Năm 2021 qua, các nhà sản xuất phải đối mặt với sự gián đoạn nhiều hơn bất cứ khoảng thời gian nào trong các năm trở lại đây. Những thách thức của đại dịch COVID-19 song song với sự đổ vỡ của chuỗi cung ứng trên toàn cầu đã dẫn đến sự biến động nghiêm trọng trong ngành công nghiệp. Tuy nhiên, những bài học kinh nghiệm từ năm nay sẽ giúp cho năm 2022 trở nên tốt hơn với các nhà sản xuất.
Trên thực tế, tôi dự đoán năm 2022 sẽ là khoảng thời gian thu hẹp khoảng cách để tạo ra mức độ thông hiểu và kiểm soát mới trong các quy trình và quan hệ kinh doanh. Kết quả là, các nhà sản xuất sẽ có những quan điểm chia theo cấp độ mà trước đây chưa từng có, cấp độ vi mô và vĩ mô, nhằm mang lại hiệu quả, đổi mới và sự hài lòng của khách hàng.
Dưới đây là những khoảng cách cần thu hẹp nhất, hoặc ít nhất là nên thu hẹp đáng kể trong năm tới:
- Khoảng trống lớn nhất là sự gián đoạn hiện tại trong chuỗi cung ứng toàn cầu, mà theo như dự đoán sẽ kéo dài suốt năm 2022
Khắc phục những gián đoạn đó đòi hỏi phải thu hẹp khoảng cách kiến thức về nhu cầu, nguồn cung, cung ứng và các yếu tố bên ngoài; đồng thời hiểu được ràng buộc và rủi ro mà các lĩnh vực này liên quan đến nhau.
Hơn nữa, chúng ta cần phải có sự hiểu biết, dự đoán và hợp tác tốt hơn để thu hẹp những khoảng cách này. Các sáng kiến cung cấp khả năng thu thập và chia sẻ dữ liệu tốt hơn – cộng với bảng điều khiển, phân tích và kết nối liền mạch với các dịch vụ trí tuệ nhân tạo – đã giúp kết nối các hệ thống tốt hơn và xây dựng mạng lưới rộng khắp , Điều này sẽ giúp nhà sản xuất thích ứng tốt hơn trong bối cảnh hiện nay.
- Ngành sản xuất sẽ đạt được tiến bộ đáng kể trong việc thu hẹp khoảng cách giữa người và vật
Một ví dụ về sự gia tăng của “máy móc đồng cảm” (empathetic machines) – được thiết kế để tương tác và học hỏi từ người tiêu dùng và sau đó phục vụ họ tốt hơn bằng cách “cá nhân hóa” – đang thu hẹp khoảng cách giữa sản phẩm xuất phát từ nhà máy và trải nghiệm của khách hàng về sản phẩm đó.
Trong năm qua, tôi đã chứng kiến các nhà sản xuất thiết kế sản phẩm và trải nghiệm với khách hàng bằng chu trình học hỏi thu hẹp khoảng cách đã được tích hợp sẵn. Ví dụ điển hình là Toyota đã tạo ra một sổ tay hướng dẫn sử dụng thông minh cho phép người lái xe tìm kiếm thông tin xe hơi đã được cá nhân hóa với biển số xe, để chiếc xe có thể “tự liên lạc” với chủ nhân của nó.
- Với sự cảnh báo ít ỏi, các doanh nghiệp trong suốt quá trình sản xuất sẽ sớm xác định và hành động theo quy mô lượng khí thải cacbon (carbon footprint)
Các nhà sản xuất sẽ thu hẹp khoảng cách nhu cầu giữa tính bền vững và kiến thức về tác động trực tiếp lên môi trường. Sử dụng hệ thống phân tích mạnh mẽ và công nghệ AI, các nhà sản xuất ngày nay có thể lập mô hình và hoạt động trên các hệ thống quy mô lớn. Ví dụ: trong việc kiểm soát chất lượng, chúng tôi kiểm chứng được rằng độ chính xác đã tăng đáng kể – thậm chí là cải thiện gấp 10 lần – khi thực hiện việc chuẩn hóa và thu nhỏ các nhóm đào tạo để xây dựng mô hình và áp dụng thị giác máy tính (computer vision) không chỉ cho các bộ phận riêng lẻ mà còn cho các nhóm bộ phận – cuối cùng là hệ thống tổng thể.
Cách tiếp cận theo quan điểm hệ thống này sẽ rất quan trọng trong việc giải quyết tính bền vững. Vài năm trước, Google đã áp dụng Deep Learning để cắt giảm 40% mức sử dụng năng lượng của các trung tâm dữ liệu. Các công ty như Renault hiện đang thu hẹp khoảng cách giữa các quy trình sản xuất theo những cách có quy mô lớn, tạo ra các mô hình hệ thống ấn tượng. Bằng cách đẩy nhanh các thay đổi về cơ sở hạ tầng và đưa ra nhiều giải pháp công nghệ áp dụng vào nhà máy, Renault đã thành công trong việc thu thập, hợp nhất và cân đối các dữ liệu công nghiệp từ các nhà máy trên một nền tảng có thể mở rộng, đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí, sử dụng một cách an toàn đồng thời cho phép kiểm soát hệ thống bởi các kỹ sư khoa học dữ liệu (data scientists), nhóm kinh doanh hoặc ứng dụng.
Cách này đã áp dụng vào các doanh nghiệp để tìm nguồn cung ứng, cách tiếp cận này cũng có thể thu hẹp khoảng cách giữa các chuỗi cung ứng. Ví dụ, Unilever đang kết hợp hình ảnh vệ tinh và công nghệ AI để có cái nhìn tổng quát về rừng, tuần hoàn nước và đa dạng sinh học trong chuỗi để giúp đảm bảo nguồn cung ứng nguyên liệu bền vững.
- Các nhà sản xuất sẽ thu hẹp “khoảng cách thí điểm” trong AI – (xảy ra trên dự án thử nghiệm)
Tính dễ sử dụng hơn mà chúng ta đang thấy ở lĩnh vực thị giác máy tính (vision computer) và các công cụ AI – cùng với các khóa đào tạo phong phú có sẵn – đang được nhân rộng trong nhiều sản phẩm và dịch vụ. Ví dụ, Ford hiện nay có rất nhiều dự án áp dụng AI và đang tích hợp hàng nghìn kỹ sư vào lĩnh vực kỹ thuật dựa trên AI để giải quyết các vấn đề bao gồm thách thức chuỗi cung ứng.
Tất nhiên, AI chỉ có thể mang lại hiệu quả trên quy mô lớn khi nó giải quyết được vấn đề con người, đó là thu hẹp khoảng cách đào tạo để công nghệ tiên tiến để tiếp cận nhiều thị trường rộng lớn hơn. Vài năm trước, những người bình thường đã bắt đầu sử dụng AI, nói cách khác là sử dụng Google tìm kiếm, nhờ vào công nghệ AI có sẵn để đi vào nền tảng đám mây. Chẳng bao lâu nữa, người tiêu dùng có thể sử dụng AI để nấu gà tây – chẳng hạn, chế độ nấu gà tây của hãng GE Appliances, được đề xuất thông qua bảng nâng cấp phần mềm qua mạng, giúp loại bỏ quá trình chuẩn bị và dự đoán thời gian nấu món ăn đó.
Với những cải tiến như cải tiến này – và bản cập nhật qua mạng gần đây của GE Appliances có thêm chế độ nồi chiên không dầu – giúp cung cấp lý do để người tiêu dùng có thể cân nhắc, nâng cấp vào lần tiếp theo khi mua sắm thiết bị..
Trong tất cả các dự đoán này, những khoảng trống mà chúng ta có thể thu hẹp vào năm 2022 sẽ giúp các nhà sản xuất tối ưu hóa các hệ thống quy mô lớn hơn trong việc sản xuất , phân phối và sử dụng sản phẩm. Không nghi ngờ gì nữa rằng những thách thức mới sẽ nảy sinh, nhưng đó là một tín hiệu tốt vì chính nó là cơ sở của sự tiến bộ. Các nhà sản xuất thu hẹp được khoảng cách trong năm nay sẽ tạo tiền đề vững chắc để giải quyết khó khăn và phát triển hơn trong tương lai.
