Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart factory tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại việt nam
- 98 trang
- file .pdf
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart
factory tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại
Việt Nam
NGUYỄN THANH TUYỀN
Ngành Quản lý Công nghiệp
Giảng viên hướng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Danh Nguyên
Chữ ký của GVHD
Viện: Kinh tế và Quản lý
HÀ NỘI, 09/2022
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn Thạc sĩ: “Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart
factory tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam” là kết quả của quá trình học tập,
nghiên cứu khoa học do tôi trực tiếp thực hiện cùng với sự giúp đỡ của PGS.TS. Nguyễn
Danh Nguyên.
Các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn là hoàn toàn trung thực, có nguồn gốc rõ
ràng, được trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, sách, các tài liệu
được trích dẫn cụ thể.
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Học viên
Nguyễn Thanh Tuyền
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt thời gian học tập, với nỗ lực của bản thân, tôi đã nhận được sự giúp đỡ, hướng
dẫn tận tình của nhiều cá nhân và tập thể, đến nay luận văn của tôi đã được hoàn thành.
Nhân dịp này, cho phép tôi được tỏ lòng biết ơn và cảm ơn chân thành tới thầy cô Viện
kinh tế và Quản lý cùng toàn thể cán bộ, giảng viên trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã
giúp đỡ, chỉ bảo tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tại trường.
Với lòng biết ơn chân thành, tôi gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS. Nguyễn Danh Nguyên
đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo tôi thực hiện luận văn này.
Tôi xin chân thành Cảm ơn lãnh đạo Công ty cổ phần Việt Á và Công ty cổ phần Siêu
Chung Kỳ đã tạo điều kiện để tôi nghiên cứu, phỏng vấn quá trình triển khai nhà máy thông
minh tại doanh nghiệp, cảm ơn các phòng ban, phân xưởng đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi
thực hiện luận văn này.
Do thời gian hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận
được những ý kiến đánh giá của thầy cô và các bạn.
Xin chân thành cảm ơn!
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
Làn sóng công nghệ đang mang đến vô vàn cơ hội. Song song với đó là những thách thức
mới từ sự tăng lên mạnh mẽ nhu cầu khách hàng về khả năng tùy chỉnh và cá nhân hóa sản
phẩm, trong khi đó, yêu cầu về tính phức tạp của sản phẩm thì tăng cao, và vòng đời sản
phẩm thì ngày ngắn đi. Điều này đòi hỏi một sự chuyển dịch mạnh mẽ từ phương thức sản
xuất truyền thống sang mô hình sản xuất thông minh, vốn được minh chứng là có khả năng
giúp doanh nghiệp thay đổi toàn bộ mô hình sản xuất kinh doanh và biến những thách thức
này thành cơ hội vươn lên trước các đối thủ cạnh tranh trong ngành. Tuy vậy, các doanh
nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam lại đang cho thấy nhiều điểm chưa tích cực, phần đa các doanh
nghiệp vẫn đang ít quan tâm, lãnh đạm với nhà máy thông minh. Theo nghiên cứu của Ngân
hàng Thế giới khu vực Đông Á - Thái Bình Dương tháng 11/2021 cho thấy, chưa đầy 1%
doanh nghiệp sử dụng công nghệ tiên tiến hơn như robot, sản xuất đắp lớp 3D. Hơn 75%
doanh nghiệp vừa và nhỏ được khảo sát vẫn hoài nghi về lợi ích kinh tế của việc đầu tư vào
công nghệ mới, chưa kể đến các chi phí đầu từ khi phải nâng cấp từ hệ thống máy móc cũ
sang máy móc thông minh. Yêu cầu đặt ra là cần phải có những sự hỗ trợ, giúp đỡ doanh
nghiệp nhận thức, hiểu đúng và rõ về nhà máy thông minh, cũng cấp một mô hình triển
khai, với mô hình và lộ trình phù hợp, để doanh nghiệp có thể tự đánh giá, xác định mục
tiêu và và lên kế hoạch phát triển nhà máy thông minh một cách thành công nhất. Nghiên
cứu đã kết hợp việc tổng hợp, phân tích các nghiên cứu trước đó về nhà máy thông minh,
sản xuất thông minh, kết hợp với việc đối chiếu với những đặc điểm, yêu cầu của riêng
nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ để đưa ra mô hình triển khai 6 mức độ: Trung lập – Có kế
hoạch – Quy chuẩn – Tích hợp – Tối ưu – Dẫn đầu, kèm theo đó là bộ tiêu chí đánh giá với
6 trụ cột lớn, đo lường mức độ triển khai công nghệ, mức độ phát triển nguồn lực và năng
lực chính của doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu tại từng mức triển khai. Mô hình sau đó được
kiểm định lại thông qua nghiên cứu case study tại hai daonh nghiệp nội thất trên địa bàn Hà
Nội và được chứng minh tính phù hợp. Dựa trên kết quả thu được, nghiên cứu cũng đề xuất
các kiến nghị, định hướng và đề xuất lộ trình triển khai phù hợp.
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU ...................................................................................................................1
1.1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................................................1
1.2. Các đề tài nghiên cứu trước đó.......................................................................................................2
1.1.1. Nghiên cứu và ứng dụng mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM của Trung Quốc.........2
1.1.2. Mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM trong các doanh nghiệp sản xuất ghế................4
1.1.3. NMTM trong Công nghiệp 4.0: Các công nghệ chính, ứng dụng và thách thức ...................5
1.1.4. Nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN: Khái niệm, ứng dụng và quan điểm .................6
1.1.5. Lộ trình Sáu-Bánh răng hướng tới Nhà máy Thông minh......................................................9
1.1.6. Hướng tới Mô hình trưởng thành trong SXTM cho các DNVVN (SM3E)............................11
1.1.7. Mô hình trưởng thành về năng lực SXTM: Mô tả, đặc tính và xu hướng ............................12
1.1.8. Khoảng trống nghiên cứu .....................................................................................................14
1.2. Mục tiêu nghiên cứu .....................................................................................................................17
1.2.1. Mục tiêu chung .....................................................................................................................17
1.2.2. Mục tiêu cụ thể .....................................................................................................................17
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................................................17
1.3.1. Đối tượng nghiên cứu: .........................................................................................................17
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu:.............................................................................................................17
1.4. Phương pháp nghiên cứu ..............................................................................................................18
1.4.1. Nghiên cứu tại bàn ...............................................................................................................18
1.4.2. Khảo sát thực địa: ................................................................................................................18
1.5. Cấu trúc luận văn..........................................................................................................................18
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÔ HÌNH TRIỂN KHAI NHÀ MÁY THÔNG MINH ............19
2.1. Yêu cầu DNVVN đặt ra với mô hình triển khai nhà máy thông minh ..........................................19
2.2. Khái niệm Công nghiệp 4.0 và Nhà máy thông minh ..................................................................23
2.1.1. Khái niệm Công nghiệp 4.0 ..................................................................................................23
2.1.2. Khái niệm Nhà máy thông minh ...........................................................................................25
2.2. Kiến trúc nhà máy thông minh .....................................................................................................27
2.2.1. Phân lớp tài nguyên vật lý ....................................................................................................27
2.2.2. Phân lớp mạng kết nối..........................................................................................................30
2.2.3. Phân lớp hệ thống ................................................................................................................31
2.2.4. Phân lớp dữ liệu thông minh ................................................................................................33
2.3. Triển khai nhà máy thông minh ...................................................................................................36
2.3.1. Nguồn lực tài chính ..............................................................................................................37
2.3.2. Nguồn lực con người ............................................................................................................38
2.3.3. Nguồn lực tri thức ................................................................................................................39
2.3.4. Năng lực công nghệ..............................................................................................................40
2.3.5. Năng lực thích ứng chủ động (Dynamic Capability) ...........................................................40
2.4. Tóm tắt chương ............................................................................................................................41
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................43
3.1. Mô hình nghiên cứu .....................................................................................................................43
3.1.1. Mô hình đề xuất triển khai nhà máy thông minh ..................................................................43
3.1.2. Thang đo đánh giá mức độ phát triển Nguồn lực và Năng lực đáp ứng NMTM .................44
3.1.2.1. Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tài chính ...............................................44
3.1.2.2. Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực con người .............................................45
3.1.2.3. Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tri thức .................................................46
3.1.2.4. Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực công nghệ...............................................47
3.1.2.5. Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực thích ứng chủ động ................................48
3.1.3. Thang đo đánh giá mức độ triển khai công nghệ tại các phân lớp NMTM .........................49
3.1.3.1. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý....................49
3.1.3.2. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối .........................50
3.1.3.3. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống ................................51
3.1.3.4. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu ...................52
3.2. Phương pháp nghiên cứu ..............................................................................................................53
3.2.1. Lựa chọn phương pháp nghiên cứu của luận văn ................................................................53
3.2.1.1. Nghiên cứu tình huống .....................................................................................................54
3.2.1.2. Giới thiệu các tình huống nghiên cứu ..............................................................................55
3.3. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu ..............................................................................................56
3.3.1. Quy trình thu thập dữ liệu ....................................................................................................56
3.3.1.1. Tài liệu thứ cấp .................................................................................................................57
3.3.1.2. Phỏng vấn cá nhân............................................................................................................57
3.3.2. Quy trình thu thập dữ liệu ....................................................................................................58
3.3.2.1. Mã hóa, rút giảm dữ liệu ..................................................................................................59
3.3.2.2. Trình bày dữ liệu ..............................................................................................................59
3.4. Tóm tắt chương ............................................................................................................................60
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................................................................................61
4.1. Đánh giá kết quả triển khai công nghệ nhà máy thông minh .......................................................61
4.1.1. Công ty CP Nội thất Việt Á ..................................................................................................61
4.1.1.1. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp tài nguyên vật lý ............................................62
4.1.1.2. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp mạng kết nối ..................................................63
4.1.1.3. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp hệ thống .........................................................64
4.1.1.4. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp ứng dụng dữ liệu ...........................................65
4.1.2. Công ty CP Siêu Chung kỳ ...................................................................................................65
4.1.2.1. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp tài nguyên vật lý ............................................66
4.1.2.2. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp mạng kết nối ..................................................67
4.1.2.3. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp hệ thống.........................................................68
4.1.2.4. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp ứng dụng dữ liệu ...........................................69
4.2. Mức độ phát triển nguồn lực và năng lực chính đáp ứng nhu cầu NMTM ..................................69
4.2.1. Mức độ phát triển các yếu tố nguồn lực tại hai doanh nghiệp..............................................70
4.2.2. Mức độ phát triển các yếu tố năng lực tại hai doanh nghiệp ................................................71
4.3. Thảo luận kết quả và kết luận.......................................................................................................72
4.4. Tóm tắt chương ............................................................................................................................74
CHƯƠNG 5: ĐỊNH HƯỚNG GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................75
5.1. Triển khai nhà máy thông minh tại DNVVN không chỉ là đầu tư công nghệ ..............................75
5.1.1. Phát triển các nguồn lực trọng yếu ......................................................................................75
5.1.2. Phát triển các năng lực trọng yếu ........................................................................................76
5.2. Đề xuất lộ trình triển khai nhà máy thông minh phù hợp.............................................................77
5.3. Đóng góp mới của luận văn và các nghiên cứu tiếp theo .............................................................78
5.3.1. Đóng góp vào hệ thống lý luận về nhà máy thông minh ......................................................78
5.3.2. Hạn chế của luận văn và định hướng tiếp theo ....................................................................79
5.4. Kiến nghị ......................................................................................................................................79
KẾT LUẬN .................................................................................................................................................81
TUYỂN TẬP BÁO KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN KẾT QUẢ LUẬN VĂN ....................................82
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................................................83
PHỤ LỤC ...................................................................................................................................................87
DANH MỤC BẢNG
Hình 1-1 Mô hình trưởng thành năng lực cho sản xuất thông minh của Trung Quốc
Hình 1-2 Kiến trúc phân tầng của nhà máy thông minh
Hình 1-3 Mô hình nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN
Hình 1-4 Lộ trình Six-Gear hướng tới Nhà máy Thông minh
Hình 1-5 Các cấu phần của mức trưởng thành Gear 6 và các công nghệ tương ứng
Hình 1-6 Mô hình trưởng thành trong sản xuất thông minh dành cho DNNNV - SM3E
Hình 2-1 Lịch sử các cuộc cách mạng công nghiệp
Hình 2-2 Mô hình nhà máy thông minh
Hình 3-1 Mô hình đề xuất triển khai nhà máy thông minh
Hình 3-2 Quy trình phân tích dữ liệu
Hình 4-1 Kết quả triển khai công nghệ Nhà máy thông minh tại Cty CP Việt Á
Hình 4-2 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý của Việt Á.
Hình 4-3 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối của cty CP Việt Á.
Hình 4-4 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống của cty CP Việt Á
Hình 4-5 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu của Việt Á.
Hình 4-6 Kết quả triển khai công nghệ của Nhà máy thông minh tại Cty CP SCK.
Hình 4-7 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý của cty CP SCK.
Hình 4-8 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối của cty CP SCK.
Hình 4-9 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống của cty CP SCK.
Hình 4-10 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu của cty CP SCK.
Hình 4-11 Mức độ phát triển nguồn lực và năng lực chính tại CTCP Việt Á và SCK.
Hình 4-12 Mức độ phát triển các yếu tố nguồn lực tại CTCP Việt Á và SCK.
Hình 4-13 Mức độ phát triển các yếu tố năng lực tại CTCP Việt Á và SCK.
Hình 5-1 Lộ trình triển khai nhà máy thông minh đề xuất
DANH MỤC HÌNH
Bảng 1-1 Các yếu tố đánh giá năng lực trưởng thành về SXTM của DNSX ghế
Bảng 1-2 Các trụ cột và các thành tố phụ trong trục X Mô hình trưởng thành SM3E.
Bảng 1-3 Mô hình trưởng thành năng lực cho sản xuất thông minh
Bảng 1-4 Tổng hợp về các nghiên cứu trước về NMTM và SXTM
Bảng 2-1 Tổng hợp các khác biệt của DNVVN so với DN đa quốc gia (MNEs)
Bảng 2-2 Các yêu cầu của DNVVN đối với nhà máy thông minh
Bảng 2-3 Các khác biệt chính giữa nhà máy truyền thống và nhà máy thông minh
Bảng 3-1 Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tài chính
Bảng 3-2 Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực con người
Bảng 3-3 Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tri thức
Bảng 3-4 Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực công nghệ
Bảng 3-5 Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực thích ứng chủ động
Bảng 3-6 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý
Bảng 3-7 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối
Bảng 3-8 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống
Bảng 3-9 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu
Hình 3-10 Sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng
CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU
1.1. Lý do chọn đề tài
Trong xu thế làn sóng công nghệ đang mang đến vô vàn cơ hội và thách thức. Những
thách thức này xuất phát từ hội nhập và toàn cầu hóa, sự tăng lên mạnh mẽ nhu cầu khách
hàng về khả năng tùy chỉnh và cá nhân hóa sản phẩm, trong khi đó, yêu cầu về tính phức
tạp của sản phẩm thì tăng cao, và vòng đời sản phẩm thì ngày ngắn đi (Westkämper và cộng
sự., 2013). Điều này đòi hỏi một sự chuyển dịch mạnh mẽ từ phương thức sản xuất truyền
thống sang mô hình sản xuất thông minh (smart factory), vốn được minh chứng là có khả
năng giúp doanh nghiệp thay đổi toàn bộ mô hình sản xuất kinh doanh và biến những thách
thức này thành cơ hội vươn lên trước các đối thủ cạnh tranh trong ngành. (Drath, R., Horch,
2014). Mô hình sản xuất thông minh gắn liền với những công nghệ như IoT, IoS, CPS…
sẽ giúp doanh nghiệp phát triển được hệ thống sản xuất tích hợp, liên kết chặt chẽ cả theo
chiều dọc và chiều ngang của chuỗi cung ứng. (Frank và cộng sự., 2019). Những nhà máy
thông minh như vậy sẽ luôn có đủ dữ liệu để dự báo và đưa ra các quyết định tức thời, đạt
được trạng thái tự học, tự nhận biết, tự tối ưu (self-learning, self-awareness, self-
optimization), đem đến khả năng cải tiến liên tục, tăng hiệu quả, tăng năng suất, nhạy bén
và tinh gọn, hướng đến mục tiêu tối quan trọng là triển khai thành công chiến lược tùy biến
quy mô lớn (mass customization). (Hermann và cộng sự., 2015; de Sousa Jabbour và cộng
sự., 2018; Roblek và cộng sự., 2016).
Theo báo cáo của MarketsandMarkets (2022), quy mô thị trường nhà máy thông
minh toàn cầu ước tính đang là 86 2 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến đạt 140 9 tỷ USD
vào năm 2027, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép CAGR là 10,3%, trong đó khu vực Châu
Á Thái Bình Dương, bao gồm cả Việt Nam được dự đoán là điểm tăng trưởng nhanh nhất,
do sự phát triển nhanh chóng của khối doanh nghiệp sản xuất trong khu vực. Châu Âu cũng
đang tài trợ một loạt các dự án để thúc đẩy "chiến lược sản xuất thông minh hơn" để thúc
đẩy khả năng cạnh tranh của châu Âu đối với tăng trưởng và việc làm (Europa,. 2018).
Nhiều quốc gia khác (như Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc và Hoa Kỳ) cũng đã đề xuất
nhiều sáng kiến sản xuất thông minh để tận dụng cơ hội thị trường này. Đại dịch Covid-19
và tranh chấp thương mại giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc càng làm nóng cuộc đua này hơn
nữa. (PwC., 2020)
Tuy vậy, các doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam lại đang cho thấy nhiều điểm chưa
tích cực, phần đa các doanh nghiệp vẫn đang ít quan tâm, lãnh đạm với nhà máy thông
minh. Theo nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới khu vực Đông Á - Thái Bình Dương tháng
11/2021 cho thấy, các 70% doanh nghiệp Việt Nam sử dụng máy móc do con người điều
khiển, 20% được làm thủ công, chỉ 9% sử dụng máy móc được điều khiển bằng máy vi tính
và dưới 1% sử dụng công nghệ tiên tiến hơn như robot, sản xuất đắp lớp 3D. Hơn 75%
doanh nghiệp vừa và nhỏ được khảo sát vẫn hoài nghi về lợi ích kinh tế của việc đầu tư vào
1
công nghệ mới, chưa kể đến các chi phí đầu từ khi phải nâng cấp từ hệ thống máy móc cũ
sang máy móc thông minh.
Yêu cầu đặt ra là cần phải có những sự hỗ trợ, giúp đỡ doanh nghiệp nhận thức, hiểu
đúng và rõ về nhà máy thông minh, cũng cấp một mô hình triển khai, với mô hình và lộ
trình phù hợp, để doanh nghiệp có thể tự đánh giá, xác định mục tiêu và và lên kế hoạch
phát triển nhà máy thông minh một cách thành công nhất. Đây cũng chính là động lực lớn
nhất để thực hiện luận văn “Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart factory tại
các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam”.
1.2. Các đề tài nghiên cứu trước đó
Năm 2010, Zuehlk giới thiệu thuật ngữ Smart Factory như một đề xuất cho các giải
pháp mới cho các công nghệ nhà máy trong tương lai với các minh chứng và kết quả nghiên
cứu của họ. Kể từ đó, nhiều nỗ lực khác nhau đã được thực hiện nhằm hiện thực hóa tương
lai của các nhà máy sản xuất với công nghệ tiên tiến dưới tên gọi “Nhà máy thông minh”
(Smart Factory) hoặc “Sản xuất thông minh” (Smart Manufacturing). Kim và cộng sự
(2018) đã nghiên cứu và trình bày phương hướng phát triển của các xu hướng sản xuất
thông minh liên quan đến máy học cho các loại thiết bị sản xuất khác nhau, Shin và cộng
sự (2018) đã đề xuất một khung quản lý chẩn đoán và lành mạnh áp dụng cho các nhà máy
thông minh. Kim và cộng sự (2018) đề xuất một hệ thống giám sát và chẩn đoán thời gian
thực dựa trên AI và dữ liệu có thể áp dụng cho sản xuất thiết bị. Pham và Ahn (2018) đã
nghiên cứu các bộ phận của robot công nghiệp có độ chính xác cao áp dụng cho các nhà
máy thông minh.
Một số nghiên cứu đại diện đang có mức độ phổ biến, mức độ trích dẫn, hoặc mức
độ ứng dụng cao hiện nay, bao gồm: (1) Nghiên cứu và ứng dụng mô hình trưởng thành
năng lực cho sản xuất thông minh của Trung Quốc (Jingyi Hua & Sini Gao., 2019);
(2) Mô hình trưởng thành về năng lực cho sản xuất thông minh trong các doanh nghiệp
trong ngành sản xuất ghế (Wanqiang và cộng sự., 2022); (3) Nhà máy thông minh trong
khuôn khổ công nghiệp 4.0: Các công nghệ chính, ứng dụng và thách thức (Baotong Chen
và cộng sự., 2017); (4) Nhà máy thông minh phù hợp cho doanh nghiệp vừa và nhỏ: Khái
niệm, ứng dụng và quan điểm (Woo‑Kyun Jung và cộng sự., 2021); (5) Lộ trình Sáu-Bánh
răng hướng tới Nhà máy Thông minh (Amr Sufian và cộng sự., 2021); (6) Hướng tới Mô
hình trưởng thành trong sản xuất thông minh cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SM3E)
(Mittal và cộng sự., 2018); (7) Mô hình trưởng thành về năng lực sản xuất thông minh: Mô
tả, đặc tính và xu hướng (Lifang Peng và cộng sự., 2016).
1.1.1. Nghiên cứu và ứng dụng mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM của Trung
Quốc
Jingyi Hua & Sini Gao (2019) đề xuất mô hình đánh giá mức độ trưởng thành năng
lực gồm 4 cấp độ và 4 trụ cột, đánh giá một cách toàn diện các yếu tố của tổ chức, từ con
2
người, công nghệ, nguồn lực và hệ thống sản xuất. Các mức độ trưởng thành được Jingyi
Hua & Sini Gao đưa ra bao gồm: cấp độ đầu tiên (lập kế hoạch), cấp độ thứ hai (quy chuẩn),
cấp độ thứ ba (tích hợp), cấp độ thứ tư (tối ưu hóa) và cấp độ thứ năm (dẫn đầu). Mô hình
được xây dựng dựa trên mức độ phát triển hiện tại của công nghệ sản xuất Trung Quốc, có
tham khảo các ý tưởng của các mô hình trước đó, kết quả đánh giá của mô hình được kiểm
định là phù hợp với điều kiện thực tế của doanh nghiệp Trung Quốc, tạo thành một mô hình
khái niệm dựa trên các yếu tố năng lực, mức độ thành thục và các yêu cầu về độ trưởng
thành.
Hình 1-1 Mô hình trưởng thành năng lực cho sản xuất thông minh của Trung Quốc
(Jingyi Hua & Sini Gao, 2019)
Kiến trúc hệ thống sản xuất thông minh của mô hình được xây dựng từ ba chiều:
Dòng chảy sản phẩm, Cấp độ hệ thống và Đặc trưng SX thông minh. Dòng chảy sản phẩm
là tập hợp của một loạt các hoạt động tạo ra giá trị được kết nối với nhau, từ thiết kế, sản
xuất, logistics, bán hàng và dịch vụ. Cấp độ hệ thống bao gồm lớp thiết bị, lớp điều khiển,
lớp phân xưởng, lớp doanh nghiệp và lớp mạng lưới cộng tác. Đặc trưng SX thông minh
bao gồm: các yếu tố tài nguyên, siêu liên kết, tích hợp hệ thống, tổng hợp và chia sẻ thông
tin và phương thức kinh doanh mới.
Cách đánh giá một cách toàn diện toàn bộ các thành tố của tổ chức như mô hình
Jingyi Hua & Sini Gao giúp doanh nghiệp nhận thức các yếu tố khác cần thiết cho quá trình
triển khai nhà máy thông minh như là con người, nguồn lực chứ không chỉ là việc áp dụng
công nghê. Cách thức xây dựng mô hình đánh giá cũng rất chi tiết, đầy đủ mô tả và thang
đo cho từng tiêu chí, đảm bảo việc tự đánh giá của doanh nghiệp khi áp dụng mô hình này.
Tuy vậy, cấu trúc sản xuất thông minh Jingyi Hua & Sini Gao đưa ra chỉ tập trung vào các
đặc tính và công nghệ, mà không có các cấu phần của một hệ thống sản xuất thông minh,
như IoT, Cloud, hệ thống thông tin và vận hành, Khai thác dữ liệu lớn trong bảo trì dự báo
hay bảo đảm chất lượng…, đồng thời cách thức vận hành, công nghệ sử dụng cũng không
được làm rõ. Điều này gây khó khăn cho doanh nghiệp khi thiết lập các dự án triển khai,
3
mông lung trong việc xác định các việc phải làm với hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng, hệ
thống công nghệ thông tin hiện tại của doanh nghiệp. Mô hình cũng không đề cập đến yếu
tố “Nguồn lực tài chính”, “Năng lực đổi mới sáng tạo” hay các giới hạn khác của nhóm
doanh nghiệp vừa và nhỏ.
1.1.2. Mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM trong các doanh nghiệp sản xuất ghế
Wanqiang và cộng sự (2022) nghiên cứu và phát triển mô hình trưởng thành năng
lực dựa trên phân tích và điều tra tình hình hiện tại, phương thức sản xuất và hoạt động của
các doanh nghiệp sản xuất ghế tại Trung Quốc, cho cả 3 nhóm doanh nghiệp: thiết kế và
sản xuất độc lập, nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM), và sản xuất linh kiện. Mô hình gồm 4
trụ cột, 9 nhân tố và 21 tiêu chí đánh giá, xem xét mức độ trưởng thành năng lực về sản
xuất thông minh theo cấu trúc lần lượt 4 khối và 9 hoạt động chính tạo ra giá trị cho sản
phẩm, từ thiết kế, sản xuất, bán hành và dịch vụ.
Bảng 1-1 Các yếu tố đánh giá năng lực trưởng thành về SXTM của DNSX ghế (Wanqiang
và cộng sự, 2022)
Trụ cột Nhân tố Tiêu chí
1 Thiết kế Thiết kế sản phẩm Thiết kế công thái học
Thiết kế công nghiệp
Thiết kế module
Tích hợp với hệ thống PLM/ERP
Công nghệ thiết kế CSDL quy trình
Tiêu chuẩn quy trình
2 Sản xuất Vận hành sản xuất Tự động hóa trong sản xuất
Năng lực sản xuất
Điều phối sản xuất Quản lý đơn hàng
Lập kế hoạch và lịch trình
Quản trị chất lượng
Quản lý vật tư Quản lý mua hàng
Kho hàng và điểm phân phối
Quản lý thiết bị
3 Bán hàng Quản lý bán hàng Kế hoạch bán hàng
Nền tảng bán hàng
Cổng thông tin doanh nghiệp Quản trị quan hệ khách hàng
4 Dịch vụ Dịch vụ sản phẩm Dịch vụ tùy chỉnh theo sản phẩm
Bảo hành sản phẩm
Dịch vụ khách hàng Dịch vụ cá nhân theo khách hàng
Dịch vụ sau bán
4
Wanqiang và cộng sự cũng đưa ra 5 mức độ sản xuất thông minh, Cấp độ lập kế
hoạch: Các doanh nghiệp đã bắt đầu lập kế hoạch và đầu tư vào sản xuất thông minh, và
quá trình thông tin hóa đã được thực hiện trong một số liên kết cốt lõi. Mức quy chuẩn:
Doanh nghiệp có thể áp dụng thiết bị kỹ thuật số, hệ thống CNTT và tích hợp các lĩnh vực
kinh doanh cốt lõi, đồng thời có thể đạt được sự chia sẻ thông tin trong một doanh nghiệp.
Mức độ tích hợp: Doanh nghiệp đã đạt được sự tích hợp giữa một số doanh nghiệp cốt lõi
và dữ liệu có thể được chia sẻ trong doanh nghiệp. Mức độ tối ưu hóa: Khai thác dữ liệu có
thể được thực hiện để đạt được ứng dụng của kiến thức và mô hình, đồng thời nó có thể
phản hồi và tối ưu hóa quy trình kinh doanh cốt lõi và bắt đầu thể hiện trí tuệ nhân tạo. Cấp
dẫn đầu: Doanh nghiệp có thể thực hiện dự đoán, cảnh báo sớm và tự thích ứng, đồng thời
hiện thực hóa sự đổi mới của mô hình công nghiệp thông qua tích hợp theo chiều ngang
với thượng và hạ nguồn của chuỗi giá trị ngành sản xuất ghế.
Mô hình của Wanqiang và cộng sự được xây dựng mô hình đánh giá khá chi tiết,
đầy đủ mô tả và thang đo cho từng tiêu chí, đảm bảo việc tự đánh giá của doanh nghiệp khi
áp dụng mô hình. Tuy vậy, việc đánh giá mức độ trưởng thành năng lực sản xuất thông mnh
theo cấu trúc từng hoạt động của sản xuất như vậy chưa thực sự phù hợp, do các yếu tố
nguồn lực và năng lực của doanh nghiệp chưa được xem xét trong mô hình, đồng thời việc
thiếu một cấu trúc về sản xuất thông minh sẽ khiến mô hình này gặp phải vấn đề như mô
hình Jingyi Hua & Sini Gao đã nghiên cứu khi các thành phần của một hệ thống sản xuất
thông minh, và cách thức vận hành, công nghệ sử dụng cũng không được làm rõ, gây khó
khăn cho doanh nghiệp khi thiết lập các dự án triển khai, mông lung trong việc xác định
các việc phải làm với hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng, hệ thống công nghệ thông tin hiện
tại của doanh nghiệp...
1.1.3. NMTM trong Công nghiệp 4.0: Các công nghệ chính, ứng dụng và thách thức
Khi nghiên cứu nhà máy thông minh, Baotong Chen và cộng sự (2018) đã phát triển
và phân tích kiến trúc phân tầng của nhà máy thông minh với trọng tâm là các công nghệ
chính ở mỗi tầng. Kiến trúc nhà máy thông minh gồm ba lớp: lớp tài nguyên vật lý, lớp
mạng kết nối, lớp ứng dụng dữ liệu. Trong lớp tài nguyên vật lý, thiết bị vật lý cần có hỗ
trợ cho việc thu thập thông tin theo thời gian thực và các thiết bị truyền thông phải cung
cấp tốc độ truyền thông tin không đồng nhất với tốc độ cao. Nhà máy cần đảm bảo khả
năng thích ứng và cấu hình lại nhanh chóng. Ngoài ra, trí thông minh của các thiết bị cơ
bản cần được nâng cao để đáp ứng các yêu cầu của Internet vạn vật (IoT). Trong lớp mạng
kết nối, Mạng lưới vạn vật công nghiệp (IIoT) nên hỗ trợ các giao thức mới và định dạng
dữ liệu mới với tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao, trong khi Mạng cảm biến không
dây công nghiệp (IWSN) mang lại cơ hội mới cho sự phát triển của mạng công nghiệp.
Ngoài ra, các công nghệ liên quan khác (ví dụ: OPC UA, SDN, và giao tiếp Device-to
Device (D2D)) nên được giới thiệu để đảm bảo Chất lượng dịch vụ (QoS) của mạng, thông
tin liên lạc đáng tin cậy và sự hợp tác giữa các thiết bị. Trong lớp ứng dụng dữ liệu, nền
5
tảng đám mây sẽ có thể phân tích ngữ nghĩa của nhiều dữ liệu khác nhau. Do đó, ontology
đang được sử dụng trong việc mô hình hóa nhà máy thông minh, có thể cung cấp các khả
năng tự tổ chức, tự học và tự thích nghi. Hơn nữa, phân tích dữ liệu có thể cung cấp cơ sở
khoa học cho việc ra quyết định, trong khi khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để đảm
bảo tối ưu hóa thiết kế và bảo trì tích cực.
Hình 1-2 Kiến trúc phân tầng của nhà máy thông minh (Baotong Chen và cộng sự, 2018)
Tuy vậy, nghiên cứu của Baotong Chen và cộng sự mới chỉ xây dựng khuôn mẫu về
trạng thái trưởng thành của nhà máy thông minh, chứ chưa đáp ứng đủ những yêu cầu của
một mô hình triển khai. Việc thiếu các yếu tố nguồn lực và năng lực, thiếu các tiêu chí và
câu hỏi đánh giá, cũng như chưa có mô tả các mức độ trưởng thành sẽ gây khó khăn cho
doanh nghiệp mong muốn phát triển nhà máy thông minh theo nghiên cứu này và cần thêm
các nghiên cứu mở rộng hơn nữa.
1.1.4. Nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN: Khái niệm, ứng dụng và quan điểm
Woo‑Kyun Jung và cộng sự (2021) cho rằng các nghiên cứu trước đây về nhà máy
thông minh chủ yếu vẫn đang được theo đuổi theo hướng phù hợp với các doanh nghiệp
lớn hơn là các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ, có cơ sở cấu trúc
và tài chính thiên về lấy kinh doanh làm cốt lõi hơn so với các doanh nghiệp lớn, phải bắt
đầu áp dụng nhà máy thông minh với việc giới thiệu các công nghệ được đã chấp thuận và
có thể áp dụng trực tiếp tại khu vực sản xuất hiện tại.
Woo‑Kyun Jung và cộng sự hướng tới một nhà máy thông minh phù hợp cho doanh
nghiệp vừa và nhỏ có các chức năng thiết yếu nhưng dễ vận hành, chi phí thấp. Các cấu
6
thành của nhà máy thông minh được ông xem xét và đánh giá lại theo bốn yếu tố chính:
(1) Thiết yếu: Chỉ bao gồm các công nghệ cần thiết, không có thông số kỹ thuật vượt trội
so với yêu cầu từ sản phẩm được sản xuất; (2) Có thể áp dụng được: có thể chấp nhận được
dựa trên cơ sở tài chính của doanh nghiệp, phù hợp với tính hiệu quả chi phí của hệ thống
hiện tại. (3) Đơn giản: Dễ lắp đặt và bảo trì, dễ dàng vận hành bởi người của doanh nghiệp.
(4) Có thể tương tác: Dữ liệu có thể hoán đổi cho nhau giữa các hệ thống trong nhà máy,
Các bộ phận hoặc thành phần có thể hoán đổi cho nhau trong nhà máy.
Hình 1-3 Mô hình nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN
Các cấu thành mới của nhà máy nhà máy thông minh phù hợp cho doanh nghiệp vừa
và nhỏ được Woo‑Kyun Jung và cộng sự đưa ra gồm: Cảm biến thông minh thích hợp, IoT
thích hợp, Xử lý “dữ liệu nhỏ”, Quy trình sản xuất hỗn hợp, và Hệ thống giám sát hình ảnh
thích hợp.
7
Cảm biến thông minh thích hợp: Woo‑Kyun Jung và cộng sự nhận định các cảm
biến có giá cả phải chăng và phù hợp với yêu cầu thu thập dữ liệu là những yêu cầu quan
trọng nhất để các doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng các nhà máy thông minh. Một ví dụ
được đựa ra là việc sử dụng các cảm biến rung siêu chính xác được chỉ định để đo độ rung
của máy-công cụ cho phép các phép đo độ nhạy chính xác, nhưng các cảm biến như vậy rất
đắt tiền. Nếu lý do đo độ rung không phải để đảm bảo chất lượng cao của phôi mà là để xác
định các xu hướng trong quá trình gia công và chỉ cần một mức độ nhạy trung gian để ngăn
chặn việc tạo ra các sản phẩm lỗi, thì không bắt buộc phải mua và lắp đặt cảm biến rung
siêu chính xác. Doanh nghiệp có thể cân nhắc các cảm biến thông minh thích hợp được sản
xuất bằng cách in các hạt nano trực tiếp vào kim loại nền. Cảm biến này có thể đồng thời
đo xu hướng ở cả mức độ căng và rung thấp và cao (Min và cộng sự., 2019; 2020) Nó có
thể được sản xuất với chi phí vài đô la (trái ngược với cảm biến rung động cao cấp, có chi
phí sản xuất hàng nghìn đô la) và độ nhạy của nó đủ để phân tích đơn giản về chất lượng
quy trình.
IoT thích hợp: Thiết bị IoT là các cảm biến và đối tượng vật lý được kết nối với hệ
thống đám mây thu thập dữ liệu từ các đơn vị sản xuất và truyền dữ liệu đến máy chủ hoặc
xử lý chúng trực tiếp thông qua điện toán biên (edge computing). Thiết bị IoT thương mại
rất đắt tiền đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, vì nó có nhiều chức năng khác nhau. Tính
khả dụng của các chức năng khác nhau có thể được chỉ định quá mức, làm tăng thêm chi
phí của hệ thống. Các thiết bị tính toán chi phí thấp, ví dụ: Arduino, với các mô-đun giao
tiếp không dây được kết hợp để tạo ra các thiết bị IoT thích hợp. Sử dụng máy tính nhỏ chi
phí thấp, các thiết bị IoT có thể được sản xuất với đầy đủ các đặc tính thu thập dữ liệu và
giao tiếp so với các thiết bị đắt tiền.
Xử lý “dữ liệu nhỏ”: Trong hệ thống nhà máy thông minh, dữ liệu sản xuất được thu
thập bởi các cảm biến được lưu trữ trong đám mây hoặc máy chủ cục bộ (tại chỗ). Dữ liệu
có thể không có ý nghĩa cho đến khi thông tin được trích xuất thông qua trực quan hóa, xử
lý dữ liệu hoặc tổng hợp nhiều nguồn. Dữ liệu lớn và công nghệ AI được sử dụng để xử lý
những dữ liệu này. Tuy nhiên, chi phí phát triển Dữ liệu lớn và công nghệ AI và nhu cầu
lao động chuyên nghiệp là những trở ngại đáng kể đối với các DNVVN. Phương pháp tiếp
cận nhà máy thông minh phù hợp liên quan đến việc giảm chi phí bằng cách chuyển đổi dữ
liệu trước khi thu thập dữ liệu lớn. Khuyến nghị trích xuất các giá trị chính đặc trưng từ dữ
liệu thông qua các kỹ thuật thống kê hoặc tính toán đại lượng vật lý. Những cách tiếp cận
này thường cung cấp thông tin chi tiết có giá trị, các công cụ, việc diễn giải và triển khai
thường dễ dàng hơn các mô hình AI đầy đủ.
Quy trình sản xuất hỗn hợp: Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ có cơ sở sản xuất
chi phí hạn chế, cần phải đưa ra quy trình có thể sản xuất hiệu quả các sản phẩm chất lượng
cao với chi phí phù hợp. Quy trình hỗn hợp, kết hợp các quy trình sản xuất khác nhau, là
một trong những cách hiệu quả nhất để cải thiện hiệu suất và hiệu quả chi phí của quy trình
sản xuất (Serrano và cộng sự., 2020). Các lợi ích tiềm năng của quá trình sản xuất hỗn hợp
là giảm tiêu thụ năng lượng, tăng hiệu suất gia công và tăng độ chính xác gia công (Chu và
cộng sự., 2016). Để khai thác những lợi thế này, nhiều quy trình sản xuất hỗn hợp khác
nhau đã được phát triển và ứng dụng (Yong-Hun và cộng sự., 2018; Oh và cộng sự., 2018).
Hệ thống giám sát hình ảnh thích hợp: Phạm vi ứng dụng của công nghệ thị giác
máy tính đã mở rộng nhanh chóng khi độ phân giải và tốc độ khung hình của công nghệ
8
camera tăng lên. Ngoài ra, công nghệ xử lý dữ liệu hình ảnh sử dụng AI đã được phát triển.
Tuy nhiên, chi phí cao của máy ảnh hiệu suất cao và các thuật toán xử lý dữ liệu là một yếu
tố hạn chế đáng kể đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngược lại, thiết bị> 20 tuổi, được
hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ sử dụng, thường không có chức năng giao tiếp truyền
dữ liệu đến cơ sở dữ liệu bên ngoài. Để đảm bảo rằng các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể
chấp nhận công nghệ mà không có gánh nặng tài chính đáng kể, webcam giá rẻ và máy tính
nhỏ được sử dụng để theo dõi trạng thái của các máy công cụ cũ. Hệ thống giám sát hình
ảnh thích hợp được phát triển để số hóa dữ liệu sản xuất được hiển thị trên màn hình của
các máy công cụ cũ và truyền chúng vào cơ sở dữ liệu. Do đó, tình trạng thiết bị cũ có thể
được giám sát thông qua công nghệ thị giác mà không cần lắp đặt các mô-đun giao tiếp
riêng biệt (Kim và cộng sự, 2019).
Tuy vậy, Woo‑Kyun Jung và cộng sự mới chỉ đề cập đến những thành phần cơ bản
nhất của hệ thống nhà máy thông minh, các phần đưa ra vẫn đang được nghiên cứu và chưa
có ứng dụng rộng, cần nhiều các nghiên cứu hơn nữa, phát triển các công cụ mang tính ứng
dụng cao theo gợi ý của mô hình để doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể triển khai nhà máy
thông minh một cách phù hợp. Mô hình cũng chỉ dừng lại ở xây dựng khuôn mẫu cơ bản
về trạng thái trưởng thành của nhà máy thông minh, chứ chưa đáp ứng đủ những yêu cầu
của một mô hình triển khai. Việc thiếu các yếu tố nguồn lực và năng lực, thiếu các tiêu chí
và câu hỏi đánh giá, cũng như chưa có mô tả các mức độ trưởng thành sẽ gây khó khăn cho
doanh nghiệp mong muốn phát triển nhà máy thông minh theo nghiên cứu này và cần thêm
các nghiên cứu mở rộng hơn nữa.
1.1.5. Lộ trình Sáu-Bánh răng hướng tới Nhà máy Thông minh
Amr Sufian và cộng sự (2021) cho rằng: Quá trình chuyển đổi thành nhà máy thông
minh là một hành trình và cách tốt nhất để thực hiện nó là thông qua một quá trình dần dần,
xây dựng dựa trên các dự án số hóa khả thi và theo sau các cải tiến liên tục. Lộ trình Sáu-
Bánh răng được mô tả là gồm các bánh răng, lấy cảm hứng từ ngành công nghiệp ô tô, đại
diện cho các giai đoạn khác nhau của hành trình thiết lập nhà máy thông minh. Amr Sufian
và cộng sự chia lộ trình thành sáu giai đoạn, trong mỗi giai đoạn có các cấu phần khác nhau
cần được triển khai.
Bánh răng đầu tiên của lộ trình là Giai đoạn Chiến lược: thảo luận về chiến lược để
xây dựng cho hành trình triển khai. Bánh răng thứ hai là Giai đoạn Kết nối: xác định các
nhiệm vụ xây dựng nền tảng cho cơ sở hạ tầng kết nối. Bánh răng thứ ba là Giai đoạn Tích
hợp: thảo luận về các chiến lược tích hợp giữa hệ thống công nghệ thông tin và hệ thống
vận hành. Bánh răng thứ tư và thứ năm là Giai đoạn Analytics và AI phát triển các công cụ
và phương pháp phân tích có thể được sử dụng để tận dụng dữ liệu và biến dữ liệu thành
thông tin có thể đưa ra hành động. Bánh răng cuối cùng là Giai đoạn Mở rộng quy mô: thiết
lập các phương pháp tiếp cận khác nhau có thể áp dụng để mở rộng quy mô, tối ưu hóa và
tiếp tục phát triển thêm hơn nữa các cấu phần đã được thiết lập trong các giai đoạn trước.
9
Hình 1-4 Lộ trình Six-Gear hướng tới Nhà máy Thông minh
Hình bên dưới cho thấy tổng quan về các phương án mở rộng quy mô các cấu phần
của các giai đoạn trước và các khối công nghệ liên quan đến từng giai đoạn. Lộ trình có thể
được điều chỉnh theo chiều ngang và / hoặc theo chiều dọc để nắm bắt các cơ hội khác nhau
dành cho các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ. Đường ngang đại diện cho các tùy chọn
để mở rộng quy mô theo các giai đoạn của lộ trình với các tùy chọn bổ sung công nghệ
Công nghiệp 4.0 có tiềm năng trong sản xuất thông minh. Đường thẳng đại diện cho tùy
chọn khi đi sâu hơn vào từng giai đoạn của lộ trình.
Hình 1-5 Các cấu phần của mức trưởng thành Gear 6 — Mở rộng quy mô và các công
nghệ trong CN4.0 tương ứng. (Amr Sufian và cộng sự., 2021)
10
Amr Sufian và cộng đã xây dựng một mô hình triển khai rất chi tiết, chia ra nhiều
gian đoạn, trong môi giai đoạn cũng mô tả rõ mục tiêu và các nhiệm vụ triển khai cần đạt
được. Điều này tạo thuận lợi cho các doanh nghiệp nghiên cứu và phát triển theo. Tuy
nhiên, mô hình vẫn cho thấy nhiều hạn chế: Các nhiệm vụ được thực hiện trong Mức 6 là
quá nhiều, và có thể có trường hợp nhiều doanh nghiệp cùng mức 6 nhưng có chênh lệch
về trình độ nhà máy thông minh xa nhau. Các nhiệm vụ doanh nghiệp đưa ra thiên nhiều
hơn về số hóa và chuyển đổi số, và vẫn chưa có một cấu trúc nhất định về các cấu phần của
nhà máy thông minh. Ví dụ tại giai đoạn 3 tích hợp, nhiệm vụ đưa ra là tích hợp hệ thống
công nghệ thông tin và vận hành theo chiều dọc cấp bậc tổ chức và chiều ngang các đối tác
trong cùng chuối giá trị. Nhưng cụ thể thì doanh nghiệp cần phát triển những hệ thống nào,
các hệ thống vận hành ra sao và có các yêu cầu gì để đạt được mức độ mô hình đặt ra. Mô
hình cũng không đề cập đến các yếu tố về nguồn lực và năng lực của tổ chức, vốn là những
điều kiện quan trọng để doanh nghiệp bức phá, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ.
1.1.6. Hướng tới Mô hình trưởng thành trong SXTM cho các DNVVN (SM3E)
Mittal và cộng sự (2018) nghiên cứu và phát triển mô hình trưởng thành trong sản
xuất thông minh hướng tới doanh nghiệp vừa và nhỏ gồm ba ba trục. (1) Trục X, trục tổ
chức, đề cập đến năm lĩnh vực / hoặc năm chức năng chính của tổ chức, gồm tài chính, con
người, chiến lược, quy trình, sản phẩm. (2) Trục Y, trục bộ công cụ, bao gồm tập hợp các
phương pháp, công cụ và thực hành giúp doanh nghiệp phát triển được nhà máy thông
minh, gồm hộp công cụ sản xuất / chế tạo, hộp công cụ thiết kế và mô phỏng, hộp công cụ
tự động hóa và robot, cảm biến và hộp công cụ kết nối, hộp công cụ lưu trữ / đám mây, hộp
công cụ phân tích dữ liệu, và hộp công cụ quản lý kinh doanh. (3) Trục Z, trục cấp độ
trưởng thành, bao gồm các mức độ trưởng thành của sản xuất thông minh, gồm cấp độ:
Người mới, Bắt đầu, Học tập, Ổn định, Chuyên gia.
Hình 1-6 Mô hình trưởng thành trong sản xuất thông minh dành cho doanh nghiệp vừa và
nhỏ - SM3E. (Mital và cộng sự., 2018)
11
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart
factory tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại
Việt Nam
NGUYỄN THANH TUYỀN
Ngành Quản lý Công nghiệp
Giảng viên hướng dẫn: PGS. TS. Nguyễn Danh Nguyên
Chữ ký của GVHD
Viện: Kinh tế và Quản lý
HÀ NỘI, 09/2022
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn Thạc sĩ: “Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart
factory tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam” là kết quả của quá trình học tập,
nghiên cứu khoa học do tôi trực tiếp thực hiện cùng với sự giúp đỡ của PGS.TS. Nguyễn
Danh Nguyên.
Các số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn là hoàn toàn trung thực, có nguồn gốc rõ
ràng, được trích dẫn và có tính kế thừa, phát triển từ các tài liệu, tạp chí, sách, các tài liệu
được trích dẫn cụ thể.
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Học viên
Nguyễn Thanh Tuyền
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt thời gian học tập, với nỗ lực của bản thân, tôi đã nhận được sự giúp đỡ, hướng
dẫn tận tình của nhiều cá nhân và tập thể, đến nay luận văn của tôi đã được hoàn thành.
Nhân dịp này, cho phép tôi được tỏ lòng biết ơn và cảm ơn chân thành tới thầy cô Viện
kinh tế và Quản lý cùng toàn thể cán bộ, giảng viên trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã
giúp đỡ, chỉ bảo tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tại trường.
Với lòng biết ơn chân thành, tôi gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS. Nguyễn Danh Nguyên
đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo tôi thực hiện luận văn này.
Tôi xin chân thành Cảm ơn lãnh đạo Công ty cổ phần Việt Á và Công ty cổ phần Siêu
Chung Kỳ đã tạo điều kiện để tôi nghiên cứu, phỏng vấn quá trình triển khai nhà máy thông
minh tại doanh nghiệp, cảm ơn các phòng ban, phân xưởng đã tạo điều kiện giúp đỡ tôi
thực hiện luận văn này.
Do thời gian hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận
được những ý kiến đánh giá của thầy cô và các bạn.
Xin chân thành cảm ơn!
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
Làn sóng công nghệ đang mang đến vô vàn cơ hội. Song song với đó là những thách thức
mới từ sự tăng lên mạnh mẽ nhu cầu khách hàng về khả năng tùy chỉnh và cá nhân hóa sản
phẩm, trong khi đó, yêu cầu về tính phức tạp của sản phẩm thì tăng cao, và vòng đời sản
phẩm thì ngày ngắn đi. Điều này đòi hỏi một sự chuyển dịch mạnh mẽ từ phương thức sản
xuất truyền thống sang mô hình sản xuất thông minh, vốn được minh chứng là có khả năng
giúp doanh nghiệp thay đổi toàn bộ mô hình sản xuất kinh doanh và biến những thách thức
này thành cơ hội vươn lên trước các đối thủ cạnh tranh trong ngành. Tuy vậy, các doanh
nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam lại đang cho thấy nhiều điểm chưa tích cực, phần đa các doanh
nghiệp vẫn đang ít quan tâm, lãnh đạm với nhà máy thông minh. Theo nghiên cứu của Ngân
hàng Thế giới khu vực Đông Á - Thái Bình Dương tháng 11/2021 cho thấy, chưa đầy 1%
doanh nghiệp sử dụng công nghệ tiên tiến hơn như robot, sản xuất đắp lớp 3D. Hơn 75%
doanh nghiệp vừa và nhỏ được khảo sát vẫn hoài nghi về lợi ích kinh tế của việc đầu tư vào
công nghệ mới, chưa kể đến các chi phí đầu từ khi phải nâng cấp từ hệ thống máy móc cũ
sang máy móc thông minh. Yêu cầu đặt ra là cần phải có những sự hỗ trợ, giúp đỡ doanh
nghiệp nhận thức, hiểu đúng và rõ về nhà máy thông minh, cũng cấp một mô hình triển
khai, với mô hình và lộ trình phù hợp, để doanh nghiệp có thể tự đánh giá, xác định mục
tiêu và và lên kế hoạch phát triển nhà máy thông minh một cách thành công nhất. Nghiên
cứu đã kết hợp việc tổng hợp, phân tích các nghiên cứu trước đó về nhà máy thông minh,
sản xuất thông minh, kết hợp với việc đối chiếu với những đặc điểm, yêu cầu của riêng
nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ để đưa ra mô hình triển khai 6 mức độ: Trung lập – Có kế
hoạch – Quy chuẩn – Tích hợp – Tối ưu – Dẫn đầu, kèm theo đó là bộ tiêu chí đánh giá với
6 trụ cột lớn, đo lường mức độ triển khai công nghệ, mức độ phát triển nguồn lực và năng
lực chính của doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu tại từng mức triển khai. Mô hình sau đó được
kiểm định lại thông qua nghiên cứu case study tại hai daonh nghiệp nội thất trên địa bàn Hà
Nội và được chứng minh tính phù hợp. Dựa trên kết quả thu được, nghiên cứu cũng đề xuất
các kiến nghị, định hướng và đề xuất lộ trình triển khai phù hợp.
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU ...................................................................................................................1
1.1. Lý do chọn đề tài ............................................................................................................................1
1.2. Các đề tài nghiên cứu trước đó.......................................................................................................2
1.1.1. Nghiên cứu và ứng dụng mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM của Trung Quốc.........2
1.1.2. Mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM trong các doanh nghiệp sản xuất ghế................4
1.1.3. NMTM trong Công nghiệp 4.0: Các công nghệ chính, ứng dụng và thách thức ...................5
1.1.4. Nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN: Khái niệm, ứng dụng và quan điểm .................6
1.1.5. Lộ trình Sáu-Bánh răng hướng tới Nhà máy Thông minh......................................................9
1.1.6. Hướng tới Mô hình trưởng thành trong SXTM cho các DNVVN (SM3E)............................11
1.1.7. Mô hình trưởng thành về năng lực SXTM: Mô tả, đặc tính và xu hướng ............................12
1.1.8. Khoảng trống nghiên cứu .....................................................................................................14
1.2. Mục tiêu nghiên cứu .....................................................................................................................17
1.2.1. Mục tiêu chung .....................................................................................................................17
1.2.2. Mục tiêu cụ thể .....................................................................................................................17
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................................................17
1.3.1. Đối tượng nghiên cứu: .........................................................................................................17
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu:.............................................................................................................17
1.4. Phương pháp nghiên cứu ..............................................................................................................18
1.4.1. Nghiên cứu tại bàn ...............................................................................................................18
1.4.2. Khảo sát thực địa: ................................................................................................................18
1.5. Cấu trúc luận văn..........................................................................................................................18
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÔ HÌNH TRIỂN KHAI NHÀ MÁY THÔNG MINH ............19
2.1. Yêu cầu DNVVN đặt ra với mô hình triển khai nhà máy thông minh ..........................................19
2.2. Khái niệm Công nghiệp 4.0 và Nhà máy thông minh ..................................................................23
2.1.1. Khái niệm Công nghiệp 4.0 ..................................................................................................23
2.1.2. Khái niệm Nhà máy thông minh ...........................................................................................25
2.2. Kiến trúc nhà máy thông minh .....................................................................................................27
2.2.1. Phân lớp tài nguyên vật lý ....................................................................................................27
2.2.2. Phân lớp mạng kết nối..........................................................................................................30
2.2.3. Phân lớp hệ thống ................................................................................................................31
2.2.4. Phân lớp dữ liệu thông minh ................................................................................................33
2.3. Triển khai nhà máy thông minh ...................................................................................................36
2.3.1. Nguồn lực tài chính ..............................................................................................................37
2.3.2. Nguồn lực con người ............................................................................................................38
2.3.3. Nguồn lực tri thức ................................................................................................................39
2.3.4. Năng lực công nghệ..............................................................................................................40
2.3.5. Năng lực thích ứng chủ động (Dynamic Capability) ...........................................................40
2.4. Tóm tắt chương ............................................................................................................................41
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................43
3.1. Mô hình nghiên cứu .....................................................................................................................43
3.1.1. Mô hình đề xuất triển khai nhà máy thông minh ..................................................................43
3.1.2. Thang đo đánh giá mức độ phát triển Nguồn lực và Năng lực đáp ứng NMTM .................44
3.1.2.1. Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tài chính ...............................................44
3.1.2.2. Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực con người .............................................45
3.1.2.3. Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tri thức .................................................46
3.1.2.4. Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực công nghệ...............................................47
3.1.2.5. Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực thích ứng chủ động ................................48
3.1.3. Thang đo đánh giá mức độ triển khai công nghệ tại các phân lớp NMTM .........................49
3.1.3.1. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý....................49
3.1.3.2. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối .........................50
3.1.3.3. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống ................................51
3.1.3.4. Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu ...................52
3.2. Phương pháp nghiên cứu ..............................................................................................................53
3.2.1. Lựa chọn phương pháp nghiên cứu của luận văn ................................................................53
3.2.1.1. Nghiên cứu tình huống .....................................................................................................54
3.2.1.2. Giới thiệu các tình huống nghiên cứu ..............................................................................55
3.3. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu ..............................................................................................56
3.3.1. Quy trình thu thập dữ liệu ....................................................................................................56
3.3.1.1. Tài liệu thứ cấp .................................................................................................................57
3.3.1.2. Phỏng vấn cá nhân............................................................................................................57
3.3.2. Quy trình thu thập dữ liệu ....................................................................................................58
3.3.2.1. Mã hóa, rút giảm dữ liệu ..................................................................................................59
3.3.2.2. Trình bày dữ liệu ..............................................................................................................59
3.4. Tóm tắt chương ............................................................................................................................60
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................................................................................61
4.1. Đánh giá kết quả triển khai công nghệ nhà máy thông minh .......................................................61
4.1.1. Công ty CP Nội thất Việt Á ..................................................................................................61
4.1.1.1. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp tài nguyên vật lý ............................................62
4.1.1.2. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp mạng kết nối ..................................................63
4.1.1.3. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp hệ thống .........................................................64
4.1.1.4. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp ứng dụng dữ liệu ...........................................65
4.1.2. Công ty CP Siêu Chung kỳ ...................................................................................................65
4.1.2.1. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp tài nguyên vật lý ............................................66
4.1.2.2. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp mạng kết nối ..................................................67
4.1.2.3. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp hệ thống.........................................................68
4.1.2.4. Kết quả triển khai công nghệ tại Phân lớp ứng dụng dữ liệu ...........................................69
4.2. Mức độ phát triển nguồn lực và năng lực chính đáp ứng nhu cầu NMTM ..................................69
4.2.1. Mức độ phát triển các yếu tố nguồn lực tại hai doanh nghiệp..............................................70
4.2.2. Mức độ phát triển các yếu tố năng lực tại hai doanh nghiệp ................................................71
4.3. Thảo luận kết quả và kết luận.......................................................................................................72
4.4. Tóm tắt chương ............................................................................................................................74
CHƯƠNG 5: ĐỊNH HƯỚNG GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................75
5.1. Triển khai nhà máy thông minh tại DNVVN không chỉ là đầu tư công nghệ ..............................75
5.1.1. Phát triển các nguồn lực trọng yếu ......................................................................................75
5.1.2. Phát triển các năng lực trọng yếu ........................................................................................76
5.2. Đề xuất lộ trình triển khai nhà máy thông minh phù hợp.............................................................77
5.3. Đóng góp mới của luận văn và các nghiên cứu tiếp theo .............................................................78
5.3.1. Đóng góp vào hệ thống lý luận về nhà máy thông minh ......................................................78
5.3.2. Hạn chế của luận văn và định hướng tiếp theo ....................................................................79
5.4. Kiến nghị ......................................................................................................................................79
KẾT LUẬN .................................................................................................................................................81
TUYỂN TẬP BÁO KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN KẾT QUẢ LUẬN VĂN ....................................82
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................................................83
PHỤ LỤC ...................................................................................................................................................87
DANH MỤC BẢNG
Hình 1-1 Mô hình trưởng thành năng lực cho sản xuất thông minh của Trung Quốc
Hình 1-2 Kiến trúc phân tầng của nhà máy thông minh
Hình 1-3 Mô hình nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN
Hình 1-4 Lộ trình Six-Gear hướng tới Nhà máy Thông minh
Hình 1-5 Các cấu phần của mức trưởng thành Gear 6 và các công nghệ tương ứng
Hình 1-6 Mô hình trưởng thành trong sản xuất thông minh dành cho DNNNV - SM3E
Hình 2-1 Lịch sử các cuộc cách mạng công nghiệp
Hình 2-2 Mô hình nhà máy thông minh
Hình 3-1 Mô hình đề xuất triển khai nhà máy thông minh
Hình 3-2 Quy trình phân tích dữ liệu
Hình 4-1 Kết quả triển khai công nghệ Nhà máy thông minh tại Cty CP Việt Á
Hình 4-2 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý của Việt Á.
Hình 4-3 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối của cty CP Việt Á.
Hình 4-4 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống của cty CP Việt Á
Hình 4-5 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu của Việt Á.
Hình 4-6 Kết quả triển khai công nghệ của Nhà máy thông minh tại Cty CP SCK.
Hình 4-7 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý của cty CP SCK.
Hình 4-8 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối của cty CP SCK.
Hình 4-9 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống của cty CP SCK.
Hình 4-10 Kết quả triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu của cty CP SCK.
Hình 4-11 Mức độ phát triển nguồn lực và năng lực chính tại CTCP Việt Á và SCK.
Hình 4-12 Mức độ phát triển các yếu tố nguồn lực tại CTCP Việt Á và SCK.
Hình 4-13 Mức độ phát triển các yếu tố năng lực tại CTCP Việt Á và SCK.
Hình 5-1 Lộ trình triển khai nhà máy thông minh đề xuất
DANH MỤC HÌNH
Bảng 1-1 Các yếu tố đánh giá năng lực trưởng thành về SXTM của DNSX ghế
Bảng 1-2 Các trụ cột và các thành tố phụ trong trục X Mô hình trưởng thành SM3E.
Bảng 1-3 Mô hình trưởng thành năng lực cho sản xuất thông minh
Bảng 1-4 Tổng hợp về các nghiên cứu trước về NMTM và SXTM
Bảng 2-1 Tổng hợp các khác biệt của DNVVN so với DN đa quốc gia (MNEs)
Bảng 2-2 Các yêu cầu của DNVVN đối với nhà máy thông minh
Bảng 2-3 Các khác biệt chính giữa nhà máy truyền thống và nhà máy thông minh
Bảng 3-1 Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tài chính
Bảng 3-2 Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực con người
Bảng 3-3 Thang đo đánh giá mức độ phát triển nguồn lực tri thức
Bảng 3-4 Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực công nghệ
Bảng 3-5 Thang đo đánh giá mức độ phát triển năng lực thích ứng chủ động
Bảng 3-6 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp tài nguyên vật lý
Bảng 3-7 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp mạng kết nối
Bảng 3-8 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp hệ thống
Bảng 3-9 Thang đo đánh mức độ triển khai công nghệ tại phân lớp ứng dụng dữ liệu
Hình 3-10 Sự khác biệt giữa dữ liệu định tính và định lượng
CHƯƠNG 1: PHẦN MỞ ĐẦU
1.1. Lý do chọn đề tài
Trong xu thế làn sóng công nghệ đang mang đến vô vàn cơ hội và thách thức. Những
thách thức này xuất phát từ hội nhập và toàn cầu hóa, sự tăng lên mạnh mẽ nhu cầu khách
hàng về khả năng tùy chỉnh và cá nhân hóa sản phẩm, trong khi đó, yêu cầu về tính phức
tạp của sản phẩm thì tăng cao, và vòng đời sản phẩm thì ngày ngắn đi (Westkämper và cộng
sự., 2013). Điều này đòi hỏi một sự chuyển dịch mạnh mẽ từ phương thức sản xuất truyền
thống sang mô hình sản xuất thông minh (smart factory), vốn được minh chứng là có khả
năng giúp doanh nghiệp thay đổi toàn bộ mô hình sản xuất kinh doanh và biến những thách
thức này thành cơ hội vươn lên trước các đối thủ cạnh tranh trong ngành. (Drath, R., Horch,
2014). Mô hình sản xuất thông minh gắn liền với những công nghệ như IoT, IoS, CPS…
sẽ giúp doanh nghiệp phát triển được hệ thống sản xuất tích hợp, liên kết chặt chẽ cả theo
chiều dọc và chiều ngang của chuỗi cung ứng. (Frank và cộng sự., 2019). Những nhà máy
thông minh như vậy sẽ luôn có đủ dữ liệu để dự báo và đưa ra các quyết định tức thời, đạt
được trạng thái tự học, tự nhận biết, tự tối ưu (self-learning, self-awareness, self-
optimization), đem đến khả năng cải tiến liên tục, tăng hiệu quả, tăng năng suất, nhạy bén
và tinh gọn, hướng đến mục tiêu tối quan trọng là triển khai thành công chiến lược tùy biến
quy mô lớn (mass customization). (Hermann và cộng sự., 2015; de Sousa Jabbour và cộng
sự., 2018; Roblek và cộng sự., 2016).
Theo báo cáo của MarketsandMarkets (2022), quy mô thị trường nhà máy thông
minh toàn cầu ước tính đang là 86 2 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến đạt 140 9 tỷ USD
vào năm 2027, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép CAGR là 10,3%, trong đó khu vực Châu
Á Thái Bình Dương, bao gồm cả Việt Nam được dự đoán là điểm tăng trưởng nhanh nhất,
do sự phát triển nhanh chóng của khối doanh nghiệp sản xuất trong khu vực. Châu Âu cũng
đang tài trợ một loạt các dự án để thúc đẩy "chiến lược sản xuất thông minh hơn" để thúc
đẩy khả năng cạnh tranh của châu Âu đối với tăng trưởng và việc làm (Europa,. 2018).
Nhiều quốc gia khác (như Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc và Hoa Kỳ) cũng đã đề xuất
nhiều sáng kiến sản xuất thông minh để tận dụng cơ hội thị trường này. Đại dịch Covid-19
và tranh chấp thương mại giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc càng làm nóng cuộc đua này hơn
nữa. (PwC., 2020)
Tuy vậy, các doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam lại đang cho thấy nhiều điểm chưa
tích cực, phần đa các doanh nghiệp vẫn đang ít quan tâm, lãnh đạm với nhà máy thông
minh. Theo nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới khu vực Đông Á - Thái Bình Dương tháng
11/2021 cho thấy, các 70% doanh nghiệp Việt Nam sử dụng máy móc do con người điều
khiển, 20% được làm thủ công, chỉ 9% sử dụng máy móc được điều khiển bằng máy vi tính
và dưới 1% sử dụng công nghệ tiên tiến hơn như robot, sản xuất đắp lớp 3D. Hơn 75%
doanh nghiệp vừa và nhỏ được khảo sát vẫn hoài nghi về lợi ích kinh tế của việc đầu tư vào
1
công nghệ mới, chưa kể đến các chi phí đầu từ khi phải nâng cấp từ hệ thống máy móc cũ
sang máy móc thông minh.
Yêu cầu đặt ra là cần phải có những sự hỗ trợ, giúp đỡ doanh nghiệp nhận thức, hiểu
đúng và rõ về nhà máy thông minh, cũng cấp một mô hình triển khai, với mô hình và lộ
trình phù hợp, để doanh nghiệp có thể tự đánh giá, xác định mục tiêu và và lên kế hoạch
phát triển nhà máy thông minh một cách thành công nhất. Đây cũng chính là động lực lớn
nhất để thực hiện luận văn “Nghiên cứu đề xuất mô hình triển khai smart factory tại
các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam”.
1.2. Các đề tài nghiên cứu trước đó
Năm 2010, Zuehlk giới thiệu thuật ngữ Smart Factory như một đề xuất cho các giải
pháp mới cho các công nghệ nhà máy trong tương lai với các minh chứng và kết quả nghiên
cứu của họ. Kể từ đó, nhiều nỗ lực khác nhau đã được thực hiện nhằm hiện thực hóa tương
lai của các nhà máy sản xuất với công nghệ tiên tiến dưới tên gọi “Nhà máy thông minh”
(Smart Factory) hoặc “Sản xuất thông minh” (Smart Manufacturing). Kim và cộng sự
(2018) đã nghiên cứu và trình bày phương hướng phát triển của các xu hướng sản xuất
thông minh liên quan đến máy học cho các loại thiết bị sản xuất khác nhau, Shin và cộng
sự (2018) đã đề xuất một khung quản lý chẩn đoán và lành mạnh áp dụng cho các nhà máy
thông minh. Kim và cộng sự (2018) đề xuất một hệ thống giám sát và chẩn đoán thời gian
thực dựa trên AI và dữ liệu có thể áp dụng cho sản xuất thiết bị. Pham và Ahn (2018) đã
nghiên cứu các bộ phận của robot công nghiệp có độ chính xác cao áp dụng cho các nhà
máy thông minh.
Một số nghiên cứu đại diện đang có mức độ phổ biến, mức độ trích dẫn, hoặc mức
độ ứng dụng cao hiện nay, bao gồm: (1) Nghiên cứu và ứng dụng mô hình trưởng thành
năng lực cho sản xuất thông minh của Trung Quốc (Jingyi Hua & Sini Gao., 2019);
(2) Mô hình trưởng thành về năng lực cho sản xuất thông minh trong các doanh nghiệp
trong ngành sản xuất ghế (Wanqiang và cộng sự., 2022); (3) Nhà máy thông minh trong
khuôn khổ công nghiệp 4.0: Các công nghệ chính, ứng dụng và thách thức (Baotong Chen
và cộng sự., 2017); (4) Nhà máy thông minh phù hợp cho doanh nghiệp vừa và nhỏ: Khái
niệm, ứng dụng và quan điểm (Woo‑Kyun Jung và cộng sự., 2021); (5) Lộ trình Sáu-Bánh
răng hướng tới Nhà máy Thông minh (Amr Sufian và cộng sự., 2021); (6) Hướng tới Mô
hình trưởng thành trong sản xuất thông minh cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SM3E)
(Mittal và cộng sự., 2018); (7) Mô hình trưởng thành về năng lực sản xuất thông minh: Mô
tả, đặc tính và xu hướng (Lifang Peng và cộng sự., 2016).
1.1.1. Nghiên cứu và ứng dụng mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM của Trung
Quốc
Jingyi Hua & Sini Gao (2019) đề xuất mô hình đánh giá mức độ trưởng thành năng
lực gồm 4 cấp độ và 4 trụ cột, đánh giá một cách toàn diện các yếu tố của tổ chức, từ con
2
người, công nghệ, nguồn lực và hệ thống sản xuất. Các mức độ trưởng thành được Jingyi
Hua & Sini Gao đưa ra bao gồm: cấp độ đầu tiên (lập kế hoạch), cấp độ thứ hai (quy chuẩn),
cấp độ thứ ba (tích hợp), cấp độ thứ tư (tối ưu hóa) và cấp độ thứ năm (dẫn đầu). Mô hình
được xây dựng dựa trên mức độ phát triển hiện tại của công nghệ sản xuất Trung Quốc, có
tham khảo các ý tưởng của các mô hình trước đó, kết quả đánh giá của mô hình được kiểm
định là phù hợp với điều kiện thực tế của doanh nghiệp Trung Quốc, tạo thành một mô hình
khái niệm dựa trên các yếu tố năng lực, mức độ thành thục và các yêu cầu về độ trưởng
thành.
Hình 1-1 Mô hình trưởng thành năng lực cho sản xuất thông minh của Trung Quốc
(Jingyi Hua & Sini Gao, 2019)
Kiến trúc hệ thống sản xuất thông minh của mô hình được xây dựng từ ba chiều:
Dòng chảy sản phẩm, Cấp độ hệ thống và Đặc trưng SX thông minh. Dòng chảy sản phẩm
là tập hợp của một loạt các hoạt động tạo ra giá trị được kết nối với nhau, từ thiết kế, sản
xuất, logistics, bán hàng và dịch vụ. Cấp độ hệ thống bao gồm lớp thiết bị, lớp điều khiển,
lớp phân xưởng, lớp doanh nghiệp và lớp mạng lưới cộng tác. Đặc trưng SX thông minh
bao gồm: các yếu tố tài nguyên, siêu liên kết, tích hợp hệ thống, tổng hợp và chia sẻ thông
tin và phương thức kinh doanh mới.
Cách đánh giá một cách toàn diện toàn bộ các thành tố của tổ chức như mô hình
Jingyi Hua & Sini Gao giúp doanh nghiệp nhận thức các yếu tố khác cần thiết cho quá trình
triển khai nhà máy thông minh như là con người, nguồn lực chứ không chỉ là việc áp dụng
công nghê. Cách thức xây dựng mô hình đánh giá cũng rất chi tiết, đầy đủ mô tả và thang
đo cho từng tiêu chí, đảm bảo việc tự đánh giá của doanh nghiệp khi áp dụng mô hình này.
Tuy vậy, cấu trúc sản xuất thông minh Jingyi Hua & Sini Gao đưa ra chỉ tập trung vào các
đặc tính và công nghệ, mà không có các cấu phần của một hệ thống sản xuất thông minh,
như IoT, Cloud, hệ thống thông tin và vận hành, Khai thác dữ liệu lớn trong bảo trì dự báo
hay bảo đảm chất lượng…, đồng thời cách thức vận hành, công nghệ sử dụng cũng không
được làm rõ. Điều này gây khó khăn cho doanh nghiệp khi thiết lập các dự án triển khai,
3
mông lung trong việc xác định các việc phải làm với hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng, hệ
thống công nghệ thông tin hiện tại của doanh nghiệp. Mô hình cũng không đề cập đến yếu
tố “Nguồn lực tài chính”, “Năng lực đổi mới sáng tạo” hay các giới hạn khác của nhóm
doanh nghiệp vừa và nhỏ.
1.1.2. Mô hình trưởng thành năng lực cho SXTM trong các doanh nghiệp sản xuất ghế
Wanqiang và cộng sự (2022) nghiên cứu và phát triển mô hình trưởng thành năng
lực dựa trên phân tích và điều tra tình hình hiện tại, phương thức sản xuất và hoạt động của
các doanh nghiệp sản xuất ghế tại Trung Quốc, cho cả 3 nhóm doanh nghiệp: thiết kế và
sản xuất độc lập, nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM), và sản xuất linh kiện. Mô hình gồm 4
trụ cột, 9 nhân tố và 21 tiêu chí đánh giá, xem xét mức độ trưởng thành năng lực về sản
xuất thông minh theo cấu trúc lần lượt 4 khối và 9 hoạt động chính tạo ra giá trị cho sản
phẩm, từ thiết kế, sản xuất, bán hành và dịch vụ.
Bảng 1-1 Các yếu tố đánh giá năng lực trưởng thành về SXTM của DNSX ghế (Wanqiang
và cộng sự, 2022)
Trụ cột Nhân tố Tiêu chí
1 Thiết kế Thiết kế sản phẩm Thiết kế công thái học
Thiết kế công nghiệp
Thiết kế module
Tích hợp với hệ thống PLM/ERP
Công nghệ thiết kế CSDL quy trình
Tiêu chuẩn quy trình
2 Sản xuất Vận hành sản xuất Tự động hóa trong sản xuất
Năng lực sản xuất
Điều phối sản xuất Quản lý đơn hàng
Lập kế hoạch và lịch trình
Quản trị chất lượng
Quản lý vật tư Quản lý mua hàng
Kho hàng và điểm phân phối
Quản lý thiết bị
3 Bán hàng Quản lý bán hàng Kế hoạch bán hàng
Nền tảng bán hàng
Cổng thông tin doanh nghiệp Quản trị quan hệ khách hàng
4 Dịch vụ Dịch vụ sản phẩm Dịch vụ tùy chỉnh theo sản phẩm
Bảo hành sản phẩm
Dịch vụ khách hàng Dịch vụ cá nhân theo khách hàng
Dịch vụ sau bán
4
Wanqiang và cộng sự cũng đưa ra 5 mức độ sản xuất thông minh, Cấp độ lập kế
hoạch: Các doanh nghiệp đã bắt đầu lập kế hoạch và đầu tư vào sản xuất thông minh, và
quá trình thông tin hóa đã được thực hiện trong một số liên kết cốt lõi. Mức quy chuẩn:
Doanh nghiệp có thể áp dụng thiết bị kỹ thuật số, hệ thống CNTT và tích hợp các lĩnh vực
kinh doanh cốt lõi, đồng thời có thể đạt được sự chia sẻ thông tin trong một doanh nghiệp.
Mức độ tích hợp: Doanh nghiệp đã đạt được sự tích hợp giữa một số doanh nghiệp cốt lõi
và dữ liệu có thể được chia sẻ trong doanh nghiệp. Mức độ tối ưu hóa: Khai thác dữ liệu có
thể được thực hiện để đạt được ứng dụng của kiến thức và mô hình, đồng thời nó có thể
phản hồi và tối ưu hóa quy trình kinh doanh cốt lõi và bắt đầu thể hiện trí tuệ nhân tạo. Cấp
dẫn đầu: Doanh nghiệp có thể thực hiện dự đoán, cảnh báo sớm và tự thích ứng, đồng thời
hiện thực hóa sự đổi mới của mô hình công nghiệp thông qua tích hợp theo chiều ngang
với thượng và hạ nguồn của chuỗi giá trị ngành sản xuất ghế.
Mô hình của Wanqiang và cộng sự được xây dựng mô hình đánh giá khá chi tiết,
đầy đủ mô tả và thang đo cho từng tiêu chí, đảm bảo việc tự đánh giá của doanh nghiệp khi
áp dụng mô hình. Tuy vậy, việc đánh giá mức độ trưởng thành năng lực sản xuất thông mnh
theo cấu trúc từng hoạt động của sản xuất như vậy chưa thực sự phù hợp, do các yếu tố
nguồn lực và năng lực của doanh nghiệp chưa được xem xét trong mô hình, đồng thời việc
thiếu một cấu trúc về sản xuất thông minh sẽ khiến mô hình này gặp phải vấn đề như mô
hình Jingyi Hua & Sini Gao đã nghiên cứu khi các thành phần của một hệ thống sản xuất
thông minh, và cách thức vận hành, công nghệ sử dụng cũng không được làm rõ, gây khó
khăn cho doanh nghiệp khi thiết lập các dự án triển khai, mông lung trong việc xác định
các việc phải làm với hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng, hệ thống công nghệ thông tin hiện
tại của doanh nghiệp...
1.1.3. NMTM trong Công nghiệp 4.0: Các công nghệ chính, ứng dụng và thách thức
Khi nghiên cứu nhà máy thông minh, Baotong Chen và cộng sự (2018) đã phát triển
và phân tích kiến trúc phân tầng của nhà máy thông minh với trọng tâm là các công nghệ
chính ở mỗi tầng. Kiến trúc nhà máy thông minh gồm ba lớp: lớp tài nguyên vật lý, lớp
mạng kết nối, lớp ứng dụng dữ liệu. Trong lớp tài nguyên vật lý, thiết bị vật lý cần có hỗ
trợ cho việc thu thập thông tin theo thời gian thực và các thiết bị truyền thông phải cung
cấp tốc độ truyền thông tin không đồng nhất với tốc độ cao. Nhà máy cần đảm bảo khả
năng thích ứng và cấu hình lại nhanh chóng. Ngoài ra, trí thông minh của các thiết bị cơ
bản cần được nâng cao để đáp ứng các yêu cầu của Internet vạn vật (IoT). Trong lớp mạng
kết nối, Mạng lưới vạn vật công nghiệp (IIoT) nên hỗ trợ các giao thức mới và định dạng
dữ liệu mới với tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao, trong khi Mạng cảm biến không
dây công nghiệp (IWSN) mang lại cơ hội mới cho sự phát triển của mạng công nghiệp.
Ngoài ra, các công nghệ liên quan khác (ví dụ: OPC UA, SDN, và giao tiếp Device-to
Device (D2D)) nên được giới thiệu để đảm bảo Chất lượng dịch vụ (QoS) của mạng, thông
tin liên lạc đáng tin cậy và sự hợp tác giữa các thiết bị. Trong lớp ứng dụng dữ liệu, nền
5
tảng đám mây sẽ có thể phân tích ngữ nghĩa của nhiều dữ liệu khác nhau. Do đó, ontology
đang được sử dụng trong việc mô hình hóa nhà máy thông minh, có thể cung cấp các khả
năng tự tổ chức, tự học và tự thích nghi. Hơn nữa, phân tích dữ liệu có thể cung cấp cơ sở
khoa học cho việc ra quyết định, trong khi khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để đảm
bảo tối ưu hóa thiết kế và bảo trì tích cực.
Hình 1-2 Kiến trúc phân tầng của nhà máy thông minh (Baotong Chen và cộng sự, 2018)
Tuy vậy, nghiên cứu của Baotong Chen và cộng sự mới chỉ xây dựng khuôn mẫu về
trạng thái trưởng thành của nhà máy thông minh, chứ chưa đáp ứng đủ những yêu cầu của
một mô hình triển khai. Việc thiếu các yếu tố nguồn lực và năng lực, thiếu các tiêu chí và
câu hỏi đánh giá, cũng như chưa có mô tả các mức độ trưởng thành sẽ gây khó khăn cho
doanh nghiệp mong muốn phát triển nhà máy thông minh theo nghiên cứu này và cần thêm
các nghiên cứu mở rộng hơn nữa.
1.1.4. Nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN: Khái niệm, ứng dụng và quan điểm
Woo‑Kyun Jung và cộng sự (2021) cho rằng các nghiên cứu trước đây về nhà máy
thông minh chủ yếu vẫn đang được theo đuổi theo hướng phù hợp với các doanh nghiệp
lớn hơn là các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ, có cơ sở cấu trúc
và tài chính thiên về lấy kinh doanh làm cốt lõi hơn so với các doanh nghiệp lớn, phải bắt
đầu áp dụng nhà máy thông minh với việc giới thiệu các công nghệ được đã chấp thuận và
có thể áp dụng trực tiếp tại khu vực sản xuất hiện tại.
Woo‑Kyun Jung và cộng sự hướng tới một nhà máy thông minh phù hợp cho doanh
nghiệp vừa và nhỏ có các chức năng thiết yếu nhưng dễ vận hành, chi phí thấp. Các cấu
6
thành của nhà máy thông minh được ông xem xét và đánh giá lại theo bốn yếu tố chính:
(1) Thiết yếu: Chỉ bao gồm các công nghệ cần thiết, không có thông số kỹ thuật vượt trội
so với yêu cầu từ sản phẩm được sản xuất; (2) Có thể áp dụng được: có thể chấp nhận được
dựa trên cơ sở tài chính của doanh nghiệp, phù hợp với tính hiệu quả chi phí của hệ thống
hiện tại. (3) Đơn giản: Dễ lắp đặt và bảo trì, dễ dàng vận hành bởi người của doanh nghiệp.
(4) Có thể tương tác: Dữ liệu có thể hoán đổi cho nhau giữa các hệ thống trong nhà máy,
Các bộ phận hoặc thành phần có thể hoán đổi cho nhau trong nhà máy.
Hình 1-3 Mô hình nhà máy thông minh phù hợp cho DNVVN
Các cấu thành mới của nhà máy nhà máy thông minh phù hợp cho doanh nghiệp vừa
và nhỏ được Woo‑Kyun Jung và cộng sự đưa ra gồm: Cảm biến thông minh thích hợp, IoT
thích hợp, Xử lý “dữ liệu nhỏ”, Quy trình sản xuất hỗn hợp, và Hệ thống giám sát hình ảnh
thích hợp.
7
Cảm biến thông minh thích hợp: Woo‑Kyun Jung và cộng sự nhận định các cảm
biến có giá cả phải chăng và phù hợp với yêu cầu thu thập dữ liệu là những yêu cầu quan
trọng nhất để các doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng các nhà máy thông minh. Một ví dụ
được đựa ra là việc sử dụng các cảm biến rung siêu chính xác được chỉ định để đo độ rung
của máy-công cụ cho phép các phép đo độ nhạy chính xác, nhưng các cảm biến như vậy rất
đắt tiền. Nếu lý do đo độ rung không phải để đảm bảo chất lượng cao của phôi mà là để xác
định các xu hướng trong quá trình gia công và chỉ cần một mức độ nhạy trung gian để ngăn
chặn việc tạo ra các sản phẩm lỗi, thì không bắt buộc phải mua và lắp đặt cảm biến rung
siêu chính xác. Doanh nghiệp có thể cân nhắc các cảm biến thông minh thích hợp được sản
xuất bằng cách in các hạt nano trực tiếp vào kim loại nền. Cảm biến này có thể đồng thời
đo xu hướng ở cả mức độ căng và rung thấp và cao (Min và cộng sự., 2019; 2020) Nó có
thể được sản xuất với chi phí vài đô la (trái ngược với cảm biến rung động cao cấp, có chi
phí sản xuất hàng nghìn đô la) và độ nhạy của nó đủ để phân tích đơn giản về chất lượng
quy trình.
IoT thích hợp: Thiết bị IoT là các cảm biến và đối tượng vật lý được kết nối với hệ
thống đám mây thu thập dữ liệu từ các đơn vị sản xuất và truyền dữ liệu đến máy chủ hoặc
xử lý chúng trực tiếp thông qua điện toán biên (edge computing). Thiết bị IoT thương mại
rất đắt tiền đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, vì nó có nhiều chức năng khác nhau. Tính
khả dụng của các chức năng khác nhau có thể được chỉ định quá mức, làm tăng thêm chi
phí của hệ thống. Các thiết bị tính toán chi phí thấp, ví dụ: Arduino, với các mô-đun giao
tiếp không dây được kết hợp để tạo ra các thiết bị IoT thích hợp. Sử dụng máy tính nhỏ chi
phí thấp, các thiết bị IoT có thể được sản xuất với đầy đủ các đặc tính thu thập dữ liệu và
giao tiếp so với các thiết bị đắt tiền.
Xử lý “dữ liệu nhỏ”: Trong hệ thống nhà máy thông minh, dữ liệu sản xuất được thu
thập bởi các cảm biến được lưu trữ trong đám mây hoặc máy chủ cục bộ (tại chỗ). Dữ liệu
có thể không có ý nghĩa cho đến khi thông tin được trích xuất thông qua trực quan hóa, xử
lý dữ liệu hoặc tổng hợp nhiều nguồn. Dữ liệu lớn và công nghệ AI được sử dụng để xử lý
những dữ liệu này. Tuy nhiên, chi phí phát triển Dữ liệu lớn và công nghệ AI và nhu cầu
lao động chuyên nghiệp là những trở ngại đáng kể đối với các DNVVN. Phương pháp tiếp
cận nhà máy thông minh phù hợp liên quan đến việc giảm chi phí bằng cách chuyển đổi dữ
liệu trước khi thu thập dữ liệu lớn. Khuyến nghị trích xuất các giá trị chính đặc trưng từ dữ
liệu thông qua các kỹ thuật thống kê hoặc tính toán đại lượng vật lý. Những cách tiếp cận
này thường cung cấp thông tin chi tiết có giá trị, các công cụ, việc diễn giải và triển khai
thường dễ dàng hơn các mô hình AI đầy đủ.
Quy trình sản xuất hỗn hợp: Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ có cơ sở sản xuất
chi phí hạn chế, cần phải đưa ra quy trình có thể sản xuất hiệu quả các sản phẩm chất lượng
cao với chi phí phù hợp. Quy trình hỗn hợp, kết hợp các quy trình sản xuất khác nhau, là
một trong những cách hiệu quả nhất để cải thiện hiệu suất và hiệu quả chi phí của quy trình
sản xuất (Serrano và cộng sự., 2020). Các lợi ích tiềm năng của quá trình sản xuất hỗn hợp
là giảm tiêu thụ năng lượng, tăng hiệu suất gia công và tăng độ chính xác gia công (Chu và
cộng sự., 2016). Để khai thác những lợi thế này, nhiều quy trình sản xuất hỗn hợp khác
nhau đã được phát triển và ứng dụng (Yong-Hun và cộng sự., 2018; Oh và cộng sự., 2018).
Hệ thống giám sát hình ảnh thích hợp: Phạm vi ứng dụng của công nghệ thị giác
máy tính đã mở rộng nhanh chóng khi độ phân giải và tốc độ khung hình của công nghệ
8
camera tăng lên. Ngoài ra, công nghệ xử lý dữ liệu hình ảnh sử dụng AI đã được phát triển.
Tuy nhiên, chi phí cao của máy ảnh hiệu suất cao và các thuật toán xử lý dữ liệu là một yếu
tố hạn chế đáng kể đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngược lại, thiết bị> 20 tuổi, được
hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ sử dụng, thường không có chức năng giao tiếp truyền
dữ liệu đến cơ sở dữ liệu bên ngoài. Để đảm bảo rằng các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể
chấp nhận công nghệ mà không có gánh nặng tài chính đáng kể, webcam giá rẻ và máy tính
nhỏ được sử dụng để theo dõi trạng thái của các máy công cụ cũ. Hệ thống giám sát hình
ảnh thích hợp được phát triển để số hóa dữ liệu sản xuất được hiển thị trên màn hình của
các máy công cụ cũ và truyền chúng vào cơ sở dữ liệu. Do đó, tình trạng thiết bị cũ có thể
được giám sát thông qua công nghệ thị giác mà không cần lắp đặt các mô-đun giao tiếp
riêng biệt (Kim và cộng sự, 2019).
Tuy vậy, Woo‑Kyun Jung và cộng sự mới chỉ đề cập đến những thành phần cơ bản
nhất của hệ thống nhà máy thông minh, các phần đưa ra vẫn đang được nghiên cứu và chưa
có ứng dụng rộng, cần nhiều các nghiên cứu hơn nữa, phát triển các công cụ mang tính ứng
dụng cao theo gợi ý của mô hình để doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể triển khai nhà máy
thông minh một cách phù hợp. Mô hình cũng chỉ dừng lại ở xây dựng khuôn mẫu cơ bản
về trạng thái trưởng thành của nhà máy thông minh, chứ chưa đáp ứng đủ những yêu cầu
của một mô hình triển khai. Việc thiếu các yếu tố nguồn lực và năng lực, thiếu các tiêu chí
và câu hỏi đánh giá, cũng như chưa có mô tả các mức độ trưởng thành sẽ gây khó khăn cho
doanh nghiệp mong muốn phát triển nhà máy thông minh theo nghiên cứu này và cần thêm
các nghiên cứu mở rộng hơn nữa.
1.1.5. Lộ trình Sáu-Bánh răng hướng tới Nhà máy Thông minh
Amr Sufian và cộng sự (2021) cho rằng: Quá trình chuyển đổi thành nhà máy thông
minh là một hành trình và cách tốt nhất để thực hiện nó là thông qua một quá trình dần dần,
xây dựng dựa trên các dự án số hóa khả thi và theo sau các cải tiến liên tục. Lộ trình Sáu-
Bánh răng được mô tả là gồm các bánh răng, lấy cảm hứng từ ngành công nghiệp ô tô, đại
diện cho các giai đoạn khác nhau của hành trình thiết lập nhà máy thông minh. Amr Sufian
và cộng sự chia lộ trình thành sáu giai đoạn, trong mỗi giai đoạn có các cấu phần khác nhau
cần được triển khai.
Bánh răng đầu tiên của lộ trình là Giai đoạn Chiến lược: thảo luận về chiến lược để
xây dựng cho hành trình triển khai. Bánh răng thứ hai là Giai đoạn Kết nối: xác định các
nhiệm vụ xây dựng nền tảng cho cơ sở hạ tầng kết nối. Bánh răng thứ ba là Giai đoạn Tích
hợp: thảo luận về các chiến lược tích hợp giữa hệ thống công nghệ thông tin và hệ thống
vận hành. Bánh răng thứ tư và thứ năm là Giai đoạn Analytics và AI phát triển các công cụ
và phương pháp phân tích có thể được sử dụng để tận dụng dữ liệu và biến dữ liệu thành
thông tin có thể đưa ra hành động. Bánh răng cuối cùng là Giai đoạn Mở rộng quy mô: thiết
lập các phương pháp tiếp cận khác nhau có thể áp dụng để mở rộng quy mô, tối ưu hóa và
tiếp tục phát triển thêm hơn nữa các cấu phần đã được thiết lập trong các giai đoạn trước.
9
Hình 1-4 Lộ trình Six-Gear hướng tới Nhà máy Thông minh
Hình bên dưới cho thấy tổng quan về các phương án mở rộng quy mô các cấu phần
của các giai đoạn trước và các khối công nghệ liên quan đến từng giai đoạn. Lộ trình có thể
được điều chỉnh theo chiều ngang và / hoặc theo chiều dọc để nắm bắt các cơ hội khác nhau
dành cho các doanh nghiệp sản xuất vừa và nhỏ. Đường ngang đại diện cho các tùy chọn
để mở rộng quy mô theo các giai đoạn của lộ trình với các tùy chọn bổ sung công nghệ
Công nghiệp 4.0 có tiềm năng trong sản xuất thông minh. Đường thẳng đại diện cho tùy
chọn khi đi sâu hơn vào từng giai đoạn của lộ trình.
Hình 1-5 Các cấu phần của mức trưởng thành Gear 6 — Mở rộng quy mô và các công
nghệ trong CN4.0 tương ứng. (Amr Sufian và cộng sự., 2021)
10
Amr Sufian và cộng đã xây dựng một mô hình triển khai rất chi tiết, chia ra nhiều
gian đoạn, trong môi giai đoạn cũng mô tả rõ mục tiêu và các nhiệm vụ triển khai cần đạt
được. Điều này tạo thuận lợi cho các doanh nghiệp nghiên cứu và phát triển theo. Tuy
nhiên, mô hình vẫn cho thấy nhiều hạn chế: Các nhiệm vụ được thực hiện trong Mức 6 là
quá nhiều, và có thể có trường hợp nhiều doanh nghiệp cùng mức 6 nhưng có chênh lệch
về trình độ nhà máy thông minh xa nhau. Các nhiệm vụ doanh nghiệp đưa ra thiên nhiều
hơn về số hóa và chuyển đổi số, và vẫn chưa có một cấu trúc nhất định về các cấu phần của
nhà máy thông minh. Ví dụ tại giai đoạn 3 tích hợp, nhiệm vụ đưa ra là tích hợp hệ thống
công nghệ thông tin và vận hành theo chiều dọc cấp bậc tổ chức và chiều ngang các đối tác
trong cùng chuối giá trị. Nhưng cụ thể thì doanh nghiệp cần phát triển những hệ thống nào,
các hệ thống vận hành ra sao và có các yêu cầu gì để đạt được mức độ mô hình đặt ra. Mô
hình cũng không đề cập đến các yếu tố về nguồn lực và năng lực của tổ chức, vốn là những
điều kiện quan trọng để doanh nghiệp bức phá, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ.
1.1.6. Hướng tới Mô hình trưởng thành trong SXTM cho các DNVVN (SM3E)
Mittal và cộng sự (2018) nghiên cứu và phát triển mô hình trưởng thành trong sản
xuất thông minh hướng tới doanh nghiệp vừa và nhỏ gồm ba ba trục. (1) Trục X, trục tổ
chức, đề cập đến năm lĩnh vực / hoặc năm chức năng chính của tổ chức, gồm tài chính, con
người, chiến lược, quy trình, sản phẩm. (2) Trục Y, trục bộ công cụ, bao gồm tập hợp các
phương pháp, công cụ và thực hành giúp doanh nghiệp phát triển được nhà máy thông
minh, gồm hộp công cụ sản xuất / chế tạo, hộp công cụ thiết kế và mô phỏng, hộp công cụ
tự động hóa và robot, cảm biến và hộp công cụ kết nối, hộp công cụ lưu trữ / đám mây, hộp
công cụ phân tích dữ liệu, và hộp công cụ quản lý kinh doanh. (3) Trục Z, trục cấp độ
trưởng thành, bao gồm các mức độ trưởng thành của sản xuất thông minh, gồm cấp độ:
Người mới, Bắt đầu, Học tập, Ổn định, Chuyên gia.
Hình 1-6 Mô hình trưởng thành trong sản xuất thông minh dành cho doanh nghiệp vừa và
nhỏ - SM3E. (Mital và cộng sự., 2018)
11