của “trí tuệ” được giao cho máy và phần nào con người phải giữ lại. Trải nghiệm thực tế cho thấy AI hoạt động tốt nhất trong các nhiệm vụ rất cụ thể, trong khi nhiều tuyên bố lớn về AI chỉ mang tính marketing.
- Công ty sản xuất nhiều loại mỡ bôi trơn, phụ gia và chất bôi trơn với các công thức và tỷ lệ cực kỳ chính xác. Mỗi sản phẩm phải được kiểm soát nghiêm ngặt về nhiệt độ, áp suất và sản lượng mỗi ngày để đảm bảo tính khả thi thương mại. AI giúp tối ưu khối lượng sản xuất, tốc độ và độ chính xác trong hệ thống quy trình phức tạp này.
- Khi Microsoft phát hành phiên bản GPT doanh nghiệp dưới thương hiệu Copilot, công ty bắt đầu ứng dụng AI trước tiên ở bộ phận back office. AI cho thấy hiệu quả rõ rệt trong quản lý tài chính, chuỗi cung ứng và các nhiệm vụ hành chính như quản lý công nợ.
- Một nguyên tắc quan trọng được rút ra là “garbage in, garbage out”. Nếu dữ liệu đầu vào kém chất lượng, AI sẽ tạo ra kết quả sai lệch. Vì vậy toàn bộ chuỗi giá trị sản xuất phải được thiết kế lại để đảm bảo dữ liệu chuẩn và tốc độ xử lý phù hợp.
- Trong môi trường sản xuất, hệ thống máy móc cũ và mới có thể tạo ra điểm nghẽn khi AI xử lý nhanh hơn các hệ thống legacy. Điều này buộc doanh nghiệp phải đồng bộ công nghệ trước khi kỳ vọng hiệu quả từ AI.
- Các ứng dụng AI trong dây chuyền sản xuất cần được huấn luyện và kiểm chứng. Việc này không thể hoàn toàn giao cho máy móc mà cần sự tò mò, hoài nghi và kinh nghiệm của con người.
- Những kỹ sư giàu kinh nghiệm vẫn đóng vai trò quan trọng, chẳng hạn khi họ nhìn vào đồng hồ áp suất và cảm thấy có điều gì đó không ổn. Con người có thể không tính toán nhanh bằng AI nhưng lại có sự khôn ngoan và khả năng nghi ngờ – yếu tố vô giá trong sản xuất.
- Bài học thứ hai là AI không thay thế nhân viên mà giúp họ tăng năng suất. Kết quả tốt nhất xảy ra khi chuyên gia kỹ thuật và quản lý xác định rõ vai trò của AI trong các phân tích rất chuyên biệt trong quy trình sản xuất.
- Ngược lại, kết quả tệ nhất xảy ra khi nhân viên quá phụ thuộc vào AI và mất đi sự cảnh giác cần thiết. Trong sản xuất, chỉ một sai sót nhỏ cũng có thể phá hỏng toàn bộ lô hàng.
- AI cũng mở ra cơ hội lớn trong nghiên cứu và phát triển. Công ty có thể xây dựng hệ thống thiết kế sản phẩm dựa trên dữ liệu nội bộ, cho phép AI chạy nhiều phương trình và kịch bản phát triển nhanh hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.
📌 Sau hơn 2 năm ứng dụng AI trong sản xuất, công ty Harrison Manufacturing nhận thấy AI đặc biệt hiệu quả trong các nhiệm vụ cụ thể như tối ưu quy trình, quản lý tài chính và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, hiệu quả phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng dữ liệu và sự giám sát của con người. AI có thể tăng tốc độ, độ chính xác và hỗ trợ nghiên cứu phát triển, nhưng không thể thay thế kinh nghiệm và sự hoài nghi của con người. Bài học cốt lõi: AI chỉ là công cụ, còn quyết định cuối cùng vẫn phải thuộc về con người.
Tổng hợp
